工业生产过程智能系统IPES的研究及应用

吴光军，檀晨，毛军军,李小民



工业生产过程智能系统IPES的研究及应用

吴光军1,2*，檀晨2，毛军军1,李小民2

（1. 北京中控讯智能技术研究院有限公司，北京昌平，102249；2. 安徽中控仪表有限公司，安徽池州，247210）

针对工业生产过程管理的特点，本文建立了一套工业生产过程监控管一体化IPES系统平台，具有生产监控、远程计量、运行管理、设备管理、资产管理、工况诊断、预警报警、任务管理、生产运维、指标评价（KQI）、数据挖掘等功能。阐述了IPES的系统架构、功能设计、应用配置。通过对该系统的具体行业应用效果分析表明，该系统具有提高工业生产系统效率和管理水平、节能减排的目的。

监控管一体化；IPES；数据挖掘；生产运维

引言

中国在传统工业上与世界先进制造业还存在差距，但在信息通信技术方面有更好的基础，“工业4.0”为中国提供了更好的赶超机会。工业生产涉及到的行业十分广泛，如石油、化工、炼油、冶金、轻工、重工、建材、制药等，每个行业的生产过程都具有其独自的特点。但是通过对多个行业的分析，其仍然具有一定的共性特点，如数据采集过程、设备运维方式、能耗分析模式、运行考核方法等。

“工业4.0”包含了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域和合作形式。《中国制造2025》与德国“工业4.0”核心思路有很多相似之处，目前只有强化信息互联技术与制造工业过程的结合，掌握技术应用上的经验，才能占据“智能制造”和“智能生产”的先机，由此，建立一个适用于工业生产过程，以物联网、云计算、大数据技术为依托的智能化监控优化管理系统平台是十分必要的。

1 工业生产过程智能系统IPES的设计

（1）系统架构

工业生产智能系统平台IPES（ Industry Production Engineering Smart System ）是一套以工业生产物联网为基础，以提高生产管理水平为目标，集生产监控、工况诊断、优化设计、智能控制、设备管理、生产运维、指标评价（KQI）、数据挖掘等功能的一体化闭环系统，从而保障工业生产的安全、高效、节能、环保。该系统平台为三层架构，即感知执行层、数据传输层和智能应用层。如图1所示。

图1 智能平台IPES的系统架构

感知执行层是指工业生产中的各类仪器仪表和执行机构，实现各类工业生产过程中数据信息的采集和控制。

数据传输层是指将前端采集到的数据传输至后端平台的传输方式。基于物联网技术的蓬勃发展，结合无线通讯的技术水平，采用无线传感网、专网和公网无线技术（融合WSN、McWill、WiMAX、WiFi、3G、GPRS、CDMA、卫星等无线传输技术）组成无线异构网络来进行工业生产工况和物联设备自身工况数据的传输。

智能应用层指系统平台的上层应用，将数据呈现给用户或处理用户输入的应用程序或系统一部分。它通过输入向服务器请求数据，然后以一定的格式显示结果。同时应用层接收传输层上传的数据，利用工业生产业务模型和数据挖掘方法进行生产统计分析、参数优化，智能控制、综合决策等[1]。

（2）工业生产智能系统平台IPES的功能模块

工业生产过程智能IPES系统平台包含生产监控、远程计量、运行管理、设备管理、资产管理、工况诊断、预警报警、任务管理、生产运维、指标评价（KQI）、数据挖掘等主要模块[2-4]。

生产监控：可实时监控和掌握工业生产过程中的生产运行状态，具有工业生产的工况采集、监控及统计分析报表等功能，可对超限报警、工况报警、预测报警等异常报警信息进行主动推送，让用户对所关注的报警信息及时进行处理，保障生产安全。

远程计量：根据工业生产基础数据和实时采集数据等动静态数据，针对不同工业生产情况采用与之相适应的计量模型，实现快速准确的工业需求计量；同时也能对工业生产用能情况进行计量，及时掌握产量和能耗状况。

运行管理：将生产运行过程中需记录的生产设备、介质、仪表、操作等信息进行电子化，并实现对这些数据的分类、汇总、计算、导出等操作，规范生产运行和故障数据统计分析，提高数据共享程度；制定和形成了一套充分满足企业管理的统计分析及报表；为指导生产工艺管理提供基础数据支撑。

设备管理：包括生产设备管理和物联设备管理。生产设备管理主要是油气生产设备全生命周期服役管理，即设计、安装、使用、维护、调配、维修、报废管理；物联设备管理是在线组态、状态监测及诊断、基本校验管理、快速回路检查、报警监视、安全操作管理、OPC开发、记录审查等。

资产管理：包括供应商管理、设备台账、设备档案、设备维修、设备报废、设备技术状况、设备调拨、查询管理、设备数据导入、系统管理组成。此管理系统覆盖经营管理部门对固定资产的管理，将管理流程体系完全网络化、流程化。对设备进行综合管理，达到全面规划、合理配置、优先选购、正常使用、安全运行、适时改造和更新。

工况诊断：根据工业生产过程中的实时采集数据和生产分析数据，采用先进的诊断理论和方法，如以质量守恒、水平衡、热平衡、pH值平衡、能效分析等原理出发，结合行业工艺单元，建立诊断模型，分析生产工况和故障。实现对工业生产过程中工况故障的及时准确诊断，避免或降低生产事故损失。

任务管理：按照生产运维类型或报警类型自动生成工单，工单生成之后按设定的工单流程逐级流转，当现场工作人员按调度人员制定的工单要求完成任务，最终形成整张工单的反馈报告回转给调度人员，以便调度人员安排后续工作。

生产运维：包括系统管理、报警管理、任务管理、设备管理、资产管理、巡检管理、成本管理、人员管理、绩效考核等功能。提高运维质量及效率，降低运维成本。对设备进行巡更巡检；通过工况诊断和设备故障预警实时形成运维任务；对安装、维修、巡检、紧急事项等任务进行管理，形成远程会诊与指挥调度；资产设备的库存管理、使用状况评估，实现资产采购、调拨等智能化运营；通过调度记录和运维人员管理记录，对运维人员的工作业绩进行量化考核；对运维成本进行核算、分析、评价。

指标评价（KQI）：通过建立全面、准确反映出工业生产的质量、安全、环保、管理等关键指标 KQI 体系，运用模糊综合评价、灰色关联、层次分析、对标等评价方法，实时对油气生产综合运行状态进行分析和评价；可以全面展示工业生产状况、生产特征、关键指标、生产趋势等，并基于 KQI 指标进行辅助决策，为企业提升管理效率和降本增效提供有力支持。

数据挖掘：针对 IPES 系统中所产生的海量数据（原始数据、成果数据、平台系统数据），应用报警、预警、优化的数据驱动模式，发现工业生产的变化规律，实现挖掘目标：指标整体分析，发现异常情况；关键指标之间的关联关系分析；预测工业生产指标变化趋势，实现预警；预测工艺流程的安全性和工况效率指标等，有效指导工业生产的设备安全、故障诊断、工艺挖潜和节能降耗。

（3）工业生产智能系统平台IPES的特点

工业生产智能系统平台IPES具有以下特点：

开放性：该平台尽量避免采用专有技术，从而使本系统中的软、硬件平台具有充分的开放性。

先进性：该平台中的软、硬件平台建设、应用系统的设计开发以及系统的维护管理所采用的产品技术均综合考虑互联网的发展趋势，采用先进技术的同时又是市场相对成熟的产品，以满足用户现时和未来的发展需求。

适用性：该平台可适用于油田、水泥、污水、物业、煤矿等各个工业生产过程。针对特定的行业时，只需进行个性化的配置。

全生命周期性管理：完善的设备运维系统，使生产和物联设备的全生命周期跟踪和管理得以实现。

多技术运用：该系统主要运用了计算机技术、物联网技术、云计算技术和大数据挖掘技术等。

丰富的挖掘方法：针对工业生产的整个过程，运用多种挖掘算法，如系统聚类、因素分析、回归分析、灰色关联、故障树法等，对采集的海量数据进行分析，找寻蕴藏在数据背后的生产规律，为后期生产措施的调整提供指导。

扩展性：该平台中，所有的网络、服务器、存贮、应用软件的设计都遵循可扩充的原则，以实现随着生产管理业务的发展而扩展。设计本系统时充分考虑了未来发展的需求及系统的扩充和升级能力。选用的技术和设备均具有很强的可扩展性，既满足了现有的需求又满足了系统投资的长期效应以及系统功能不断扩展的需要。

2 工业生产过程智能化系统IPES的行业应用

（1）IPES在智能油田中的应用

根据当前国内油气田生产的数字化管理现状和未来智能油田发展的要求，构建了油气生产物联网与大数据系的总体结构、解决方案、硬软一体化系统。油气生产物联网与大数据挖掘系统主要由采集与控制、数据传输、工况分析预测、物联网网络及设备管理、生产运行管理等子系统组成。该系统具有油气生产动态实时监控、生产信息统计分析、生产工况实时诊断、工艺流程智能优化、关键告警集中表现、生产KPI动态展示、生产设备管理、生产指挥调度、数据挖掘等应用功能，见图2。系统实现了包括油气水井、计量间、处理站库及相关集输管网的生产数据自动采集、工况分析、故障预警和报警、关键过程连锁控制、工艺流程可视化展示、生产过程实时智能决策等系统功能[3-4]。该系统对于搭建规范、统一的数据管理平台，支持油气生产过程管理，提供油气生产的实时分析优化，进一步提高油气田生产决策的及时性和准确性，更加智能化、精细化地对油气生产进行管理均具有重要意义。

图2 IPES油气生产实时分析优化决策系统

IPES油气生产实时分析优化决策系统主要是对采集、传输到实时数据库的油气水单井、计量间、处理站库及相关集输管网的生产数据进行分析优化预测。计量间、处理站库及相关集输管网的工况分析优化主要是实现现场的实时远程数据采集、工况诊断、运行参数优化、智能控制、出现故障时的应急自动处理；油气水单井的工况分析优化预测是该子系统中最重要的组成部分，实现油气井生产数据的实时管理、实时分析、实时优化、实时控制、智能预测等，以实现智能化管理。

（2）IPES在工业污水处理智能管理中的应用

基于工业生产污水产生情况、水处理工艺及污水利用现状，在工业生产过程智能化IPES系统平台基础上定制了WTSmart污水处理智能管控系统，如下图3、4所示。应用该系统开展水处理监测指标相关性研究，集约化配置水质在线监测系统；研究水质监测合理布局方法；构建水处理关键控制指标体系；建立水处理工艺仿真系统。该系统包括数据自动采集、工况诊断、预测预警、优化决策、系统数据库管理等模块，建立工业生产污水处理运维及管理集成系统，为水处理的运维管理、节能降耗、减员增效提供科学的决策依据。

图3 WTSmart污水处理智能管控系统

图4 WTSmart污水处理智能管控系统

WTSmart污水处理智能管控系统具有实时运行监控、工艺仿真模拟、故障报警、水质监测、预警、运行优化、辅助决策等功能。

WTSmart污水处理智能管控系统通过海量运维数据，可以进行设备故障类型和维修工作量与气候条件、安装区域、通信协议、产品质量、厂家服务、现场维护水平等因素关联分析，挖掘隐藏相互关系；预测设备故障趋势；优化调整设备的运维模式，从而提高智能设备管理水平。

WTSmart污水处理智能管控系统通过应用遗传算法生成溶解氧最优控制曲线；应用模糊控制算法实现溶解氧模糊控制；应用时序分析实现出水水质的实时预测；神经网络算法提供故障诊断及工艺运行指导等。

WTSmart污水处理智能管控系统建立节能优化调度模型和智能专家系统，帮助企业在水泵机组联编优化调度、曝气池节能优化控制等局部实现优化目标；通过数据挖掘技术综合分析历年来水情况和季节变化影响，准确预测未来一段时间来水趋势变化情况，形成更优的调度策略，实现精细化调度，达到节能降耗目的等。

3 结束语

IPES是以物联网、云计算、大数据技术为依托，以电力、石油、化工、炼油、冶金、轻工、重工、建材、制药等工业生产过程为对象的监控优化管理系统平台。

1）可针对不同的行业进行系统配置、系统管理配置、流程管理配置等；

2）可根据不同的行业生产过程特点，进行不同数据采集仪器仪表的设置；

3）具有统一的生产设备和物联设备运维模式，亦可根据各个行业的特点，进行相应的运维方式调整；

4）具备数据信息深度挖掘功能；

5）具有健全的能耗分析和运行考核功能；

6）具备功能模块扩展特点。

IPES平台通过对工业过程中的生产设备、物联系统、生产操控的全生命周期的跟踪和管理，实现信息的采集和监控、工况分析、故障诊断、参数优化、数据挖掘、综合评价、智能控制等，从而提高工业生产管理水平和效率，达到节能减排的目的。

[1] 罗印升,李人厚等. 复杂工业过程中数据挖掘模型研究[J].信息与控制.2003, 32(1):35-31.

[2] 余情,邵文等.基于物联网的油气田能效对标系统研究[J].中国石油和化工. 2013(11):61-64.

[3] 檀朝东, 杨若谷等. 油气水井生产物联网系统IPES的技术研究[J].中国石油与化工，2012,3,64~67.

[4] 檀朝东,张恒汝,马永忠,杨兵,王辉萍. 油气生产大数据挖掘系统的研究及应用[J]. 数码设计, 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。

吴光军（1985-），男，安徽池州，安徽理工大学自动化专业，研究方向：工业生产过程及自动化控制。檀晨（1988-），男，安徽安庆，华东师范大学，研究方向：工业生产过程及自动化控制。毛军军（1991-），男，山西省忻州市，天津工程职业技术学院，油气储运专业，从事油田自动化建设以及油田行业大数据挖掘方向工作。

(*通信作者电子邮箱 541403412@qq.com)