本文选自《石油化工自动化》2021年第1期

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工业互联网在炼化企业中的应用

牛启光

(中国石化股份有限公司 齐鲁分公司 信息中心，山东 淄博 )

工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物。通过工业环境下人、机、物的全面互联，实现生产过程全要素、全周期、全链条的互联互通，推动各类工业资源的优化集成和高效配置。

当前工业互联网平台已经成为各行业龙头企业率先发展的方向。工业互联网面对的是厂房、设备、人、产业链。互联网相关技术已经日趋成熟，随着人工智能、大数据、云计算、物联网、移动应用等广泛应用，工业互联网能提供的解决方案也越来越完善。在国家政策的引导下，工业互联网正迎来历史性的发展机遇。

石化行业是国民支柱产业，某炼化企业作为中国石化股份有限公司下属的骨干企业，随着大炼油、大乙烯的新建与扩建，企业面临的生产经营压力越来越大。从行业看，国内炼油规模仍不断扩大，成品油需求增速持续放缓，纯炼油企业向炼化一体化延伸，化工产能面临新一轮大增长、大爆发，石化行业产能过剩将成为常态，市场竞争必将更加激烈。通过信息化建设，加快工业互联网应用，助推数字化转型，提升企业经营管理水平，刻不容缓。该企业目前信息化现状是：

1) 虽然信息化建设总体实力较强，但系统多而杂、分散部署，功能重叠、系统集成不高，信息不全、孤岛现象较为突出。

2) 数据格式种类多、存储类型多，缺少数据采集、存储、转换、处理、分析等服务或者系统。数据多而散，无有效处理工具，未发挥出数据资产价值。

3) 各链条业务流、数据流未能有效整合，各业务之间协同机制不够。当某专业想做进一步的工作时，会受限于其他专业因素的影响无法开展业务。

4) 计划、供应、生产、销售、物流等全产业链未能有效打通，存在一定的资源重复配置和低效问题。设备运行、装置运行异常及隐患不能做到事前预警，被动运维多，基本以事后分析为主。安全环保形势压力大，数字化、信息化、智能化程度不高，安全管控较为被动。

随着市场竞争不断加剧，企业迫切需要通过数字化转型，加大工业互联网平台应用，让整体运作更有序，让各个业务环节运转更灵活。将人、数据和机器连接起来，通过新一代信息技术与制造业深度融合，构建炼化行业新的工业生态环境系统：一是最大限度地让生产运行过程、各个环节变得更透明；二是当影响生产经营管理的内外因来发生变化后，生产经营方案能够快速适应变化；三是能快速掌握了解生产经营运行过程中可能存在的异常，并能快速给出合理解决方案。

1 工业互联网平台架构设计与应用

基于该企业多年的信息化建设，综合考虑企业流程化生产特点、安全环保、平稳生产要求，利用虚拟化、模型化、组件化、智能化等技术手段，构建了该企业实际的工业互联网平台架构。工业互联网平台架构如图1所示。

该工业互联网平台分成边缘层、基础设施服务层(IAAS)、平台服务层(PAAS)、软件服务层(SAAS)。边缘层直接和生产过程中各种硬件连接，通过设备接入，用标准的协议进行大规模、大范围、深层次的数据采集，这是平台的基础；IAAS层是基础设施层，企业部署了大量的网络、服务器、存储等资源，通过虚拟化技术实现资源共享；PAAS 层是企业的信息中台，构建了操作系统、数据库、开发服务、组件服务等通用标准；SAAS层是应用层，结合企业实际生产经营管理需求，形成企业端不同业务域的应用，既是面向用户的最终产品，也是体现工业互联网平台价值所在。

2 边缘层

针对流程行业特点，通过设备接入、协议解析，进行数据采集与处理。将生产控制层面各种设备互联，通过有线、4G、Wifi、企业LTE等多种通信方式将业务应用、数据分析推向网络边缘，在靠近设备终端融合网络、计算、应用等能力，就近提供智能化服务。

在石化行业生产过程中分散着大量的仪表、装置、移动终端、摄像头、变电站等各种设备，利用物联网技术，将设备数据采集到对应的平台上，形成基础数据资产。因此，采集何种数据，通过何种协议采集、如何采集和存储是重点。

实时数据库系统是数据采集系统、实时控制系统的支撑软件。作为流程行业，在日常生产过程中使用实时数据库系统进行系统监控、先进控制和优化控制，并为生产、调度、数据分析、决策支持提供实时数据服务。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台，实时数据采集平台架构如图2所示。对于DCS，PLC等，通过Windows-OPC模式，提供数据采集输出服务，并将数据存储至实时数据库；对于SIS，CCS等系统，先将数据存储至DCS，再采集；对于生产、计量所需的仪表，如果是有线模式，则统一通过Linux嵌入式设备，使用OPC采集数据；对于无线仪表，则通过4G专网，加载DTU设备实现数据采集；对于环保仪表，则统一通过4G专网加载DTU设备的方案，先行采集数据至环保数据库，后分发至实时数据库；对于化验设备，先通过终端采集数据的至实验室信息管理系统(LIMS)数据库，再分发至实时数据库；对于变电站，根据电力规约，通过采集终端，先行采集数据至电调系统，后根据需要分发至实时数据库。下面着重介绍DCS和仪表等设备数据的采集技术路线。

2.1 数据采集方案

针对DCS和仪表的数据采集，通过OPC或者Linux嵌入式设备，规划了有线和无线数据采集方案，通过物联网将数据统一采集至实时数据库平台。

图1 工业互联网平台架构示意

图2 实时数据库采集平台架构示意

1) 针对DCS,PLC,通过OPC采集数据。以InfoPlus.21 CIMIO组件为核心，完成数据采集。CIMIO是多功能、多层次、多服务对象的标准设备数据接口，InfoPlus.21为OPC提供了相应的CIMIO客户端。DCS提供了标准OPC规范的应用程序，为过程控制层与数据层提供了数据交换平台。OPC服务器和客户端通过TCP/IP协议通信，实现了实时数据库与DCS之间的数据交换。

2) 针对近距离仪表，通过嵌入式Linux结合ARM架构实现数据采集。利用数字通信方式直接读取表内的参数，包括瞬时流量、累积流量、温度、压力、密度及设备运行状态参数等，将采集到的数据用Linux-OPC模式封装，通过局域网传输到实时数据库。其采集单元包括HART现场总线通信单元、RS-485通信单元、Modbus通信单元、嵌入式计算机通信单元等。

3) 针对远距离仪表，通过嵌入式Linux结合ARM架构实现数据采集。4G网络远程自动采集系统由现场仪表、DTU设备、数据采集器及CIMIO服务器组成。数据采集器实时采集现场仪表数据，通过4G网络汇集到CIMIO服务器。CIMIO服务器为数据中心主站，通过局域网与终端DTU设备相连，并提供互联网IP地址及出口，在服务器端运行系统软件等待DTU设备的连接。系统软件是采集系统的核心，它具备与各种通信规约的链接能力，有很强的扩展性。

2.2 视频采集与监控方案

针对该公司所有的摄像头，构建一体化视频综合管理平台，建立1套云架构服务器和集中存储平台，实现视频监控的统一管理和存储，视频平台统一架构如图3所示。该平台容量5PiB，满足生产30 d、安保90 d的视频存储需求，形成集视频监控、视频分析、应用集成、应急联动、地图深化应用为一体的智能化基础设施平台。实现数字化防爆、智能、移动、鹰眼、LTE专网等各类终端2 000多套的集中采集与监控。提高系统的智能化、管理的科学化，提升风险管控能力和应对突发事件的处理能力。

图3 一体化视频综合管理平台统一架构示意

3 基础设施服务层

IAAS层是信息化的核心资产也是信息化的基础。实现了资源集中共享、动态调配、统一监控和统一管理。IAAS层通过共享资源池的方式，形成以云平台为技术支撑的IT运营模式，为应用系统提供服务器、存储、备份、网络等资源，同时结合云安全和云管理，对资源池进行安全防护和统一管理，保障各应用系统的可靠性和连续性。

经过摸索，构建了以企业私有云和外部公有云的混合应用模式，其中内部私有云采用了VMware和华为云两种架构。VMware以企业自建核心应用系统为主进行部署，华为云以中国石化股份有限公司推广的工业应用为主。另外租用了社会资源艾特云翔云，主要以迁移整合各分厂小系统为主。由于网络、计算、存储等资源实现了池化管理，故有充分的弹性空间提供各种完善的基础设施服务。

4 平台服务层

PAAS层是一种计算服务，介于软件服务与基础设施服务之间，可理解为企业中台服务。可将开发软件的系统做成一种服务，交付给开发用户，加快应用层的开发部署进度。由基础技术支撑，形成了数据服务、组件服务、开发服务等。

4.1 数据服务

数据服务是由IAAS层虚拟出来的，带有成熟产品的数据服务。包括了应用系统常见的数据库、数据库存储、数据库输出等服务，以及数字化转型后的数据湖等服务。数据库是一切系统数据存储的基础。企业规划了以Oracle为主要存储的关系型数据，以InfoPlus.21为主要存储的实时数据库，以Domino平台为主要存储的文本型数据库。并结合智能工厂建设，建设了以操作型数据存储(ODS)和数据湖为核心的数据仓库和企业数据服务总线(ESB)，作为对外数据服务标准。

4.1.1 操作型数据存储

ODS具有“面向全局、事件驱动、统一数据源”的特点，基于智能工厂模型，通过数据采集、业务处理、实时分析、规则推理，实现数据、信息、知识、智慧的提升。

按主题集成和整合企业生产运营相关的应用系统数据，对外提供标准化的数据服务，实现“统一的数据标准、数据模型、业务视图、数据管控”。包括：

1) 数据采集。按数据共享需求，在缓冲区1∶1地存储各系统数据，并实现数据标准化清洗。

2) 数据存储。在集成区建设物料、计划、调度、能源、操作、质量、安全、环保、设备、经营10个数据主题，按统一的工厂模型加工存储标准化的业务数据，保证数据可靠性。

3) 数据管控。主要包括企业元数据、企业数据标准、数据质量、数据安全、监控分析、数据运维6个管控功能和数据查询功能，实现数据集成过程及数据资源的可视化管理，提高企业数据的可用性和可维护性。

4) 数据应用。基于整合后的面向主题的标准化数据资源，以标准的数据服务方式对外共享，支撑跨系统间的数据共享需求。

4.1.2 数据湖

数据湖是面向工业数据存储和分析的服务工具，是ODS的深化应用新模式，解决不同工厂数据源以及数据结构不同的问题。通过服务的方式向应用提供数据读取、分析、计算、存储等服务。通过配置数据池、数据泵、数据服务等方式，提供数据查看、统计数据等服务能力。利用相关技术架构完成对其进行信息化处理数据，进而为其他服务提供相关支持。

4.2 组件服务

组件服务，统一通过ESB实现。对集成系统提供数据获取服务和支撑系统共享数据需求，包括设计用户视图、开发共享服务、注册服务、授权使用服务、发布和监控服务使用情况。采用ESB技术实现企业数据流、业务流的整合和应用系统间集成关系的管理，已经成为众多企业在应对集成问题时的最佳选择。ESB服务清单见表1所列，总线功能描述见表2所列。核心功能包括服务管理、适配器管理、路由管理、协议转换、消息映射、平台监控等。

表1 ESB服务清单

表2 总线功能描述

1) 服务库建设。主要包括标准服务和非标准服务两类，其中标准服务包括主数据、业务数据和指标数据三类，通过ODS提供的统一数据访问接口获取数据，以集成区模型为参照1∶1方式建立的用户视图和按照数据使用需求建立的用户视图为数据源，并可配置化设置常用查询条件和返回结果。非标准服务主要指服务类型的数据源、特殊查询条件和业务协同服务，如短信服务、数据采集组件服务、大数据组件服务、报警管理组价服务、业务流程管理服务等。

2) ESB管控平台。服务管理与监控提供数据服务基本信息的管理，包括服务注册、发布、授权、暂停、删除等控制功能和服务状态、性能、日志的查询。系统配置提供服务分类、服务提供方和使用方的管理。

3) 服务API网关。建设统一API网关，所有的用户都通过统一的网关接入微服务，在网关层处理所有的非业务功能，提供REST，HTTP访问API，实现API注册和服务管理。

4.3 开发服务

开发服务主要面向技术人员，作为后台程序开发和系统部署的基础组件服务。主要包括中间件服务、应用代理服务、可视化建模服务及数字孪生服务等。

中间件服务规定了中间件的类型和程序部署的相关要求。如Windows系列要求.Net4.0以上，Apache系列要求7.0以上。程序开发和部署要满足中间件技术规范，移动应用部署要在指定的移动应用服务区。应用代理服务使用Nginx服务器,这是一款轻量级的Web服务器、反向代理服务器，该服务占有内存少并发能力强。可视化建模服务主要是统一了该公司三维建模标准，部署统一的三维建模工具，使用统一的服务完成建模工作。数字孪生服务，搭建相关的基础服务，利用数字化技术构建物理实体全生命周期模型，来实现对物料工厂的了解、分析和优化。记录和管理着物理工厂所有设施的本体数据和活动记录，让这些数据与物理工厂保持同步。

5 软件服务层

SAAS层是应用层，是工业互联网软件服务的最终体现。根据流程行业特点，规划了采购与销售、生产优化、生产调度、设备管理、安全与环保等业务域。每一个业务域都有相关的标准行业软件提供服务。形成标准化的软件产品，不仅可以用于企业自身，也可以推广到其他石化企业。行业用户也不需要再花费投资用于硬件、软件和开发团队的建设，只需要支付一定费用，就可使用软件服务[2],相关应用介绍如下。

5.1 供销一体化管控平台

经营管理形成以财务为核心的供销一体化管控平台。从上游大宗原材料的采购到下游炼化产品的销售，以财务为核心围绕企业资源计划系统(ERP)，形成物流、资金流、信息流的三流合一。打造供销一体化管控平台，集成ERP，制造执行系统(MES)，招标管理、合同管理、预算管理、资金管理、电商系统，以提升供应商、客户满意度为核心，以提高物流周转效率为目的，让第三方充分参与，形成特色的供销一体化管控平台。供销一体化管控平台集成架构如图4所示。

1) 采购业务深度集成电子商务、ERP、仓储管理等，提升供货、收货物流效率。充分集成电子商务、ERP、仓储管理等系统，让供应商和企业用户自助式参与全流程业务，形成工业互联网领域的采购、生产、发货、收货一体化采购管控平台。

图4 供销一体化管控平台集成架构示意

2) 销售业务自助式服务，提高销售效率，提升用户满意度。充分发挥石化e贸，ERP，MES等一体化集成优势，形成一体化销售管控平台，通过自助式操作模式，为工业互联网销售应用提供了一个高效途径。企业内部通过MES当日的实时数据，自动传递至ERP系统，作为ERP的可销售库存。销售管控平台通过与ERP的关联，自动获取当日可销售量，企业销售人员只需要设定当日销售阈值，后续所有的销售动作，自动转移给承运商。承运商借助石化e贸完成自助式下单，企业端的系统会自动完成销售订单开具、提货单生成等一系列动作。系统集成石化e贸，实现了化工产品销售业务计划管理、预约管理，并支持PC端、端计划拆分、提货预约功能。具备提货进厂管理、车辆调度排队等功能，实现自动排队、厂内呼叫联动功能，营造公平合理的提货秩序环境。具备车辆安全检查管理功能，实现车辆安全管理信息化。集成衡器无人值守系统，实现数据自动采集回传，提升提货管理智能化水平。

5.2 生产一体化优化平台

生产管控以优化为手段，形成炼化一体化优化平台，提升生产计划、调度排产、装置操作管控水平。

企业在生产层面信息系统较为完备，具有了PIMS，MES，LIMS，DCS，先进过程控制系统(APC)，计量管理，实时数据库等一系列软件。炼化生产需要在平稳运行、降低能耗、提高收率等方面多下功夫，生产优化是主要手段之一。一体化管控平台就是将企业从月度排产下达，到操作工实际操作、指标反馈等全流程管控起来，用信息化技术实时监控生产状态，找出生产过程的可优化点，提出优化建议，下达优化指令，到达稳生产、提收率的目的。一体化优化流程如图5所示。

图5 一体化优化流程示意

1) 一体化计划管理。根据炼油、化工计划管理实际需求，建立了炼化一体化优化模型，支撑企业进行整体优化测算。通过平台对炼油、化工生产模型进行标准化，对装置物料走向、公用工程单耗、调合组分、产品性质进行标定。通过平台化、模型化应用，各装置物料走向清晰合理。通过模型开展年度排产，形成20多个测算案例，基于模型及测算价格体系开展月优化测算，该公司2020年1月至6月累计优化方案测算29个，实施7个，累计效益约4 223万元人民币。

2) 一体化调度优化管理。建立“月计划-旬计划-日计划”计划管理体系，根据生产动态和外界条件变化信息，及时做出反馈并测算。通过三个计划的衔接，加强计划与生产沟通协作，始终保证装置是以效益最佳的状态运行。

3) 一体化装置优化管理。基于调度优化全局优化目标，进行单装置优化计算，保证整体计划下的单装置优化，即实现“全局最优”。根据每日调度指令，不仅给出装置运行目标是什么，还给出如何执行才能达到优化目标。

4) 一体化控制优化管理。在过程控制层构建了完善的控制网络，搭建了较为先进的控制系统。其中APC以工艺过程分析和数学模型计算为核心，发挥DCS和常规控制系统的潜力，确保生产装置始终运转在最佳状态。RTO是在APC基础上的实时优化，进一步提升高附加值产品收率、降低装置能耗，使装置的运行状态达到最佳的经济效益操作点。

通过实时优化给出需要调整的操作变量，以指令方式下达给APC，由APC接收后，下达至DCS完成实际操作调整。在自动控制领域，最终形成从仪表，DCS，APC，RTO全链条的控制优化操作平台。

5.3 安全管控一体化平台

安全管控以设备、装置等重要物理实体为对象，通过数据集成形成炼化一体化安全管控平台，提升安全管控水平。安全生产是企业永恒的主题，安全工作无止境，通过信息化手段打造安全管控平台确保生产安全，是工业互联网平台需要重点考虑的内容之一。在形成的基础数据采集平台、基础服务平台基础上，通过打造视频管理、设备管控、报警管理、应急指挥、现场作业管控、气体泄漏监测等一系列应用，形成特色的安全管控平台。安全管控平台架构如图6所示。

图6 安全管控一体化平台架构示意

1) 设备大数据分析应用，提升大机组运行状态预警预测水平。采用大数据技术，实现重要机组运行状态的预警、预测。利用数据驱动技术，将基于数据的、具有学习机制的模型而不是基于工艺机理的模型来实现预警预测。其原理是利用设备的历史数据来建立一个设备运行状态模型，利用该模型进行设备实时状态的预警预测。能够发现事故前兆，并给出故障查找方向，从而帮助技术人员及时对潜在的问题进行深入分析，提前采取措施。

2) 统一报警推送，稳定生产运行。依托各专业数据库建立数据报警推送管理系统，及时推送报警信息，并接收报警处理回执，实现各种报警信息推送、回执统计查询报表的自动生成，为报警信息综合统计提供数据支持。通过深度挖掘该公司各专业数据平台，建立了生产、工艺、质量等7大类、约3.4万个关注点、约730人使用的报警管控体系。实现了公司、厂级、车间三级报警信息实时推送和闭环处理，提升了应急处置能力。

3) 统一协同的应急指挥，提高处置突发事件的快速响应。构建统一协同的应急指挥平台，满足企业和现场应急指挥两个层次的业务需要。包括警情接报、应急通知、联动监控、应急资源及调度等模块。实现了与视频监控、实时数据、消防管理、单兵无线视频、环保在线监控系统等的集成。

6 结束语

结合炼化行业特点和该公司管理实际，进行工业互联网平台设计与应用。在基础设施层规划了统一的云平台，构建了统一的数据服务、开发服务、中间件服务等通用组件。在生产控制层采集企业重点管控的仪表、设备、装置等物理实体的数据并集中存储，借助专用平台综合分析。在生产管理层将生产计划、调度优化、设备管理、安全管控等业务进行数据化、模型化、流程化，最终形成行业特色软件平台。对于经营管理，实现了采购、销售的一体化管理，提高了供应商、客户与企业用户的满意度，形成了统一的物流、资金流、信息流。对于生产管理，实现了从计划排产、优化调度、生产过程控制的全流程生产管控，通过层层优化提高了产品收率、降低了能耗。对于安全管理，借助设备大数据分析、统一报警、应急指挥等平台，确保了生产的安全稳定。解决了以下行业痛点：

1) 通过对设备数据的有线、无线采集提升了设备自动化、数字化、网络化水平，建立了统一的数据存储平台，数据利用更加方便有效。

2) 构建了统一的数据标准化和数据仓库体系，以“平台+数据+应用”的模式服务于炼化业务，降低了系统集成开发难度，节约可开发成本，提升了开发效率，实现了海量数据的增值服务。

3) 以生产为核心，利用平台化的技术与产品，将生产计划、生产调度、生产优化、生产控制、安全风险管控全链条有机融合，打造了炼化行业特色的工业互联网应用，有力地促进了企业降本增效。

编辑：高谦