一种大数据处理及远程监控系统的制作方法

本发明涉及工业自动化领域，尤其是一种大数据处理及远程监控系统。

背景技术：

随着世界能源格局的变化，我国能源化工企业正朝着大型化、市场化、一体化、国际化、清洁化和智能化的方向发展，但在发展同时将要面对的是：如何提高自己内部的管理水平，加强计划、经营、生产、财务等各个专业的管理，使之真正做到“精细管理”，提高对市场运作所要求的响应速度和准确度，节能降耗，降低生产成本和管理成本，为化工企业赢得最大的利润，从而达到提高竞争力、提高自己生存能力的目的。由于化工是一种资金密集、技术密集、数据量大、产品种类多的行业，如何管理好这种特殊性质的企业，许多权威专家都有如下共识：化工企业要顺利地完成每年度制订的各项经营生产任务，要追求最大的利润目标，需要按照各项计划中预算管理是龙头、安全生产和设备管理是基础、财务资金管理是核心的思路来开展各项工作。目前化工企业的管理层要求进一步从生产过程自动化和管理现代化中获取投资效益，要求基建投资少、生产运行效率高、故障损失少、运行检修等管理费用低等，这一切离不开工业装置中及时准确的基础信息。

近年来，我国化工行业新建或扩建不少大型一体化、现代化装置，企业仪表自动化、信息化发展速度很快，涌现出一批先进技术和创新成果如APC、MES、DCS-FCS、NIR与节能环保应用等，在确保企业安全生产、降耗提质、提高整体经济效益中发挥了很大作用，但引入这些先进技术的同时也不断发现其中的不足，例如引入的DCS中，通常为自动采集，因此具有数据真实、采集量大、采样频率高等特点，但此类数据在国内目前还只是用来指导现场的生产，还没有进一步通过细致的分析用来为管理者辅助决策作参考，更无法将生产中的信息实时处理，统计生成有价值的数据信息指导生产、优化工艺。

技术实现要素：

鉴于以上现有工业存在的实时数据分析计算难、有效控制距离近、设备隐患/故障预测难、非计划停车频率高等问题，本发明提供一种大数据处理及远程监控系统，具体技术方案如下：

一种大数据处理及远程监控系统，所述系统包括数据采集模块、数据传输模块、云计算平台；

所述数据采集模块从现场设备获取实时数据，或直接从PLC、DCS、SCADA数据系统读取实时数据；

所述数据传输模块将所述实时数据发送至所述云计算平台，所述云计算平台接受所述实时数据后进行数据筛选、转换、计算和对比，最后，将最优化结果反馈给运行设备进行优化操作；

所述云计算平台包含运算模块、对比数据库和复数个子数据库；所述运算模块将各子数据库的数据与所述对比数据库设定的阈值进行对比，若小于等于阈值则判定为正常数据，若大于阈值则判定为异常数据。

所述复数个子数据库实时存储各种数据并建立各种表单数据，所有数据经过大数据挖掘优化，甄别处理主要的数据、异常数据、变化频繁数据、重要指标数据等发送给云计算平台分析处理并反馈给操作员。

所述复数个子数据库中每个子数据库均存储一个子站点所传输的数据，各子数据库以子站点传输数据的IP地址为数据库分区方式。

所述云计算平台还包括故障数据库，用于存储所述异常数据。异常数据由故障数据库存储筛选。除异常数据外，其他采集到的数据均存储在子数据库中，子数据库中的数据用于进行大数据挖掘。

所述云计算平台包含操作数据库和解决方案模块，所述操作数据库用于记录故障数据对应的操作数据，所述解决方案模块用于根据操作数据库的记录生成解决方案建议。

所述云计算平台包含跨平台客户端，所述跨平台客户端应用在计算机或移动终端上。

所述数据采集模块包括流量传感器、温度传感器、压力传感器、液位传感器。所述数据实时采集模块可以利用流量传感器、温度传感器、压力传感器、液位传感器等直接从现场获取实时数据，或直接从PLC、DCS、SCADA数据系统读取实时数据，测量结果经过数据传输模块传送至云计算平台。

所述云计算平台包括显示模块，所述显示模块显示故障发生地址、故障发生时间及数据异常值。

现有技术中通常采用APC、MES、DCS-FCS、NIR等，尽管这些技术在确保企业安全生产、降耗提质、提高整体经济效益中发挥了很大作用，但对数据实时分析计算，企业间数据横向对比优化，设备隐患/故障预测等仍无法满足企业需求，本发明通过数据实时采集、传输到云计算平台，云计算平台对大数据进行筛选、计算、对比、优化，将结果反馈回现场设备，及时有效的对工艺条件进行优化，通过对异常数据、故障数据、设备状态的统计，计算出故障频率，实现对故障的预知预判，大大减少非计划停车频率，最终达到数据实时优化、设备故障预知预判，实现长周期、安全、稳定生产。

附图说明

图1是本发明系统应用环境的硬件架构示意图；

图2是本发明系统的功能结构示意图。

符号说明

1现场设备；2数据采集模块；3数据传输模块；4云计算平台。

具体实施方式

下面，对本发明的实施例进行详细说明，但所述内容不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应归属于本发明的保护涵盖范围之内。另外，需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例1

本实施例涉及一种大数据处理及远程监控系统，该系统应用环境的硬件结构如图1所示，功能结构如图2所示。

一家化工企业为实时优化工艺、安全生产、降耗提质、提高整体经济效益，采用基于云计算的本实施例的大数据处理及远程监控系统。该大数据处理及远程监控系统包括数据采集模块、数据传输模块(有线或无线传输模式)、云计算平台。所述数据采集模块可以通过实时数据库系统获得，也可以直接从PLC、DCS、SCADA数据系统读取，数据传输模块将实时数据发送至云计算平台，云计算平台接受实时数据后进行数据筛选、转换和计算，得到最优化结果，最后将最优化结果反馈给运行设备进行优化操作。云计算平台包含运算模块、复数个子数据库、对比数据库、故障数据库，运算模块将各子数据库的数据与对比数据库中设定的阈值进行比对，计算子数据库中的数据是否在正常值范围之内并将异常数据传输给故障数据库。

上述技术方案中，通过数据采集模块将生产过程中的各种数据传输到云计算平台完成数据统计、分析及计算功能，实现工艺过程的连锁及整个生产过程的监控，以实现测、控、管一体化；数据存储模块实时存储各种数据并建立各种表单数据，所有数据经过大数据挖掘优化，甄别处理主要的数据、异常数据、变化频繁数据、重要指标数据等发送给云计算平台分析处理并反馈给操作员，实现工业远程监控。上述每个子数据库存储一个子站点所传输的数据，各个子数据库以子站点传输数据的IP地址为数据库分区方式；对比数据库中存储各子站点所传输的数据的阈值(阈值是预先设定的)；云计算平台包含操作数据库和解决方案模块，操作数据库用于记录故障数据对应的操作数据，解决方案模块用于根据操作数据库的记录生成解决方案建议；云计算平台包含跨平台客户端，该跨平台客户端应用在计算机或移动终端上；数据实时采集系统包括流量传感器、温度传感器、压力传感器、液位传感器；云计算平台包括显示模块，显示故障发生地址、发生节点及发生时间、数据异常值。

通过实施大数据处理及远程监控系统，强化工艺实时优化管理的核心思想，消除了各个环节的衔接死区，解决了实时分析计算难、设备隐患/故障预测难、非计划停车频率高等问题，同时工艺参数处于合理区概率由原来的91.8％提高到95％，从而提高了产品产量，降低了能耗。