工業生產過程智能系統IPES的研究及應用

吳光軍，檀晨，毛軍軍,李小民

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工業生產過程智能系統IPES的研究及應用

吳光軍1,2*，檀晨2，毛軍軍1,李小民2

（1. 北京中控訊智能技術研究院有限公司，北京昌平，102249；2. 安徽中控儀表有限公司，安徽池州，247210）

針對工業生產過程管理的特點，本文建立了一套工業生產過程監控管一體化IPES系統平臺，具有生產監控、遠程計量、運行管理、設備管理、資產管理、工況診斷、預警報警、任務管理、生產運維、指標評價（KQI）、數據挖掘等功能。闡述了IPES的系統架構、功能設計、應用配置。通過對該系統的具體行業應用效果分析表明，該系統具有提高工業生產系統效率和管理水平、節能減排的目的。

監控管一體化；IPES；數據挖掘；生產運維

引言

中國在傳統工業上與世界先進制造業還存在差距，但在信息通信技術方面有更好的基礎，“工業4.0”為中國提供了更好的趕超機會。工業生產涉及到的行業十分廣泛，如石油、化工、煉油、冶金、輕工、重工、建材、制藥等，每個行業的生產過程都具有其獨自的特點。但是通過對多個行業的分析，其仍然具有一定的共性特點，如數據采集過程、設備運維方式、能耗分析模式、運行考核方法等。

“工業4.0”包含了由集中式控制向分散式增強型控制的基本模式轉變，目標是建立一個高度靈活的個性化和數字化的產品與服務的生產模式。在這種模式中，傳統的行業界限將消失，并會產生各種新的活動領域和合作形式。《中國制造2025》與德國“工業4.0”核心思路有很多相似之處，目前只有強化信息互聯技術與制造工業過程的結合，掌握技術應用上的經驗，才能占據“智能制造”和“智能生產”的先機，由此，建立一個適用于工業生產過程，以物聯網、云計算、大數據技術為依托的智能化監控優化管理系統平臺是十分必要的。

1 工業生產過程智能系統IPES的設計

（1）系統架構

工業生產智能系統平臺IPES（ Industry Production Engineering Smart System ）是一套以工業生產物聯網為基礎，以提高生產管理水平為目標，集生產監控、工況診斷、優化設計、智能控制、設備管理、生產運維、指標評價（KQI）、數據挖掘等功能的一體化閉環系統，從而保障工業生產的安全、高效、節能、環保。該系統平臺為三層架構，即感知執行層、數據傳輸層和智能應用層。如圖1所示。

圖1 智能平臺IPES的系統架構

感知執行層是指工業生產中的各類儀器儀表和執行機構，實現各類工業生產過程中數據信息的采集和控制。

數據傳輸層是指將前端采集到的數據傳輸至后端平臺的傳輸方式。基于物聯網技術的蓬勃發展，結合無線通訊的技術水平，采用無線傳感網、專網和公網無線技術（融合WSN、McWill、WiMAX、WiFi、3G、GPRS、CDMA、衛星等無線傳輸技術）組成無線異構網絡來進行工業生產工況和物聯設備自身工況數據的傳輸。

智能應用層指系統平臺的上層應用，將數據呈現給用戶或處理用戶輸入的應用程序或系統一部分。它通過輸入向服務器請求數據，然后以一定的格式顯示結果。同時應用層接收傳輸層上傳的數據，利用工業生產業務模型和數據挖掘方法進行生產統計分析、參數優化，智能控制、綜合決策等[1]。

（2）工業生產智能系統平臺IPES的功能模塊

工業生產過程智能IPES系統平臺包含生產監控、遠程計量、運行管理、設備管理、資產管理、工況診斷、預警報警、任務管理、生產運維、指標評價（KQI）、數據挖掘等主要模塊[2-4]。

生產監控：可實時監控和掌握工業生產過程中的生產運行狀態，具有工業生產的工況采集、監控及統計分析報表等功能，可對超限報警、工況報警、預測報警等異常報警信息進行主動推送，讓用戶對所關注的報警信息及時進行處理，保障生產安全。

遠程計量：根據工業生產基礎數據和實時采集數據等動靜態數據，針對不同工業生產情況采用與之相適應的計量模型，實現快速準確的工業需求計量；同時也能對工業生產用能情況進行計量，及時掌握產量和能耗狀況。

運行管理：將生產運行過程中需記錄的生產設備、介質、儀表、操作等信息進行電子化，并實現對這些數據的分類、匯總、計算、導出等操作，規范生產運行和故障數據統計分析，提高數據共享程度；制定和形成了一套充分滿足企業管理的統計分析及報表；為指導生產工藝管理提供基礎數據支撐。

設備管理：包括生產設備管理和物聯設備管理。生產設備管理主要是油氣生產設備全生命周期服役管理，即設計、安裝、使用、維護、調配、維修、報廢管理；物聯設備管理是在線組態、狀態監測及診斷、基本校驗管理、快速回路檢查、報警監視、安全操作管理、OPC開發、記錄審查等。

資產管理：包括供應商管理、設備臺賬、設備檔案、設備維修、設備報廢、設備技術狀況、設備調撥、查詢管理、設備數據導入、系統管理組成。此管理系統覆蓋經營管理部門對固定資產的管理，將管理流程體系完全網絡化、流程化。對設備進行綜合管理，達到全面規劃、合理配置、優先選購、正常使用、安全運行、適時改造和更新。

工況診斷：根據工業生產過程中的實時采集數據和生產分析數據，采用先進的診斷理論和方法，如以質量守恒、水平衡、熱平衡、pH值平衡、能效分析等原理出發，結合行業工藝單元，建立診斷模型，分析生產工況和故障。實現對工業生產過程中工況故障的及時準確診斷，避免或降低生產事故損失。

任務管理：按照生產運維類型或報警類型自動生成工單，工單生成之后按設定的工單流程逐級流轉，當現場工作人員按調度人員制定的工單要求完成任務，最終形成整張工單的反饋報告回轉給調度人員，以便調度人員安排后續工作。

生產運維：包括系統管理、報警管理、任務管理、設備管理、資產管理、巡檢管理、成本管理、人員管理、績效考核等功能。提高運維質量及效率，降低運維成本。對設備進行巡更巡檢；通過工況診斷和設備故障預警實時形成運維任務；對安裝、維修、巡檢、緊急事項等任務進行管理，形成遠程會診與指揮調度；資產設備的庫存管理、使用狀況評估，實現資產采購、調撥等智能化運營；通過調度記錄和運維人員管理記錄，對運維人員的工作業績進行量化考核；對運維成本進行核算、分析、評價。

指標評價（KQI）：通過建立全面、準確反映出工業生產的質量、安全、環保、管理等關鍵指標 KQI 體系，運用模糊綜合評價、灰色關聯、層次分析、對標等評價方法，實時對油氣生產綜合運行狀態進行分析和評價；可以全面展示工業生產狀況、生產特征、關鍵指標、生產趨勢等，并基于 KQI 指標進行輔助決策，為企業提升管理效率和降本增效提供有力支持。

數據挖掘：針對 IPES 系統中所產生的海量數據（原始數據、成果數據、平臺系統數據），應用報警、預警、優化的數據驅動模式，發現工業生產的變化規律，實現挖掘目標：指標整體分析，發現異常情況；關鍵指標之間的關聯關系分析；預測工業生產指標變化趨勢，實現預警；預測工藝流程的安全性和工況效率指標等，有效指導工業生產的設備安全、故障診斷、工藝挖潛和節能降耗。

（3）工業生產智能系統平臺IPES的特點

工業生產智能系統平臺IPES具有以下特點：

開放性：該平臺盡量避免采用專有技術，從而使本系統中的軟、硬件平臺具有充分的開放性。

先進性：該平臺中的軟、硬件平臺建設、應用系統的設計開發以及系統的維護管理所采用的產品技術均綜合考慮互聯網的發展趨勢，采用先進技術的同時又是市場相對成熟的產品，以滿足用戶現時和未來的發展需求。

適用性：該平臺可適用于油田、水泥、污水、物業、煤礦等各個工業生產過程。針對特定的行業時，只需進行個性化的配置。

全生命周期性管理：完善的設備運維系統，使生產和物聯設備的全生命周期跟蹤和管理得以實現。

多技術運用：該系統主要運用了計算機技術、物聯網技術、云計算技術和大數據挖掘技術等。

豐富的挖掘方法：針對工業生產的整個過程，運用多種挖掘算法，如系統聚類、因素分析、回歸分析、灰色關聯、故障樹法等，對采集的海量數據進行分析，找尋蘊藏在數據背后的生產規律，為后期生產措施的調整提供指導。

擴展性：該平臺中，所有的網絡、服務器、存貯、應用軟件的設計都遵循可擴充的原則，以實現隨著生產管理業務的發展而擴展。設計本系統時充分考慮了未來發展的需求及系統的擴充和升級能力。選用的技術和設備均具有很強的可擴展性，既滿足了現有的需求又滿足了系統投資的長期效應以及系統功能不斷擴展的需要。

2 工業生產過程智能化系統IPES的行業應用

（1）IPES在智能油田中的應用

根據當前國內油氣田生產的數字化管理現狀和未來智能油田發展的要求，構建了油氣生產物聯網與大數據系的總體結構、解決方案、硬軟一體化系統。油氣生產物聯網與大數據挖掘系統主要由采集與控制、數據傳輸、工況分析預測、物聯網網絡及設備管理、生產運行管理等子系統組成。該系統具有油氣生產動態實時監控、生產信息統計分析、生產工況實時診斷、工藝流程智能優化、關鍵告警集中表現、生產KPI動態展示、生產設備管理、生產指揮調度、數據挖掘等應用功能，見圖2。系統實現了包括油氣水井、計量間、處理站庫及相關集輸管網的生產數據自動采集、工況分析、故障預警和報警、關鍵過程連鎖控制、工藝流程可視化展示、生產過程實時智能決策等系統功能[3-4]。該系統對于搭建規范、統一的數據管理平臺，支持油氣生產過程管理，提供油氣生產的實時分析優化，進一步提高油氣田生產決策的及時性和準確性，更加智能化、精細化地對油氣生產進行管理均具有重要意義。

圖2 IPES油氣生產實時分析優化決策系統

IPES油氣生產實時分析優化決策系統主要是對采集、傳輸到實時數據庫的油氣水單井、計量間、處理站庫及相關集輸管網的生產數據進行分析優化預測。計量間、處理站庫及相關集輸管網的工況分析優化主要是實現現場的實時遠程數據采集、工況診斷、運行參數優化、智能控制、出現故障時的應急自動處理；油氣水單井的工況分析優化預測是該子系統中最重要的組成部分，實現油氣井生產數據的實時管理、實時分析、實時優化、實時控制、智能預測等，以實現智能化管理。

（2）IPES在工業污水處理智能管理中的應用

基于工業生產污水產生情況、水處理工藝及污水利用現狀，在工業生產過程智能化IPES系統平臺基礎上定制了WTSmart污水處理智能管控系統，如下圖3、4所示。應用該系統開展水處理監測指標相關性研究，集約化配置水質在線監測系統；研究水質監測合理布局方法；構建水處理關鍵控制指標體系；建立水處理工藝仿真系統。該系統包括數據自動采集、工況診斷、預測預警、優化決策、系統數據庫管理等模塊，建立工業生產污水處理運維及管理集成系統，為水處理的運維管理、節能降耗、減員增效提供科學的決策依據。

圖3 WTSmart污水處理智能管控系統

圖4 WTSmart污水處理智能管控系統

WTSmart污水處理智能管控系統具有實時運行監控、工藝仿真模擬、故障報警、水質監測、預警、運行優化、輔助決策等功能。

WTSmart污水處理智能管控系統通過海量運維數據，可以進行設備故障類型和維修工作量與氣候條件、安裝區域、通信協議、產品質量、廠家服務、現場維護水平等因素關聯分析，挖掘隱藏相互關系；預測設備故障趨勢；優化調整設備的運維模式，從而提高智能設備管理水平。

WTSmart污水處理智能管控系統通過應用遺傳算法生成溶解氧最優控制曲線；應用模糊控制算法實現溶解氧模糊控制；應用時序分析實現出水水質的實時預測；神經網絡算法提供故障診斷及工藝運行指導等。

WTSmart污水處理智能管控系統建立節能優化調度模型和智能專家系統，幫助企業在水泵機組聯編優化調度、曝氣池節能優化控制等局部實現優化目標；通過數據挖掘技術綜合分析歷年來水情況和季節變化影響，準確預測未來一段時間來水趨勢變化情況，形成更優的調度策略，實現精細化調度，達到節能降耗目的等。

3 結束語

IPES是以物聯網、云計算、大數據技術為依托，以電力、石油、化工、煉油、冶金、輕工、重工、建材、制藥等工業生產過程為對象的監控優化管理系統平臺。

1）可針對不同的行業進行系統配置、系統管理配置、流程管理配置等；

2）可根據不同的行業生產過程特點，進行不同數據采集儀器儀表的設置；

3）具有統一的生產設備和物聯設備運維模式，亦可根據各個行業的特點，進行相應的運維方式調整；

4）具備數據信息深度挖掘功能；

5）具有健全的能耗分析和運行考核功能；

6）具備功能模塊擴展特點。

IPES平臺通過對工業過程中的生產設備、物聯系統、生產操控的全生命周期的跟蹤和管理，實現信息的采集和監控、工況分析、故障診斷、參數優化、數據挖掘、綜合評價、智能控制等，從而提高工業生產管理水平和效率，達到節能減排的目的。

[1] 羅印升,李人厚等. 復雜工業過程中數據挖掘模型研究[J].信息與控制.2003, 32(1):35-31.

[2] 余情,邵文等.基于物聯網的油氣田能效對標系統研究[J].中國石油和化工. 2013(11):61-64.

[3] 檀朝東, 楊若谷等. 油氣水井生產物聯網系統IPES的技術研究[J].中國石油與化工，2012,3,64~67.

[4] 檀朝東,張恒汝,馬永忠,楊兵,王輝萍. 油氣生產大數據挖掘系統的研究及應用[J]. 數碼設計, 2016, 5(1):49-52.

The Research and Application of the Integrated System - IPES in Industry Production Process

WU Guangjun1,2*, TAN Chen2, MAO Junjun1,LI Xiaomin2

(1. Beijing SmartCon Technology Research Institute Co., Ltd, Beijing 102249, China; 2. Anhui FirstCon Instrument Co., Ltd , Anhui247210, China )

This paper introduces an integrated system named IPES (Industry Production Engineering Smart System) for monitoring, control and management in industry production process. This system has the functions of production monitoring, remote measurement, operation management, equipment management, assets management, working condition diagnosis, early warming and alarming, task management, production operation and maintenance, KQI (key quality index) evaluation and data mining etc. The system structure, function design and application configuration of IPES are illustrated in this paper. The resulting effect of the application in specific industries confirmed clearly that applying IPES can improve the system efficiency and management in industry production, thus it can achieve the goal of energy conservation and emission reduction.

integrated system for monitoring, control and management; IPES; data mining; production operation and maintenance

1672-9129(2016)02-0052-04

2016-09-14；

2016-09-30。

吳光軍（1985-），男，安徽池州，安徽理工大學自動化專業，研究方向：工業生產過程及自動化控制。檀晨（1988-），男，安徽安慶，華東師范大學，研究方向：工業生產過程及自動化控制。毛軍軍（1991-），男，山西省忻州市，天津工程職業技術學院，油氣儲運專業，從事油田自動化建設以及油田行業大數據挖掘方向工作。

(*通信作者電子郵箱 541403412@qq.com)