智能炼化是核心。生产运营知识化、最优化是智能炼化的主要应用。智能炼化强调企业模型体系建设，包括生产系统计划优化与调度优化模型、生产操作优化模型、设备预测性分析模型、仓储物流优化模型、客户聚类分析模型等。分子工程技术、工业与销售大数据分析是企业模型建立新技术，也是目前炼化企业应用重点。

基于优化模型，智能炼厂将实现生产计划、调度、操作的优化控制，实现设备全生命周期管理和可预测性维护，优化全厂用能系统，实现销售与物流一体化优化，建立智能加油站。

智慧炼化是目标。炼化企业最终要实现全价值的优化，因此需要建立智慧供应链。通过智慧供应链实现从市场销售到原油采购整个产业链各个环节的可视、协同和优化，实现价值链最大化。对于炼厂生产和产品销售，应从各环节成本优化出发，实现炼厂和销售各环节成本优化，包括生产可变成本管理与价值最大化，库存优化与销售价值的最大化。

以某大型的炼化企业为例，设计智慧炼化建设蓝图如图2所示。

二、典型重要系统/应用

智慧炼化不能一蹴而就，需要在企业信息化建设过程中不断完善，需要利用现有信息系统资源，统一规划实施。下文将就智慧炼化关键信息系统建设与应用，作如下阐述。

1. 原油分子信息库

石油分子工程是从分子的角度研究石油的组成、性能、结构与其反应性能之间的关系，并辅助炼化管理，实现分子利用与效益最大化的一门学科。分子管理是基于石油分子工程，花费合理的费用，使分子在合理的时间出现在合适的位置，从而优化炼化管理的方法。

原油分子信息库是石油分子工程与管理的基础。借助X射线方法、光谱法、色谱法、核磁共振法等先进技术，对组成原油的元素、单体烃、烃族组成及结构族组成等信息进行测定，并加以分析表征，然后采取符合某种特定规则的分类方法及分子骨架结构的信息化编码方法（如结构导向向量法等），结合相应分子的物理学和热力学参数数据，形成原油分子信息库。

原油分子信息库具备广泛的应用。同一油藏或邻近油藏原油的化学性质相似的可能性较大，优先采用同一油藏的原油作为参照，依据一定的方法或规则（如实验室数据等）进行验证和调整，从而得到该原油的分子信息；原油分子数据库的建立有助于分子转化规律的研究，推进分子反应规则库的建立，进而推动产品调和模型的建立，为油品质量升级提供保障；依据不同地区原油的分子信息及炼厂的炼油能力，可以优化原油资源配置，实现原油效益的最大化。

但是，目前相关的研究大多仍维持在定性分析的理论阶段，利用分子工程技术解决重油分子的解析还需更加深入的研究。

2. 智慧供应链

近年来，学术界和企业界对供应链管理的关注度越来越高。石油下游供应链涉及原油采购、运输，炼化生产，仓储物流，销售等环节（如图3所示）。供应链运营主要为计划和调度两个层面，业务流程一般由原油及原料供应部门、贸易部门、炼厂计划与运营部门、物流部门和销售部门来协同执行。

目前，一些企业已经开始探索智慧供应链，即产供销存一体化的建设及应用，如巴西石油（PetroBras）建立供应链与物流管理系统，对供应链各业务环节计划与调度协同管理；埃克森美孚（ExxonMobil）建立全球油品移动系统（GOM），对供应链业务一致性需求进行预测与供需平衡分析等。但是，他们仅是针对供应链的部分环节/业务进行优化，尚未实现供应链的全局性优化。而且，许多石化企业应用系统中的业务流程是不完整的，造成了供应链上的各业务部门分别执行各自流程，业务流程及数据信息总体上处于分裂状态，造成供应链运行低效。

智慧供应链强调整体协调及全局优化，统一优化原油采购、运输、炼厂生产、物流、产品销售，在整个产供销存管理与各业务领域层面，建立集成的信息系统支持环境与工具。