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植入的欧盟石化生产系统
今天的石化行业不仅用于能源目的，而且还依赖化石碳氢化合物。这种使用化石材料的使用正受到欧盟的目标到2050年达到气候中立的目标。欧洲受影响最大的地区是德国西部的安特卫普，鹿特丹和莱茵鲁尔地区之间的跨境区域，这是一个相互联系的石化元群。尽管已经在欧盟和单一国家 /地区开发了几种石化化学物质的隔离场景，但是从化石到非化石原料的过渡将对技术，原料替代品和最终产品份额以及由此产生的位置和地理位置后果的过渡，尚未在台阶下进行。为了填补这一空白，本文提出了一种场景，欧洲石化行业到2050年过渡了从化石过渡，并分析了能源供应和碳供应的解放将如何改变该行业。以这种情况为背景，Zoom-In显示了Antwerp-Rotterdam-Rhine-Ruhr区域如何在技术上和空间上发展。为此，采用了技术 - 经济自下而上的模型，该模型推导了成本 - 最佳途径通往隔离的石化生产网络。分析表明，到2050年在欧盟中实现全面非化石原料使用的石化化学物质的场景很可能与原料基础中的重大变化有关，而且在生产技术中也很可能与重大变化有关。这需要有关原料和能源供应以及基础设施的特定策略。元群集将面临重大挑战，因为其当前在特种聚合物中的强度可能会遭受ARMATICS的成本增加和各自聚合步骤的高能量强度。
具有PHAST的石化单元中的风险评估
工程领域的分支。根据六十年代的最后几年的需求，发明并提出了识别诸如众所周知的Hazop方法之类的过程风险的方法[3-4]。但是，尽管强制性安全法和发明了识别和评估风险的方法，但工业单位的事件仍会发生。伊朗在工业化过程中还经历了重大的工业事件。即使是具有最新设计发现和最有经验的运营人员的最佳工业单位也无法免疫事件。2005年在美国德克萨斯州的一家炼油厂发生火灾和爆炸事件，导致15人死亡和数十亿美元的损失，证明了这一说法[5]。风险管理的支柱之一是风险评估。风险评估是
kumho石化可持续性报告2023
2023标志着Covid-19-19大流行的正式结束是公共卫生紧急情况。这也是不确定性的一年，包括关键货币国家的财政紧缩以及地缘政治风险的激增，以及对石化社区的更严厉的国际境地，例如延迟恢复全球需求和中国的自给自足。尽管如此，Kumho石化通过改善其市场和产品组合，并一直努力降低成本，从而巩固了其市场优势，从而导致（截至2023年的年终定居点）KRW 6.3225万亿美元的收入和3590亿欧元的营业利润。这是我们2021年和2022年创纪录的表现的一步，但是我们认为，降低外部风险并保持稳定的结果水平更为重要。
沙特欧洲石油化工公司（IBN ZAHR）
能源管理体系实施成本：能源团队包括两名全职能源和可持续发展工程师，他们要么是经认证的能源经理（AEE 的 CEM），要么是经认证的工业能源专家（AEE 的 CIEP），并且已通过第三方机构的 ISO 50001 审核认证。IBN ZAHR 的可持续发展和能源工程师专职负责监控、评估和管理 IBN ZAHR 的能源绩效。另一方面，能源团队则由不同学科的兼职人员负责，根据能源主管的需要提供所需的支持。因此，实施 ISO 50001 的成本在工时和培训方面得到了很好的管理，以保持最佳效果。实施能源管理体系的总成本约为 49,000 美元（包括工时、审核和培训，不包括改进项目实施成本）。
排放释放了气候危机和美国的石化繁荣
石化物是对气候的巨大威胁。完全供应链（从化石燃料提取和加工到石化生产以及石化化学物质的使用和处置）带来了较大的温室气体（GHG）影响。，美国的石化化学领域每年贡献约3.35亿吨二氧化碳（MMT）的二氧化碳（CO₂E），超过西班牙的年度排放量，占美国630亿吨年的年度二氧化碳。在本报告中分析中，在未来几年内将在美国发生的新石化植物的建立，可能会增加153.8 MMT的年度二氧化碳排放量，占美国当前温室气体排放的2.4％。计划的美国石化积物可能会增加美国石化生产的当前估计排放量的38％。即使忽略了中介化学物质产生的排放量，最终石化产品的产生也将每年产生108.3 mMT CO 2。
ENEOS 和 PFN 开始持续运行基于人工智能的自主石化工厂系统
关于 Preferred Networks Preferred Networks (PFN) 成立于 2014 年 3 月，旨在开发深度学习、机器人技术和其他先进技术的实用、现实应用。PFN 的业务领域包括交通运输、制造、生命科学、机器人、工厂优化、材料发现、教育和娱乐。2015 年，PFN 开发了开源深度学习框架 Chainer™。配备 MN-Core™ 深度学习处理器的 PFN 的 MN-3 超级计算机在 2020 年和 2021 年三次荣登 Green500 榜单榜首。https://www.preferred.jp/en/
大型石化企业的先进供应链规划流程和决策支持系统 /
第二章：高级供应链计划流程与运筹学应用......................................................................................................26
API RP 571 和炼油石化及石油工业中的先进损伤机制和材料研究
本培训课程采用混合方法，结合课堂和虚拟培训，以最大限度地提高可访问性和参与度，包括互动讲座、真实案例研究和动手练习，以强化理论概念。代表们将分析过去的失败，进行材料调查，并使用先进的检查技术。协作小组讨论和解决问题的会议将鼓励知识共享和实际应用。重点放在现实世界的例子和最新的研究上，以确保代表们能够将课程内容与他们日常的专业经验联系起来，促进对材料的更深入理解和记忆。
与机器学习和使用NDEA在开发计划中进行聚类：石化两阶段SSC
这项研究利用机器学习（ML）来改善伊朗石化行业两级可持续供应链中决策单位（DMU）的评估。在90个时间段内进行了28个单位的效率计算。根据可持续性标准选择了供应链的输入和输出，通过使用机器学习和网络数据信封分析（NDEA）的混合方法来促进生产计划和单位开发的准确估计。目标是将ML聚类方法与网络NDEA模型一起使用，以确定用于对均质单元进行分类的最有效的聚类算法。我们研究的主要目标是利用机器学习技术来提高决策过程的准确性，特别是在类似单元的聚类中以评估效率。主要目标是通过将它们与每个集群中最有效的单元进行比较来创建提高低效单元的性能的策略。通过实施深层嵌入式聚类算法，我们发现了效率评估和开发计划的实质性改善。聚类结果与传统NDEA模型之间的对比突出了聚类在评估有效边界和启用集中发展策略的近端方面的重要性。这项研究强调了使用ML进行聚类的重要性，以提高工业设施可持续发展的效率评估和战略计划。结果表明，与使用DEA的非聚类方法相比，使用聚类来评估单位的相对效率，可以平均降低与群集效率边界效率低下的单位距离的18％，这代表了效率低效率单位的更可实现的理想目标。