新型煤焦化數據分析平臺建立的探討與設想

溫姍姍

(山西省煤炭安全執法總隊，山西 太原 030012)

1 現有數據平臺的現狀與功能簡述

目前，煤焦化數據平臺總體分為4類，一類為煤焦化電子商務平臺，二類為煤焦化電子信息平臺，三類為企業自用煤焦化生產、經營分析平臺，四類為政府或其他組織為加強安全監管以及掌握當地企業整體運行情況建立的綜合平臺。還有一類是化工企業運用居多的DCS控制系統,但此類系統重監控、報警與自動化操作，不具備數據分析功能。

1) 煤焦化電子商務平臺，主要目的是為企業進行線上線下交易提供便利平臺，同時提供物流、金融等的支持。目前煤焦化電子商務平臺處于集中興起階段，如山西焦煤的煤焦化電子商務平臺，攀鋼重金投建的電子商務平臺等。

2) 煤焦化電子信息平臺，主要目的是幫助企業了解行業信息與市場情況，同時為企業提供咨詢與市場調研等支持。目前煤焦化電子信息平臺處于多頭爭艷階段，各色網站平臺較多，較有影響力的是中國煤焦化工網、卓越咨詢等。

3) 企業自用煤焦化生產、經營分析平臺，此類平臺主要是企業為促進安全管理，提高辦公效率，為領導經營決策提供及時數據支持。主要功能涵蓋有生產、經營數據及時報送，生產、經營數據及時分析總結，同時具有對結果技術指標、生產成本指標等的分析報告等。目前國內有大型企業建立了此類平臺。

4) 政府或其他組織建立的綜合平臺。此類平臺主要是為加強對企業的安全監管與整體運行情況的掌握，便于整體安全防控以及行業政策等的制定。為加強管理效率，提升管理效果，目前一些工業大省正在建設此類平臺。

2 新型煤焦化數據分析平臺建立的必要性

2.1 生產運行數據分析缺失

目前，現有煤焦化數據平臺主要針對經營和安全進行管理和監控，對于企業生產指導意義并不大。企業對生產的掌握以及生產工藝的改造工作等仍主要以生產技術人員的工作為主，而生產技術人員開展的工作往往以結果作為導向，比如生產產品不合格，某些指標持續出現報警等，然后再尋找問題原因和解決辦法與途徑，屬于被動生產控制。但是對于生產過程來說，結果的出現必然體現在過程中，那么對于過程的合理科學監控與分析，進而操作，必然會大大降低結果的出現，源頭上防治將有效避免“事后管理”。目前，對于過程的調控，我們往往根據自動化操作系統的報警等功能實現，但缺失對于報警前的數據變化分析。如果我們能夠尋找到一線的第一手數據之間的關聯性，以及數據的變化性進而形成分析，那么對于企業來說，安全管理和生產調控以及技術改造能力將大大提升。

例如，某焦化廠通過對甲醇合成數據實時分析發現，盡管合成溫度、壓力、氣體成分等實時數據運行軌跡具有一致性，且均屬于工藝控制要求范圍之內，但合成轉化率卻并無一致性波動。通過分析，甲醇合成屬多因素影響單元，不同變化條件下，最優轉化率對應著最優操作條件，是多種數據相關共同作用的結果，即使單一條件變化微小，最終結果卻大不同。通過數據分析，該廠進一步合理工藝調控范圍，使全碳單程轉化率由40%不穩定波動提升到了50%相對穩定。

2.2 企業寶貴財富歷史生產數據的收集整理分析缺失

據調查，目前大多煤焦化工業企業，對于生產數據的形成基本可以分為2類，一類是自動化程度需求不高，生產數據監控較少，主要靠人工記錄為主指導生產；一類是自動化程度較高，生產數據監控較多，操作系統自帶數據監控和記錄功能，但記錄的歷史數據往往至多1個月，人工記錄為確認數據以及保存資料分析做準備。

對第一類企業來說，對有限數據進行監控即可保證安全生產，那么對應的數據整理以及分析就顯得不需要或不重要，從而忽略了數據是反應結果以及過程變化的第一手資料，掌握了數據關聯性與變化性，也就掌控了生產。也許這就是第一類企業在困境中想要創新、想要變革、想要效益而不得法的原因。

對于第二類企業來說，生產數據監控較多，人腦無法同時對多點數據進行分析，因此要借助控制系統報警裝置來完成，主要依靠的是人的技術與經驗。而對于記錄報表的歷史數據來說，由于數據量大，關聯分析任務重，在完成正常生產任務的同時，沒有精力也沒有個人義務去完成，因此對于歷史數據的分析也幾乎為“零”。

以上兩類共同點在于，首先，企業對于歷史數據的保存僅有幾個月或1到2年的時間，超出期限后進行銷毀。在不出大的安全事故或生產事故時，歷史數據竟然被當做“垃圾”，沒有利用價值。其次，在沒有分析任務、生產整體運行較為正常的情況下，企業對于這些保存歷史數據的分析基本為“零”。此外，處理問題主要依靠有技術、有經驗的技術人員，往往就事論事，難以防微杜漸，舉一反三。最后，沒有意識到歷史生產數據的寶貴性，歷史數據的記錄與分析恰恰是對生產的靜態分析，在沒有安全、生產的壓力下，歷史數據對于評估生產效果、解決生產難題、尋找調控關鍵等都有著“指路明燈”般的作用。

2.3 根據數據庫形成生產評估分析以及對企業生產運行的效果分析缺失

正是由于缺失對現有生產數據和歷史數據的總結分析，才造成了諸如生產效果不理想、工藝出問題前未能及時發現，生產運行狀態不能準確評估等問題，進而造成企業生產運行效果難以提升和及時改進。

2.4 大數據分析生產的重要性

大數據分析生產，可以逐步實現企業的程序化、標準化操作，達到技術和操作兩個層面的生產優化，提升裝置經濟效益和穩定性。

大數據分析是行業趨勢，2013年諾貝爾化學獎得主就是將看似不相干的大數據信息化處理方法比較完美地運用于化學研究之中，從而摘取了化學科學研究的王冠。

大數據具有體量大、種類多、價值密度低、速度快等一系列特點。業內人士指出，企業最應該重視的是，把日常生產運行中積累的經驗、教訓，統計成大量的數據分析，并形成可量化的標準，從而把無形的經驗轉化成大數據，讓更多的人在遇到同樣問題時知道如何解決。目前，部分企業也正是通過大數據及時分析解決了企業生產難題，如兗礦魯南化工對煤氣化爐工藝控制做了大量工程操作數據分析和趨勢圖研究，實現了多噴嘴氣化裝置年運行開工率達到97%以上，運行周期和穩定性不斷提高。索普集團的水煤漿氣化中煤漿濃度控制，正是通過大數據分析確定了氣化爐溫度和氧氣量的用量、調整時間和調整幅度等，保證了生產經濟穩定運行。

金陵石化在技術和操作培訓中，突出了巧用裝置的大數據尋求優化措施的內容，通過在浩瀚的生產數據中，分析重點數據尋求生產規律，實現了焦化裝置的生產優化，不僅3個碳以上組分比例降低了1%，而且提升了汽油、柴油、液態烴的出產率。青海鹽湖集團HAZOP(危險與可操作性分析)是尋找隱患與事故產生原因及尋求解決問題的好辦法，但仍然需要通過工藝參數的變化作出預判，提前作出處理，防止故障發生。

3 新型煤焦化數據分析平臺的功能展望

德勤在發布的題為《原料棱鏡：在動蕩而復雜的石化行業中揭示價值》的研究報告中指出，化工企業已無法再依靠削減成本和清理資產負債表等傳統手段提升業績，而是需要應用高級分析方法等大數據分析方式進入“工業4.0”。

研究報告指出，大多數化工企業仍然認為僅靠傳統策略就能做出成績。而事實卻是，他們在過去25年中所采用的策略導致業績持續低迷。為了在發展的道路上走得更遠，企業必須學會多維度思考，實施積極的戰略性結構改革，并充分關注大趨勢。實現企業卓越運營還有賴于“數字化應用”——數據捕捉與管理、分析與數據科學、通過機器學習進行技術與流程優化，以及“物聯網”的發展。最基本的，可通過數字化應用進行廣泛而深入的復雜數據分析。

而新型煤焦化數據分析平臺建立目的主要是為企業生產提供智能化、快速化操作指南，便于生產企業通過數據分析提前發現問題，解決安全隱患以及加強生產調控。通過歷史多方數據存儲分析，對比形成自有的某工藝大數據分析平臺，為企業提供可靠的技改和生產運行分析支持。這與報告中觀念不謀而合。可以說新型煤焦化數據分析平臺功能展望就是做到通過數據預知后果；通過數據快速解決問題；通過數據提高生產效率；通過數據最優生產；通過數據防控安全隱患等。

4 新型煤焦化數據分析平臺的基礎

4.1 一線日常生產數據的重要性

數據分析平臺數據來源于生產記錄，而生產記錄會準確地反應生產運行的現實情況，對于生產運行的好、壞、或較好、較壞就會有一套對應的運行數據，假如生產數據足夠全面的話，對應的生產運行將有可能做到一一對應。

4.2 日常生產過程控制與結果控制的傾向性

對于生產過程的控制往往通過結果來評定，真正對過程控制其實乏善可陳，并且缺少對于過程控制的方法和工具，造成了日常生產過程控制與結果控制混淆，過程控制更多的是對于運行狀態的實時分析與預控。

4.3 數據平臺的提供數據安全性與可靠性

正是由于數據的采集和收錄是通過電腦完成首先保證了數據提供的安全可靠，其次對于大量數據的匯總整理電腦也優于人腦，因此保證了數據來源的可靠性，從而為安全提供了保障。只要通過合適的分析方法，建立了數據與數據之間的關系，得出的數據分析也相應是可靠的。

4.4 現場技術人員與數據集成人員的專業性

大型數據的建立需要有專門的數據存儲、開發、集成、分析硬件和軟件工具，其中最重要是分析軟件的開發，需要運用現場專業知識以及數據統計分析使知識調理化，清晰化研發。

5 新型數據分析平臺優勢

由企業自動化、智能化發展趨勢所需及企業長周期安全運行和精細化效益提升所需；新型數據分析平臺能夠有效解決企業技術人才的缺乏，并為新建企業提供生產數據操控經驗與技術，激發企業管理活力，突破管理瓶頸，繼而占領生產數據源的制高點后， 形成針對企業優化的一系列生態。