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化工企業(yè)控制系統(tǒng)中信息技術(shù)的應(yīng)用

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化工企業(yè)控制系統(tǒng)中信息技術(shù)的應(yīng)用

摘要:針對(duì)企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)處理量大,不能有效科學(xué)處理,從而導(dǎo)致生產(chǎn)效率低下,裝置運(yùn)行穩(wěn)定性不高的問(wèn)題,利用先進(jìn)的信息技術(shù)和算法模型,幫助企業(yè)消除信息孤島,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析,生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)更趨科學(xué)合理。

關(guān)鍵詞:信息技術(shù);控制系統(tǒng);數(shù)據(jù)處理;智能分析

引言

新一代信息技術(shù)與工業(yè)企業(yè)深度融合,正在引發(fā)影響深遠(yuǎn)的產(chǎn)業(yè)變革,形成新的生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)、商業(yè)模式和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。數(shù)據(jù)為工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)開辟了新途徑。處于數(shù)據(jù)化的時(shí)代,企業(yè)獲取、管理和利用到的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大、種類越來(lái)越多,若能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的采集、組織、分析與利用,為產(chǎn)品全生命周期和企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)各環(huán)節(jié)提供有價(jià)值的決策參考,就能提高生產(chǎn)率、利潤(rùn)率和企業(yè)綜合發(fā)展水平。數(shù)據(jù)處理平臺(tái)為數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘提供了基礎(chǔ)能力,機(jī)器學(xué)習(xí)算法為數(shù)據(jù)的價(jià)值挖掘提供了有效手段。隨著生產(chǎn)信息化應(yīng)用的逐步深入,如何將生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)整合并進(jìn)行分析挖掘,從海量數(shù)據(jù)中獲取更大的價(jià)值、向數(shù)據(jù)要生產(chǎn)力成正逐步成為企業(yè)思考和解決的問(wèn)題。

1現(xiàn)狀分析

兗礦集團(tuán)國(guó)宏化工公司年產(chǎn)50萬(wàn)t甲醇,工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)能力較強(qiáng),生產(chǎn)過(guò)程基本實(shí)現(xiàn)全流程DCS/PLC自動(dòng)化控制,技術(shù)和工藝水平處于國(guó)內(nèi)前列,產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定,生產(chǎn)效率較高,目前整個(gè)廠區(qū)鍋爐、合成/凈化/氣化、空分裝置均使用DCS系統(tǒng)進(jìn)行遠(yuǎn)程控制,水處理和煤儲(chǔ)運(yùn)系統(tǒng)使用PLC控制系統(tǒng)。主要工藝環(huán)節(jié)都建設(shè)了信息系統(tǒng),生產(chǎn)過(guò)程中的關(guān)鍵設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)、控制開關(guān)操作能在調(diào)度系統(tǒng)中即時(shí)展示,數(shù)據(jù)通過(guò)IOServer應(yīng)用和現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備進(jìn)行通訊,采集現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)到調(diào)度服務(wù)器中合并存儲(chǔ),服務(wù)器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)是SQLserver,無(wú)法應(yīng)對(duì)更大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ),且廠區(qū)內(nèi)只有當(dāng)天數(shù)據(jù)被存儲(chǔ),其他歷史數(shù)據(jù)通過(guò)公共機(jī)遠(yuǎn)程傳輸?shù)竭h(yuǎn)程服務(wù)器中長(zhǎng)期存儲(chǔ)。

2存在問(wèn)題

裝置運(yùn)行的穩(wěn)定性不高。由于化工生產(chǎn)工藝繁雜,從上游的水煤漿制備到氣化反應(yīng)制合成氣,再到煤氣的變換、低洗、甲醇合成,中間很多工藝雖然實(shí)現(xiàn)了小回路自動(dòng)化控制,但裝置級(jí)的大回路難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制,對(duì)于關(guān)鍵的參數(shù)設(shè)置和調(diào)節(jié)仍然主要依靠人的經(jīng)驗(yàn),特別是當(dāng)裝置來(lái)料發(fā)生波動(dòng)的時(shí)候,人操作也難比保持裝置的穩(wěn)定性,裝置的波動(dòng)往往造成能耗物耗的增加,甚至影響裝置的正常運(yùn)行?,F(xiàn)場(chǎng)存在危險(xiǎn)因素。化工企業(yè)還有部分工序需要人員親自現(xiàn)場(chǎng)巡檢,由于化工工藝原因,不可避免的產(chǎn)生存在CO、CO2等有毒有害氣體,特別是事故狀態(tài)下可能導(dǎo)致泄露。化工企業(yè)高溫高壓管道、儲(chǔ)罐較多,會(huì)對(duì)巡檢和緊急處置人員帶來(lái)較大的安全隱患。節(jié)能增效空間較大?;て髽I(yè)是高能耗的工藝,主要的原料是煤和水,提升裝置的運(yùn)行效率,提高產(chǎn)能、降低生產(chǎn)水蒸氣的單位煤耗、單位產(chǎn)品的蒸汽消耗,則對(duì)企業(yè)效益產(chǎn)生較大影響,據(jù)測(cè)算,甲醇生產(chǎn)綜合煤耗每降低0.1%,每年可節(jié)約成本1000萬(wàn)元。

3設(shè)計(jì)方案

針對(duì)企業(yè)工藝較為復(fù)雜、安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)量大的實(shí)際情況,通過(guò)開發(fā)應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理工廠對(duì)企業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、工廠設(shè)備數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、人員管理數(shù)據(jù)等多方工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯集,借助算法工廠的語(yǔ)音交互、圖像/視頻識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法,激活海量數(shù)據(jù)價(jià)值,用人工智能技術(shù)解決化工生產(chǎn)管理中的難點(diǎn)問(wèn)題(如圖1所示),從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗,為企業(yè)智能化升級(jí)提供技術(shù)支撐。按照大數(shù)據(jù)“存通用”的方法論,在數(shù)據(jù)接入到大數(shù)據(jù)平臺(tái)后,首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。在原始數(shù)據(jù)與最終結(jié)果之間,需要通過(guò)ETL(ExtractTransforma-tionLoad)等手段進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、脫敏、整理,主要包括:預(yù)處理接待,去除或補(bǔ)全有缺失值的數(shù)據(jù)、去除或修改格式和內(nèi)容錯(cuò)誤的、邏輯錯(cuò)誤的、不需要的數(shù)據(jù),盡量達(dá)到數(shù)據(jù)的完整性,唯一性,合法性和一致性。提供數(shù)據(jù)開發(fā)平臺(tái),便于更好的進(jìn)行ETL、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)運(yùn)維的工作。機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái),更好的進(jìn)行在算法建模過(guò)程的可視化的拖拉拽的開發(fā)者服務(wù)。數(shù)據(jù)分析平臺(tái),更好的基于大數(shù)據(jù)的分析工作。

4技術(shù)路線

數(shù)據(jù)處理工廠從邏輯上分為數(shù)據(jù)采集層、平臺(tái)層、算法模型層以及應(yīng)用運(yùn)行層(如圖2所示)。數(shù)據(jù)層:數(shù)據(jù)采集接入層負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從DCS/PLC各級(jí)相應(yīng)系統(tǒng)中將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、離線采集到大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。數(shù)據(jù)采集層工具和套件要支持從數(shù)據(jù)庫(kù)、文件、數(shù)據(jù)流等多種類型數(shù)據(jù)源中采集數(shù)據(jù),支持各種類型傳輸協(xié)議。工具平臺(tái)層:提供數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、可視化等一整套工具和平臺(tái)。大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ),根據(jù)數(shù)據(jù)類型和應(yīng)用場(chǎng)景將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到平臺(tái)相應(yīng)的資源中,如:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用不同的存儲(chǔ)策略。同時(shí),平臺(tái)支持實(shí)時(shí)計(jì)算、離線計(jì)算、流計(jì)算等多種計(jì)算框架。針對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景,如:鍋爐燃燒工藝參數(shù)推薦、精餾塔工藝優(yōu)化等業(yè)務(wù)場(chǎng)景,采用流計(jì)算架構(gòu)進(jìn)行處理,整個(gè)計(jì)算過(guò)程可在秒級(jí)完成。實(shí)時(shí)計(jì)算支持上層快速BI分析。算法模型層:工業(yè)大腦包含算法工廠功能,可以基于機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)進(jìn)行算法建模,并進(jìn)行算法管理、運(yùn)行調(diào)試,并能到本地運(yùn)行。應(yīng)用運(yùn)行層:提供一個(gè)本地化運(yùn)行環(huán)境,讓能耗優(yōu)化模型穩(wěn)定運(yùn)行,實(shí)時(shí)推薦優(yōu)化參數(shù),供操作人員進(jìn)行控制操作。同時(shí)提供數(shù)據(jù)可視化模塊,實(shí)時(shí)展示生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)和生產(chǎn)管理效益數(shù)據(jù)。

5技術(shù)效果

5.1有效消除數(shù)據(jù)孤島

由于企業(yè)不同DCS/PLC生產(chǎn)系統(tǒng)中布置的多個(gè)生產(chǎn)控制系統(tǒng),數(shù)據(jù)都分布在各自獨(dú)立系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)導(dǎo)出較為繁瑣,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,形成多個(gè)數(shù)據(jù)孤島,對(duì)數(shù)據(jù)應(yīng)用造成非常大的困難。數(shù)據(jù)處理工廠實(shí)現(xiàn)了不同工業(yè)場(chǎng)景下多種主流協(xié)議的接入、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)(如文本文件、日志文件、消息流、數(shù)據(jù)庫(kù)、工業(yè)OPC協(xié)議數(shù)據(jù)等)的實(shí)時(shí)接入和處理,從而保障了復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境下多種設(shè)備所產(chǎn)生的復(fù)雜數(shù)據(jù)的采集與集中打通的需求。對(duì)全鏈路的工業(yè)體系數(shù)據(jù)進(jìn)行組織管理,打通企業(yè)信息化與制造設(shè)備、生產(chǎn)物料、人力資源等各種資源之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),構(gòu)建人機(jī)料法環(huán)統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,形成新工業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)體系,完成工業(yè)數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化,并結(jié)合阿里云針對(duì)不同工業(yè)場(chǎng)景下的算法模型,以數(shù)據(jù)+算法的技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)價(jià)值的提升。提供成熟的工業(yè)元數(shù)據(jù)管理設(shè)計(jì)服務(wù)、完善的數(shù)據(jù)安全保護(hù)方案、靈活的工業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系。

5.2全面提供支撐平臺(tái)

數(shù)據(jù)處理工廠提供了人工智能計(jì)算平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘建模平臺(tái)、算法管理工廠等核心功能,降低了人工智能應(yīng)用開放和管理成本,給本項(xiàng)目智能化應(yīng)用提供了技術(shù)支撐。作為一個(gè)基礎(chǔ)工作平臺(tái),工業(yè)大腦為企業(yè)信息化員工和其他信息化服務(wù)廠商提供了一個(gè)技術(shù)創(chuàng)新的環(huán)境,支持后續(xù)開發(fā)更多智能化應(yīng)用,為企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新提供了技術(shù)保障。

5.3逐步實(shí)現(xiàn)智能化應(yīng)用

從海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的集成、打通到數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的構(gòu)建,將企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化,在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用工業(yè)數(shù)據(jù)智能服務(wù)套件針對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行提升,如:產(chǎn)品質(zhì)量提升/良品率提升、生產(chǎn)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)、生產(chǎn)設(shè)備故障監(jiān)測(cè)、供應(yīng)鏈智能管理、生產(chǎn)能耗優(yōu)化、企業(yè)廢料監(jiān)測(cè)與處理、智能圖像質(zhì)檢,通過(guò)智能化應(yīng)用逐步實(shí)現(xiàn)企業(yè)全面智能化升級(jí)。

6結(jié)論

數(shù)據(jù)處理工廠是在云計(jì)算大數(shù)據(jù)的技術(shù)背景下,利用先進(jìn)的智能技術(shù)和算法模型結(jié)合企業(yè)歷史數(shù)據(jù),做到生產(chǎn)和管理的精細(xì)化、智能化,進(jìn)而提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

作者:張洪偉 時(shí)均坡 趙連濤 單位:兗礦集團(tuán)安全監(jiān)察局