Avec le développement des technologies telles que l'Internet des objets et le Big Data, l'industrie pétrochimique évolue vers l'intelligence. En tant que lieux importants pour le stockage des produits pétroliers, le développement intelligent des dépôts de pétrole progresse relativement lentement. Afin d'améliorer le niveau d'intelligence des dépôts et de favoriser leur développement, en se basant sur la situation actuelle de l'intelligence des dépôts en Chine, et à travers trois dimensions principales: gestion de la production et des opérations, gestion de la sécurité environnementale et gestion de l'inspection des équipements, un modèle d'évaluation de la maturité des dépôts intelligents a été établi. La combinaison de la méthode d'analyse hiérarchique et de la méthode de pondération par entropie a permis de déterminer les poids des indicateurs du modèle de maturité. Une évaluation a été réalisée via une analyse floue globale afin d'évaluer le score des dépôts intelligents et d’en déterminer le niveau de maturité. Enfin, une étude de cas d'un dépôt spécifique a été réalisée pour évaluer la maturité, analyser les insuffisances des activités clés selon le niveau final, et proposer des mesures d'amélioration ciblées pour améliorer le niveau global d'intelligence.

dépôt intelligent;évaluation de maturité;méthode d'analyse hiérarchique;methode de pondération par entropie;évaluation floue globale