茂名石化100萬(wàn)噸/年連續(xù)重整裝置長(zhǎng)期處于高負(fù)荷運(yùn)行工況,通過(guò)采取優(yōu)化原料、操作條件等措施一定程度上提高了汽油產(chǎn)量,但與期望值仍有差距。結(jié)合中國(guó)石油化工股份有限公司開展的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,本論文進(jìn)行了基于大數(shù)據(jù)技術(shù)提高催化重整汽油收率的相關(guān)研究和生產(chǎn)實(shí)踐等工作。論文依托工業(yè)分析（大數(shù)據(jù)）技術(shù)平臺(tái)開展相關(guān)研究工作。以重整裝置實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、LIMS、MES、HSE等系統(tǒng)九類數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中的相關(guān)性算法對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,考察相關(guān)性而忽略因果性,單純通過(guò)基于數(shù)據(jù)層面的分析,嘗試尋找提高汽油收率的潛在因素。通過(guò)對(duì)裝置運(yùn)行數(shù)據(jù)的挖掘,發(fā)現(xiàn)汽提塔重沸爐F602支路流量等操作變量與汽油收率具有強(qiáng)的正相關(guān)性。在通過(guò)工業(yè)驗(yàn)證基礎(chǔ)上,工業(yè)優(yōu)化實(shí)施。取得良好效果:提高汽提塔重沸爐F602支路流量6t/h后,汽油收率提高0.14%⁰.42%。該措施提高了分餾效果,減少了不發(fā)生重整反應(yīng)的C5以下組分進(jìn)入反應(yīng)器,從而提高實(shí)際重整進(jìn)料,提高生產(chǎn)能力,達(dá)到提高汽油產(chǎn)量的目的。實(shí)現(xiàn)了挖潛增效,年增加效益698.43萬(wàn)元以上,取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)石油大學(xué)(華東)山東省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

第二章工業(yè)分析（大數(shù)據(jù)）技術(shù)平臺(tái)建設(shè)16析、展示。工業(yè)分析系統(tǒng)需要存儲(chǔ)大量相關(guān)的專業(yè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)。目前這些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于“中國(guó)石化-阿里云”平臺(tái)，這是搭建在阿里云平臺(tái)上的中國(guó)石化私有云平臺(tái)，存取的數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、LIMS數(shù)據(jù)、SMES數(shù)據(jù)、能源數(shù)據(jù)、格魯森腐蝕系統(tǒng)數(shù)據(jù)、績(jī)效管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、HSE數(shù)據(jù)以及交接班日志、漏點(diǎn)臺(tái)賬等部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為大數(shù)據(jù)分析、展示提供數(shù)據(jù)源�？傮w數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)如圖2-2所示：圖2-2數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)Fig2-2Datastoragearchitecture2.6技術(shù)體系架構(gòu)本文使用的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析方法依托的工業(yè)分析系統(tǒng)基于阿里云平臺(tái)進(jìn)行建設(shè)，利用阿里云平臺(tái)提供的數(shù)據(jù)和應(yīng)用服務(wù)，結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)、模型及算法，實(shí)現(xiàn)相關(guān)性分析等功能。系統(tǒng)的技術(shù)體系架構(gòu)如圖2-3所示：

中國(guó)石油大學(xué)（華東）工程碩士學(xué)位論文17圖2-3技術(shù)體系架構(gòu)Fig2-3TechnicalArchitecture系統(tǒng)的整體架構(gòu)分為數(shù)據(jù)層、算法及模型層、服務(wù)層、展示層。在數(shù)據(jù)層實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、計(jì)量數(shù)據(jù)等各類數(shù)據(jù)的獲取及清洗整理，然后存儲(chǔ)到企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。算法及模型層提供各種算法及分析模型。服務(wù)層實(shí)現(xiàn)各綜合應(yīng)用的核心業(yè)務(wù)邏輯，并通過(guò)數(shù)據(jù)接口服務(wù)為相關(guān)性分析、異常偵測(cè)等應(yīng)用提供數(shù)據(jù)。展示層則通過(guò)圖表等展現(xiàn)方式把數(shù)據(jù)分析處理的結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)展示。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要滿足快速增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理需要，其技術(shù)體系架構(gòu)主要具備以下特點(diǎn)：（1）線性擴(kuò)展能力：工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需要匯總企業(yè)各個(gè)裝置的各類生產(chǎn)、安全等數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)規(guī)模非常龐大，我們規(guī)劃中的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的計(jì)算性能需要隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)而不斷擴(kuò)展，其計(jì)算、存儲(chǔ)能力需要隨著計(jì)算節(jié)點(diǎn)的增長(zhǎng)而實(shí)現(xiàn)線性增長(zhǎng)。（2）結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合處理能力：工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)居于行業(yè)特點(diǎn)，需要收集大量的情報(bào)信息，輔以內(nèi)部的大量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)中高層的決策支持。我們規(guī)劃中的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)既要采集各個(gè)裝置上傳的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，又要采集非結(jié)構(gòu)化的情報(bào)信息等，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理。應(yīng)用方面還要通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)SQL實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的結(jié)合。（3）統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型和接口：工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)將使用企業(yè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)模型實(shí)現(xiàn)所有裝置數(shù)據(jù)格式的統(tǒng)一，裝置之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接

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本文編號(hào)：3132042