CN114493436A - 一种石化产业智慧物流大数据服务平台 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种石化产业智慧物流大数据服务平台，涉及石化产业物流技术领域，解决了现有技术中不能够对各个区域的石油需求进行实时分析的技术问题，对各个区域的石油进行实时分析，提高了石化产业对应物流的服务质量，提高了石油的合理化分配，增强了石油资源分布合理，同时对石油的物流成本进行管控，降低不必要的成本浪费；对各个区域石油需求进行实时分析，准确分析各个区域的石油需求，从而提高了对各个区域的石油配送进行合理规划，物流资源进行准确分布，提高了石油运输效率；根据高强度区域的石油消耗进行预测，防止出现石油运输不及时造成石油的使用质量降低。

Description

一种石化产业智慧物流大数据服务平台

技术领域

本发明涉及石化产业物流技术领域，具体为一种石化产业智慧物流大数据服务平台。

背景技术

石油化学工业简称石油化工产业，是化学工业的重要组成部分，它囊括了很多生产部门，如农药行业，化肥行业，橡胶助剂行业，合成材料行业；智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力，提升物流运作效率的现代化物流模式。

但是在现有技术中，不能够对各个区域的石油需求进行实时分析，导致石化产业对应物流的服务质量降低，同时对各个区域的石油资源无法合理分布，且各个区域的石油物流资源也不能够均衡控制。

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决的问题，而提出一种石化产业智慧物流大数据服务平台，对各个区域的石油进行实时分析，提高了石化产业对应物流的服务质量，提高了石油的合理化分配，增强了石油资源分布合理，同时对石油的物流成本进行管控，降低不必要的成本浪费；对各个区域石油需求进行实时分析，准确分析各个区域的石油需求，从而提高了对各个区域的石油配送进行合理规划，物流资源进行准确分布，提高了石油运输效率；根据高强度区域的石油消耗进行预测，防止出现石油运输不及时造成石油的使用质量降低。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种石化产业智慧物流大数据服务平台，包括大数据服务平台，大数据服务平台内设置有服务器，服务器通讯连接有区域数据分析单元、实时预测分析单元以及运营分析单元；

大数据服务平台用于对各个区域的石油进行实时分析，服务器生成区域数据分析信号并将区域数据分析信号发送至区域数据分析单元，通过区域数据分析单元对各个区域石油需求进行实时分析，准确分析各个区域的石油需求；通过实时分析将需求区域划分为高强度区域和低强度区域，并将高强度区域和低强度区域发送至服务器；服务器接收到高需求信号和对应高强度区域后，生成实时预测分析信号并将实时预测分析信号发送至实时预测分析单元，通过实时预测分析单元对高强度区域进行实时预测；通过实时预测生成供给高风险信号和供给低风险信号，并将供给高风险信号和供给低风险信号发送至服务器，服务器接收到供给高风险信号和供给低风险信号后，生成运营分析信号并将运营分析信号发送至运营分析单元，通过运营分析单元对高强度区域和低强度区域进行实时运营分析。

作为本发明的一种优选实施方式，区域数据分析单元的区域数据分析过程如下：

将存在石油需求的区域标记为需求区域，设置标号i，i为大于1的自然数，采集到各个需求区域内通行汽车数量的增加速度，并将各个需求区域内通行汽车数量的增加速度标记为SDi，采集到各个需求区域内重工业企业的数量以及对应重工业企业的生产频率，并将各个需求区域内重工业企业的数量以及对应重工业企业的生产频率分别标记为SLi和PLi；

通过分析获取到各个需求区域的需求分析系数Xi，将各个需求区域的需求分析系数Xi与需求分析系数阈值进行比较：若需求区域的需求分析系数Xi超过需求分析系数阈值，则判定对应需求区域的石油需求大，将对应需求区域标记为高强度区域，生成高需求信号并将高需求信号和对应高强度区域发送至服务器；若需求区域的需求分析系数Xi未超过需求分析系数阈值，则判定对应需求区域的石油需求小，将对应需求区域标记为低强度区域，生成低需求信号并将低需求信号和对应低强度区域发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，实时预测分析单元的实时预测分析过程如下：

将高强度区域进行数据采集，采集到高强度区域内石油消耗的增长速度以及接收运输石油时高强度区域内石油剩余量，并将高强度区域内石油消耗的增长速度以及接收运输石油时高强度区域内石油剩余量分别与消耗增长速度阈值和石油剩余量阈值进行比较：

若高强度区域内石油消耗的增长速度超过消耗增长速度阈值，或者接收运输石油时高强度区域内石油剩余量超过石油剩余量阈值，则判定对应高强度区域存在石油供给风险，生成供给高风险信号并将供给高风险信号和对应高强度区域编号发送至服务器；若高强度区域内石油消耗的增长速度未超过消耗增长速度阈值，且接收运输石油时高强度区域内石油剩余量未超过石油剩余量阈值，则判定对应高强度区域不存在石油供给风险，生成供给低风险信号并将供给低风险信号和对应高强度区域编号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，运营分析单元的运营分析过程如下：

将高强度区域和低强度区域统一标记为运营分析区域，采集到运营分析区域内石油价格的平均浮动值以及运营分析区域内石油异常状态的出现频率，并将运营分析区域内石油价格的平均浮动值以及运营分析区域内石油异常状态的出现频率分别与平均浮动值阈值和出现频率阈值进行比较：石油异常状态表示为区域内石油的供给不足或者区域内石油的存储量过多；

若运营分析区域内石油价格的平均浮动值超过平均浮动值阈值，或者运营分析区域内石油异常状态的出现频率超过出现频率阈值，则判定对应运营分析区域的实时运营不合格，生成运营异常信号并将运营异常信号和对应运行分析区域的编号发送至服务器；若运营分析区域内石油价格的平均浮动值未超过平均浮动值阈值，且运营分析区域内石油异常状态的出现频率未超过出现频率阈值，则判定对应运营分析区域的实时运营合格，生成运营正常信号并将运营正常信号和对应运行分析区域的编号发送至服务器。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明中，对各个区域的石油进行实时分析，提高了石化产业对应物流的服务质量，提高了石油的合理化分配，增强了石油资源分布合理，同时对石油的物流成本进行管控，降低不必要的成本浪费；对各个区域石油需求进行实时分析，准确分析各个区域的石油需求，从而提高了对各个区域的石油配送进行合理规划，物流资源进行准确分布，提高了石油运输效率；根据高强度区域的石油消耗进行预测，防止出现石油运输不及时造成石油的使用质量降低，影响区域内用户通行以及企业运转，影响区域的经济发展；判断各个需求区域的运营状态，增强大数据服务平台的全面性，提高对石化产业的监管力度，为大数据分析提供准确数据基础。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明一种石化产业智慧物流大数据服务平台的原理框图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，一种石化产业智慧物流大数据服务平台，包括大数据服务平台，大数据服务平台内设置有服务器，服务器通讯连接有区域数据分析单元、实时预测分析单元以及运营分析单元，其中，服务器与区域数据分析单元、实时预测分析单元以及运营分析单元均为双向通讯连接；

大数据服务平台用于对各个区域的石油进行实时分析，提高了石化产业对应物流的服务质量，提高了石油的合理化分配，增强了石油资源分布合理，同时对石油的物流成本进行管控，降低不必要的成本浪费，服务器生成区域数据分析信号并将区域数据分析信号发送至区域数据分析单元，区域数据分析单元用于对各个区域石油需求进行实时分析，准确分析各个区域的石油需求，从而提高了对各个区域的石油配送进行合理规划，物流资源进行准确分布，提高了石油运输效率，具体区域数据分析过程如下：

将存在石油需求的区域标记为需求区域，设置标号i，i为大于1的自然数，采集到各个需求区域内通行汽车数量的增加速度，并将各个需求区域内通行汽车数量的增加速度标记为SDi，采集到各个需求区域内重工业企业的数量以及对应重工业企业的生产频率，并将各个需求区域内重工业企业的数量以及对应重工业企业的生产频率分别标记为SLi和PLi；本申请中增加速度、重工业企业数量以及重工业企业生产频率均通过传感器以及抽样调研进行获取，且获取方式均为公开已知的现有技术；

通过公式

获取到各个需求区域的需求分析系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；需求区域的需求分析系数是将各个需求区域的实时需求参数进行归一化处理得到一个用于判定各个需求区域对石油需求强度的数值；通过公式可得汽车数量的增加速度、重工业企业的数量以及对应重工业企业的生产频率越大，各个需求区域对石油需求强度越大，表示各个需求区域对石油需求强度越大；

将各个需求区域的需求分析系数Xi与需求分析系数阈值进行比较：

若需求区域的需求分析系数Xi超过需求分析系数阈值，则判定对应需求区域的石油需求大，将对应需求区域标记为高强度区域，生成高需求信号并将高需求信号和对应高强度区域发送至服务器；若需求区域的需求分析系数Xi未超过需求分析系数阈值，则判定对应需求区域的石油需求小，将对应需求区域标记为低强度区域，生成低需求信号并将低需求信号和对应低强度区域发送至服务器；

服务器接收到高需求信号和对应高强度区域后，生成实时预测分析信号并将实时预测分析信号发送至实时预测分析单元，实时预测分析单元用于对高强度区域进行实时预测，根据高强度区域的石油消耗进行预测，防止出现石油运输不及时造成石油的使用质量降低，影响区域内用户通行以及企业运转，影响区域的经济发展，具体实时预测分析过程如下：

将高强度区域进行数据采集，采集到高强度区域内石油消耗的增长速度以及接收运输石油时高强度区域内石油剩余量，并将高强度区域内石油消耗的增长速度以及接收运输石油时高强度区域内石油剩余量分别与消耗增长速度阈值和石油剩余量阈值进行比较：

若高强度区域内石油消耗的增长速度超过消耗增长速度阈值，或者接收运输石油时高强度区域内石油剩余量超过石油剩余量阈值，则判定对应高强度区域存在石油供给风险，生成供给高风险信号并将供给高风险信号和对应高强度区域编号发送至服务器；若高强度区域内石油消耗的增长速度未超过消耗增长速度阈值，且接收运输石油时高强度区域内石油剩余量未超过石油剩余量阈值，则判定对应高强度区域不存在石油供给风险，生成供给低风险信号并将供给低风险信号和对应高强度区域编号发送至服务器；本申请中高强度区域内石油消耗的增长速度以及接收运输石油时高强度区域内石油剩余量均通过速度传感器和位置传感器进行获取，均为公开已知的现有技术；

服务器接收到供给高风险信号和供给低风险信号后，将供给高风险信号对应高强度区域的供给周期进行缩短，同时生成运营分析信号并将运营分析信号发送至运营分析单元，运营分析单元用于对高强度区域和低强度区域进行实时运营分析，判断各个需求区域的运营状态，增强大数据服务平台的全面性，提高对石化产业的监管力度，为大数据分析提供准确数据基础，具体运营分析过程如下：

将高强度区域和低强度区域统一标记为运营分析区域，采集到运营分析区域内石油价格的平均浮动值以及运营分析区域内石油异常状态的出现频率，并将运营分析区域内石油价格的平均浮动值以及运营分析区域内石油异常状态的出现频率分别与平均浮动值阈值和出现频率阈值进行比较：石油异常状态表示为区域内石油的供给不足或者区域内石油的存储量过多；本申请中运营分析区域内石油价格的平均浮动值以及运营分析区域内石油异常状态的出现频率通过人工调研等方式获取，均为公开已知的现有技术；

若运营分析区域内石油价格的平均浮动值超过平均浮动值阈值，或者运营分析区域内石油异常状态的出现频率超过出现频率阈值，则判定对应运营分析区域的实时运营不合格，生成运营异常信号并将运营异常信号和对应运行分析区域的编号发送至服务器；若运营分析区域内石油价格的平均浮动值未超过平均浮动值阈值，且运营分析区域内石油异常状态的出现频率未超过出现频率阈值，则判定对应运营分析区域的实时运营合格，生成运营正常信号并将运营正常信号和对应运行分析区域的编号发送至服务器；

服务器接收到运营异常信号后，将对应运营分析区域进行运营维护，将对应运营分析区域的石油物流进行实时把控，防止出现石油供给不足或者石油出现囤积的现象，且高强度区域为优先运营维护，低强度区域为次要运营维护。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；

本发明在使用时，通过大数据服务平台对各个区域的石油进行实时分析，通过区域数据分析单元对各个区域石油需求进行实时分析，准确分析各个区域的石油需求；通过实时分析将需求区域划分为高强度区域和低强度区域，并将高强度区域和低强度区域发送至服务器；服务器接收到高需求信号和对应高强度区域后，生成实时预测分析信号并将实时预测分析信号发送至实时预测分析单元，通过实时预测分析单元对高强度区域进行实时预测；通过实时预测生成供给高风险信号和供给低风险信号，并将供给高风险信号和供给低风险信号发送至服务器，通过运营分析单元对高强度区域和低强度区域进行实时运营分析。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (4)

1.一种石化产业智慧物流大数据服务平台，其特征在于，包括大数据服务平台，大数据服务平台内设置有服务器，服务器通讯连接有区域数据分析单元、实时预测分析单元以及运营分析单元；

大数据服务平台用于对各个区域的石油进行实时分析，服务器生成区域数据分析信号并将区域数据分析信号发送至区域数据分析单元，通过区域数据分析单元对各个区域石油需求进行实时分析，准确分析各个区域的石油需求；通过实时分析将需求区域划分为高强度区域和低强度区域，并将高强度区域和低强度区域发送至服务器；服务器接收到高需求信号和对应高强度区域后，生成实时预测分析信号并将实时预测分析信号发送至实时预测分析单元，通过实时预测分析单元对高强度区域进行实时预测；通过实时预测生成供给高风险信号和供给低风险信号，并将供给高风险信号和供给低风险信号发送至服务器，服务器接收到供给高风险信号和供给低风险信号后，生成运营分析信号并将运营分析信号发送至运营分析单元，通过运营分析单元对高强度区域和低强度区域进行实时运营分析。

2.根据权利要求1所述的一种石化产业智慧物流大数据服务平台，其特征在于，区域数据分析单元的区域数据分析过程如下：

将存在石油需求的区域标记为需求区域，设置标号i，i为大于1的自然数，采集到各个需求区域内通行汽车数量的增加速度，并将各个需求区域内通行汽车数量的增加速度标记为SDi，采集到各个需求区域内重工业企业的数量以及对应重工业企业的生产频率，并将各个需求区域内重工业企业的数量以及对应重工业企业的生产频率分别标记为SLi和PLi；

通过分析获取到各个需求区域的需求分析系数Xi，将各个需求区域的需求分析系数Xi与需求分析系数阈值进行比较：若需求区域的需求分析系数Xi超过需求分析系数阈值，则判定对应需求区域的石油需求大，将对应需求区域标记为高强度区域，生成高需求信号并将高需求信号和对应高强度区域发送至服务器；若需求区域的需求分析系数Xi未超过需求分析系数阈值，则判定对应需求区域的石油需求小，将对应需求区域标记为低强度区域，生成低需求信号并将低需求信号和对应低强度区域发送至服务器。

3.根据权利要求1所述的一种石化产业智慧物流大数据服务平台，其特征在于，实时预测分析单元的实时预测分析过程如下：

将高强度区域进行数据采集，采集到高强度区域内石油消耗的增长速度以及接收运输石油时高强度区域内石油剩余量，并将高强度区域内石油消耗的增长速度以及接收运输石油时高强度区域内石油剩余量分别与消耗增长速度阈值和石油剩余量阈值进行比较：

若高强度区域内石油消耗的增长速度超过消耗增长速度阈值，或者接收运输石油时高强度区域内石油剩余量超过石油剩余量阈值，则判定对应高强度区域存在石油供给风险，生成供给高风险信号并将供给高风险信号和对应高强度区域编号发送至服务器；若高强度区域内石油消耗的增长速度未超过消耗增长速度阈值，且接收运输石油时高强度区域内石油剩余量未超过石油剩余量阈值，则判定对应高强度区域不存在石油供给风险，生成供给低风险信号并将供给低风险信号和对应高强度区域编号发送至服务器。

4.根据权利要求1所述的一种石化产业智慧物流大数据服务平台，其特征在于，运营分析单元的运营分析过程如下：

将高强度区域和低强度区域统一标记为运营分析区域，采集到运营分析区域内石油价格的平均浮动值以及运营分析区域内石油异常状态的出现频率，并将运营分析区域内石油价格的平均浮动值以及运营分析区域内石油异常状态的出现频率分别与平均浮动值阈值和出现频率阈值进行比较：石油异常状态表示为区域内石油的供给不足或者区域内石油的存储量过多；

若运营分析区域内石油价格的平均浮动值超过平均浮动值阈值，或者运营分析区域内石油异常状态的出现频率超过出现频率阈值，则判定对应运营分析区域的实时运营不合格，生成运营异常信号并将运营异常信号和对应运行分析区域的编号发送至服务器；若运营分析区域内石油价格的平均浮动值未超过平均浮动值阈值，且运营分析区域内石油异常状态的出现频率未超过出现频率阈值，则判定对应运营分析区域的实时运营合格，生成运营正常信号并将运营正常信号和对应运行分析区域的编号发送至服务器。

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