CN111210131B - 面向流程工业的物料统计平衡方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向流程工业的物料统计平衡方法，包括：根据物料走向和生产工艺路径建立装置级平衡模型，装置级平衡模型中生产装置的输入侧连接有若干个原料进侧线，生产装置的输出侧连接有若干个产品出侧线以及加工损耗侧线，每个侧线均连接有生产节点，所述装置级平衡模型根据各侧线的物料和连接关系变化动态调整；获取统计周期内生产节点的计量数据，并通过计量点回零法消除误差；将获取到的生产节点数据与采样周期内库存量进行比对，根据物料统计平衡原则将盈亏量分摊至各个侧线。本发明根据实际的生产物流路径动态计量统计模型，能够清晰的反应生产装置侧线和仓储端的物料变化，为企业生产过程的分析提供可实现的信息化系统支撑。
Description
技术领域
本发明涉及化工过程控制技术领域，尤其涉及一种面向流程工业的物料统计平衡方法。
背景技术
流程型企业一般都是典型的V型企业，由单一原材料经过加工、转变形成多种不同的最终产品。流程企业的生产流程非常固定、生产工艺流程清晰、生产装置规模大，与生产配套设施众多，例如储运罐区、进出厂码头等。生产设施一旦建成，在整个生产周期内不会改变，生产中的调整主要依靠改变装置物料配比、更改管输、调整工艺参数；生产过程多为高温高压、易燃易爆、有毒有害环境，所有的物料都存在封闭的生产容器中，比如生产装置、储罐等。因此，流程型企业对企业信息化的要求非常高，建立了众多的自控系统和相对完善的计量体系。但是，由于生产规模大、流程长，并且整个生产流程封闭，大批量的导致中间计量误差较大，因此，尽管相对完善的计量体系也不足以为企业提供准确的物料生产、消耗数据。在企业的每个统计结算期内，统计员是一个非常繁忙的岗位，需要人工归集汇总企业物料进厂、装置加工、产品出厂数据，人工进行统计核算，数据处理不透明，存在操作黑盒，工作量巨大且复杂，数据异常返工的情况。因此，流程型企业迫切需要一种贴合企业特征的物料统计平衡方法，帮助企业自动侦测数据异常，归并汇总结算数据，为企业经营核算提供可靠、精准的数据支撑。
发明内容
本发明提出一种面向流程工业的物料统计平衡方法以解决上述技术问题。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案为：
一种面向流程工业的物料统计平衡方法，包括如下步骤：
步骤101，根据物料走向和生产工艺路径建立装置级平衡模型，所述装置级平衡模型包括生产装置，所述生产装置的输入侧连接有若干个原料进侧线，生产装置的输出侧连接有若干个产品出侧线以及加工损耗侧线，每个原料进侧线、每个产品出侧线、加工损耗侧线均连接有生产节点，所述装置级平衡模型根据各侧线的物料和连接关系变化动态调整；
步骤102，获取统计周期内各个生产节点相关的完整计量数据，通过计量点回零法消除明显误差；
步骤103，将获取到的生产节点数据与采样周期内库存量进行比对，根据物料统计平衡原则将盈亏量分摊至各个侧线。
作为优选，所述装置级平衡模型满足∑I＝∑O+∑L，其中∑I为原料进侧线的原料投入量，∑O为产品出侧线的产品产出量，∑L为加工损耗侧线的原料损耗量。
作为优选，所述步骤102中，获取各个生产节点数据时，通过计量点回零法，对计量值进行过滤和误差处理，包括如下步骤：
步骤1021，获取生产节点在统计周期内的数据，对周期用量进行测算，计量值基本计算公式：ΔI＝I期末-I期初，其中I期初为统周期内初始采样值，I期末为统计周期内最后采样值；
步骤1022，对计量值进行优化，通过滤波消除随机误差，优化后计量值计算公式：其中i为整数且1≤i≤N，N为采样周期的数量，Ii为第i个采样周期的计量值，Ii-1为第i-1个采样周期的计量值；
步骤1023，进行回零事件侦测，若存在仪表疑似回零则进行回零区间用量补偿。
作为优选，所述步骤1022中的“滤波”是指过滤简单误差和随机数据波动，所述数据波动是指ΔIi>IP或ΔIi<0，其中ΔIi为第i个计量点的采样值，IP为预设阈值。
作为优选，所述步骤1022中，提高计量数据采样频率，可以极大的消除由于仪表电磁干扰等原因造成的随机误差对计量准确度的影响。
作为优选，所述步骤1023中，所述进行回零事件侦测，若存在仪表疑似回零则进行回零区间用量补偿是指：
若侦测到ΔIj<0，即第j个采样周期存在仪表疑似回零，获取回零前的计量值Rj-1和回零后的计量值Rj，计算得到回零区间用量：
ΔR＝(Rj-1-Ij-1)+(Ij-Rj)，
经过一次回零补偿的计量值：
其中j为整数且1≤j≤N，Ij为第j个采样周期的计量值，Ij-1为第j-1个采样周期的计量值。
作为优选，所述步骤102中，还包括计算生产考核指标的步骤：
产品收率其中Om为其中一种产品的数量，∑Iny为参与产品收率运算的原料的投入量总和。
作为优选，所述步骤103中，将获取到的生产节点数据与统计周期内库存量进行比对，根据物料统计平衡原则将盈亏量分摊至各个侧线是指：
对任意物料，统计周期内初始库存量标记为Sb，统计周期内最终库存量标记为Se，生产数据为Pi，消耗数据为Ci，盈亏量为B，根据物料统计平衡原则，存在以下数据关系：Sb+∑Pi-∑Ci-Se＝B，若B≠0则存在不平衡，根据物料统计平衡原则将B分摊到相应的生产节点。
作为优选，以投入方标准，设定生产数据准确度为APi，则对应修正值以产出方标准，设定生产数据准确度为ACi，对应修正值/>
作为优选，以投入方标准，设定生产数据准确度为APi，对应修正值以产出方标准，设定生产数据准确度为ACi，对应修正值/> 其中，∑TIi为物料的累计调入量，∑TOi为物料的累计调出量。
与现有技术相比较，本发明根据实际的生产物流路径，动态调整计量统计模型，能够清晰的反应生产装置侧线和仓储端的物料变化，为企业生产过程的分析提供可实现的信息化系统支撑，使信息系统能够自动识别工厂生产过程的跑冒滴漏、计量工具异常引起的显著数据误差，从而不仅提高企业数据统计精准度，而且可以提高企业的生产运作水平。
附图说明
图1为本发明面向流程工业的物料统计平衡方法的一种流程图。
具体实施方式
以下将结合附图所示的具体实施方式对本发明进行详细描述。但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。
在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
如图1所示，一种面向流程工业的物料统计平衡方法，包括如下步骤：
步骤101，根据物料走向和生产工艺路径建立装置级平衡模型，所述装置级平衡模型包括生产装置，所述生产装置的输入侧连接有若干个原料进侧线，生产装置的输出侧连接有若干个产品出侧线以及加工损耗侧线，每个原料进侧线、每个产品出侧线、加工损耗侧线均连接有生产节点，所述装置级平衡模型根据各侧线的物料和连接关系变化动态调整；
步骤102，获取统计周期内各个生产节点相关的完整计量数据，通过计量点回零法消除明显误差；
步骤103，将获取到的生产节点数据与采样周期内库存量进行比对，根据物料统计平衡原则将盈亏量分摊至各个侧线。
本发明通过建立生产的工艺路径，根据物料走向和数据平衡原则，获取生产节点数据，形成装置整体的物料投入产出数据，并且装置级平衡模型可以根据各侧线的物料和连接关系变化动态调整，使对应生产节点的收拨存数据实现平衡，特别是对于不同物料供给端之间的物料调入调出进行平衡。
这里，生产过程中物料变化，物料的投入和产出总体遵守物质守恒，即装置级平衡模型满足∑I＝∑O+∑L。其中，∑I为原料进侧线的原料投入量，∑O为产品出侧线的产品产出量，∑L为加工损耗侧线的原料损耗量。原料经过生产设施存储、加工和转换后，没有输出至下一环节，而是以发热、跑冒滴漏、排放等形式损失，抽象为加工损耗侧线，标记为原料损耗量∑L。
其中，所述步骤102中，获取各个生产节点数据时，通过计量点回零法，对计量值进行过滤和误差处理，具体的可以包括如下步骤：
步骤1021，获取生产节点在统计周期内的数据，进行滤波，找寻回零前后的数据，对周期用量进行测算，计量值基本计算公式：ΔI＝I期末-I期初，其中I期初为统计周期内初始采样值，I期末为统计周期内最后采样值。
基于基础采集，数据按采集周期(小时)存储计量数据，经过优化后，通过滤波过滤简单误差和数据波动(ΔIi>IP或ΔIi<0)，其中IP是预设阈值，将数据影响限制n/N以内，其中n为异常数据的数量，N为采样周期的数量。
步骤1022，计量值计算公式：其中i为整数且1≤i≤N，N为采样周期的数量，Ii为第i个采样周期的计量值，Ii-1为第i-1个采样周期的计量值。
优化后的计量值计算公式：舍弃计量误差数据，其中采集周期越短，数据越精确。
步骤1023，进行回零事件侦测，若存在仪表疑似回零则进行回零区间用量补偿。
若侦测到ΔIj<0，即第j个采样周期存在仪表疑似回零，获取回零前的计量值Rj-1和回零后的计量值Rj，计算得到回零区间用量：
ΔR＝(Rj-1-Ij-1)+(Ij-Rj)，
经过一次回零补偿的计量值：
其中j为整数且1≤j≤N，Ij为第j个采样周期的计量值，Ij-1为第j-1个采样周期的计量值。
若侦测到出现多次回零，则按以上规则重复处理。
经过系统配置的平衡原则处理，得到供给端供应量等于实际投入量，如I自柴油罐区＝T柴油罐付油、I自焦化汽油罐区＝T汽油罐付油等等，同时按照生产节点的能力，做显著误差检测。生产设施加工产出侧生产节点数据做同样处理，随后将不平衡量放入加工损失∑L＝∑I-∑O。
此外，所述步骤102中，还包括计算生产考核指标的步骤：
产品收率其中Om为其中一种产品的数量，∑Iny为参与产品收率运算的原料的投入量总和。系统检测产品收率合理性，检测装置平衡的显著误差。
生产装置的输入侧同时具有多条原料进侧线且对应的原料近似可选择时，对应就有多种生产方案供选择，比如方案1为自馏柴油、方案2为焦化柴油，则方案1的产品柴油收率按自馏柴油投入计算，方案2的产品柴油收率按焦化柴油投入计算。
最后，所述步骤103中，将获取到的生产节点数据与采样周期内库存量进行比对，根据物料统计平衡原则将盈亏量分摊至各个侧线是指：
对任意物料，统计周期内初始库存量标记为Sb，统计周期内最终库存量标记为Se，生产数据为Pi，消耗数据为Ci，盈亏量为B，根据物料统计平衡原则，存在以下数据关系：Sb+∑Pi-∑Ci-Se＝B，若B≠0则存在不平衡，根据物料统计平衡原则将B分摊到相应的生产节点。
统计平衡是针对全厂原料、中间产品、成品在储罐中的生产、消耗、调入、调出关系，结合期初库存量推算期末的库存量，然后和期末实盘的库存量进行比对，将盈亏数据推至储罐各个收付方侧线中，并在此过程中同时对装置投入产出量进行一次装置级的平衡，通过储罐的物料统计平衡和装置的物料统计平衡完成全厂各个物料的平衡工作 ；形成装置整体的物料投入产出数据，并同时对应储罐收拨存数据实现平衡，特别是对于不同物料储罐之间的物料调入调出进行平衡。以投入方标准，即付方原则，B分配到生产上；以产出方标准，即收方原则，B分配到消耗上。
因此，以投入方标准，设定生产数据准确度为APi，则对应修正值以产出方标准，设定生产数据准确度为ACi，对应修正值/>
在此基础上考虑物料的累计调入量和累计调出量，以投入方标准，设定生产数据准确度为APi，对应修正值 以产出方标准，设定生产数据准确度为ACi，对应修正值其中，∑TIi为物料的累计调入量，∑TOi为物料的累计调出量。
如果存在固定的量值，例如外部贸易结算点、协议量等，可以设置固定值，计算修正值是，计算修正系数时需剔除固定值Fs。同时实时计算平衡指标，在参考平衡指标合理的情况下，平衡物料数据值。
首先平衡原料、产成品，然后平衡半成品，最后无法平衡的数据分摊至气体数据或损失节点，气体是计量体系中准确度最差的物料。
通过以上平衡过程，对全厂所有物料的进行全厂平衡，得到各个环节认可的企业生产数据，为企业经营决策提供准确的数据支撑。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由本申请的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (7)
1.一种面向流程工业的物料统计平衡方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤101，根据物料走向和生产工艺路径建立装置级平衡模型，所述装置级平衡模型包括生产装置，所述生产装置的输入侧连接有若干个原料进侧线，生产装置的输出侧连接有若干个产品出侧线以及加工损耗侧线，每个原料进侧线、每个产品出侧线、加工损耗侧线均连接有生产节点，所述装置级平衡模型根据各侧线的物料和连接关系变化动态调整；
步骤102，获取统计周期内各个生产节点相关的完整计量数据，通过计量点回零法消除明显误差；
步骤103，将获取到的生产节点数据与统计周期内库存量进行比对，根据物料统计平衡原则将盈亏量分摊至各个侧线；
所述步骤102中，获取各个生产节点数据时，通过计量点回零法，对计量值进行过滤和误差处理，包括如下步骤：
步骤1021，获取生产节点在统计周期内的数据，对周期用量进行测算，计量值基本计算公式：ΔI＝I期末-I期初，其中I期初为统计周期内初始采样值，I期末为统计周期内最后采样值；
步骤1022，对计量值进行优化，通过滤波消除随机误差，优化后计量值计算公式：其中i为整数且1≤i≤N，N为采样周期的数量，Ii为第i个采样周期的计量值，Ii-1为第i-1个采样周期的计量值；
步骤1023，进行回零事件侦测，若存在仪表疑似回零则进行回零区间用量补偿；
所述步骤103中，将获取到的生产节点数据与采样周期内库存量进行比对，根据物料统计平衡原则将盈亏量分摊至各个侧线是指：
对任意物料，统计周期内初始库存量标记为Sb，统计周期内最终库存量标记为Se，生产数据为Pi，消耗数据为Ci，盈亏量为B，根据物料统计平衡原则，存在以下数据关系：Sb+∑Pi-∑Ci-Se＝B，若B≠0则存在不平衡，根据物料统计平衡原则将B分摊到相应的生产节点。
2.根据权利要求1所述的面向流程工业的物料统计平衡方法，其特征在于，所述装置级平衡模型满足∑I＝∑O+∑L，其中∑I为原料进侧线的原料投入量，∑O为产品出侧线的产品产出量，∑L为加工损耗侧线的原料损耗量。
3.根据权利要求1所述的面向流程工业的物料统计平衡方法，其特征在于，所述步骤1021中的“滤波”是指过滤简单误差和数据波动，所述数据波动是指ΔIi>IP或ΔIi<0，其中ΔIi为第i个计量点的采样值，IP为预设阈值。
4.根据权利要求1所述的面向流程工业的物料统计平衡方法，其特征在于，所述步骤1023中，所述进行回零事件侦测，若存在仪表疑似回零则进行回零区间用量补偿是指：
若侦测到ΔIj<0，即第j个采样周期存在仪表疑似回零，获取回零前的计量值Rj-1和回零后的计量值Rj，计算得到回零区间用量：
ΔR＝(Rj-1-Ij-1)+(Ij-Rj)，
经过一次回零补偿的计量值：
其中j为整数且1≤j≤N，Ij为第j个采样周期的计量值，Ij-1为第j-1个采样周期的计量值。
5.根据权利要求1所述的面向流程工业的物料统计平衡方法，其特征在于，所述步骤102中，还包括计算生产考核指标的步骤：
产品收率其中Om为其中一种产品的数量，∑Iny为参与产品收率运算的原料的投入量总和。
6.根据权利要求1所述的面向流程工业的物料统计平衡方法，其特征在于，以投入方标准，设定生产数据准确度为APi，则对应修正值 以产出方标准，设定生产数据准确度为ACi，对应修正值
7.根据权利要求6所述的面向流程工业的物料统计平衡方法，其特征在于，以投入方标准，设定生产数据准确度为APi，对应修正值 以产出方标准，设定生产数据准确度为ACi，对应修正值/>其中，∑TIi为物料的累计调入量，∑TOi为物料的累计调出量。
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