大数据技术在炼化企业的应用分析及研究

唐晓平

摘 要 本文首先分析了目前大数据技术在炼化企业应用中出现的问题，然后结合目前大数据技术在炼化企业中的应用问题进行了详细的总结，炼化企业信息化的发展和工业化的转变融合是炼化企业发展的主要趋势，需要提高大数据技术在炼化企业中的应用比重，旨在为炼化企业的发展提供理论保障，同时为提高炼化企业的核心竞争力奠定基石。

关键词 大数据技术；炼化企业；应用

1 目前大数据技术在炼化企业应用中出现的问题

1.1 还没有形成数据管理模式

目前大数据技术在炼化企业中的应用还处于初级阶段，所以在决策者方面还没有形成系统的数据管理模式，还不能够利用数据进行理性思维的运用和发展，很多炼化企业在遇到问题还没有形成针对数据进行理性分析，绝大多数还停留在根据自己的经验和直觉来解决问题，在解决问题上没有根据数据之间的关联性以及逻辑性进行分析，同时在管理方面也没有依靠数据去进行逻辑思维的分析，仅仅依靠业务驱动管理，所以大数据技术仅仅停留在理论层面，而没有考虑到实践方面的问题。

1.2 收集数据缺少非结构化数据

非结构化数据再大数据技术中属于比较重要的一种数据类型，主要包含的形式有视频、语音、图片以及文档等，但是在目前的炼化企业中，针对大数据的收集与整理主要涉及的是结构化的数据，针对非机构化数据的采集与收集比较匮乏，并且很多文件没有实行电子化，这就导致数据再保存的过程中容易遗失，然而进行数据的重建需要消耗大量的时间，甚至有些数据可能无法恢复[1]。

1.3 大数据技术相关的信息基础设施滞后

大数据技术的发展需要依靠相关的信息基础设施来保障，炼化企业中信息化技术也处于不断发展的阶段，目前在炼化企业中信息基础设施建设也在不断发展，但是大数据时代的到来，需要依靠更加先进的基础设施建设，但是目前针对大数据技术的相关基础设施建设还比较落后，信息采集设备的传感器、海量数据信息的存储都还是目前比较重要的问题，同时针对数据分析的软件还比较落后，针对数据的储存还没有形成规模化的云平台，这些都导致大数据技术在炼化企业中的发展受到限制。

1.4 大数据技术相关人才缺乏

大数据技术针对人才的综合素质要求更高，目前炼化企业中的工作人员针对大数据技术的专业知识认识较低，同时针对相关数据处理和分析没有专业技术能力，炼化企业中缺少能够对大数据进行分析与管理的复合型人才，所以导致炼化企业中即使收集到海量的數据，但是没有相关的专业人才能够对数据进行充分的处理与分析，这就导致大数据技术的发展缓慢。

1.5 数据共享还不能实现

大数据技术在炼化企业中的应用需要依靠大量的数据，这些数据的处理与分析需要许多相关的技术部分和企业的数据，但是目前很对部门或者企业针对自己的信息没有进行开放，数据还处于保密的阶段，所以大数据技术在运用的过程中得不到海量的数据来支撑，这就导致大数据技术不能充分发挥自己的功能，所以大数据技术收集的数据缺乏完整性，数据分析的结果也存在一定的片面化[2]。

2 大数据技术在炼化企业中的应用

2.1 数据库技术（NoSQL）

传统的数据库属于关系型的数据库，但是NoSQL主要是指非关系型的数据库，数据类型属于非结构化的数据形式，和原来传统的数据库相比，这种非结构化的数据库主要是是根据列的模式来进行数据的存储，在横向上具有更高的扩展性，数据可以不用保持一致，但是在结果上需要保持匹配，并且它能够在很多台服务器上进行工作，展开工作的形式主要是分布协作，这种数据库能够保障多种SQL语言的应用，处理数据的能力比较强。

2.2 分布式并行处理技术（MapReduce）

这种基数主要是将需要解决的问题进行自动分割，将其拆分成map和reduce的形式，map主要是指映射，reduce是指化简，分割后的数据在Map函数的处理下被映射成许多不同的区块，然后这些区块会被分配给计算机中的不同处理节点进行处理，得到一种结果，然后这种结果经过Reduce函数的处理得出最后的结果。这种形式的数据处理能够将数据进行分割处理，准确性更高。炼化企业利用这种数据技术，能够在原先服务器和园区网基础上进行信息化建设成本的有效控制[3]。

2.3 预处理技术（ETL）

大数据的预处理技术主要为了保障数据挖掘的质量以及数据处理的效率，再进行数据的采集之后，需要对数据进行填补、平滑、合并以及规格化的与处理工作，这些数据分散在不同的数据库系统中，然后通过提取、转换以及加载数据达到预处理的效果。ETL只要是将数据提取到临时中间层，然后进行数据的清洗、转换以及集成工作，最后将数据放到目标数据库和相对应的文件存储系统中，这些数据为数据挖掘提供基础。

2.4 可视化技术

目前大数据在炼化企业中提供的交互方式主要分为五种形式，分别是数据挖掘和统计之间的交互、任意分析和查询之间的交互、企业报表、立方体分析以及报表分析和预警之间的交互等五种形式，这五种形式的交互的程度和规模上各不相同，C/S架构和B/S架构是大数据可视化技术的数据分析结果展现的两种形式，在这两种形式中，C/S更趋向于可操作性，B/S更趋向于智能化，主要是针对管理决策层。在炼化企业的合同管理系统中，面向企业的决策者合同查询界面就属于比较灵活多样的商业智能化形式[4]。

3 结束语

综上所述，大数据技术在炼化企业的发展过程中占据着重要的位置，特别是大数据技术的相关技术的应用对炼化企业的发展具有重要的意义，但是目前大数据技术在炼化企业的应用中仍然存在较多的问题，所以需要加强对大数据技术的研究与推广，促进大数据技术在炼化企业发展中的应用，为炼化企业的发展打下坚实的基础。

参考文献

[1] 李德芳，蒋白桦，王宏安，等.炼化企业MES体系结构的分析与设计[J].现代化工，2004，24（z2）：48-52.

[2] 姜顽强，张静淑.GIS在炼化企业厂区外管道安全管理中的应用研究[J].中国管理信息化，2014，（11）：57-58，59.

[3] 韩广新.大数据技术助力炼化企业智能工厂建设[J].设备管理与维修，2015，（12）：10-12.

[4] 路世忠，朱理琛，蒋白桦，等.炼化企业动力设备的集成维护管理系统研究[J].计算机集成制造系统，2007，13（1）：132-135，146.