工業互聯網在煉化企業中的應用

牛啟光

(中國石化股份有限公司 齊魯分公司 信息中心，山東 淄博 255400)

工業互聯網是新一代信息通信技術與現代工業技術深度融合的產物。通過工業環境下人、機、物的全面互聯[1]，實現生產過程全要素、全周期、全鏈條的互聯互通，推動各類工業資源的優化集成和高效配置。

當前工業互聯網平臺已經成為各行業龍頭企業率先發展的方向。工業互聯網面對的是廠房、設備、人、產業鏈。互聯網相關技術已經日趨成熟，隨著人工智能、大數據、云計算、物聯網、移動應用等廣泛應用，工業互聯網能提供的解決方案也越來越完善。在國家政策的引導下，工業互聯網正迎來歷史性的發展機遇。

石化行業是國民支柱產業，某煉化企業作為中國石化股份有限公司下屬的骨干企業，隨著大煉油、大乙烯的新建與擴建，企業面臨的生產經營壓力越來越大。從行業看，國內煉油規模仍不斷擴大，成品油需求增速持續放緩，純煉油企業向煉化一體化延伸，化工產能面臨新一輪大增長、大爆發，石化行業產能過剩將成為常態，市場競爭必將更加激烈。通過信息化建設，加快工業互聯網應用，助推數字化轉型，提升企業經營管理水平，刻不容緩。該企業目前信息化現狀是：

1)雖然信息化建設總體實力較強，但系統多而雜、分散部署，功能重疊、系統集成不高，信息不全、孤島現象較為突出。

2)數據格式種類多、存儲類型多，缺少數據采集、存儲、轉換、處理、分析等服務或者系統。數據多而散，無有效處理工具，未發揮出數據資產價值。

3)各鏈條業務流、數據流未能有效整合，各業務之間協同機制不夠。當某專業想做進一步的工作時，會受限于其他專業因素的影響無法開展業務。

4)計劃、供應、生產、銷售、物流等全產業鏈未能有效打通，存在一定的資源重復配置和低效問題。設備運行、裝置運行異常及隱患不能做到事前預警，被動運維多，基本以事后分析為主。安全環保形勢壓力大，數字化、信息化、智能化程度不高，安全管控較為被動。

隨著市場競爭不斷加劇，企業迫切需要通過數字化轉型，加大工業互聯網平臺應用，讓整體運作更有序，讓各個業務環節運轉更靈活。將人、數據和機器連接起來，通過新一代信息技術與制造業深度融合，構建煉化行業新的工業生態環境系統： 一是最大限度地讓生產運行過程、各個環節變得更透明；二是當影響生產經營管理的內外因來發生變化后，生產經營方案能夠快速適應變化；三是能快速掌握了解生產經營運行過程中可能存在的異常，并能快速給出合理解決方案。

1 工業互聯網平臺架構設計與應用

基于該企業多年的信息化建設，綜合考慮企業流程化生產特點、安全環保、平穩生產要求，利用虛擬化、模型化、組件化、智能化等技術手段，構建了該企業實際的工業互聯網平臺架構。工業互聯網平臺架構如圖1所示。

該工業互聯網平臺分成邊緣層、基礎設施服務層(IAAS)、平臺服務層(PAAS)、軟件服務層(SAAS)[2]。邊緣層直接和生產過程中各種硬件連接，通過設備接入，用標準的協議進行大規模、大范圍、深層次的數據采集，這是平臺的基礎；IAAS層是基礎設施層，企業部署了大量的網絡、服務器、存儲等資源，通過虛擬化技術實現資源共享；PAAS 層是企業的信息中臺，構建了操作系統、數據庫、開發服務、組件服務等通用標準；SAAS層是應用層，結合企業實際生產經營管理需求，形成企業端不同業務域的應用，既是面向用戶的最終產品，也是體現工業互聯網平臺價值所在。

2 邊緣層

針對流程行業特點，通過設備接入、協議解析，進行數據采集與處理。將生產控制層面各種設備互聯，通過有線、4G、Wifi、企業LTE等多種通信方式將業務應用、數據分析推向網絡邊緣，在靠近設備終端融合網絡、計算、應用等能力[3]，就近提供智能化服務。

在石化行業生產過程中分散著大量的儀表、裝置、移動終端、攝像頭、變電站等各種設備，利用物聯網技術，將設備數據采集到對應的平臺上，形成基礎數據資產。因此，采集何種數據，通過何種協議采集、如何采集和存儲是重點。

實時數據庫系統是數據采集系統、實時控制系統的支撐軟件。作為流程行業，在日常生產過程中使用實時數據庫系統進行系統監控、先進控制和優化控制，并為生產、調度、數據分析、決策支持提供實時數據服務。實時數據庫已經成為企業信息化的基礎數據平臺，實時數據采集平臺架構如圖2所示。對于DCS，PLC等，通過Windows-OPC模式，提供數據采集輸出服務，并將數據存儲至實時數據庫；對于SIS，CCS等系統，先將數據存儲至DCS，再采集；對于生產、計量所需的儀表，如果是有線模式，則統一通過Linux嵌入式設備，使用OPC采集數據；對于無線儀表，則通過4G專網，加載DTU設備實現數據采集；對于環保儀表，則統一通過4G專網加載DTU設備的方案，先行采集數據至環保數據庫，后分發至實時數據庫；對于化驗設備，先通過終端采集數據的至實驗室信息管理系統(LIMS)數據庫，再分發至實時數據庫；對于變電站，根據電力規約，通過采集終端，先行采集數據至電調系統，后根據需要分發至實時數據庫。下面著重介紹DCS和儀表等設備數據的采集技術路線。

2.1 數據采集方案

針對DCS和儀表的數據采集，通過OPC或者Linux嵌入式設備，規劃了有線和無線數據采集方案，通過物聯網將數據統一采集至實時數據庫平臺。

圖1 工業互聯網平臺架構示意

圖2 實時數據庫采集平臺架構示意

1)針對DCS,PLC,通過OPC采集數據。以InfoPlus.21 CIMIO組件為核心，完成數據采集。CIMIO是多功能、多層次、多服務對象的標準設備數據接口，InfoPlus.21為OPC提供了相應的CIMIO客戶端。DCS提供了標準OPC規范的應用程序，為過程控制層與數據層提供了數據交換平臺。OPC服務器和客戶端通過TCP/IP協議通信，實現了實時數據庫與DCS之間的數據交換。

2)針對近距離儀表，通過嵌入式Linux結合ARM架構實現數據采集。利用數字通信方式直接讀取表內的參數，包括瞬時流量、累積流量、溫度、壓力、密度及設備運行狀態參數等，將采集到的數據用Linux-OPC模式封裝，通過局域網傳輸到實時數據庫。其采集單元包括HART現場總線通信單元、RS-485通信單元、Modbus通信單元、嵌入式計算機通信單元等。

3)針對遠距離儀表，通過嵌入式Linux結合ARM架構實現數據采集。4G網絡遠程自動采集系統由現場儀表、DTU設備、數據采集器及CIMIO服務器組成。數據采集器實時采集現場儀表數據，通過4G網絡匯集到CIMIO服務器。CIMIO服務器為數據中心主站，通過局域網與終端DTU設備相連，并提供互聯網IP地址及出口，在服務器端運行系統軟件等待DTU設備的連接。系統軟件是采集系統的核心，它具備與各種通信規約的鏈接能力，有很強的擴展性。

2.2 視頻采集與監控方案

針對該公司所有的攝像頭，構建一體化視頻綜合管理平臺，建立1套云架構服務器和集中存儲平臺，實現視頻監控的統一管理和存儲，視頻平臺統一架構如圖3所示。該平臺容量5PiB，滿足生產30 d、安保90 d的視頻存儲需求，形成集視頻監控、視頻分析、應用集成、應急聯動、地圖深化應用為一體的智能化基礎設施平臺。實現數字化防爆、智能、移動、鷹眼、LTE專網等各類終端2 000多套的集中采集與監控。提高系統的智能化、管理的科學化，提升風險管控能力和應對突發事件的處理能力。

圖3 一體化視頻綜合管理平臺統一架構示意

3 基礎設施服務層

IAAS層是信息化的核心資產也是信息化的基礎。實現了資源集中共享、動態調配、統一監控和統一管理。IAAS層通過共享資源池的方式，形成以云平臺為技術支撐的IT運營模式，為應用系統提供服務器、存儲、備份、網絡等資源，同時結合云安全和云管理，對資源池進行安全防護和統一管理，保障各應用系統的可靠性和連續性。

經過摸索，構建了以企業私有云和外部公有云的混合應用模式，其中內部私有云采用了VMware和華為云兩種架構。VMware以企業自建核心應用系統為主進行部署，華為云以中國石化股份有限公司推廣的工業應用為主。另外租用了社會資源艾特云翔云，主要以遷移整合各分廠小系統為主。由于網絡、計算、存儲等資源實現了池化管理，故有充分的彈性空間提供各種完善的基礎設施服務[4]。

4 平臺服務層

PAAS層是一種計算服務，介于軟件服務與基礎設施服務之間，可理解為企業中臺服務[5]。可將開發軟件的系統做成一種服務，交付給開發用戶，加快應用層的開發部署進度。由基礎技術支撐，形成了數據服務、組件服務、開發服務等。

4.1 數據服務

數據服務是由IAAS層虛擬出來的，帶有成熟產品的數據服務。包括了應用系統常見的數據庫、數據庫存儲、數據庫輸出等服務，以及數字化轉型后的數據湖等服務。數據庫是一切系統數據存儲的基礎。企業規劃了以Oracle為主要存儲的關系型數據，以InfoPlus.21為主要存儲的實時數據庫，以Domino平臺為主要存儲的文本型數據庫。并結合智能工廠建設，建設了以操作型數據存儲(ODS)和數據湖為核心的數據倉庫和企業數據服務總線(ESB)，作為對外數據服務標準。

4.1.1操作型數據存儲

ODS具有“面向全局、事件驅動、統一數據源”的特點，基于智能工廠模型，通過數據采集、業務處理、實時分析、規則推理，實現數據、信息、知識、智慧的提升[6]。

按主題集成和整合企業生產運營相關的應用系統數據，對外提供標準化的數據服務，實現“統一的數據標準、數據模型、業務視圖、數據管控”。包括：

1)數據采集。按數據共享需求，在緩沖區1∶1地存儲各系統數據，并實現數據標準化清洗。

2)數據存儲。在集成區建設物料、計劃、調度、能源、操作、質量、安全、環保、設備、經營10個數據主題，按統一的工廠模型加工存儲標準化的業務數據，保證數據可靠性。

3)數據管控。主要包括企業元數據、企業數據標準、數據質量、數據安全、監控分析、數據運維6個管控功能和數據查詢功能，實現數據集成過程及數據資源的可視化管理，提高企業數據的可用性和可維護性。

4)數據應用。基于整合后的面向主題的標準化數據資源，以標準的數據服務方式對外共享，支撐跨系統間的數據共享需求。

4.1.2數據湖

數據湖是面向工業數據存儲和分析的服務工具，是ODS的深化應用新模式，解決不同工廠數據源以及數據結構不同的問題。通過服務的方式向應用提供數據讀取、分析、計算、存儲等服務。通過配置數據池、數據泵、數據服務等方式，提供數據查看、統計數據等服務能力。利用相關技術架構完成對其進行信息化處理數據，進而為其他服務提供相關支持。

4.2 組件服務

組件服務，統一通過ESB實現[7]。對集成系統提供數據獲取服務和支撐系統共享數據需求，包括設計用戶視圖、開發共享服務、注冊服務、授權使用服務、發布和監控服務使用情況。采用ESB技術實現企業數據流、業務流的整合和應用系統間集成關系的管理，已經成為眾多企業在應對集成問題時的最佳選擇。ESB服務清單見表1所列，總線功能描述見表2所列。核心功能包括服務管理、適配器管理、路由管理、協議轉換、消息映射、平臺監控等。

表1 ESB服務清單

1)服務庫建設。主要包括標準服務和非標準服務兩類，其中標準服務包括主數據、業務數據和指標數據三類，通過ODS提供的統一數據訪問接口獲取數據，以集成區模型為參照1∶1方式建立的用戶視圖和按照數據使用需求建立的用戶視圖為數據源，并可配置化設置常用查詢條件和返回結果。非標準服務主要指服務類型的數據源、特殊查詢條件和業務協同服務，如短信服務、數據采集組件服務、大數據組件服務、報警管理組價服務、業務流程管理服務等。

2)ESB管控平臺。服務管理與監控提供數據服務基本信息的管理，包括服務注冊、發布、授權、暫停、刪除等控制功能和服務狀態、性能、日志的查詢。系統配置提供服務分類、服務提供方和使用方的管理。

3)服務API網關。建設統一API網關，所有的用戶都通過統一的網關接入微服務，在網關層處理所有的非業務功能，提供REST，HTTP訪問API，實現API注冊和服務管理。

4.3 開發服務

開發服務主要面向技術人員，作為后臺程序開發和系統部署的基礎組件服務。主要包括中間件服務、應用代理服務、可視化建模服務及數字孿生服務等。

中間件服務規定了中間件的類型和程序部署的相關要求。如Windows系列要求.Net4.0以上，Apache系列要求7.0以上。程序開發和部署要滿足中間件技術規范，移動應用部署要在指定的移動應用服務區。應用代理服務使用Nginx服務器,這是一款輕量級的Web服務器、反向代理服務器，該服務占有內存少并發能力強。可視化建模服務主要是統一了該公司三維建模標準，部署統一的三維建模工具，使用統一的服務完成建模工作。數字孿生服務，搭建相關的基礎服務，利用數字化技術構建物理實體全生命周期模型，來實現對物料工廠的了解、分析和優化。記錄和管理著物理工廠所有設施的本體數據和活動記錄，讓這些數據與物理工廠保持同步[8]。

5 軟件服務層

SAAS層是應用層，是工業互聯網軟件服務的最終體現。根據流程行業特點，規劃了采購與銷售、生產優化、生產調度、設備管理、安全與環保等業務域。每一個業務域都有相關的標準行業軟件提供服務。形成標準化的軟件產品，不僅可以用于企業自身，也可以推廣到其他石化企業。行業用戶也不需要再花費投資用于硬件、軟件和開發團隊的建設，只需要支付一定費用，就可使用軟件服務[2],相關應用介紹如下。

5.1 供銷一體化管控平臺

經營管理形成以財務為核心的供銷一體化管控平臺。從上游大宗原材料的采購到下游煉化產品的銷售，以財務為核心圍繞企業資源計劃系統(ERP)，形成物流、資金流、信息流的三流合一。打造供銷一體化管控平臺，集成ERP，制造執行系統(MES)，招標管理、合同管理、預算管理、資金管理、電商系統，以提升供應商、客戶滿意度為核心，以提高物流周轉效率為目的，讓第三方充分參與，形成特色的供銷一體化管控平臺。供銷一體化管控平臺集成架構如圖4所示。

1)采購業務深度集成電子商務、ERP、倉儲管理等，提升供貨、收貨物流效率。充分集成電子商務、ERP、倉儲管理等系統，讓供應商和企業用戶自助式參與全流程業務，形成工業互聯網領域的采購、生產、發貨、收貨一體化采購管控平臺。

圖4 供銷一體化管控平臺集成架構示意

2)銷售業務自助式服務，提高銷售效率，提升用戶滿意度。充分發揮石化e貿，ERP，MES等一體化集成優勢，形成一體化銷售管控平臺，通過自助式操作模式，為工業互聯網銷售應用提供了一個高效途徑。企業內部通過MES當日的實時數據，自動傳遞至ERP系統，作為ERP的可銷售庫存。銷售管控平臺通過與ERP的關聯，自動獲取當日可銷售量，企業銷售人員只需要設定當日銷售閾值，后續所有的銷售動作，自動轉移給承運商。承運商借助石化e貿完成自助式下單，企業端的系統會自動完成銷售訂單開具、提貨單生成等一系列動作。系統集成石化e貿，實現了化工產品銷售業務計劃管理、預約管理，并支持PC端、微信端計劃拆分、提貨預約功能。具備提貨進廠管理、車輛調度排隊等功能，實現自動排隊、廠內呼叫聯動功能，營造公平合理的提貨秩序環境。具備車輛安全檢查管理功能，實現車輛安全管理信息化。集成衡器無人值守系統，實現數據自動采集回傳，提升提貨管理智能化水平。

5.2 生產一體化優化平臺

生產管控以優化為手段，形成煉化一體化優化平臺，提升生產計劃、調度排產、裝置操作管控水平。

企業在生產層面信息系統較為完備，具有了PIMS，MES，LIMS，DCS，先進過程控制系統(APC)，計量管理，實時數據庫等一系列軟件。煉化生產需要在平穩運行、降低能耗、提高收率等方面多下功夫，生產優化是主要手段之一。一體化管控平臺就是將企業從月度排產下達，到操作工實際操作、指標反饋等全流程管控起來，用信息化技術實時監控生產狀態，找出生產過程的可優化點，提出優化建議，下達優化指令，到達穩生產、提收率的目的。一體化優化流程如圖5所示。

圖5 一體化優化流程示意

1)一體化計劃管理。根據煉油、化工計劃管理實際需求，建立了煉化一體化優化模型，支撐企業進行整體優化測算。通過平臺對煉油、化工生產模型進行標準化，對裝置物料走向、公用工程單耗、調合組分、產品性質進行標定。通過平臺化、模型化應用，各裝置物料走向清晰合理。通過模型開展年度排產，形成20多個測算案例，基于模型及測算價格體系開展月優化測算，該公司2020年1月至6月累計優化方案測算29個，實施7個，累計效益約4 223萬元人民幣。

2)一體化調度優化管理。建立“月計劃-旬計劃-日計劃”計劃管理體系，根據生產動態和外界條件變化信息，及時做出反饋并測算。通過三個計劃的銜接，加強計劃與生產溝通協作，始終保證裝置是以效益最佳的狀態運行。

3)一體化裝置優化管理。基于調度優化全局優化目標，進行單裝置優化計算，保證整體計劃下的單裝置優化，即實現“全局最優”。根據每日調度指令，不僅給出裝置運行目標是什么，還給出如何執行才能達到優化目標。

4)一體化控制優化管理。在過程控制層構建了完善的控制網絡，搭建了較為先進的控制系統。其中APC以工藝過程分析和數學模型計算為核心，發揮DCS和常規控制系統的潛力，確保生產裝置始終運轉在最佳狀態。RTO是在APC基礎上的實時優化，進一步提升高附加值產品收率、降低裝置能耗，使裝置的運行狀態達到最佳的經濟效益操作點。

通過實時優化給出需要調整的操作變量，以指令方式下達給APC，由APC接收后，下達至DCS完成實際操作調整。在自動控制領域，最終形成從儀表，DCS，APC，RTO全鏈條的控制優化操作平臺。

5.3 安全管控一體化平臺

安全管控以設備、裝置等重要物理實體為對象，通過數據集成形成煉化一體化安全管控平臺，提升安全管控水平。安全生產是企業永恒的主題，安全工作無止境，通過信息化手段打造安全管控平臺確保生產安全，是工業互聯網平臺需要重點考慮的內容之一。在形成的基礎數據采集平臺、基礎服務平臺基礎上，通過打造視頻管理、設備管控、報警管理、應急指揮、現場作業管控、氣體泄漏監測等一系列應用，形成特色的安全管控平臺。安全管控平臺架構如圖6所示。

圖6 安全管控一體化平臺架構示意

1)設備大數據分析應用，提升大機組運行狀態預警預測水平。采用大數據技術，實現重要機組運行狀態的預警、預測。利用數據驅動技術，將基于數據的、具有學習機制的模型而不是基于工藝機理的模型來實現預警預測。其原理是利用設備的歷史數據來建立一個設備運行狀態模型，利用該模型進行設備實時狀態的預警預測。能夠發現事故前兆，并給出故障查找方向，從而幫助技術人員及時對潛在的問題進行深入分析，提前采取措施。

2)統一報警推送，穩定生產運行。依托各專業數據庫建立數據報警推送管理系統，及時推送報警信息，并接收報警處理回執，實現各種報警信息推送、回執統計查詢報表的自動生成，為報警信息綜合統計提供數據支持。通過深度挖掘該公司各專業數據平臺，建立了生產、工藝、質量等7大類、約3.4萬個關注點、約730人使用的報警管控體系。實現了公司、廠級、車間三級報警信息實時推送和閉環處理，提升了應急處置能力。

3)統一協同的應急指揮，提高處置突發事件的快速響應。構建統一協同的應急指揮平臺，滿足企業和現場應急指揮兩個層次的業務需要。包括警情接報、應急通知、聯動監控、應急資源及調度等模塊。實現了與視頻監控、實時數據、消防管理、單兵無線視頻、環保在線監控系統等的集成。

6 結束語

結合煉化行業特點和該公司管理實際，進行工業互聯網平臺設計與應用。在基礎設施層規劃了統一的云平臺，構建了統一的數據服務、開發服務、中間件服務等通用組件。在生產控制層采集企業重點管控的儀表、設備、裝置等物理實體的數據并集中存儲，借助專用平臺綜合分析。在生產管理層將生產計劃、調度優化、設備管理、安全管控等業務進行數據化、模型化、流程化，最終形成行業特色軟件平臺。對于經營管理，實現了采購、銷售的一體化管理，提高了供應商、客戶與企業用戶的滿意度，形成了統一的物流、資金流、信息流。對于生產管理，實現了從計劃排產、優化調度、生產過程控制的全流程生產管控，通過層層優化提高了產品收率、降低了能耗。對于安全管理，借助設備大數據分析、統一報警、應急指揮等平臺，確保了生產的安全穩定。解決了以下行業痛點：

1)通過對設備數據的有線、無線采集提升了設備自動化、數字化、網絡化水平，建立了統一的數據存儲平臺，數據利用更加方便有效。

2)構建了統一的數據標準化和數據倉庫體系，以“平臺+數據+應用”的模式服務于煉化業務，降低了系統集成開發難度，節約可開發成本，提升了開發效率，實現了海量數據的增值服務。

3)以生產為核心，利用平臺化的技術與產品，將生產計劃、生產調度、生產優化、生產控制、安全風險管控全鏈條有機融合，打造了煉化行業特色的工業互聯網應用，有力地促進了企業降本增效。