一、PI实时数据库在石化厂的应用（论文文献综述）
占叶勇,朱浙军,徐江军,侯斌,李飞燕[1]（2021）在《PI实时数据库在石化企业的应用》文中研究指明以PI实时数据库在石化企业中的应用为例,从数据网的建立、系统范围、接口及系统集成、功能模块、系统安全策略、数据处理方面介绍了PI实时数据库的建设。数据整合平台集成了DCS,PLC,SIS,FGS,SCADA等底层控制系统数据,以及LIMS系统数据,从而使企业决策人员、运行管理人员、生产执行人员准确地掌握生产装置动态。同时通过API接口向MES,AMS,ERP等上层管理系统提供数据,可进一步对企业的数据进行分析处理,为企业的节能降耗提供有力的支持。
聂一鸣[2]（2020）在《秦皇岛港煤码头生产过程实时数据管理系统研究》文中研究表明秦皇岛港作为以煤炭装卸为主的大宗散杂货作业码头,担负着衔接水陆货物交通的重要作用,在生产作业方面实现了高度的自动化。目前来说港口的信息化水平逐步提高,秦港在生产运行过程中产生的海量原始数据,按照一定的采集方法和规则,对这些数据进行了加工处理,为企业自身生产的各个环节提供支持信息,同时为管理层提供决策信息。对生产过程实时数据进行高效管理、分析以及利用不断产生的海量业务数据,来充分挖掘数据价值。因此,在建设秦皇岛港煤码头生产过程实时数据管理平台时,依托互联网、物联网、实时数据技术,汇集、整理和挖掘海量数据对港口企业来说具有重要意义。本项目是针对秦皇岛港煤码头生产过程实时数据管理的应用体系研究,首先对秦港二、六、七、九分公司进行调研,了解其生产业务流程以及在生产过程中产生的实时数据内容;其次针对秦港实际情况,研究了秦港生产过程实时数据标准化管理,明确了生产实时数据覆盖的范围,重点分析对秦港业务有重大影响的数据内容,然后从秦港生产实时数据管理的组织机构和管理制度方面进行规划,以扁平化为主导思想,对生产实时数据管理部门进行设计,提高部门管理效率;最后,对秦港生产过程实时数据管理架构方案进行规划,依据秦港实际情况,利用实时数据库技术设计了秦皇岛港煤码头生产过程实时数据管理平台,并予以实现。通过建立秦皇岛港煤码头生产过程实时数据管理平台,将生产过程实时数据资源的利用率极大提高,秦港生产过程实时数据的有效管理也提高秦港信息化的竞争力。
叶华文[3]（2020）在《PI实时数据系统在实际生产中的应用》文中研究说明实时数据库在现代化工厂的应用十分普遍,是工厂底层控制网络与上层管理信息系统网络连接的桥梁。如何应用好实时数据库,为企业带来生产管理效益,已成为企业信息工作者在生产信息化方面的一个重要研究方向。文章从PI建点、资产架构、ProcessBook和PI Datalink 4个方向,简要介绍PI实时数据系统在实际生产中的应用。
唐为东[4]（2018）在《A分布式实时数据库管理系统项目计划与风险控制研究》文中提出数据库现已应用在城市信息化建设的方方面面,对于城市信息化发展有着决定性的基础意义,在国民经济发展的重要行业中,已经对数据库的战略部署做出明确的任务要求。随着信息化与工业化的不断融合发展,面向重点行业的随着信息化的高速发展,数据库建设针对数据的集成化采集要求变得越来越严格,技术层面来也在逐步提升。随着传感网应用的不断深入,对传感数据类型和规模以及实时性的需求日益迫切,为分布式实时数据库产业的发展带来了新的机遇和发展空间,如何快速研发和实施基于分布式架构的实时数据库管理系统,对于提升我国实时数据库产业的发展能力,促进信息化与工业化融合具有重要意义。本论文的课题方向是为实现自主的分布式实时数据管理系统方面进行必要的应用研究,主演研究内容包括分布式实时数据库管理系统的开发,项目实施阶段的策略以及风险控制。其数据管理系统具体建设目标可以概括为如下四点:（1）平台建成后,可以将个现有平台进行相应的整合,对数据进行一致性的接入和调用,对需要建立大型的数据中心提供强有力的支撑帮助;（2）实现各个系统、平台使用中产生的大量历史和现有数据的规范存取与共享,为使用者和管理层在制订决策时候起到支持作用,同时对全面历史/准实时数据共享和存取给予了相应的服务标准;（3）平台建成后可以扩大数据容量,在实时数据采集的次数、访问次数上得到进一步扩大,并且平台建成后还可以支持各项新的应用,满足了坚强电网建设的无限拓展性;（4）平台建立期间,建立项目实施策略,建立项目实施计划,建立组织架构和职责。在此基础上,本文利用项目风险管理理论对A分布式实时数据库产品研发进行了风险分析,并针对风险分析结果提出了一系列实施策略以保障该项目的开发成功度,最后的效果评价为分布式实时数据库管理系统项目的研发提供了借鉴。
孙延吉[5]（2019）在《加氢装置CPS平台中的过程管控关键问题研究》文中研究表明以新一代信息通信技术改造提升传统产业和发展智能制造,已成为制造业重要的发展趋势。石化智能工厂以卓越运营为核心目标,按照“炼化生产一体化优化、炼化生产集成管控、全生命周期资产管理”三条主线（以下简称“三条主线”）建设信息物理系统（CPS）,提升工厂运营管理水平。目前围绕三条主线的石化企业CPS基于国内外工业软件进行集成开发,但相关专业的工业软件存在国产化困难或计算不准确的问题。而且,在三条主线的初期工业应用过程中,一些无法解决的典型问题已显现出来,如在生产一体化优化方面,要实现精准预测计划排产业务并指导生产,核心是建立准确即时的装置投入产出模型,而非目前基于近似的机理模型或经验数据模型;在炼化生产集成管控方面,目前基于定期化验来控制二值型产品的指标,检测出产品质量偏差后不合格产品已经产生一段时间了,存在检测滞后影响产品质量问题,需要建立能够预测二值型产品质量指标的数学模型;在全生命周期资产管理方面,目前主要通过设备运行参数报警或定期检维修来保证设备的稳定运行,存在设备过度维修或因设备问题导致非计划停车等问题,合理建立模型及时对设备在线全面评估是保证设备稳定运行避免非计划停车的必经之路。加氢装置是炼化过程的重要组成部分,其智能化操作对石油化工产品结构升级、提质增效越来越重要。因此,对加氢装置进行智能化建设并搭建其优质CPS平台,并由此推广到炼化过程其他单元,将推动石化企业CPS的整体建设水平。本文针对加氢装置CPS建设过程中存在的三条主线建设问题,如缺少准确的反应过程模型、二值型产品质量控制和设备状态监控问题,建立相应的计算模型,提出相应的算法,并应用于石化某企业的加氢装置应用中;最终将以上三部分模型和算法,统一融合到单元级CPS平台中,提升加氢装置智能化水平,为石化企业CPS平台的提升和工业软件的研发提供参考和借鉴。主要研究内容和结论如下:（1）在加氢装置炼化生产一体化优化主线上,建立面向装置投入产出的加氢反应动力学模型;针对建立的反应动力学模型,提出加入混沌扰动的粒子群遗传组合算法,并利用测试函数和重油热解反应动力学模型及实验室数据对该方法进行验证,发现该算法可以解决寻优搜索时出现的停滞问题,扩大了全局优化的搜索空间,能有效快速地找到模型参数全局最优解;将以上模型和算法应用于某企业渣油加氢装置,结果表明,该模型和算法更贴合反应器实际工况,计算出的硫、氮和残炭的脱除率和实际脱除率的相对偏差平方和分别为0.0017、0.1088、0.0587,说明本文所建立的模型和提出的算法能有效应用于实际的生产过程,解决了企业计划排产过程中装置投入产出模型精度不够、产品产量及组分计算结果不准确的问题。（2）在加氢装置炼化生产集成管控主线上,建立面向二值型产品质量的预测与控制模型,开展加氢产品质量实时预测研究,强化生产过程的集成控制和闭环优化,解决企业二值型产品指标无法预测并及时调整生产操作的问题。针对质量预测与控制模型需具备实时预测及保持长期准确性的要求,采用递推主元分析法提取过程自变量中的主元并递推更新;采用逻辑回归方法预测二值型质量指标的合格概率;采用二次规划法预测不合格产品质量指标,求取最小变动的操作调整,提高产品质量合格率。将以上建立的模型应用于某企业加氢裂化航煤产品质量预测与参数优化,结果表明,该方法能够快速预测产品质量,航煤博士实验质量预测准确率达98.5%,与生产执行及控制策略联动,将航煤一次合格率由70%提升至92.6%,提升生产管控一体化水平。（3）在加氢装置全生命周期资产管理主线上,建立面向复杂设备运行状态的综合评估模型,开展循环氢压缩机的状态预测和可靠性研究,解决工业现场对主要设备运行状况无法准确全面评估并提前预警的问题,保障生产平稳运行。针对加氢过程中的循环氢压缩机组的长期稳定运行要求,提出改进的模糊综合评估算法,建立一套评估指标体系,并采用最大信息系数分析各评估单元指标参数的相关性;采用二阶马尔科夫链转移矩阵预测指标参数变化趋势,计算独立指标参数的动态劣化度;应用模糊隶属度函数进行各单元状态的综合评估。将以上建立的评估模型应用于某企业加氢裂化循环氢压缩机运行管理,结果表明,该方法有利于提前发现早期故障隐患（监测期间较于传统指标阈值报警提前了 10分钟）,能够全面评估和预测机组运行状态,提升机组运行的可靠性和操作的平稳性,提高设备管理的预测预警能力。（4）在解决了加氢装置三个关键技术问题的基础上,基于石化智能工厂CPS平台的整体架构和技术路线,将三项研究成果应用于加氢装置CPS平台,对其进行技术上的优化和提升,使整个CPS平台在排产准确性、质量预测并进行闭环控制和设备平稳运行方面有了较大提升,对深入研究工厂的整体智能制造水平有借鉴意义。选取加氢装置循环氢压缩机组运行状态评估的应用系统,采用石化工业互联网平台架构,以及工业物联网、微服务、大数据分析与处理等关键技术,对业务流程、应用功能、数据处理及模型等八个方面进行设计,以“平台+应用”的方式对研究成果进行整体封装并融合到CPS平台中,取得了较好的应用效果,强化了加氢装置CPS的智能优化协同与响应能力。
徐奎元,李新栋,李娟娟,齐新宁,张伟立[6]（2018）在《PI实时数据库系统在石化行业的应用》文中指出在石化行业,DCS、PLC等系统,广泛用于各生产过程的控制,但各过程控制系统之间相互独立,没有衔接;各套控制系统的实时数据无法实现远程监控,历史数据难以追溯,过程控制层与管理层之间信息脱节,存在着"自动化孤岛"和"信息孤岛"现象。本文重点对PI实时数据库原理、功能进行了讨论,介绍了OPC接口实现数据采集及工艺流程图绘制、组态、报表开发、自控率计算等多个应用。
吴数龙[7]（2016）在《基于实时数据库的工业换热器的结垢状态的预测研究》文中研究指明换热器（heat exchanger）,是一种通过交换几种物料的温度来达到节能目的一种交换器。工业上用这种方法来加热一些流体,使之温度满足工艺流程的需求,节能的同时提高经济效益。在目前的工业环境中,换热器的使用十分广泛,涉及的产业链包括水处理,化工,供暖,石油石化等数十种工业。在目前的化工生产中,换热器是化工工艺中不可或缺的设备之一,根据设备吨位来评估,换热器占20%,有些甚至达到了30%,其在生产中的地位是至关重要的。在连续的生产当中,一旦换热器出现问题,不仅仅会影响整个工艺流程的运转,甚至会引起生产系统瘫痪当机,造成不可估量的经济财产损失。换热器在经过长期的使用后,会在其传热管壁间积存污垢,这些结垢会导致换热器的换热效率急剧下降,由于结垢的化学成分,甚至会侵蚀换热器设备,降低设备的维修周期,还会造成安全事故。本文通过采用实时数据库平台采集换热器周围相关生产环境的数据,根据换热器现场的实际工作情况,对这些数据通过进行分析处理,得出可以反应出换热器换热效率变化的数据,运用支持向量机算法对这些数据进行训练,得出可以对换热器结垢状态进行分类的分类器模型。除此以外,还通过线性拟合相关数据,得出两个可以预测判断换热器结垢状态的两个拟合公式。针对现场换热器传感器缺失的问题,提出了通过支持向量机建模的方法,对换热器周围环境的数据进行建模,运用此模型对换热器结垢状态进行预测。同时,针对一组实际数据,对换热器结垢状态通过上述三种方法进行预测,得出结果再与实际结垢状态进行对比分析,比较三种方法预测的准确度,最终对比得出支持向量机模型的预测准确度最高,验证了算法的实用性和准确性,可以指导生产,提高企业的经济效益。
肖文豪[8]（2015）在《实时数据库系统在连铸工位的应用》文中认为钢铁工业是国民经济的基础产业,随着市场竞争的日益加剧和环保要求的提高,对钢铁企业的生产过程进行精细化、实时化管理成为了提高产品质量、降低生产成本的必要手段。首先针对钢铁企业现场数据量大、采集频率高的特点,对实时数据库的种类、功能、特点、性能进行了归纳总结。从采集性能、功能完整度、数据整合功能、事件处理能力以及价格等方面考虑,采用了 Agilor实时数据库。并在实际工程实施,以及实验室环境,对Agilor实时数据库的可靠性、历史数据存储及压缩性能、数据整合功能、数据采集性能等方面进行了验证和测试研究。测试结果证明,其数据整合功能、存储压缩和采集性能满足工业现场系统需求。以某特钢炼钢厂1#连铸机为对象,研究了连铸的生产设备、工艺和生产过程,分析了实时连铸生产过程管理和质量跟踪对实时数据的需求,确定需要采集的实时变量。在实时数据的基础上,设计了连铸生产事件解析方案。解析方案利用Agilor的DI数据整合工具,根据实时跟踪数据进行触发,解析出生产事件,将事件及相关属性写入关系数据库对应数据库表中。根据现场环境,对连铸实时数据采集系统的网络结构、系统架构等进行了设计,确定了系统开发所需的软硬件环境。系统以TBOX和Agilor实时数据库为基础,从PLC及TBOX采集各类实时数据,在PLC设计实现连铸物流跟踪,在Agilor的DI中实现数据的集成和转换。连铸实时采集解析系统方案在某特钢炼钢厂现场进行了应用实施,完成了连铸生产过程实时数据的采集和存储,实现了连铸生产过程的解析,以及钢包、铸流和铸坯的实时跟踪。采集和解析方案取得了预期效果,为下一步连铸实时管理和质量跟踪构建了基础。
卢洁[9]（2015）在《IP21实时数据库在石化企业的研究与应用》文中研究指明石油化工业是我国的支柱产业之一,在国民经济和社会发展里面起着独一无二的特殊作用。但石化企业因流程复杂、众多设施等特点,对能够及时、准确、全面计量全厂数据的生产信息实时数据平台存在迫切建设需求。本文首先研究了实时数据库技术的功能特点以及在国内外的发展趋势,论证了其功能的先进性以及其对流程型企业数据采集需求的适用性。其次研究了OPC技术的发展历程、技术特点、实际作用,证明了其对企业DCS层“信息孤岛”数据的统一整合作用。再次选取IP21型实时数据库作为成熟产品样例,研究了其具体功能,以及在石化企业的总体应用情况,进一步展示其在石化等流程型企业的适用性。最后选取河南精蜡厂作为IP21型实时数据库的最佳实践,详尽阐述了系统建设过程及应用效果。通过全文的研究论述,证明实时数据库对企业在统一数据源、实现数据共享、规范企业务流程等方面有较大的促进作用,能够明显减少业务部门的协调工作量、加强业务部门之间的协同工作能力,作为生产信息实时数据平台对企业生产优化、绩效提升有着明显的辅助作用。
陶冬梅,俞志强,李毅,严崇义,陈浩[10]（2014）在《应用PI/SQC挖掘运行最佳实践》文中研究指明为提升企业的生产过程控制能力,提出了一种基于PI实时数据库挖掘运行最佳实践的方法。应用数据库自带的SQC（Statistical Quality Control,统计质量控制）功能,通过绘制统计控制图收集所关注指标的历史过程能力指数Cpk。按班级划分对所采集的Cpk值是否存在差异进行统计分析,识别班级中潜在的最佳实践。应用表明,该方法便捷有效,无需试验成本,不干扰生产运行,不存在安全风险,对已拥有实时数据库的企业挖掘历史数据,提高过程性能,助推数据驱动下的精细化管理,具有现实参考价值。
二、PI实时数据库在石化厂的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、PI实时数据库在石化厂的应用（论文提纲范文）
（1）PI实时数据库在石化企业的应用（论文提纲范文）
| 1 数据网络建设 |
| 2 接口及系统集成 |
| 3 系统功能模块 |
| 3.1 数据存储模块 |
| 3.2 工艺流程画面开发模块 |
| 4 系统安全策略 |
| 4.1 物理访问 |
| 4.2 环境安全 |
| 4.3 生产系统安全 |
| 4.4 网络安全 |
| 4.5 Windows系统安全 |
| 4.6 Windows登录控制 |
| 4.7 PI实时数据库安全控制 |
| 5 数据处理 |
| 5.1 罐容系统计算 |
| 5.2 回流比计算 |
| 5.3 泵阀使用效率 |
| 6 结束语 |
（2）秦皇岛港煤码头生产过程实时数据管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究基础和现状 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.4 论文内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 生产实时数据管理的发展进程 |
| 2.2 实时数据集中管理的意义 |
| 2.2.1 实时数据集中管理的优点 |
| 2.2.2 实时数据集中管理的重要性 |
| 2.3 实时数据库管理概述 |
| 2.4 实时数据库功能特点 |
| 2.4.1 内存优化管理 |
| 2.4.2 软件构建可靠 |
| 2.4.3 调度模型 |
| 2.5 实时数据的管理 |
| 2.6 历史数据的管理 |
| 2.7 实施方法论 |
| 2.7.1 规划阶段 |
| 2.7.2 建设阶段 |
| 2.7.3 运营与持续改善阶段 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 生产过程实时数据管理需求分析 |
| 3.1 定义研究过程 |
| 3.1.1 前期准备阶段 |
| 3.1.2 问题研究阶段 |
| 3.1.3 分析总结阶段 |
| 3.2 整合实时数据决策支持需求 |
| 3.2.1 管理需求 |
| 3.2.2 业务需求 |
| 3.3 生产实时数据管理系统的研究内容 |
| 3.3.1 数据治理 |
| 3.3.2 数据转换 |
| 3.3.3 数据存储 |
| 3.3.4 数据使用 |
| 3.4 数据现状分析及建议 |
| 3.4.1 生产实时数据的构成及覆盖范围 |
| 3.4.2 生产实时数据的改善建议 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 生产过程实时数据管理系统设计 |
| 4.1 数据管理目标 |
| 4.2 数据管理构建原则 |
| 4.3 数据管理方案设计 |
| 4.3.1 整体架构设计 |
| 4.3.2 技术实现原则 |
| 4.3.3 生产实时数据管理模型 |
| 4.3.4 生产实时数据采集设计 |
| 4.3.5 生产实时数据采集接口方案 |
| 4.3.6 生产实时数据管理规划 |
| 4.4 应用系统功能设计 |
| 4.5 数据存储设计 |
| 4.6 数据信息网络规划 |
| 4.7 安全保障管理思路 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 生产过程实时数据管理系统的应用实现 |
| 5.1 研发环境 |
| 5.1.1 数据获取层 |
| 5.1.2 数据资源层 |
| 5.1.3 应用管理层 |
| 5.2 技术实现 |
| 5.2.1 编码规范 |
| 5.2.2 数据库实现 |
| 5.2.3 生产过程实时数据监控系统应用功能实现 |
| 5.2.4 河港集团生产态势感知平台应用功能实现 |
| 5.3 不足与建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（3）PI实时数据系统在实际生产中的应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 简述实时数据库 |
| 1.1 实时数据库的定义 |
| 1.2 PI数据库 |
| 2 系统介绍 |
| 3 系统应用 |
| 3.1 PI数据库建点应用 |
| 3.2 PI AF资产架构应用 |
| 3.3 ProcessBook应用 |
| 3.4 PI-Datalink应用 |
| 4 价值分析 |
| 4.1 数据标准化，固化无形资产 |
| 4.2 设备模型化，降低运维成本 |
| 4.3 管理精细化，提高管理效率 |
| 5 结语 |
（4）A分布式实时数据库管理系统项目计划与风险控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 |
| 1.1.1 论文研究的背景 |
| 1.1.2 论文研究的意义 |
| 1.2 论文相关文献综述 |
| 1.2.1 分布式实时数据库管理系统方面 |
| 1.2.2 项目管理理论与方法应用方面 |
| 1.3 研究思路与研究内容 |
| 第二章 项目管理理论与方法 |
| 2.1 项目管理基本内容 |
| 2.1.1 项目管理内涵 |
| 2.1.2 项目管理特征 |
| 2.2 项目风险及其特征 |
| 2.2.1 风险定义 |
| 2.2.2 风险的特征 |
| 第三章 A分布式实时数据库管理系统的开发 |
| 3.1 A分布式实时数据库管理系统的架构设计 |
| 3.1.1 A分布式实时数据库管理系统的总体设计原则 |
| 3.1.2 A分布式实时数据库管理系统的体系架构 |
| 3.2 A分布式实时数据库管理系统功能的开发 |
| 3.2.1 数据查询功能 |
| 3.2.2 数据压缩功能 |
| 3.2.3 实时动态调度策略 |
| 3.2.4 时空数据处理功能 |
| 3.2.5 复杂对象处理功能 |
| 3.2.6 数据动态划分功能 |
| 3.2.7 实时数据统计功能 |
| 3.2.8 系统安全功能 |
| 3.2.9 系统管理功能 |
| 3.3 A分布式实时数据库管理系统功能的测试 |
| 3.3.1 分布式实时数据库的测评和准入规范的建立 |
| 3.3.2 分布式实时数据库测评环境的构建 |
| 3.3.3 分布式实时数据库的测评过程 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 A分布式实时数据库管理系统项目实施策略 |
| 4.1 项目实施总体策略 |
| 4.2 项目实施计划 |
| 4.3 项目组织架构及职责 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 A分布式实时数据库管理系统项目风险分析与应对策略 |
| 5.1 A分布式实时数据库管理系统项目风险分析 |
| 5.1.1 政策风险分析 |
| 5.1.2 市场风险分析 |
| 5.1.3 技术风险分析 |
| 5.1.4 财务风险分析 |
| 5.1.5 人力风险分析 |
| 5.1.6 工期风险分析 |
| 5.2 A分布式实时数据库管理系统项目风险应对策略 |
| 5.2.1 政策风险应对 |
| 5.2.2 市场风险应对 |
| 5.2.3 技术风险应对 |
| 5.2.4 财务风险应对 |
| 5.2.5 人力风险应对 |
| 5.2.6 工期风险应对 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）加氢装置CPS平台中的过程管控关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 石化行业智能工厂建设背景 |
| 1.1.1 石化行业面临的压力与挑战 |
| 1.1.2 国家智能制造发展战略 |
| 1.2 石化智能工厂建设概述 |
| 1.2.1 石化智能工厂的总体框架 |
| 1.2.2 石化智能工厂CPS的内涵 |
| 1.2.3 石化智能工厂CPS的层次结构 |
| 1.2.4 石化智能工厂的单元级CPS平台 |
| 1.3 炼油加氢工业发展趋势及技术概述 |
| 1.3.1 炼油加氢工业发展趋势 |
| 1.3.2 炼油加氢技术及工业装置概述 |
| 1.4 加氢装置CPS应用及研究现状 |
| 1.4.1 加氢装置反应动力学建模研究现状 |
| 1.4.2 加氢装置产品质量控制与预测研究现状 |
| 1.4.3 加氢装置关键机组运行状态评估研究现状 |
| 1.5 本文主要研究思路 |
| 2 加氢装置反应动力学的建模与应用 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 渣油加氢精制装置关键操作参数 |
| 2.3 加氢精制反应动力学模型 |
| 2.3.1 渣油加氢精制反应方程 |
| 2.3.2 渣油加氢精制反应动力学建模 |
| 2.4 加混沌扰动的混沌粒子群遗传算法 |
| 2.4.1 加混沌扰动的混沌粒子群遗传算法 |
| 2.4.2 加混沌扰动的混沌粒子群遗传算法性能测试 |
| 2.5 重油热解反应动力学模型验证 |
| 2.6 加氢精制动力学模型的应用 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 加氢装置二值型产品质量预测和评估建模与应用 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 加氢裂化装置航煤产品博士实验 |
| 3.3 递推主元分析-逻辑回归实时预测和控制模型 |
| 3.3.1 经典逻辑回归模型 |
| 3.3.2 二值型产品质量的预测模型 |
| 3.3.3 模型参数及其递推更新方法 |
| 3.3.4 产品质量指标的优化控制方案 |
| 3.3.5 模型应用路线图 |
| 3.4 加氢裂化二值型产品质量指标实时预测模型的应用 |
| 3.4.1 航煤博士实验结果波动的原因分析 |
| 3.4.2 可调整参数的选择与优化方案设计 |
| 3.4.3 应用效果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 加氢装置关键机组运行状态评估建模与应用 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 加氢装置循环氢压缩机概述 |
| 4.3 压缩机运行状态评估模型研究 |
| 4.3.1 机组状态评估指标体系和状态评估等级的建立 |
| 4.3.2 指标相关性分析 |
| 4.3.3 独立指标参数动态劣化度计算 |
| 4.3.4 评估单元隶属度矩阵计算 |
| 4.3.5 评估单元的权重向量计算和状态评估 |
| 4.3.6 机组整体运行状态评估 |
| 4.4 压缩机组运行状态评估模型应用 |
| 4.4.1 机组状态评估指标体系和状态评估等级的建立 |
| 4.4.2 指标参数相关性分析结果 |
| 4.4.3 独立指标参数动态劣化度计算结果 |
| 4.4.4 各评估单元模糊隶属度矩阵计算结果 |
| 4.4.5 评估单元的权重向量计算结果 |
| 4.4.6 各评估单元模糊综合评价结果及雷达图展示 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 加氢装置CPS平台的应用提升 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 石化智能工厂CPS平台建设情况 |
| 5.2.1 企业CPS平台建设情况 |
| 5.2.2 企业CPS平台现状 |
| 5.3 加氢装置CPS平台提升设计 |
| 5.3.1 总体应用架构设计 |
| 5.3.2 业务流程设计 |
| 5.3.3 应用功能模块设计 |
| 5.3.4 系统分层设计 |
| 5.3.5 数据库设计 |
| 5.3.6 模型调用设计 |
| 5.3.7 接口设计 |
| 5.3.8 数据及标准化设计 |
| 5.4 加氢装置单元级CPS平台建设及应用效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）PI实时数据库系统在石化行业的应用（论文提纲范文）
| 1 PI系统数据采集原理 |
| 2 PI数据点 |
| 3 PI实时数据库的建设步骤 |
| 4 PI-OPC接口的创建 |
| 5 PI实时数据库深化应用 |
| 6 公司在PI实时数据库应用中的成果 |
（7）基于实时数据库的工业换热器的结垢状态的预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第二章 实时数据库以及支持向量机算法概述 |
| 2.1 实时数据库 |
| 2.1.1 实时数据库简介 |
| 2.1.2 实时数据库与传统数据的区别 |
| 2.2 PI实时数据库 |
| 2.3 支持向量机算法概述 |
| 2.3.1 支持向量机算法简介 |
| 2.3.2 线性不可分问题 |
| 2.3.3 核函数 |
| 第三章 关键数据提取以及模型建立 |
| 3.1 数据过滤 |
| 3.1.1 数据过滤概述 |
| 3.1.2 数据库中数据点的配置 |
| 3.2 酯化釜反应温度 |
| 3.3 热油总管回油温度 |
| 3.4 酯化釜汽化出口温度 |
| 3.5 支持向量机模型训练 |
| 第四章 实验结果分析 |
| 4.1 线性拟合预测模型 |
| 4.2 支持向量机模型与线性拟合预测准确度对比 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 研究生期间取得的科研成果 |
| 作者及导师简介 |
| 附件 |
（8）实时数据库系统在连铸工位的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及研究目的 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 课题目的及意义 |
| 1.2 实时数据库的研究及应用现状 |
| 1.2.1 国内外实时数据库现状 |
| 1.2.2 实时数据库系统应用现状 |
| 1.2.3 实时数据库在钢铁行业的应用 |
| 1.3 钢铁企业实时和管理数据融合 |
| 1.4 钢铁制造流程生产过程解析 |
| 1.5 文章结构 |
| 第2章 实时数据库的研究 |
| 2.1 实时数据库概述 |
| 2.2 实时数据库功能及特点 |
| 2.3 实时数据库选择 |
| 2.4 Agilor实时数据库的研究 |
| 2.4.1 Agilor实时数据库的主要功能 |
| 2.4.2 Agilor基本功能和性能验证 |
| 2.5 Agilor实时数据库采集性能测试 |
| 2.5.1 Agilor采集西门子S7-300 PLC的性能测试 |
| 2.5.2 Agilor采集西门子S7-400 PLC的性能测试 |
| 2.5.3 Agilor采集TBOX的性能测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 连铸工位分析 |
| 3.1 连铸设备及工艺 |
| 3.2 连铸的生产过程 |
| 3.3 需采集的数据 |
| 3.4 连铸生产事件解析方案 |
| 3.4.1 关键实时数据 |
| 3.4.2 DI数据整合 |
| 3.4.3 事件关系数据库表 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 连铸实时数据采集系统设计实施 |
| 4.1 采集系统的软硬件环境 |
| 4.1.1 硬件环境 |
| 4.1.2 软件环境 |
| 4.2 RTU设备 |
| 4.3 实时数据采集方案 |
| 4.4 系统实施 |
| 4.4.1 企业应用背景 |
| 4.4.2 系统实施情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）IP21实时数据库在石化企业的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外实时数据库现状和发展趋势 |
| 1.2.1 国外实时数据库发展现状 |
| 1.2.2 国内实时数据库发展现状 |
| 1.2.3 国内石化企业采用实时数据库产品现状 |
| 1.3 课题的来源及论文主要工作 |
| 第2章 实时数据库理论简介 |
| 2.1 实时数据库概述 |
| 2.2 实时数据库的产生与发展 |
| 2.3 实时数据库的特点 |
| 2.4 实时数据库的功能 |
| 2.5 实时数据库的向上扩展及应用 |
| 2.6 实时数据库与关系数据库的主要区别 |
| 2.7 控制系统接口 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 OPC技术简介 |
| 3.1 OPC技术概述 |
| 3.2 OPC技术的产生及现实意义 |
| 3.3 OPC作用 |
| 3.4 OPC的应用 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 IP21实时数据库在石化企业的应用 |
| 4.1 IP21实时数据库简介 |
| 4.2 IP21在石化企业应用的系统功能架构 |
| 4.3 IP21在石化企业应用的主要功能 |
| 4.3.1 实时监控 |
| 4.3.2 工艺流程状态切换 |
| 4.3.3 历史趋势分析 |
| 4.3.4 实时数据报警及事故管理 |
| 4.3.5 实时报表功能 |
| 4.3.6 综合应用 |
| 4.3.7 系统集成 |
| 4.4 IP21实时数据库的实时数据采集 |
| 4.4.1 IP21的数据采集要求 |
| 4.4.2 IP21的数据采集类别 |
| 4.4.3 IP21的数据采集方案 |
| 4.4.3.1 DCS系统数据采集方案 |
| 4.4.3.2 ABB BAILEY INFI90系统数据采集方案 |
| 4.4.3.3 PLC系统数据采集方案 |
| 4.5 IP21实时数据库的数据存储特点 |
| 4.6 信息系统总体架构 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 IP21在河南南阳石蜡精细化工厂的应用 |
| 5.1 背景及必要性 |
| 5.1.1 背景 |
| 5.1.2 必要性 |
| 5.2 建设目标和内容 |
| 5.2.1 建设目标 |
| 5.2.2 实施范围 |
| 5.2.3 建设内容 |
| 5.2.4 系统总体构架 |
| 5.2.5 系统完成的主要功能 |
| 5.2.5.1 实时监控 |
| 5.2.5.2 工艺流程展示 |
| 5.2.5.3 历史趋势分析 |
| 5.2.5.4 综合应用 |
| 5.2.6 系统部署架构 |
| 5.2.6.1 架构说明 |
| 5.2.6.2 系统架构 |
| 5.3 系统配置 |
| 5.3.1 系统配置原则 |
| 5.3.2 技术配置方案 |
| 5.3.2.1 软件配置方案 |
| 5.3.2.2 硬件配置方案 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）应用PI/SQC挖掘运行最佳实践（论文提纲范文）
| 1 SQC功能与创建SQC控制图介绍 |
| 1.1 SQC功能介绍 |
| 1.2 创建PI/SQC控制图简介 |
| 2 应用SQC单值 (X) 控制图获得8小时过程能力指数Cpk的研究 |
| 2.1 应用SQC图的“统计质量控制详细信息”获得Cpk |
| 2.2 将通过绘制单值 (X) 控制图获得的Cpk值近似作为Ppk使用 |
| 3 应用实践:运用SQC图识别司炉班级中蒸汽压力控制的最佳实践 |
| 4 对识别到的最佳实践经验的后续应用结果 |
四、PI实时数据库在石化厂的应用（论文参考文献）
- [1]PI实时数据库在石化企业的应用[J]. 占叶勇,朱浙军,徐江军,侯斌,李飞燕. 石油化工自动化, 2021(01)
- [2]秦皇岛港煤码头生产过程实时数据管理系统研究[D]. 聂一鸣. 燕山大学, 2020(01)
- [3]PI实时数据系统在实际生产中的应用[J]. 叶华文. 江苏科技信息, 2020(05)
- [4]A分布式实时数据库管理系统项目计划与风险控制研究[D]. 唐为东. 南京邮电大学, 2018(03)
- [5]加氢装置CPS平台中的过程管控关键问题研究[D]. 孙延吉. 大连理工大学, 2019(08)
- [6]PI实时数据库系统在石化行业的应用[J]. 徐奎元,李新栋,李娟娟,齐新宁,张伟立. 化工管理, 2018(20)
- [7]基于实时数据库的工业换热器的结垢状态的预测研究[D]. 吴数龙. 北京化工大学, 2016(03)
- [8]实时数据库系统在连铸工位的应用[D]. 肖文豪. 冶金自动化研究设计院, 2015(04)
- [9]IP21实时数据库在石化企业的研究与应用[D]. 卢洁. 华北电力大学, 2015(03)
- [10]应用PI/SQC挖掘运行最佳实践[J]. 陶冬梅,俞志强,李毅,严崇义,陈浩. 数字技术与应用, 2014(11)