催化裂化装置是石油化工企业最为重要的生产装置之一,在汽油、柴油、液化气等轻油产品生产中占有重要地位。对于催化装置生产运营中存在的问题,炼化企业一直采用传统工艺技术及操作经验进行分析研究解决,但是随着科技的发展,企业经营水平的改善,企业对工艺生产精益化要求也越来越高,传统的手段在定量化解决问题方面遇到了瓶颈,已经无法满足企业人员日益减少也对信息化智能化提出了更高要求。利用大数据技术对企业催化裂化装置在运行过程中遇到的共性与个性问题加以研究,从工艺以外的视角对问题解决加以尝试。大数据分析技术是运用计算程序对业务沉淀数据进行抽取、清理、转换、分析并结合一定的算法模型的处理,从中发现规律和异常,获取辅助决策的关键性数据,定性问题定量化,用它来预测未来可能的发展趋势,并为工艺上及时处理提供较为可靠的参考。虽然企业催化裂化装置通过精细化管理不断优化和提高工艺水平与技术操作,但在长周期稳定运行、节能降耗、提高高价值产品收率等方面依旧存在着大量需要解决的难题。其中较为突出的问题包括日常报警较其他装置过高,运行波动较大;装置运行周期只有3年,装置运行周期还有很大的提升空间;原油性质不断的改善,但汽、柴油收率等并没有随之明显增加等。根据企业已建成的炼油远程诊断信息系统的报警信息统计,催化装置的报警数量较其他炼油装置报警数超出很多。因此,如何提高催化裂化装置的安全性和稳定性,减少催化裂化装置产生的报警数量,已成为催化裂化装置面临的一个紧迫问题。另外,根据资料显示,催化裂化装置中的结焦问题占整个产生非计划停工原因的2/3,在2013年中国石化催化裂化装置的结焦问题非常突出,非计划停工问题也比较突出。因此本文旨在对企业催化裂化装置的运行历史以及在运行过程中沉淀的大量业务基础数据进行研究,利用大数据技术作为分析手段,结合企业装置实际生产情况定制化开发应用,尝试解决企业催化裂化装置报警量大、结焦量难预测和提高高价值产品收率问题,从而提高催化裂化装置生产运行水平和延长运行周期。在此过程中,如果大数据技术成功完成在生产企业的工业化验证,将给企业带来可观的直接经济效益,同时亦将推动大数据技术在石油石化行业更为广泛的应用。