王華　張春生

摘? 要：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是智能煉化工廠建設(shè)的基礎(chǔ)，為保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和集成共享，全面梳理某新建煉化企業(yè)數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)類型和流轉(zhuǎn)關(guān)系，在數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管理需求分析的基礎(chǔ)上，規(guī)劃了包括資源層、管理層、應(yīng)用層和數(shù)據(jù)安全的企業(yè)整體數(shù)據(jù)架構(gòu)，設(shè)計了面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)模型和面向物理對象的主數(shù)據(jù)，利用新一代信息技術(shù)，開發(fā)了融數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)管理于一體的綜合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，為智能工廠構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺和共享中心。

關(guān)鍵詞：煉化智能工廠；數(shù)據(jù)架構(gòu)；主數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)模型；綜合數(shù)據(jù)庫

中圖分類號：TP311.5? 文獻標(biāo)識碼：A? 文章編號：2096-4706（2023）12-0096-05

Research and Development of Overall Data Architecture Planning and Integrated Database of the New Generation Refining and Chemical Intelligent Factory

WANG Hua， ZHANG Chunsheng

（Kunlun Digital Technology Co.， Ltd.， Beijing? 102206， China）

Abstract： High-quality data is the basis of intelligent refining and chemical factory construction， in order to ensure the data quality and integration and sharing， comprehensively sort out the data source， data type and circulation relationship of a new refining and chemical enterprise， on the basis of data governance and data management requirements analysis， the overall data architecture of the enterprise including resource layer， management layer， application layer and data security are planned， and the business-oriented data model and physical object-oriented master data are designed. A comprehensive database system integrating data governance and data management is developed by using a new generation of information technology to build a unified data management platform and sharing center for intelligent factories.

Keywords： refining and chemical intelligent factory; data architecture; master data; data model; integrated database

0? 引? 言

第四次工業(yè)革命的標(biāo)志是智能化，智能制造是未來的發(fā)展方向，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是智能煉化工廠建設(shè)的基礎(chǔ)和高效運營的保證。煉化企業(yè)數(shù)據(jù)源復(fù)雜、數(shù)據(jù)類型多、產(chǎn)生速度快、數(shù)據(jù)量大。傳統(tǒng)煉化企業(yè)由于各信息系統(tǒng)建設(shè)時間不同、產(chǎn)品技術(shù)不同，實現(xiàn)數(shù)據(jù)一致和共享十分困難。在南方沿海某特大型煉化一體化企業(yè)工程建設(shè)過程中，同步規(guī)劃建設(shè)智能工廠，實現(xiàn)數(shù)字工廠與物理工廠同步設(shè)計、同步建設(shè)、同步投用。在智能工廠設(shè)計過程中，通過深入研究分析大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)中臺、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，參考數(shù)據(jù)治理方法論，按照煉化企業(yè)業(yè)務(wù)特點和數(shù)據(jù)特點規(guī)劃了整體數(shù)據(jù)架構(gòu)，創(chuàng)新提出了企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫概念，建設(shè)融數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)管理于一體的技術(shù)平臺，解決數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)模型統(tǒng)一、主數(shù)據(jù)管理、跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享等問題，從源頭上消除信息孤島。目前，綜合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)已在該企業(yè)試運行，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的流暢流轉(zhuǎn)和跨系統(tǒng)共享應(yīng)用，有效發(fā)揮數(shù)據(jù)價值。

1? 數(shù)據(jù)分析與整體架構(gòu)規(guī)劃

1.1? 煉化企業(yè)數(shù)據(jù)源分析

煉化企業(yè)數(shù)據(jù)源產(chǎn)生方式復(fù)雜多樣，主要數(shù)據(jù)包括但不限于：1）機泵等動設(shè)備運行過程中的轉(zhuǎn)速、振動、溫度等機器數(shù)據(jù)；2）裝置生產(chǎn)過程的溫度、壓力、流量等DCS采集數(shù)據(jù)；3）儲罐中物料的液位、溫度等數(shù)據(jù)；4）固體化工品、物資等進出庫、庫存等數(shù)據(jù)；5）各種公用工程如蒸汽、氫氣、水的流量、溫度、壓力等數(shù)據(jù)；6）電力系統(tǒng)的輸入輸出電量、各裝置設(shè)備用電量等數(shù)據(jù)；7）原油進廠計量數(shù)據(jù)，產(chǎn)品出廠發(fā)運計量數(shù)據(jù)；8）原油、成品油、中間物料等分析化驗數(shù)據(jù)，化工品分析化驗數(shù)據(jù)；9）裝置DCS、SIS等報警預(yù)警數(shù)據(jù)，火災(zāi)、有毒有害氣體、排出口等傳感器數(shù)據(jù)；10）工業(yè)視頻采集的圖像數(shù)據(jù)；11）工廠設(shè)計、建設(shè)、檢維修等形成的模型、屬性、文檔等數(shù)據(jù)；12）MES、ERP等信息系統(tǒng)應(yīng)用操作生成的生產(chǎn)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；13）辦公系統(tǒng)生成各種公文、文檔等數(shù)據(jù)；14）企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理生成的各種統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)；15）企業(yè)采集的各種客戶、供應(yīng)商、價格、需求等外部數(shù)據(jù)；16）信息管理形成的主數(shù)據(jù)，系統(tǒng)應(yīng)用過程生成的日志等數(shù)據(jù)。

由于煉化企業(yè)數(shù)據(jù)來源多樣，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，設(shè)計工廠數(shù)據(jù)架構(gòu)時首先要梳理數(shù)據(jù)來源和在各業(yè)務(wù)中的分布、明確數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)關(guān)系，分類進行處理、存儲和應(yīng)用。一般按照數(shù)據(jù)的某種屬性度對數(shù)據(jù)進行分類，常用的分類方法有：1）按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如生產(chǎn)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)）、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如門戶網(wǎng)頁、系統(tǒng)日志）、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如視頻、圖片）；2）按照數(shù)據(jù)記錄方式，分為時序數(shù)據(jù)（如自控系統(tǒng)采生成的溫度、壓力、流量等數(shù)據(jù)）、非時序數(shù)據(jù)（如財務(wù)數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)）。由于數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性，煉化數(shù)據(jù)的分類一般是多種方式的組合，數(shù)據(jù)分類后分布存儲在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中。

1.2? 數(shù)據(jù)管理與治理需求

數(shù)據(jù)管理是對數(shù)據(jù)進行有效的收集、存儲、處理和應(yīng)用的過程。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是有效地發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用的基礎(chǔ)，因此對于一個新建煉化企業(yè)來說，需要在物理工廠規(guī)劃時同步規(guī)劃數(shù)字工廠，從源頭對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行管理和控制。利用數(shù)據(jù)治理理念和方法，建立一套包括組織、制度、標(biāo)準(zhǔn)、流程、工具在內(nèi)的數(shù)據(jù)治理體系，解決標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、口徑不一致、共享難度大等問題，形成企業(yè)級數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)價值。數(shù)據(jù)治理涉及企業(yè)各個層面，是技術(shù)與管理相結(jié)合、貫穿于數(shù)據(jù)管理整個過程的系統(tǒng)工程，一般自上而下發(fā)起并推行。主要需求包括以下幾個方面：

1）組織方面，建立企業(yè)級數(shù)據(jù)治理委員會，企業(yè)主要領(lǐng)導(dǎo)牽頭掛帥，業(yè)務(wù)部門和IT部門共同參與，對數(shù)據(jù)治理體系進行統(tǒng)籌管理、協(xié)調(diào)溝通，建立企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略、制度和流程，對數(shù)據(jù)治理工作進行自上而下的管控與落實。

2）制度方面，制定企業(yè)數(shù)據(jù)治理管理辦法，作為數(shù)據(jù)治理總體的綱領(lǐng)性指引，并制定數(shù)據(jù)資源目錄管理、數(shù)據(jù)模型管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等數(shù)據(jù)治理活動的分項實施細(xì)則，對實際治理工作進行指導(dǎo)、管控和落實。

3）流程方面，數(shù)據(jù)治理實際工作需要依托有效的數(shù)據(jù)治理流程，建立數(shù)據(jù)模型管理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、主數(shù)據(jù)管理等各項治理工作的規(guī)范流程，將數(shù)據(jù)治理與業(yè)務(wù)、管理流程相融合、落實數(shù)據(jù)治理各項要求，促進數(shù)據(jù)治理工作的高效運作。

4）平臺方面，數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)模型等均需要相應(yīng)的支撐工具，進行數(shù)據(jù)治理工作的固化與落地；建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的技術(shù)平臺，支撐數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)治理和運行監(jiān)控。依托平臺進行主數(shù)據(jù)分類和標(biāo)準(zhǔn)化管理、發(fā)布、使用和變更。

1.3? 整體數(shù)據(jù)架構(gòu)規(guī)劃

本著數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理并重的理念，站在煉化企業(yè)全局視角梳理數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和數(shù)據(jù)應(yīng)用關(guān)系，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和發(fā)揮數(shù)據(jù)價值為目標(biāo)，以數(shù)據(jù)治理體系為基礎(chǔ)，以技術(shù)平臺為依托，以數(shù)據(jù)安全為保證，規(guī)劃企業(yè)整體數(shù)據(jù)架構(gòu)，整合數(shù)據(jù)資源，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，加強數(shù)據(jù)集成共享，從源頭上解決信息孤島。

整體數(shù)據(jù)架構(gòu)由資源層、管理層、應(yīng)用層和數(shù)據(jù)安全四部分組成（如圖1所示）。采用云平臺、微服務(wù)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫等先進技術(shù)構(gòu)建融數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理于一體的技術(shù)平臺，統(tǒng)一進行數(shù)據(jù)資源管理，并將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、管理制度、管理流程、主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)治理體系內(nèi)容落實在平臺上。

1）資源層，建設(shè)全廠統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、實時數(shù)據(jù)庫、視頻數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)平臺等，煉化企業(yè)IT層所有數(shù)據(jù)分類存儲在各數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中。系統(tǒng)物理層資源由企業(yè)級云平臺資源池（IaaS和PaaS）統(tǒng)一提供，可彈性擴展。

2）管理層，包括數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)共享中心、數(shù)據(jù)服務(wù)及與大數(shù)據(jù)平臺相應(yīng)的算法模型等模塊。數(shù)據(jù)治理包括主數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、標(biāo)準(zhǔn)文檔管理等功能。共享服務(wù)中心主要存儲主數(shù)據(jù)、跨系統(tǒng)共享的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、指標(biāo)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)供各系統(tǒng)共享使用。數(shù)據(jù)服務(wù)包括數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)共享管理、數(shù)據(jù)接口服務(wù)等功能，為用戶查詢數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)提供服務(wù)。算法模型為應(yīng)用大數(shù)據(jù)求解給定的問題提供數(shù)學(xué)模型和計算過程，如常用的線性回歸、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，通過大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)智能。

3）應(yīng)用層，通過對數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，支持各系統(tǒng)或各業(yè)務(wù)部門生成所需報表、分析報告、預(yù)測結(jié)果、優(yōu)化方案等，并可將各種數(shù)據(jù)和指標(biāo)與工廠三維模型關(guān)聯(lián)，形成虛實映射的數(shù)字孿生。

4）數(shù)據(jù)安全，通過技術(shù)和管理策略、措施建立數(shù)據(jù)安全保護體系，保護數(shù)據(jù)不遭到破壞、更改和泄露，保證數(shù)據(jù)的可用性、完整性和保密性。

在新建煉化工廠建設(shè)期，重點是梳理各IT系統(tǒng)數(shù)據(jù)共享需求，及IT系統(tǒng)與OT系統(tǒng)間數(shù)據(jù)集成需求，提高數(shù)據(jù)自動采集水平和共享水平，解決數(shù)據(jù)孤島問題。因此，在該大型煉化一體化工廠首先開發(fā)實施企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)（見圖1中虛框部分），待工廠營運期后再建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析和智能應(yīng)用。

2? 企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫設(shè)計

2.1? 功能設(shè)計

煉化企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫建設(shè)目標(biāo)是構(gòu)建煉化智能工廠的數(shù)據(jù)底座，存儲各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，集成所需的控制系統(tǒng)數(shù)據(jù)，支撐業(yè)務(wù)流程橫向融通、縱向貫通；形成煉廠數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理平臺，承載主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等，支撐跨業(yè)務(wù)、跨部門的數(shù)據(jù)應(yīng)用。企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化管理及系統(tǒng)管理等功能模塊（如圖2所示）。

2.1.1? 數(shù)據(jù)治理功能

主數(shù)據(jù)管理提供主數(shù)據(jù)查詢、分類管理、模型管理、編碼規(guī)則管理、主數(shù)據(jù)維護以及主數(shù)據(jù)申請、校驗、審批、分發(fā)、歸檔等線上管控功能，實現(xiàn)智能煉廠統(tǒng)一數(shù)據(jù)編碼和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量管理模塊提供質(zhì)量規(guī)則、質(zhì)量報告、規(guī)則模板配置功能，提供基于空值、重復(fù)值、值域、正則表達式、主數(shù)據(jù)編碼等檢查規(guī)則的質(zhì)量檢查模板和質(zhì)量報告，幫助企業(yè)開展數(shù)據(jù)治理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。標(biāo)準(zhǔn)文檔管理提供文檔目錄配置及廣東石化標(biāo)準(zhǔn)文檔的上傳、下載、維護功能。元數(shù)據(jù)管理對數(shù)據(jù)生命周期中的業(yè)務(wù)語義、技術(shù)定義、處理規(guī)則等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進行管理，為數(shù)據(jù)血緣追溯、關(guān)聯(lián)分析等應(yīng)用提供基礎(chǔ)。

2.1.2? 數(shù)據(jù)集成管理功能

包括數(shù)據(jù)采集、ETL管理、采集監(jiān)控等子模塊。數(shù)據(jù)采集支持API和數(shù)據(jù)庫兩種接入方式，通過數(shù)據(jù)源、讀取方式、讀取頻率、錯誤隊列、請求參數(shù)、傳輸加密、讀取條件、目的庫等方面的配置，實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成零代碼搭建。通過ETL管理、采集監(jiān)控等功能實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成可視化管理。

2.1.3? 數(shù)據(jù)服務(wù)功能

包括數(shù)據(jù)目錄管理、數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)共享管理、接口服務(wù)等子模塊。其中數(shù)據(jù)地圖形成計劃、生產(chǎn)、儲運、能源、設(shè)備、安環(huán)、經(jīng)營等數(shù)據(jù)域分布的共享數(shù)據(jù)導(dǎo)航圖，綜合展示各數(shù)據(jù)域表數(shù)量和記錄數(shù)量，并定位具體數(shù)據(jù)實體。數(shù)據(jù)目錄功能提供各業(yè)務(wù)域從進廠、倉儲、生產(chǎn)活動到出廠等環(huán)節(jié)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)目錄，并提供各項數(shù)據(jù)血緣分析關(guān)聯(lián)圖。數(shù)據(jù)共享管理包括各域數(shù)據(jù)應(yīng)用的申請、審批和授權(quán)管理，為各系統(tǒng)和數(shù)據(jù)用戶提供數(shù)據(jù)應(yīng)用安全定制化服務(wù)。接口服務(wù)管理包括共享數(shù)據(jù)接口配置、注冊發(fā)布、接口申請與授權(quán)、接口監(jiān)控等功能，為系統(tǒng)運維人員提供便捷的接口管理工具。

2.1.4? 數(shù)據(jù)共享中心

建立數(shù)據(jù)庫集群，對智能煉廠主數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行存儲管理。其中主數(shù)據(jù)部分納管裝置、物料、側(cè)線、儲罐、設(shè)備、人員、組織等智能煉廠基礎(chǔ)信息。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)部分包含各業(yè)務(wù)域計劃、執(zhí)行、統(tǒng)計、考核等方面的數(shù)據(jù)，以及生產(chǎn)過程重點實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，形成智能煉廠高價值數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

2.1.5? 系統(tǒng)管理功能

包括系統(tǒng)運營監(jiān)控、運營分析、日志管理、權(quán)限管理、用戶管理、數(shù)據(jù)安全等子模塊。系統(tǒng)運營監(jiān)控提供監(jiān)控模板、監(jiān)控配置、監(jiān)控類別、報警推送記錄、監(jiān)控記錄、接口監(jiān)控看板、數(shù)據(jù)庫接口分析等功能項，提供監(jiān)控模板、監(jiān)控范圍配置功能，對主機、接口、數(shù)據(jù)庫等對象的運行狀態(tài)、故障原因等進行跟蹤、記錄和展示。

2.2? 數(shù)據(jù)模型設(shè)計

在全面梳理該煉化企業(yè)數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)關(guān)系、共享應(yīng)用及管理需求的基礎(chǔ)上，參考ISA95和工業(yè)4.0工廠模型中及數(shù)據(jù)屬性定義，結(jié)合煉化企業(yè)生產(chǎn)過程和業(yè)務(wù)屬性，采用面向業(yè)務(wù)建模方法，設(shè)計企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫整體數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型涵蓋生產(chǎn)計劃、生產(chǎn)執(zhí)行、生產(chǎn)績效的管控鏈主線，以及進廠、倉儲、生產(chǎn)、出廠的業(yè)務(wù)鏈主線。根據(jù)專業(yè)化管理要求，在生產(chǎn)執(zhí)行管控環(huán)節(jié)增加儲運、設(shè)備、能源、安環(huán)等專業(yè)數(shù)據(jù)模型。設(shè)計裝置、設(shè)備、產(chǎn)品、物料、儲罐、料倉、組織等精確映射物理工廠對象的主數(shù)據(jù)模型，體數(shù)據(jù)模型如圖3所示。

數(shù)據(jù)建模的過程按照建模理論分為三步：1）在數(shù)據(jù)域劃分、整體模型確立之后，梳理各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源頭和去向，明確系統(tǒng)間數(shù)據(jù)交互具體內(nèi)容，定義共享數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，進行概念模型建模；2）在集成接口定義階段，進一步明確每一字段長度和格式，進行邏輯模型建模；3）在數(shù)據(jù)集成和共享接口開發(fā)階段，建立物理數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表，通過接口同步數(shù)據(jù)入庫。最終形成裝置、儲罐、料倉等映射物理工廠的主數(shù)據(jù)模型，及計劃、生產(chǎn)、儲運、安環(huán)、設(shè)備等業(yè)務(wù)域下體現(xiàn)業(yè)務(wù)流、物料流、財務(wù)流的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型，建成符合生產(chǎn)工藝的物料層級樹、設(shè)備層級樹、物料移動關(guān)系及組織機構(gòu)體系，支撐全廠數(shù)據(jù)資產(chǎn)規(guī)范化、可視化管理。

主數(shù)據(jù)是各應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和共享的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，要求完全映射物理工廠中的實體，相關(guān)屬性為物理實體的靜態(tài)信息，具有通用性強、共享性高、變更頻度低等特點。煉化主數(shù)據(jù)包含裝置、設(shè)備、物料、側(cè)線、罐組、儲罐、公用工程設(shè)施、能源介質(zhì)、裝車島、鶴位、碼頭、泊位、組織結(jié)構(gòu)、人員、貨幣、計量單位、國家地區(qū)等20多個類型。主數(shù)據(jù)發(fā)布在綜合數(shù)據(jù)庫中供各系統(tǒng)使用。主數(shù)據(jù)按版本進行管理，新版本主數(shù)據(jù)發(fā)布時，企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫以消息待辦形式通知相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進行主數(shù)據(jù)同步，業(yè)務(wù)系統(tǒng)訪問綜合數(shù)據(jù)庫提供的共享接口進行接收處理。

3? 系統(tǒng)研發(fā)與實現(xiàn)

3.1? 技術(shù)方案

作為智能煉廠統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座和共享中心，企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫要具有高可用、高并發(fā)、高性能及高魯棒性等特點，以滿足多應(yīng)用系統(tǒng)同時訪問、實時調(diào)用及大批量取數(shù)等場景下的需求。同時，需要滿足上層分析展示需求變化頻繁，數(shù)據(jù)接口開發(fā)配置快速響應(yīng)，系統(tǒng)運維簡單快捷的需求。因此企業(yè)綜合數(shù)據(jù)庫采用微服務(wù)架構(gòu)，選擇Springboot開發(fā)框架，結(jié)合Mybatis、Kafka、Redis、RabbitMQ、ES、Activity、druid、log4j、Quartz等核心組件進行接口服務(wù)、消息服務(wù)、檢索服務(wù)、日志服務(wù)、任務(wù)編排服務(wù)等功能的開發(fā)?；赑aaS平臺的容器管理功能、微服務(wù)管理功能進行容器和微服務(wù)可視化配置、自動化監(jiān)控，使用DevOps自動化流水線，實現(xiàn)一站式應(yīng)用設(shè)計、開發(fā)、測試、集成、發(fā)布、部署和運維。

3.2? 研發(fā)過程

系統(tǒng)研發(fā)采用整體設(shè)計、迭代開發(fā)、分步實施的策略，以3個月為一個迭代周期，先后分為三個階段進行開發(fā)：

第一階段為基礎(chǔ)平臺搭建階段，包括PaaS、數(shù)據(jù)庫、緩存數(shù)據(jù)庫等集群的搭建，消息、日志、工作流等基礎(chǔ)類庫開發(fā)，以及權(quán)限管理、系統(tǒng)管理、主數(shù)據(jù)管理等基礎(chǔ)功能開發(fā)。

第二階段為核心功能開發(fā)階段，主要包括數(shù)據(jù)集成管理、數(shù)據(jù)服務(wù)管理、數(shù)據(jù)地圖、數(shù)據(jù)目錄、元數(shù)據(jù)管理等模塊。

第三階段為提升功能開發(fā)階段，主要包括運營監(jiān)控、運營分析、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、標(biāo)準(zhǔn)文檔管理、日志管理及待辦事項等平臺輔助功能模塊。

在實施階段，根據(jù)各數(shù)據(jù)域的接口現(xiàn)狀和需求迫切程度，分批次迭代開發(fā)各域數(shù)據(jù)微服務(wù)接口，滾動執(zhí)行接口定義、數(shù)據(jù)集成配置、數(shù)據(jù)共享配置、接口調(diào)試等步驟，及時滿足各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。

研發(fā)完畢的系統(tǒng)界面如圖4、圖5所示。

4? 結(jié)? 論

煉化行業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展如火如荼，數(shù)據(jù)驅(qū)動已成為生產(chǎn)運營的新模式及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要目標(biāo)。隨著新一代信息技術(shù)的應(yīng)用，改變了傳統(tǒng)的IT架構(gòu)和開發(fā)、部署方式，利用新技術(shù)搭建新型平臺、新IT架構(gòu)已成為趨勢，這種趨勢在新建煉化企業(yè)已成為主流。在某大型煉化一體化工程智能工廠項目中，通過規(guī)劃設(shè)計和研發(fā)取得以下成果：1）梳理數(shù)據(jù)分布和數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)關(guān)系，編制了包括主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、集成接口等在內(nèi)的企業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，用以個規(guī)范各類數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和一致性。2）本著數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)治理并重的理念，站在煉化企業(yè)全局視角規(guī)劃了整體數(shù)據(jù)架構(gòu)，指導(dǎo)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用。3）利用云計算、微服務(wù)、數(shù)據(jù)治理等技術(shù)構(gòu)建融數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理于一體的綜合數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，創(chuàng)新數(shù)據(jù)共享方式，從源頭解決了數(shù)據(jù)孤島問題。

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作者簡介：王華（1965—），男，漢族，河南漯河人，教授級高級工程師，碩士研究生，主要研究方向：石化企業(yè)信息化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型及智能工廠；張春生（1982—），男，漢族，河北雄安人，高級工程師，博士研究生，研究方向：數(shù)據(jù)中臺、數(shù)據(jù)運營分析。