——专访霍尼韦尔能源与可持续技术集团中国副总裁兼总经理孙建能

　　炼油业挑战当前，霍尼韦尔以先进技术与解决方案助力企业在挑战中觅机遇，走好转型升级路。

　　“全球炼油业正面临着前所未有的挑战和机遇。在此背景下，霍尼韦尔将凭借在炼油和化工领域的先进技术与解决方案，帮助炼油企业应对挑战，实现转型升级。我们致力于通过创新的工艺技术和数字化解决方案，助力炼油厂提高能源效率、降低碳排放并优化运营成本，以增强其在全球市场中的竞争力。同时，霍尼韦尔将继续加大研发力度，与全球客户紧密合作，共同推动炼油行业的可持续发展。”5月29日，霍尼韦尔能源与可持续技术集团中国副总裁兼总经理孙建能在2025霍尼韦尔UOP石油炼化大会上表示。

　　转型升级破行业困局

　　中国石油石化：孙总，您好!国外咨询机构预测，随着汽油利润率下降以及碳排放压力加大，全球超过20%的炼油产能(约390万桶/日)面临关闭的风险，欧洲炼油厂的形势尤其严峻。请您展望一下全球炼油业的发展趋势?

　　孙建能：欧洲作为能源转型的前沿阵地，正承受多重冲击。首先，电动汽车渗透率快速提升，在2024年这一数字已经超过20%，导致成品油需求持续萎缩。据全球知名能源咨询公司伍德麦肯兹预计，到2035年欧洲炼油产能将关闭30%以上。其次，欧盟碳价已突破90欧元/吨，5年内增长了4倍，使得欧洲炼厂的运营成本大幅增加。另据伍德麦肯兹预测，欧洲将是高风险炼厂最集中的地区。全球产业重心正在加速东移。与欧洲形成鲜明对比的是，亚太地区正成为炼化产业新重心。当前，行业趋势主要体现在两个方面：一是与汽车电动化进程密切相关;二是在产业转移过程中，技术创新迭代与生产线转型升级发挥着关键作用。

　　中国石油石化：根据国内机构的研究报告，成品油消费已经达峰。中国的炼化企业应该如何破局突围?

　　孙建能：2024年是中国成品油市场的重要转折点，淘汰落后产能成为行业大势所趋，国内炼厂的集中化、大型化程度正在进一步提升。在成品油消费达峰的背景下，霍尼韦尔认为“推动高端化转型，向产业链高附加值延伸”是行业破局之道。当前成品油需求增速放缓，但化工新材料、高性能材料的需求持续增长。炼化企业应加快从燃料型向化工型转型，通过减油增化优化产品结构，提升烯烃、芳烃、高端聚烯烃等化工产品的产能占比。对成品油达峰的新常态，唯有主动拥抱变革、聚焦价值创造，方能化挑战为机遇，引领行业高质量发展。

　　相较于原油10亿吨级、成品油几亿吨级的规模，化工品市场仅为千万吨级，赛道变窄是必然趋势。即便仍有发展空间，企业也需在两个方面发力：积极寻找新的发展方向和对现有业务进行优化升级。在这一过程中，市场竞争将愈发激烈，优胜劣汰的法则将不可避免地发挥作用。

　　绿色方案赴低碳之旅

　　中国石油石化：当前，中国的低碳之旅正在稳步前行，提出打造“零碳园区”。霍尼韦尔如何看待这个机遇?

　　孙建能：近年来，零碳园区已成为中国绿色低碳发展的重要实践路径之一，成为推动碳达峰、碳中和目标的一项重要举措。对于炼化企业而言，零碳园区的建设既是挑战，也是实现绿色转型、提升竞争力的重要机遇。霍尼韦尔高度重视这一发展趋势，积极布局，致力于为炼化企业提供全面的绿色解决方案。通过采用先进的技术和管理模式，炼化企业可以在降低碳排放的同时提高生产效率和经济效益，实现可持续发展。

　　霍尼韦尔约60%的新产品研发投入以可持续为导向。炼化企业实现减油增化、降低能耗和碳排放的关键在于技术创新。霍尼韦尔可持续航空燃料(SAF)工艺技术、碳捕集、利用与封存、霍尼韦尔UpCycle工艺技术等，都能够为炼化企业提供全链条减碳支持。

　　霍尼韦尔践行“东方服务东方”的发展战略，在自身运营中也积极践行可持续发展的理念。目前，霍尼韦尔在中国拥有7个国家级或省级绿色工厂。公司在中国生产的产品，超75%来自这些绿色工厂。

　　中国石油石化：此次大会重磅发布的霍尼韦尔UOP年度创新技术成果MTO-600催化剂，将如何推动炼化行业的低碳发展?

　　孙建能：霍尼韦尔UOP新一代甲醇制烯烃(MTO)催化剂MTO-600通过降低甲醇消耗率和焦炭产量，能够帮助客户减少能源消耗和温室气体排放，从而助力实现“双碳”目标。其次，MTO-600的高效性能能够提高装置的运行效率，减少生产成本，使客户在市场竞争中更具优势。霍尼韦尔UOP正在积极推广MTO性能解决方案，已与两家中国领先的石化企业签署了性能解决方案协议，共同助力关键绩效指标的提升。

　　数字化助力提质增效

　　中国石油石化：霍尼韦尔在智能炼厂中如何将工业物联网(IIoT)与核心工艺技术深度融合，优化全厂能效与碳排放?

　　孙建能：霍尼韦尔积极拥抱智能化的趋势，致力于将工业物联网与核心工艺技术深度融合，为智能炼厂建设提供全方位的支持，优化全厂的能效与碳排放。我们不仅能帮助客户避免非计划停车，还能提供预警服务。通过参数分析，我们能够精准预测下次检修时间，并结合催化剂性能与装置表现为客户提供精确的操作指导。通过在关键设备和环节部署大量传感器，实现对温度、压力、流量等工艺参数及设备状态的实时监测和数据采集。这些数据传输至集成平台后，利用先进算法和模型进行分析，从而精准掌握生产变化，为工艺优化提供数据支持。同时，智能设备管理和预测性维护也成为可能，通过分析设备振动、温度等数据，提前预测故障，减少非计划停工，提高设备可靠性和生产连续性，降低维修成本。此外，生产流程的自动化和智能化控制得以实现，建立实时生产调度系统，根据市场需求自动调整生产计划和工艺参数，优化物料分配和利用，提高全厂生产效率和资源利用率，降低成本。

　　中国石油石化：未来，是否计划整合AI技术优化催化剂性能与工艺控制?

　　孙建能：谈及AI，我们正在积极拥抱这一技术。霍尼韦尔UOP计划整合AI技术优化催化剂性能与工艺控制。在催化剂性能优化方面，利用AI机器学习算法分析大量实验和生产数据，建立性能与原料配方、制备工艺的关联模型，快速筛选出更优的催化剂配方和工艺参数，提升催化剂活性、选择性和稳定性。在工艺控制领域，将AI与现有过程控制系统结合，开发更智能的控制策略。通过深度学习算法学习历史生产数据，建立智能预测模型，提前预测工艺参数变化趋势并自动调整控制策略，实现更精确高效的工艺控制，提高生产稳定性与产品质量，降低能耗和碳排放。

　　责任编辑：郑 丹