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面向石化/油田的工业物联网
来源: | 作者:ONA联盟 | 发布时间: 2014-10-20 | 1134 次浏览 | 分享到:

本平台的目标是通过工业物联网平台实现物联网端数据的快速采集与关联建模,参照oneM2M的工业互联网总体框架,重点开发基于云架构的物联平台,提供海量物联数据的采集、接收、集成、转换、标准化以及智能推送,准确描述现场实际物理情况,为石化企业提供通用物联网平台产品。使得物联平台既可以作为智能制造平台中的物联接入组件,为其提供基础的物联接入能力及泛在感知服务,又可以作为独立产品,为企业提供服务。并进一步在边缘侧分析能源生产消耗、管网差异情况、能源仪表条件、主要指标趋势等方面的数据,发现企业能源薄弱点,从而找到节能点,采取针对性能源优化措施和手段,实现能源运行效益最大化。

面向支撑互联生产和智能服务新模式,工业物联网平台系统的目标,一是提高工业测控系统系统对设备工况的精确感知和精准管控;二是扩大工业测控系统系统与PLM/ERP/MES系统的互联与集成程度,以平台形式支撑系统全流程、全生命周期优化,基于上述目标,我们实现了以下一些核心技术。

• 大规模、低成本的泛在感知:现有工业测控系统系统采用基于现场总线的传感器组网技术,布线维护成本高,难以应对设备工况精确感知和精准管控需要的大规模、低成本感知需求。

• 全流程、全生命周期异构数据集成:现有工业测控系统基于元数据的实时数据和历史数据管理技术,难以应对全流程、全生命周期优化需要的视频、语音、文本、传感各种结构、非结构数据的融合与互操作需求。

• 可重构系统的灵活编程:现有的工业测控系统系统采用的61131编程和IO组态方式,难以应对全流程、全生命周期优化需要的根据市场价格,工况变化进行动态计划、调度和控制的灵活编程需求。

本项目的主要研究思路是:

• 扩展基于无线传感网的泛在化感知方式,可以与现场总线同步采集数据;

• 基于语义化的方式,构建全局统一的语义模型,实现全流程、全生命周期异构数据集成;

• 基于Web服务化架构打破原有的分层数据集成架构,实现自动化系统的扁平化,构建基于服务组合的行为级编程模式,实现全流程、全生命周期集成优化应用的灵活编程。

工业物联网平台系统具有以下四个方面的主要特征:

--在感知方面,面向当前工业测控系统/DCS尚未实时监测的大量生产设备和能流、物流管线工况,工业物联网平台采用基于无线传感网的物联网技术,对传统的现场总线技术进行扩展,实现传感器大规模低成本部署和即插即用,并分别针对生产设备群和能流、物流管线的物理位置特点和监控需求,提出了大规模高并发网状和高实时链式组网技术;

--在数据采集方面,面向工业物联网平台与现有工业测控系统/DCS互为补充,集成应用的特点,工业物联网平台采用能够实现与现有工业测控系统/DCS时间同步的数据采集技术,并针对海量无线传感器采集数据高效传输和无线传感网与现场总线的同步问题,提出了穿级采样与实时补偿同步技术;

--在数据存储与管理方面,面向工业测控系统采集实时工况数据与PLM/ERP/MES管理信息数据综合分析应用的需求,工业物联网平台采用语义化数据集成技术,解决了传统历史数据库和实时数据库难以有效集成问题,并针对感知、控制、管理数据具有的结构、非结构特征,提出了统一语义模型和时空数据语义化搜索技术;

--在监控应用编程组态方面,面向综合PLM/ERP/MES、工业测控系统/DCS的全流程、全生命周期的优化应用,工业物联网平台采用Web化服务组合技术,替代传统的61131编程和IO配置方式,并针对工业测控系统系统的行为级编程,提出基于复杂事件处理和动态服务合成的编程技术。

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