劉剛，諶湘臨，張少寧

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石化生產(chǎn)執(zhí)行制造系統(tǒng)智能化功能提升及應(yīng)用

劉剛，諶湘臨，張少寧

（石化盈科信息技術(shù)有限責(zé)任公司，北京100007）

詮釋了生產(chǎn)執(zhí)行制造系統(tǒng)（MES）智能化的內(nèi)涵，提出了石化MES智能化功能提升方案，闡明提升應(yīng)包括功能層及平臺層中已有功能提升和新功能構(gòu)建及功能集成。本文重點介紹了平臺層中的工廠模型提升、智能計算服務(wù)環(huán)境和事件服務(wù)中心這三大智能支撐功能的提升。采用基于面向?qū)ο蠓治龇椒ǖ墓S模型擴展方法，實現(xiàn)了現(xiàn)有工廠模型提升。通過問題求解算法選型及組件封裝，實現(xiàn)了智能計算服務(wù)環(huán)境的構(gòu)建。在介紹事件服務(wù)中心總體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，分別闡述了為了實現(xiàn)復(fù)雜事件檢測和專家知識庫兩大核心功能所解決的復(fù)雜事件匹配模型和專家規(guī)則引擎的構(gòu)建等關(guān)鍵問題。依據(jù)所提出的集成方案，將三大提升功能集成于現(xiàn)有MES平臺之中，實現(xiàn)了平臺功能提升。最后介紹了為實現(xiàn)某煉化企業(yè)乙烯裝置節(jié)能降耗和安全生產(chǎn)所進行的MES智能化功能提升、實際應(yīng)用效果及經(jīng)濟效益。

智能化；功能提升；生產(chǎn)執(zhí)行制造系統(tǒng)

1990年，美國先進制造研究中心提出了生產(chǎn)執(zhí)行制造系統(tǒng)（manufacturing execution system，MES）的概念[1]。MES關(guān)注于企業(yè)生產(chǎn)管理層面的問題，是連接頂層企業(yè)資源計劃層（ERP）和底層過程控制層（PCS）的紐帶，具有重要的承上啟下作用。自MES提出之后，國內(nèi)外相續(xù)開展了對MES的研究及應(yīng)用工作[2-6]。國內(nèi)外學(xué)者在對MES進行架構(gòu)、建模方法等相關(guān)技術(shù)研究的同時，許多知名公司基于各自的技術(shù)積累和應(yīng)用經(jīng)驗，開發(fā)了針對不同類型制造業(yè)及不同行業(yè)的MES，例如，IBM公司的CIPROS、Honeywell公司的Uniformance、AspenTech 公司的Aspen One 等[7-8]，我國奧比特公司的Orbit-MES和利時公司的HOLLiAS-MES等，取得了很多應(yīng)用成果。

對于我國石油化工行業(yè)而言，從2003年開始，中國石化集團公司就針對企業(yè)生產(chǎn)管理存在的不足與改進需求，通過調(diào)研分析國外MES的研發(fā)狀況，從生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程標準化和軟件研發(fā)兩個角度來設(shè)計石化企業(yè)生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)；并按照“六統(tǒng)一”和“先試點、后推廣”的原則自主研發(fā)，成功研發(fā)出符合我國石化企業(yè)自身特點的生產(chǎn)執(zhí)行系統(tǒng)，即SMES[9-10]。經(jīng)不斷技術(shù)改進，現(xiàn)已實現(xiàn)SMESV3.0在下屬煉化企業(yè)全覆蓋[11-12]。

SMESV3.0的成功應(yīng)用，實現(xiàn)了石化企業(yè)生產(chǎn)全過程的綜合管理和生產(chǎn)數(shù)據(jù)共享。通過MES既可將從企業(yè)資源計劃層（ERP）接收的頂層計劃進行分解，并向過程控制層（PCS）提供控制器設(shè)定點、調(diào)度和操作指令等信息；同時，接收過程控制層（PCS）傳送來的實時生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)，并將實時監(jiān)控到的底層運行狀態(tài)和調(diào)度指令的執(zhí)行結(jié)果向上及時反饋給頂層企業(yè)資源計劃層（ERP）中各業(yè)務(wù)計劃系統(tǒng)，真正地實現(xiàn)了信息的上傳下達，提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率和精細化管理水平。

但是，MES研發(fā)與應(yīng)用是一個不斷完善和深化的過程。近年來，工業(yè)4.0[13]中智能制造[14]的概念提出，明確了MES智能化的未來發(fā)展趨勢。通過MES智能化可實現(xiàn)其在石化行業(yè)的深化應(yīng)用。具體而言，隨著國內(nèi)節(jié)能環(huán)保和安全生產(chǎn)標準的提升，迫切需要石化各企業(yè)進一步節(jié)能降耗[15]，實現(xiàn)安全生產(chǎn)，在提升精細化管理水平的同時，提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。通過對現(xiàn)有MES智能化功能提升，亦可有效解決上述問題，實現(xiàn)MES深化應(yīng)用。本文作者對石化MES智能化功能提升的實現(xiàn)內(nèi)容及應(yīng)用情況進行介紹。

1 MES智能化功能提升總體方案

MES智能化是在信息化基礎(chǔ)上，應(yīng)用過程協(xié)同優(yōu)化、流程優(yōu)化、專家知識庫及大數(shù)據(jù)分析等智能技術(shù)，實現(xiàn)石化企業(yè)生產(chǎn)智能調(diào)度、能源優(yōu)化、安全輔助決策、物流自動跟蹤和智能決策支持等智能功能，以滿足企業(yè)深層次業(yè)務(wù)需求，最終實現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)過程的智能化管理與控制。

節(jié)能降耗和安全生產(chǎn)是我國石行業(yè)發(fā)展所亟待解決的問題之一。對于節(jié)能降耗問題，鑒于當(dāng)前節(jié)能降耗技術(shù)已進入到流程系統(tǒng)節(jié)能階段，可采用先進信息技術(shù)建立相應(yīng)的工藝和能源生產(chǎn)全流程模型，通過優(yōu)化計算來實現(xiàn)工藝和能源優(yōu)化，降低企業(yè)能耗。對于安全生產(chǎn)問題，可利用石化生產(chǎn)過程所積累的專家知識，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程中異常工況的實時監(jiān)測、預(yù)警和分析，最終為生產(chǎn)人員提供實時安全操作指導(dǎo)。

基于此，選擇能源優(yōu)化和安全輔助決策兩大智能功能作為MES智能化功能提升的具體實現(xiàn)內(nèi)容。實現(xiàn)策略是：在現(xiàn)有MES體系結(jié)構(gòu)中的功能層增加相應(yīng)智能業(yè)務(wù)功能模塊。同時，在平臺層中提供相應(yīng)支撐功能；并通過功能層中各智能業(yè)務(wù)功能模塊和平臺層中各支撐功能相互間的協(xié)同，實現(xiàn)智能求解。據(jù)此，提出了現(xiàn)有MES智能化功能提升的總體實現(xiàn)方案，如圖1所示。

現(xiàn)有MES體系結(jié)構(gòu)從總體上可分為展示層、功能層、平臺層和數(shù)據(jù)層。MES功能層位于MES展示層下。在功能層中增加能源優(yōu)化、安全輔助決策等業(yè)務(wù)處理功能及數(shù)據(jù)智能分析業(yè)務(wù)功能模塊。最終計算結(jié)果將通過展示層中相應(yīng)的功能展示給最終用戶，輔助用戶進行決策。

MES平臺層位于功能層之下。平臺層由通用服務(wù)及工廠模型提升、智能計算服務(wù)環(huán)境和事件服務(wù)中心三大支撐模塊構(gòu)成。通用服務(wù)包含各類服務(wù)接口，可實現(xiàn)功能層中各業(yè)務(wù)功能與平臺層相應(yīng)服務(wù)間的相互協(xié)同。工廠模型提升包括體系結(jié)構(gòu)擴展后，新增添的各生產(chǎn)單元及設(shè)備類等裝置構(gòu)成基礎(chǔ)模型，可為智能優(yōu)化計算提供流程建模所需的各類基礎(chǔ)模型及數(shù)據(jù)支撐。智能服務(wù)環(huán)境包含封裝后的各類通用求解算法服務(wù)，可提供模型求解支撐。事件服務(wù)中心實現(xiàn)對石化生產(chǎn)過程中各類復(fù)雜事件的實時檢測及智能處理，可將所發(fā)生的各類復(fù)雜事件實時通知到崗，并將處理結(jié)果通過展示層進行展示。平臺層之下是數(shù)據(jù)層，提供所需各類數(shù)據(jù)，例如，關(guān)系數(shù)據(jù)、IP21數(shù)據(jù)等。

圖1 MES智能化功能提升總體解決方案

鑒于平臺層的支撐功能實現(xiàn)是產(chǎn)品智能化功能提升實現(xiàn)的重要前提和基礎(chǔ)。為此，下文將對現(xiàn)有MES平臺的智能支撐功能實現(xiàn)情況進行介紹?？紤]到功能層中的各業(yè)務(wù)模型與石化各企業(yè)所面臨的各類實際業(yè)務(wù)緊密相關(guān)。本文作者將在后面的企業(yè)應(yīng)用案例中，結(jié)合某煉化企業(yè)的具體實際需求闡述能源優(yōu)化和安全輔助決策業(yè)務(wù)功能實現(xiàn)問題。

2 MES平臺支撐功能的實現(xiàn)

2.1 工廠模型提升

作為MES核心的工廠模型[16-17]是對現(xiàn)有石化企業(yè)進行抽象描述的分層結(jié)構(gòu)模型，其現(xiàn)有的層次結(jié)構(gòu)為“企業(yè)-MES工廠-MES車間-裝置”。最底層的裝置只反應(yīng)裝置的總體情況，并不包含裝置的具體構(gòu)成信息，無法刻畫出各類裝置內(nèi)部的生產(chǎn)過程，難以滿足石化企業(yè)對各裝置生產(chǎn)流程建模的實際需求，也無法提供對工藝生產(chǎn)流程進行優(yōu)化所需各類基礎(chǔ)模型關(guān)鍵屬性信息，故此需要進行提升。為此，本文提出了基于面向?qū)ο蠓治鯷18]的石化企業(yè)工廠模型擴展方法來實現(xiàn)對現(xiàn)有工廠模型的提升，主要實現(xiàn)步驟如下。

（1）擴展現(xiàn)有工廠模型體系結(jié)構(gòu)在“區(qū)域?qū)印敝械摹把b置”下增加生產(chǎn)單元邏輯層 生產(chǎn)單元擔(dān)負著裝置生產(chǎn)流程中某一道工序的加工處理功能。在新增生產(chǎn)單元邏輯層中，存放著構(gòu)成裝置的不同生產(chǎn)單元類。每一生產(chǎn)單元類都是實際生產(chǎn)單元邏輯上的抽象表示，包含各生產(chǎn)單元的關(guān)鍵工藝參數(shù)。同時，在節(jié)點層中增加“設(shè)備”這一新節(jié)點，設(shè)備類是擴展后工廠模型的基礎(chǔ)。設(shè)備節(jié)點存放著按類別劃分的不同設(shè)備類。每一設(shè)備類也是實際設(shè)備邏輯上的抽象表示，包含不同類別設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)，設(shè)備類是擴展后工廠模型的基礎(chǔ)。擴展后的工廠模型體系結(jié)構(gòu)如圖2所示。

（2）構(gòu)建企業(yè)所需的裝置工廠模型及服務(wù)提供 根據(jù)企業(yè)實際需求，識別出所要建模的企業(yè)裝置對象。在建立裝置對象的總體邏輯結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，進一步標識出其構(gòu)成各類單元及關(guān)鍵設(shè)備類對象，并構(gòu)建出各生產(chǎn)單元及關(guān)鍵設(shè)備類的基礎(chǔ)模型。根據(jù)裝置構(gòu)成，將裝置及其所屬各生產(chǎn)單元、對應(yīng)設(shè)備類進行關(guān)聯(lián)，構(gòu)建出相應(yīng)的裝置工廠模型，進而提供調(diào)用各類模型對象將的外部服務(wù)?？紤]到經(jīng)提升的工廠模型，未來將逐步在石化各企業(yè)進行推廣，其單元層和設(shè)備節(jié)點所包含的內(nèi)容必然會逐步增加。故此，擴展后的工廠模型應(yīng)保持總體一致性，即：使得新增各類基礎(chǔ)模型能夠有機融入至擴展后的體系結(jié)構(gòu)中，成為其有機組成部分。

2.2 智能計算服務(wù)環(huán)境的實現(xiàn)

智能計算服務(wù)環(huán)境的整體架構(gòu)如圖3 所示。實現(xiàn)的關(guān)鍵是智能計算公用算法庫的構(gòu)建及平臺通用服務(wù)層中各類的計算服務(wù)實現(xiàn)。公共算法庫是智能計算服務(wù)環(huán)境的核心。公共算法庫中擁有各類智能問題的求解算法，例如，數(shù)學(xué)規(guī)劃類算法、輔助決策類算法和數(shù)據(jù)智能分析類算法等。這些算法是通過算法選型，選擇出與求解問題相適合的求解算法。它們可以是市場上通用的算法求解包，也可以是針對企業(yè)特定問題所定制開發(fā)的求解算法；之后，采用組件技術(shù)[19-21]對各類算法包進行封裝，從而實現(xiàn)了公共算法庫的構(gòu)建。計算服務(wù)實現(xiàn)包括優(yōu)化計算服務(wù)、輔助決策計算服務(wù)和數(shù)據(jù)智能分析等各類計算服務(wù)的實現(xiàn)，這些服務(wù)即為圖1所示平臺通用服務(wù)層中計算服務(wù)類所包含的具體內(nèi)容。需按業(yè)務(wù)或問題類別先對計算服務(wù)進行分類，而后選擇相應(yīng)的技術(shù)來實現(xiàn)這些服務(wù)。所實現(xiàn)的這些不同類別的計算服務(wù)可供功能層中的各業(yè)務(wù)模塊調(diào)用。

考慮到所構(gòu)建的智能計算服務(wù)環(huán)境未來將作為現(xiàn)有MES的一個功能組件逐步在石化各企業(yè)進行推廣應(yīng)用，功能層中的業(yè)務(wù)功能（包含業(yè)務(wù)模型）和公共算法庫所封裝的算法必將會伴隨著企業(yè)智能化需求的增加而逐步增加。當(dāng)業(yè)務(wù)功能及算法包的數(shù)量增加至一定程度時，將考慮在智能服務(wù)環(huán)境中增加任務(wù)調(diào)度引擎功能，通過該引擎實現(xiàn)對各企業(yè)不同智能計算求解任務(wù)的合理安排，制定沖突消解策略，確保沖突及時處理，以保證各智能計算求解任務(wù)均能實現(xiàn)順利求解。

2.3 事件服務(wù)中心的構(gòu)建

事件服務(wù)中心可實現(xiàn)對來自HSE等生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)以及來自O(shè)PC、實時數(shù)據(jù)庫的現(xiàn)場事件源的實時智能處理，其總體架構(gòu)如圖4所示。在圖4中，事件服務(wù)中心由復(fù)雜事件檢測及專家知識庫兩大核心功能模塊構(gòu)成。復(fù)雜事件檢測功能是通過事件監(jiān)控功能實現(xiàn)對HSE等生產(chǎn)管理信息系統(tǒng)、OPC和實時數(shù)據(jù)庫的現(xiàn)場事件源的實時監(jiān)控，并根據(jù)通過事件定義所預(yù)先定義的復(fù)雜事件，對實時事件源進行檢測，及時發(fā)現(xiàn)所發(fā)生的復(fù)雜事件。其中，事件檢測是復(fù)雜事件檢測模塊的核心功能。復(fù)雜事件產(chǎn)生后，需要利用專家知識庫對復(fù)雜事件進行智能處理，即：通過規(guī)則引擎調(diào)用相應(yīng)的專家知識處理流程進行處理。最后，各業(yè)務(wù)功能通過調(diào)用MES平臺通用服務(wù)中所提供的事件處理類服務(wù)實現(xiàn)結(jié)果展示。這兩大核心功能的實現(xiàn)具體介紹如下。

事件檢測[22]實現(xiàn)的關(guān)鍵是復(fù)雜事件匹配模型的構(gòu)建。在這里，本文給出了復(fù)雜事件及其流運算定義，構(gòu)建了一種復(fù)雜事件匹配模型，通過模型可檢測復(fù)雜事件發(fā)生。進而采用流處理引擎技術(shù)，實現(xiàn)復(fù)雜事件檢測功能。流處理引擎是一種事件管理軟件，能實時地對流事件實現(xiàn)查詢與計算，可接收類似SQL、面向流的連續(xù)查詢，實時輸出結(jié)果。鑒于Esper是目前應(yīng)用廣泛的開源流處理引擎，提供復(fù)雜的查詢匹配技術(shù)，包括時間窗口、不同事件流的連接、過濾以及排序等。采用Esper流處理引擎，通過 Esper提供的配置界面，對用戶所關(guān)心的各類復(fù)雜事件進行配置，最終可檢測出石化生產(chǎn)過程中的各類復(fù)雜事件。

專家知識庫[23]的實現(xiàn)，需要解決如下3個關(guān)鍵問題。

（1）專家知識表示 知識表示是MES對知識進行管理的前提。針對石化行業(yè)知識應(yīng)用過程所存在知識建模復(fù)雜、知識模型異構(gòu)及知識執(zhí)行過程有較強的時間約束、數(shù)據(jù)處理時效性強等實際特點，本文作者提出了采用面向?qū)ο蠓椒▽κ瘜＜抑R進行了表示、分類及提供等知識管理功能。

（2）配置知識處理流程不同類別的事件，需要不同的知識處理流程 本文通過可視化建模工具來實現(xiàn)不同專家知識處理流程的配置?？梢暬９ぞ咄ㄟ^可視化組態(tài)方式構(gòu)建各類不同的處理流程。每類事件都具有各自獨立的組件化建模工具，來構(gòu)建相應(yīng)的處理流程；對于新增復(fù)雜事件，可提供新建模組件以配置相應(yīng)的處理流程。

（3）構(gòu)建專家規(guī)則引擎，實現(xiàn)各類專家知識的在線應(yīng)用 通過可視化流程編輯器所形成的各處理流程可在專家規(guī)則引擎中執(zhí)行，實現(xiàn)對各類復(fù)雜事件的智能處理。專家規(guī)則引擎提供了各種規(guī)則的統(tǒng)一輸入輸出接口。當(dāng)某一事件被觸發(fā)時，專家規(guī)則引擎就會調(diào)用相應(yīng)的知識處理流程，并執(zhí)行這一處理流程。

2.4 與現(xiàn)有系統(tǒng)集成

雞腺病毒病是在雞養(yǎng)殖中經(jīng)常出現(xiàn)的一種由腺病毒引發(fā)的疾病，該病感染性較強、病程短、致死率高、具有較大的危害。做好對該病的預(yù)防和診治工作關(guān)系整個養(yǎng)殖生產(chǎn)的效益。因此，需要全方位對該病進行了解，分析其病因，了解該病的臨床癥狀，并探討出有效的預(yù)防和診治方法。

上述所提升的各平臺功能，必須集成于現(xiàn)有的MES平臺之中，才能夠?qū)崿F(xiàn)對石化企業(yè)各類智能化業(yè)務(wù)功能的有效支撐。故此，給出了提升功能與現(xiàn)有產(chǎn)品的集成方案，如圖5所示。

以上從總體上介紹了MES平臺智能支撐功能實現(xiàn)的主要內(nèi)容及所需解決的關(guān)鍵問題。鑒于篇幅，關(guān)于圍繞上述三大功能實現(xiàn)所做的關(guān)鍵問題研究將另文專題闡述。本文不僅成功研制了融合相應(yīng)關(guān)鍵問題研究成果的各支撐功能模塊；并依據(jù)所提出的產(chǎn)品集成方案，將所構(gòu)建的各智能支撐功能模塊集成于現(xiàn)有的MES平臺之中，實現(xiàn)了現(xiàn)有MES平臺部分的智能支撐功能提升?；诖?，我們在石化行業(yè)某煉化企業(yè)，針對該企業(yè)所提出的智能化業(yè)務(wù)需求，進行了相應(yīng)提升及實際應(yīng)用。下文將進行具體闡述。

3 企業(yè)實際應(yīng)用

3.1 業(yè)務(wù)需求

對于某煉化企業(yè)而言，乙烯裝置[24]用能及安全生產(chǎn)是近年來該企業(yè)所重點關(guān)注的兩大問題。為此，該企業(yè)提出了乙烯裝置能源優(yōu)化和安全輔助決策兩大智能化方面的實際業(yè)務(wù)需求，具體如下。

（1）能源優(yōu)化需求 對裝置綜合能耗進行預(yù)測，實現(xiàn)設(shè)備產(chǎn)能側(cè)與裝置用能側(cè)的能源同步與平衡；調(diào)節(jié)蒸汽透平泵和電泵的開備，實現(xiàn)蒸汽與電消耗的協(xié)同優(yōu)化；尋找合適的冷卻水溫度、流量及透平凝液真空度匹配，實現(xiàn)蒸汽與循環(huán)水消耗的協(xié)同優(yōu)化；調(diào)整不同等級蒸汽外送和外購流量，實現(xiàn)廠級能量優(yōu)化配置。

（2）安全輔助決策需求 構(gòu)建以專家知識庫為核心的安全生產(chǎn)預(yù)警體系，具體包括：利用異常工況監(jiān)測預(yù)警，實現(xiàn)裝置運行狀態(tài)智能分析；利用過程安全管理評估系統(tǒng)，分析裝置整體健康狀態(tài)。

對于能源優(yōu)化需求，需要建立乙烯裝置能源生產(chǎn)方面的全流程優(yōu)化模型并進行求解，才能綜合滿足能源優(yōu)化方面的實際業(yè)務(wù)需求；對于安全輔助決策需求，須構(gòu)建復(fù)雜事件服務(wù)中心，通過對乙烯裝置生產(chǎn)過程中各類異常事件實時檢測功能及基于石化專家知識智能處理功能才能夠滿足需求。

依據(jù)圖1所明確的總體實現(xiàn)方案，針對某煉化企業(yè)能源優(yōu)化和安全輔助決策這兩大實際業(yè)務(wù)需求的分析，實現(xiàn)了下列智能化功能提升：功能層中增加了采用GAMS軟件構(gòu)建的某煉化企業(yè)能源優(yōu)化全流程模型及相關(guān)業(yè)務(wù)功能和安全輔助決策方面的相應(yīng)業(yè)務(wù)功能模型。相應(yīng)的業(yè)務(wù)功能主界面如圖6、圖7所示。關(guān)于MES功能層中的能源優(yōu)化和安全輔助決策問題建模及對其實際應(yīng)用效果評估，將另文專題闡述，本文不做詳細介紹。

在對功能層進行提升的同時，也針對某煉化企業(yè)能源優(yōu)化和安全輔助決策方面的智能支撐需求，在平臺層中實現(xiàn)了對這兩大業(yè)務(wù)需求的相應(yīng)智能支撐功能，具體如下。

（1）構(gòu)建乙烯裝置工廠模型 實現(xiàn)了對乙烯裝置能源優(yōu)化建模所需的基礎(chǔ)模型及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。根據(jù)乙烯裝置全流程建模需要，分別構(gòu)建了裂解、急冷、壓縮、分離4個生產(chǎn)單元模型以及裂解爐、壓縮機、透平、換熱器、泵和減溫減壓器六類關(guān)鍵設(shè)備的工廠模型構(gòu)建。將所構(gòu)建乙烯裝置工廠模型融入到擴展后的體系結(jié)構(gòu)中，實現(xiàn)了對現(xiàn)有工廠模型的擴展。所實現(xiàn)的功能界面如圖8、圖9 所示。

（2）封裝GAMS通用算法包，實現(xiàn)了對乙烯裝置能源優(yōu)化模型的求解支撐 通過對能源優(yōu)化問題的分析，選擇GAMS通用算法包作為乙烯裝置能源優(yōu)化問題的求解算法包。采用.NET組件技術(shù)，通過定義GAMS組件的屬性、方法和事件，實現(xiàn)了對GAMS算法包的封裝，形成GAMS優(yōu)化組件；并定義了相應(yīng)的優(yōu)化計算服務(wù)，便于功能層中的乙烯裝置能源優(yōu)化模型對求解算法包的實時調(diào)用。

（3）構(gòu)建了復(fù)雜事件服務(wù)中心，實現(xiàn)了對乙烯裝置安全輔助決策功能的支撐 對于復(fù)雜事件檢測，結(jié)合乙烯裝置的生產(chǎn)事件情況，定義了復(fù)合報警、異常工況等多類復(fù)雜事件。通過后臺復(fù)雜 事件引擎的配置，實現(xiàn)了對所定義復(fù)雜事件的 配置、實時檢測及后臺對應(yīng)的服務(wù)調(diào)用，如圖10所示。

專家知識庫方面，形成共計76個專家規(guī)則，其中13個智能報警規(guī)則、26個不確定工況識別與根原因分析規(guī)則、35個確定型工況識別與根原因分析規(guī)則、2個開停車導(dǎo)航流程，以支撐報警管理、異常工況與根原因分析、開停車操作導(dǎo)航和過程安全管理評估等功能。這些專家規(guī)則均通過可視化流程編輯器進行配置，配置功能界面如圖11所示。

同時，專家知識庫對安全輔助決策方面提供了有效支撐，圖12為采用相應(yīng)專家知識對異常工況SDG根原因分析的最終結(jié)果，可輔助工藝技術(shù)人員發(fā)現(xiàn)問題根源并及時處理。

3.3 應(yīng)用效果

實踐證明，功能提升后的MES平臺能夠有效地支撐某煉化企業(yè)能源優(yōu)化和安全輔助決策兩大智能計算實際支撐需求。實際應(yīng)用表明，乙烯裝置平均綜合能耗由系統(tǒng)投用前的611.6千克標油/噸乙烯降低至600.3千克標油/噸乙烯，降低了1.85%，產(chǎn)生經(jīng)濟效益約1418萬元；裝置平均操作平穩(wěn)率由系統(tǒng)投用前的0.57695降低至0.40385，過濾其中由于設(shè)備、儀表故障引起的報警數(shù)據(jù)，平均操作失誤率由0.52733降低至0.40115，降低了12.6%，產(chǎn)生經(jīng)濟效益約919萬元。裝置操作平穩(wěn)系統(tǒng)由投用前的94.74%提高為99.85%，提高了5.11%，產(chǎn)生經(jīng)濟效益約287萬元。上述3項所產(chǎn)生的經(jīng)濟效益總和約2624萬元。上述結(jié)果是以該企業(yè)所提供的乙烯裝置2015年6月～12月的實際運行數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)進行測算的。

4 結(jié)論

MES智能化是未來發(fā)展趨勢之一。通過MES智能化，可深化MES 應(yīng)用。本文圍繞石化行業(yè)當(dāng)前亟待解決的節(jié)能降耗和安全生產(chǎn)深層問題，對MES智能功能提升問題進行了探討：首先，從總體上給出了智能功能提升的總體解決方案；進而闡明了平臺支撐功能提升的主要內(nèi)容，并給出提升功能與現(xiàn)有MES的集成方案，說明了各支撐功能均已實現(xiàn)；最后介紹了功能提升后的MES平臺某煉化企業(yè)中的實際應(yīng)用情況，表明經(jīng)智能化提升后的MES可滿足該企業(yè)能源優(yōu)化和安全生產(chǎn)實際業(yè)務(wù)需求，已達到了國內(nèi)領(lǐng)先水平。

接下來，伴隨著石化行業(yè)智能工廠的建設(shè)，本文作者等研究人員將進一步結(jié)合其他石化企業(yè)深層次智能化業(yè)務(wù)需求，通過構(gòu)建石化企業(yè)各裝置和能源管網(wǎng)的工廠模型、封裝各類智能問題相適應(yīng)的求解算法、實時檢測和利用專家知識實現(xiàn)對石化生產(chǎn)過程中各類復(fù)雜事件的智能處理，逐步豐富功能層中的各智能業(yè)務(wù)模型以及平臺層中擴展后工廠模型、智能計算服務(wù)環(huán)境和事件服務(wù)中心中的內(nèi)容，最終實現(xiàn)石化MES智能化，確保石化智能工廠的成功建設(shè)。

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Intelligent functional promotion and its application about petrochemical MES product

LIU Gang，CHEN Xianglin，ZHANG Shaoning

（Petro_Cyberworks Information Technology Co.，Ltd，Beijing 100007，China）

This paper first summarized the connotation of manufacturing execution system (MES) intelligence，proposed the intelligent promotion scheme of MES in the petrochemical fields in terms of smart functions which included the promotion of the existing functions on the function and platform layer，the implementation of new functions and the integration of the existing functions and new functions. Second，this paper focused on the promotion of the support functions in the area of the optimization of the factory model in platform layer，intelligent computing service environment and events service center. The promotion of the current factory model was realized by using factory model extension method based on object-oriented analysis. By utilizing the corresponding selection of algorithms in agreement of problem and the solved component packaging technology，the environment of new intelligent computing serving was constructed. Based on the introduction of event service centric architecture，this paper proposed some methods，which can solve some key problems，such as building complex event matching model and rule engine.，in order to achieve two key functions，complex event checking and expert knowledge base. According to the provided integrating scheme，the three promoted function modules were integrated into the current platform. Thus，the function promotion of the current platform was achieved. Finally，the realization of MES intelligent function promotion was introduced with the aim for saving energy，reducing consumption and safe operation of ethylene plant in a certain petrochemical enterprise. And its practical application effect and economic benefit were shown as well.

intelligence；functional promotion；manufacturing execution system（MES）

TE99；TP39

A

1000–6613（2017）07–2714–10

10.16085/j.issn.1000-6613.2016-1637

2016-09-11；

2017-04-06。

國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃項目（2013AA040701）。

劉剛（1972—），男，博士，高級工程師，研究方向為MES智能化等。E-mail：gang.liu@pcitc.com。

聯(lián)系人：諶湘臨，碩士，高級工程師。E-mail：xianglin.chen@pcitc.com。