文章摘要

從板式氣動（ board-mounted, pneumatic）精煉廠控制轉換到電子分佈控制系統（DCS）為中心的控制和數據歷史記錄系統在20世紀70年代開始流行，已經幫助煉油廠運行提高了生產量、可靠性和產品優化。然而，很多源自供應商服務公司的數據仍然被鎖定在特定系統中，這些特定系統通常僅作為周期性的功能共享（統稱為“暗數據”）。煉油廠的暗數據通常包含特殊化學品方案、設備振動監測、腐蝕測量、檢查讀數和許多其他“非核心”煉油廠操作領域的性能信息。

在過去幾年中，新的傳感器、控制器和數據處理基礎設施一直在開發，將這些曾經隱藏的數據與傳統的煉油廠操作數據連接起來，並由幾十家公司創建成“工業物聯網”運動的一部分。連接這些數據源使評估系統性能更快速、更透明和更遠程應用，自動應用專有分析算法以及以前不可能做到的其他系統分析。分析和性能測量的增加為這些隔離系統更好地優化可靠性和盈利能力提供了重要的機會。

以下有幾個因素導致技術能力的飛躍提升。首先，生產傳感器的成本持續下降，並且傳感器測量的操作和物理參數的多樣化繼續增加。這允許更多的傳感器被部署在煉油廠的更多地方，使得以前不可測量的可見性減少。除了傳感器技術，無線傳輸已經變得更加便宜和可靠，安裝傳感器和維持連接的成本降低，不再需要運行幾英里的電線和電纜。傳感器的增加-煉油廠在過去五年中部署的傳感器數量增加了五倍。因為工廠的數字化提供了生產率和效率的又一次顯著提升，預計將通過使用傳感器和其他在線設備提高測量的趨勢將持續一段時間。

隨著傳感器和測量增加，需要大的數據系統和數據存儲容量來處理隨之生成的附加數據流。幸運的是，數據存儲的成本也顯著下降，使企業得以有效的利用數據負載。此外，由於越來越多人研究、提出雲存儲的解決方案，這也讓存儲和處理能力大大地提升。雖然網路安全與煉油仍是兩個不同的行業，但因數據傳輸和遠端儲存已不在只局限於工廠內使用，關注資訊安全已成為新趨勢。這一應用有助於工廠和數位領域的緊密集成，這些領域被許多人稱為工業物聯網，並使我們處於新的生產力革命，目的是鏈接過去傳統工業與數字革命。根據2014年埃森哲和GE的研究，“大數據分析”將不在只是前三大企業的專利，已有87%的石油和天然氣公司使用也同樣使用”大數據”來提升企業的產值與價值。

越來越多的數據提供了巨大的機會，但也帶來了額外的挑戰，有效篩選大量數據和提取有價值的信息提高煉油廠性能。更高級的分析的出現是工業世界中的增長趨勢，包括煉油廠，這點可從招聘統計中看出實際的轉變。前瞻性公司已經開始投資數據科學家、程序員和數據分析師，透過大數據分析提供企業更多價值。由於更好的數據可見性和分析的進步，更複雜的分析模型有助於更容易地預測操作或原料變化對系統性能和可靠性的影響。這個領域在許多工業領域迅速增長，所以“數據科學家”被Glassdoor列為2016年美國的最有價值工作。在不久的將來，數據科學家將與專業煉油廠的工程師一同服務、在團隊控制與產品可靠性上貢獻所常。在最近的一次SAP採訪中，ARC諮詢集團的Peter Reynolds認為，採用工業物聯網提供的技術可能是許多石油和天然氣公司的生存關鍵，利用優化基礎設施優勢降低運營成本。連接深數據能夠更深入地了解系統狀態、性能和缺陷，以便更好的使用數據和信息。

公共連接的數據類型

•實時（流）數據連接：製作一個恆定的、持續在線、本地傳感器/控制器和基於雲控制系統之間的連接。用以提供於分析和執行最新動態數據流，並且理論上能夠對煉油廠圍欄外部的系統進行遠程閉環控制。然而，這種方法從網絡安全的角度來看是最難保持的，並且需要絕對穩定的信號連接，以避免丟棄的信號損害系統控制。此外，使用下面描述的一些方法最小化了數據連接的成本。

•近實時數據通訊將本地閉環控制和監控與基於雲的分析和性能監控相融合。該方法使用本地的智能設備來記錄傳感器數據並對系統執行閉環控制。系統可以周期性地建立，到基於雲平台的連接，並且在本地設備和平台之間雙向傳輸數據。這增加了數據安全性與穩定性，因為信息僅在“脈衝串”中傳輸，並且在本地保持閉環控制。該方法仍然使得平台能夠快速監控系統性能，並且通常足以向失控情況提供反饋以實現及時的校正動作。

•邊緣計算：上述近實時通訊的一種變體和日益增長的趨勢，它增加了本地智能設備的智能，在本地和自主地執行更複雜的分析。這種方法利用了當今計算機處理器的更大的處理能力和更低的功率要求，同時實現超出傳統PID型控制方案的控制。通過將關鍵數據和分析輸出傳遞到平台來保持數據透明性和維持系統性能，同時將更多的“數據處理”推向本地級別。

•手動上傳數據：主要用於現場獲取的本地數據，例如在線傳感器或儀器未捕獲的現場讀數的實驗室結果。這種類型的數據在一些設定的頻率上或者由人生成時更新。有幾種機制來合併此數據，例如手動模板上傳，實時表單或文件傳輸/電子郵件。歷史上，這已經是煉油廠操作的數據流中包含的一些最困難的數據，因此是一個巨大的，未開發的信息資源。

連接的數據的優點

在2012 AFPM技術論壇演講，Sam Lordo概述了需要確定關鍵績效指標（KPI），關鍵控制參數（KCP）和主要的壓力指標（KSI）為一個定義良好的績效管理體系的基本要素。一個對於煉油廠有價值的系統，性能管理和通信系統需要能夠不僅識別系統何時不合規，而且還需提供一個簡單的機制，以確保碰到錯誤時能採取措施將系統恢復到可控制狀態。利用連接的數據的公共平台可以提供透明的單一數據視圖，可以自動化專用分析並藉以使用更精密的性能評估，也能允許針對KPI、KCP和KSI的定義的控制限制。這種類型的綜合系統提供了一種清晰的機制，將數據轉換為信息，並將信息轉換為糾正措施。

＊本文由雲創隆科技 - 張子修提供，不代表TAICS立場。