大数据在化工厂的应用解决方案(化工大数据)必威体育精装版PPT.pptxVIP

大数据在化工厂的应用解决方案(化工大数据)

企业关注点2?现状：炼化企业在现有良好精细化管理水平上为深度解决经济效益和生产安全，决策层需要以最接近真实的数据预测未来以做出正确的生产经营决策，生产层需要对生产运行安全性预测预警落实到装置粒度到实时，以信息化手段提升企业核心竞争力。基础：中石化炼化企业的信息化建设进入集成与深化应用阶段，DCS（集散控制系统）+MES （生产制造执行管理系统）+ERP（企业资源计划管理系统）的高度集成。问题：炼化企业的规模大、流程多、集中度高、管理体系复杂等特点造成结构、半结构及非结构生产经营数据庞大，如何发现内在规律，优化业务流程。炼化企业在整合各类独立的应用信息系统，建设智能工厂打破信息孤岛基础上，如何筛联价值数据，挖掘潜在需求，全局化展现业务趋势。解决方法：利用大数据技术进行数据抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助生产决策的关键性数据，实现关系的挖掘和预测。生产运行经营分析异常处理??数据? 知识? 决策！有指导义导义意发现隐藏问题，定性问题定量?化，预测未来发展大数据分析技术与业务关相可行度高可持续化优

大数据应用方案3预测需求?解决方案：数据管理原始数据原始数据原始数据分析预测决策调控流程优化有效数据异常预警趋势预测结构调整决策/执行者异常处理?算法分类：在大量数据中系统化的发现有用的关系，即实现经验规律的可重复性。通过建立拟合不同模型研究不同关系，直到发现有用信息，即用于分析原因解决问题发现潜在价值，预见可能发生的某种“坏的未来”并给出建议，即预测并提供解决方案算法分类聚类?将数据库划分为不同组群，群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。与分类不同，聚集前不清楚要把数据分成几组，也不清楚如何分。分类?通过分析示例数据库中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，然后用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类。关联预测算法说明??根据时间序列型数据，由历史的和当前的数据去推测未来的数据。基于初步的神经网络预测模型加入再训练方法持续改进模型精准度。寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。本质是要在数据库中发现强关联规则。

大数据应用方案-茂名石化重整装置案例5（1）相关性分析? 相关性分析是大数据分析中比较重要的一个分支，它可以在杂乱无章的数据中发现变量之间的关联。因此利用相关性分析算法可以挖掘传统经验之外的潜在因素，最终实现挖潜增效。研究方法数据采集数据整定和标准化相关性分析计算原始数据皮尔逊相关系数法正相关系数整定算法相关数据负相关系数实现过程??导入操作数据、质量数据、腐蚀数据、成本数据、物料平衡数据和能源数据等所有历史数据到阿里云平台；完成相关系统与阿里云的接口，实现数据的实时导入。??整定操作数据、质量数据、腐蚀数据、设备运行数据、成本数据、物料平衡数据和能耗数据等多维度数据；按照时间维度对齐，然后进行数据滤波、异常值剔除和标准化。??利数用皮尔逊相关系算法，计算各个指标的相关系数矩阵；提取与关键指标强相关的变量，包括正相关的变量和负相关的变量。

相关性分析的应用效果6精细化管理越来越需要协同管理，而协同管理必定带来大量关联性分析需求。这种需求可以是企业内部不同专业之间，也可能是不同企业跨专业之间。操作条件和原料性质对产品收率的影响操作条件和原料性质对环保排放的影响操作条件和原料性质对设备运行的影响；跨业务域关联分析操作条件和原料性质对馏出口质量的影响操作条件和原料性质对单位成本的影响操作条件及原料性质对设备腐蚀的影响

相关性分析的应用效果71操作条件和原料性质对产品收率的影响2操作条件和原料性质对设备运行的影响

相关性分析的应用效果83操作条件、原料性质和馏出口质量对设备腐蚀的影响4操作条件和馏出口质量对单位成本的影响

相关性分析的应用效果95操作条件、馏出口质量对环保排放的影响6操作条件和原料性质对馏出口质量的影响

大数据应用方案-茂名石化重整装置案例10（2）单一指标异常侦测?紧扣总部“能效倍增计划”和“碧水蓝天计划”两大主题，并结合企业重点关注的指标，选取了七个关键指标作为异常侦测的对象，其中辛烷值桶、能耗及芳差综合指标、纯氢收率和热效率是炼油达标考核指标，烟气SO2排放量和污水COD是环保指标，单位成本是效益指标。数据整定和标准化相关性分析和特性选择预测模型搭建单一指标异常判断异常指标报警研究方法原始数据皮尔逊相关系数法SVM预测模型整定算法正相关系数计算预警红线实现过程相关数据?负相关系数?模型校验????参数查询原因分析问题处理??整理操作数据、质量数据、腐蚀数据、设备运行数据、成本数据、物料平衡数据和能耗数据等多维