基于多数据库融合的现场智能仪表管理系统.pdf
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1、技过程控制Jul,20232023年7 月AUTOMATIONNPRO-INDUSTRY石自动Vol.59,No.4油第59 卷第4期化化基于多数据库融合的现场智能仪表管理系统宁鹏(中国石油化工股份有限公司茂名分公司,广东茂名52 50 11摘要:为了管理和利用好现场仪表数据,梳理了现场智能仪表管理系统功能及数据特点,并分析了数据库的应用需求,设计了基于PostgreSQL,InfluxDB,Redis多数据库融合的现场智能仪表管理系统。介绍了该系统的功能和设计策略,利用该系统可以实现不同的数据库分别管理业务数据、运行时序数据和仪表实时数据,解决数据量大而繁杂、数据读取频繁时的数据库性能瓶颈。
2、实际运行表明:该系统运行稳定,且具有较好的可扩展性。关键词:现场智能仪表;关系型数据库;时序数据库中图分类号:TP273文献标志码:B文章编号:10 0 7-7 32 4(2 0 2 3)0 4-0 0 0 6-0 4Field Intelligent Instrument Management System Based on Multi Database IntegrationNing Peng(Sinopec Maoming Company,Maoming,52501l,China)Abstracts:In order to manage and utilize on-site instr
3、ument data effectively,the functions anddata characteristics of the on-site intelligent instrument management systems are sorted out,the application requirements of database is analyzed,an on-site intelligent instrumentmanagement system based on the integration of multiple databases of PostgreSQL,In
4、fluxDB,and Redis is designed.The function and design strategy are introduced,the management ofbusiness data,operation runtime data and real-time instrument data can be realized withdifferent databases separately with this system.The database performance bottleneck of largeand complex data volume and
5、 frequent data reading is solved.The actual operation shows thatthe system runs stably and has good scalability.Key words:field intelligent instruments;relational database;time-series database随着“中国制造2 0 2 5”的全面推进,现场智能仪表在石油化工等工业领域的广泛应用,管理好现场智能仪表是保障流程安全平稳运行的关键。目前,国内应用较为广泛的设备管理系统主要有Emerson的AMS软件 1、浙江中控
6、的 SAMS软件 2 及IDM软件 3 等。现有的设备管理系统大多关注当前仪表状态,未将仪表的数据充分利用起来,未能较好地满足对仪表预测性维护的功能。为提升某石化公司当前现场仪表管理的效率,核心在于管理和利用好现场仪表的数据。本文对现场仪表管理系统的功能及数据特点进行梳理,采用多数据库融合的方式设计现场智能仪表管理系统软件。现场智能仪表管理系统的功能及数据库需求1.1系统功能及数据特点一个可广泛应用的现场智能仪表管理系统,应具备智能性、可靠性、准确性、经济性及预测性的特点 4。一方面,管理系统需准确提供设备基本信息,包括厂商、型号、所在装置等,帮助用户管理企业设备资产;另一方面,系统需实现与仪
7、表的实时通信,提供设备运行状态,帮助用户掌握设备动态以减少现场巡检成本。此外,通过对设备数据的综合分析,系统需及时发现设备故障或对设备状态进行预判,帮助用户提前做好维护计划,保障现场生产的安全性与高效性。基于上述要求,现场智能仪表管理系统主要功能包括设备组态管理、设备运维管理和设备事件管理,现场智能仪表管理系统功能架构如图1所示。稿件收到日期:2 0 2 3-0 3-0 5,修改稿收到日期:2 0 2 3-0 4-30。作者简介:宁鹏(197 3一),男,1995年毕业于华中理工大学(现华中科技大学)自动控制工程系检测技术及仪器仪表专业,获学士学位,现就职于中国石油化工股份有限公司茂名分公司,
8、主要从事石油化工自动化仪表和计量管理工作,任高级工程师。宁鹏.基于多数据库融的现场智能仪表管理系统第4期现场仪表管理系统设备组态管理设备运维管理设备事件管理基本组态报警配置实时报警KPI报表报警事件备份事件DD文件参数配置实时参数状态预测标定事件组态事件多变量上下线事件参数下写事件图1现场智能仪表管理系统功能架构示意1)设备组态管理。设备组态管理是对设备基本组态、报警配置、DD文件、参数配置等数据的管理。基本组态是设备的基本属性,包括:身份码、厂商、类型、版本、物理地址、所属装置、位号等。该类数据的准确性是保障现场设备资产准确性的基础,也是表征设备的重要标识,因此是不可缺失的。在现场智能仪表不
9、发生替换的情况下,该类数据应是固定的。报警配置包括:各类型仪表的报警名称、报警等级、报警建议、报警过滤设置等。一般在智能仪表正式上线前会先配置各类仪表的报警,投入使用后可根据现场实际情况进行调整,该类数据变化较小,相对稳定。DD文件、参数配置是现场智能仪表管理的重要内容,通过对DD文件解析才可获取智能仪表的基本参数信息,包括智能仪表的参数列表、获取参数的命令等重要信息。因此,该类数据是设备组态管理的核心之一,且越完整系统功能越完善。同样,该类数据相对较为固定,发生变化的机会较少。2)设备运维管理。设备运维管理涉及的数据包括:从仪表采集到的实时报警、实时参数、多变量等运行状态数据和经过二次分析的
10、KPI报表和状态诊断、预测结果等数据。运行数据表征着设备的工作状态,可通过该数据了解设备及整个现场回路的情形,因此是设备管理中的关键数据。当对某台智能仪表监测时,需不断更新仪表的实时参数,因此数据采集频率较高,约3s采集1个参数,部分运行数据,如温度、压力等变化较为频繁,也有部分数据如单位等相对固定。KPI报表、故障诊断与预测分析结果等不仅需要基于设备的当前运行状态,往往也需要大量设备的历史运行数据,因此除实时数据外还需存储其历史数据。为支持可视化展示,还需统计实时数据,分别记录每10 min,每1h,每天等不同时段的平均值、偏差等统计数据。以一个110 3点的装置为例估计设备运行数据量,每3
11、s采集1组数据,采集30 d则数据量达到8.6 410 5条,且每条数据带有时间戳,数据量较为庞大。3)设备事件管理。设备事件管理是对仪表操作情况的记录,如报警的确认、消除,对参数的备份,对智能仪表的标定管理,智能仪表上下线等事件的记录。记录的内容包含:时间、智能仪表基本信息、事件描述等。其中,报警事件、上下线发生略频繁,按日或月为单位记;其他事件发生频率相对较低,如标定与备份发生频率是季度或年度。以一个110 3点的装置为例估算设备事件数据量,平均每个点位每个月记录3个事件,则30 d的数据量为310 3条。1.2系统对数据库的应用需求根据系统功能及所需数据特点,设备组态、设备事件多为非浮点
12、型数据,数据内容较为稳定,数据量较小,数据插人和读取操作频率也相对较低,因此对数据库存储容量与操作性能需求整体较低,适宜采用传统的关系型数据库进行管理。设备运行状态数据多为浮点型,具有时序特征,对于点数较多的装置数据量会非常庞大。此外,还需基于数据分析智能仪表健康度,或将数据提供给上层仪控平台或第三方系统。因此,现场智能仪表管理系统对运行数据的存储和运行性能都提出了较高要求。1)运行数据存储容量需求。例如:1个110点装置1个月产生的运行数据至少约为110条,将这些数据分别写入传统关系型数据库PostgreSQL与时序数据库InfluxDB进行测试,观察数据所在文件目录占用硬盘大小。对于时序数
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