CN114757570A - 基于大数据的lng智能调配管理方法及物联网系统 - Google Patents

基于大数据的lng智能调配管理方法及物联网系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于大数据的LNG智能调配管理方法及物联网系统，方法包括：采集所有LNG仓储位置和仓储量信息，以及所有LNG运输车的位置和工作状态信息；将其导入GIS地图；发布LNG运输任务信息；以发布LNG运输任务的位置为中心，查找第一预设距离范围之内的LNG仓储位置，并获取LNG运输任务的位置与各个LNG仓储位置的地面路线；分别以查找到的各个LNG仓储位置为中心，查找第二预设距离范围之内的所有LNG运输车位置以及工作状态信息，形成运输车集合；确定完成LNG运输任务时间最短的运输车，将LNG运输任务分配给该运输车。本发明对LNG仓储和物流信息进行大数据集中运算管理，并根据LNG运输任务的需要，实现LNG就近、及时、有序的调配控制管理。

Description

基于大数据的LNG智能调配管理方法及物联网系统
技术领域
本发明涉及物联网及大数据技术领域，尤其涉及基于大数据的LNG智能调配管理方法及物联网系统。
背景技术
据统计，2020年在中国天然气市场，天然气的供应量是3317亿立方米，其中管道气占2805亿立方米，液化天然气（LNG）占512亿立方米。天然气在国内一次能源中的占比从2015年的5.8%增至2020年的8.5%，贡献了27%的能源消费增量。预计2025年天然气需求将增至4370亿立方米，年均增速6.2%，未来几年内天然气需求仍将保持爆炸式增长状态。但是，仍然有大量的远郊区县、山区、农村等经济欠发达地区、管道辐射不足的区域内，无法使用优势明显、安全、洁净的天然气来进行生活、工作。
然而，远郊区县、山区、农村燃气市场是城镇燃气的潜在市场，这些地区的能源供应作为国家整个能源系统不可分割的组成部分，其供应与消费必然影响到中国能源的供求形势。目前城市建设的重点逐步从市区向远郊区县、山区、农村转移，需要建立高效、安全、经济的能源供应体系。
LNG的出现实现了天然气能源结构的重大改变，使天然气的应用场景，不再依托于管道、管输，而转换为可以依托天然气储运装备构建的应用场景，满足更多种用户的需求。沿海LNG接收站布局不断完善，新增LNG接收能力4920万吨/年，对国内天然气能源结构布局，重点地区冬季保供作用进一步提升。目前，在用气量大、人口分布集中的地区往往都采用的是管道天然气；其投资成本大、运行成本高，近年来管道敷设成本逐年升高，其管输能力逐渐达到上限。但是对于那些中小城镇以及距城市或天然气管道很远但是能源消耗很大的企业，可能根本得不到管道输送的天然气，这种情况下，LNG的优势相当的明显。最典型的是陶瓷厂，使用LNG可以使产品档次提高，成本下降。LNG已成为目前无法使用管输天然气供气城市的主要气源或过渡气源，也是许多使用管输天然气供气城市的补充气源或调峰气源。LNG气化站是一个接收、储存和分配LNG的卫星站，也是城镇或燃气企业把LNG从生产厂家转往用户的中间调节场所。LNG气化站凭借其建设周期短以及能迅速满足用气市场需求的优势，已逐渐在我国东南沿海众多经济发达、能源紧缺的中小城市建成，成为永久供气设施或管输天然气到达前的过渡供气设施。
但是，目前LNG的供应和输配等过程的运营管理处于探索发展阶段，缺乏标准化、智能化、平台化的管理，距离国家“数字能源”的理念还有一定的距离。同时随着LNG的普及，对于用户稀疏的地区，不可能单独铺设大量设备来进行维护，这对于LNG的消耗管控都是极不方便的；而在对LNG进行调配时，往往都是远距离的调配，缺乏就近、高效、有序的调配控制管理；若调配不及时，很容易导致供气用户断气，从而影响用户的正常生活。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供基于大数据的LNG智能调配管理方法及物联网系统。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
基于大数据的LNG智能调配管理方法，包括以下步骤：
步骤1：采集所有LNG仓储地理点位分布以及对应的仓储量信息，采集所有LNG运输车的地理点位分布以及工作状态信息；
步骤2：将所有LNG仓储地理点位分布和LNG运输车的地理点位分布导入GIS地图；
步骤3：发布用户供气点的LNG运输任务信息；
步骤4：以发布LNG运输任务的地理点位为中心，查找第一预设距离范围之内的LNG仓储地理点位，并获取LNG运输任务的地理点位与各个LNG仓储地理点位的地面路线；
步骤5：分别以查找到的各个LNG仓储地理点位为中心，查找第二预设距离范围之内的所有LNG运输车位置以及工作状态信息，形成运输车集合；
步骤6：在所述运输车集合中确定完成LNG运输任务时间最短的运输车，将LNG运输任务分配给所述完成LNG运输任务时间最短的运输车。
进一步的，所述工作状态信息包括运输任务状态、运输目的地和当前任务预计时间；所述运输任务状态包括正在执行运输任务和等待任务分配。
进一步的，所述步骤6具体包括以下子步骤：
步骤601：若运输车的运输任务状态处于等待任务分配，则运输车的完成LNG运输任务的时间T0=查找的LNG仓储地理点位到LNG运输车当前位置的地面路线的行驶时间T1+LNG仓储地理点位到发布LNG运输任务的地理点位的地面路线的行驶时间T2+装车时间Ta+罐装时间Tb；步骤602：若运输车的运输任务状态处于正在执行运输任务，则运输车的完成LNG运输任务的时间T0=查找的LNG仓储地理点位到LNG运输车当前位置的地面路线的行驶时间T1+LNG仓储地理点位到发布LNG运输任务的地理点位的地面路线的行驶时间T2+装车时间Ta+罐装时间Tb+当前任务预计时间；
步骤603：比较运输车集合中各个运输车的完成LNG运输任务的时间T0，将LNG运输任务分配给所述完成LNG运输任务时间T0最短的运输车。
进一步的，所述用户供气点的LNG运输任务信息包括发布LNG运输任务的地理点位和LNG的预计使用时间。
进一步的，所述步骤6之后还包括供气点能否正常供气的判断步骤：判断LNG的预计使用时间是否大于运输车完成LNG运输任务的最短时间；若大于，则正常；若小于，则无法正常供气。
基于大数据的LNG智能调配管理物联网系统，包括LNG分布式能源运营商用户平台、LNG分布式能源服务平台、LNG分布式能源综合管理平台、多个传感网络平台和多个对象平台；所述LNG分布式能源运营商用户平台、LNG分布式能源服务平台、LNG分布式能源综合管理平台、多个传感网络平台和多个对象平台之间依次通信连接；
所述LNG分布式能源运营商用户平台用于运营商用户获取LNG仓储感知信息和LNG消耗感知信息，并根据需要发布相应的控制信息；
所述LNG分布式能源服务平台为服务器，通过通信网络连接LNG分布式能源运营商用户平台和LNG分布式能源综合管理平台；
所述LNG分布式能源综合管理平台用于对LNG仓储信息和物流信息调用，并通过大数据集中运算以及模型管理，实现LNG的及时运输调配；
所述传感网络平台包括LNG分布式能源仓储传感网络平台和LNG分布式能源物流运输传感网络平台；
LNG分布式能源仓储传感网络平台连接LNG分布式能源仓储对象平台，用于通过传感通信网络的方式，实现LNG分布式能源综合管理平台与LNG分布式能源仓储对象平台的通信连接；
所述LNG分布式能源物流运输传感网络平台连接LNG分布式能源物流运输对象平台，用于通过传感通信网络的方式，实现LNG分布式能源综合管理平台与LNG分布式能源物流运输对象平台的通信连接；
所述对象平台包括LNG分布式能源仓储对象平台和LNG分布式能源物流运输对象平台；用于采集并上传仓储、运输车的感知信息，以及执行管理平台形成的LNG运输调配控制命令。
进一步的，所述LNG分布式能源综合管理平台由LNG分布式能源仓储管理分平台、LNG分布式能源物流运输管理分平台和数据库组成；所述LNG分布式能源仓储管理分平台与LNG分布式能源仓储对象平台形成仓储信息闭环，获取LNG仓储地理点位分布和仓储量，在对数据进行处理后存储于数据库；所述LNG分布式能源物流运输管理分平台与LNG分布式能源物流运输对象平台形成物流运输管理信息闭环，获取正在执行的运输任务、等待分配的任务、运输目的地和预计时间，在对数据进行处理后存储于数据库。
进一步的，所述传感网络平台的传感通信网络包括5G、互联网、GPS和北斗。
进一步的，所述LNG分布式能源仓储对象平台包括智能仓储设备，通过内部加载的信息系统，对仓储感知信息进行获取和上传，并执行管理平台的仓储控制指令。
进一步的，所述LNG分布式能源物流运输对象平台为LNG运输车及运输人员，通过上传运输工作状态信息及位置信息，并执行管理平台的运输工作调配。
本发明的有益效果：本发明通过对LNG仓储和物流信息进行大数据集中运算管理，并根据LNG运输任务的需要，实现LNG就近、及时、高效、有序的调配控制管理；从而保证LNG的及时配送以及不间断供应。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程图。
图2为本发明的系统架构图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
在本实施例中，为了便于对上述的基于大数据的LNG智能调配管理方法进行阐述，请结合参考图1，示出了本发明实施例所提供的基于大数据的LNG智能调配管理方法的流程示意图，所述仓储与物流联动的LNG管理方法可以应用于图2中的物联网系统架构，进一步地，基于大数据的LNG智能调配管理方法具体可以包括以下步骤1-步骤4所描述的内容：
步骤1：采集所有LNG仓储地理点位分布以及对应的仓储量信息，采集所有LNG运输车的地理点位分布以及工作状态信息；
步骤2：将所有LNG仓储地理点位分布和LNG运输车的地理点位分布导入GIS地图；
步骤3：发布用户供气点的LNG运输任务信息；
步骤4：以发布LNG运输任务的地理点位为中心，查找第一预设距离范围之内的LNG仓储地理点位，并获取LNG运输任务的地理点位与各个LNG仓储地理点位的地面路线；
步骤5：分别以查找到的各个LNG仓储地理点位为中心，查找第二预设距离范围之内的所有LNG运输车位置以及工作状态信息，形成运输车集合；
步骤6：在所述运输车集合中确定完成LNG运输任务时间最短的运输车，将LNG运输任务分配给所述完成LNG运输任务时间最短的运输车。
其中，所述工作状态信息包括运输任务状态、运输目的地和当前任务预计时间；所述运输任务状态包括正在执行运输任务和等待任务分配。
在一个实施例中，步骤6具体包括以下子步骤：
步骤601：若运输车的运输任务状态处于等待任务分配，则运输车的完成LNG运输任务的时间T0=查找的LNG仓储地理点位到LNG运输车当前位置的地面路线的行驶时间T1+LNG仓储地理点位到发布LNG运输任务的地理点位的地面路线的行驶时间T2+装车时间Ta+罐装时间Tb；
步骤602：若运输车的运输任务状态处于正在执行运输任务，则运输车的完成LNG运输任务的时间T0=查找的LNG仓储地理点位到LNG运输车当前位置的地面路线的行驶时间T1+LNG仓储地理点位到发布LNG运输任务的地理点位的地面路线的行驶时间T2+装车时间Ta+罐装时间Tb+当前任务预计时间；
步骤603：比较运输车集合中各个运输车的完成LNG运输任务的时间T0，将LNG运输任务分配给所述完成LNG运输任务时间T0最短的运输车。
其中，装车时间Ta和罐装时间Tb可以根据历史装车时间和罐装时间通过求均值确定。需注意的是，当处于正在执行运输任务状态的运输车，除了当前正在执行的运输任务，还有其他待执行的LNG运输任务时，那么当前任务预计时间则是以完成当前任务的时间加上之前分配的运输任务的最短完成时间的总和。
在一个实施例中，所述用户供气点的LNG运输任务信息包括发布LNG运输任务的地理点位和LNG的预计使用时间。
其中，所述步骤6之后还包括供气点能否正常供气的判断步骤：判断LNG的预计使用时间是否大于运输车完成LNG运输任务的最短时间；若大于，则正常；若小于，则无法正常供气；据此可以得到对该LNG供应地区的运输调配进行调整，如增加运输车等。
如图2所示，基于大数据的LNG智能调配管理物联网系统，包括LNG分布式能源运营商用户平台、LNG分布式能源服务平台、LNG分布式能源综合管理平台、多个传感网络平台和多个对象平台；所述LNG分布式能源运营商用户平台、LNG分布式能源服务平台、LNG分布式能源综合管理平台、多个传感网络平台和多个对象平台之间依次通信连接；
所述LNG分布式能源运营商用户平台用于运营商用户获取LNG仓储感知信息和LNG消耗感知信息，并根据需要发布相应的控制信息；
所述LNG分布式能源服务平台为服务器，通过通信网络连接LNG分布式能源运营商用户平台和LNG分布式能源综合管理平台；
所述LNG分布式能源综合管理平台用于对LNG仓储信息和物流信息调用，并通过大数据集中运算以及模型管理，实现LNG的及时运输调配；
所述传感网络平台包括LNG分布式能源仓储传感网络平台和LNG分布式能源物流运输传感网络平台；
LNG分布式能源仓储传感网络平台连接LNG分布式能源仓储对象平台，用于通过传感通信网络的方式，实现LNG分布式能源综合管理平台与LNG分布式能源仓储对象平台的通信连接；
所述LNG分布式能源物流运输传感网络平台连接LNG分布式能源物流运输对象平台，用于通过传感通信网络的方式，实现LNG分布式能源综合管理平台与LNG分布式能源物流运输对象平台的通信连接；
所述对象平台包括LNG分布式能源仓储对象平台和LNG分布式能源物流运输对象平台；用于采集并上传仓储、运输车的感知信息，以及执行管理平台形成的LNG运输调配控制命令。
其中，所述LNG分布式能源综合管理平台由LNG分布式能源仓储管理分平台、LNG分布式能源物流运输管理分平台和数据库组成；所述LNG分布式能源仓储管理分平台与LNG分布式能源仓储对象平台形成仓储信息闭环，获取LNG仓储地理点位分布和仓储量，在对数据进行处理后存储于数据库；所述LNG分布式能源物流运输管理分平台与LNG分布式能源物流运输对象平台形成物流运输管理信息闭环，获取正在执行的运输任务、等待分配的任务、运输目的地和预计时间，在对数据进行处理后存储于数据库。
其中，所述传感网络平台的传感通信网络包括5G、互联网、GPS和北斗。
其中，所述LNG分布式能源仓储对象平台包括智能仓储设备，通过内部加载的信息系统，对仓储感知信息进行获取和上传，并执行管理平台的仓储控制指令。
其中，所述LNG分布式能源物流运输对象平台为LNG运输车及运输人员，通过上传运输工作状态信息及位置信息，并执行管理平台的运输工作调配。
本发明通过对LNG仓储和物流信息进行大数据集中运算管理，并根据LNG运输任务的需要，实现LNG就近、及时、高效、有序的调配控制管理；从而保证LNG的及时配送以及不间断供应。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求所述的保护范围为准。

Claims (10)

1.基于大数据的LNG智能调配管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采集所有LNG仓储地理点位分布以及对应的仓储量信息，采集所有LNG运输车的地理点位分布以及工作状态信息；
步骤2：将所有LNG仓储地理点位分布和LNG运输车的地理点位分布导入GIS地图；
步骤3：发布用户供气点的LNG运输任务信息；
步骤4：以发布LNG运输任务的地理点位为中心，查找第一预设距离范围之内的LNG仓储地理点位，并获取LNG运输任务的地理点位与各个LNG仓储地理点位的地面路线；
步骤5：分别以查找到的各个LNG仓储地理点位为中心，查找第二预设距离范围之内的所有LNG运输车位置以及工作状态信息，形成运输车集合；
步骤6：在所述运输车集合中确定完成LNG运输任务时间最短的运输车，将LNG运输任务分配给所述完成LNG运输任务时间最短的运输车。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的LNG智能调配管理方法，其特征在于，所述工作状态信息包括运输任务状态、运输目的地和当前任务预计时间；所述运输任务状态包括正在执行运输任务和等待任务分配。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的LNG智能调配管理方法，其特征在于，所述步骤6具体包括以下子步骤：
步骤601：若运输车的运输任务状态处于等待任务分配，则运输车的完成LNG运输任务的时间T0=查找的LNG仓储地理点位到LNG运输车当前位置的地面路线的行驶时间T1+LNG仓储地理点位到发布LNG运输任务的地理点位的地面路线的行驶时间T2+装车时间Ta+罐装时间Tb； 步骤602：若运输车的运输任务状态处于正在执行运输任务，则运输车的完成LNG运输任务的时间T0=查找的LNG仓储地理点位到LNG运输车当前位置的地面路线的行驶时间T1+LNG仓储地理点位到发布LNG运输任务的地理点位的地面路线的行驶时间T2+装车时间Ta+罐装时间Tb+当前任务预计时间；
步骤603：比较运输车集合中各个运输车的完成LNG运输任务的时间T0，将LNG运输任务分配给所述完成LNG运输任务时间T0最短的运输车。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的LNG智能调配管理方法，其特征在于，所述用户供气点的LNG运输任务信息包括发布LNG运输任务的地理点位和LNG的预计使用时间。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的LNG智能调配管理方法，其特征在于，所述步骤6之后还包括供气点能否正常供气的判断步骤：判断所述LNG的预计使用时间是否大于运输车完成LNG运输任务的最短时间；若大于，则正常；若小于，则无法正常供气。
6.基于大数据的LNG智能调配管理物联网系统，采用了如权利要求1~5任一所述的基于大数据的LNG智能调配管理方法，其特征在于，包括LNG分布式能源运营商用户平台、LNG分布式能源服务平台、LNG分布式能源综合管理平台、多个传感网络平台和多个对象平台；所述LNG分布式能源运营商用户平台、LNG分布式能源服务平台、LNG分布式能源综合管理平台、多个传感网络平台和多个对象平台之间依次通信连接；
所述LNG分布式能源运营商用户平台用于运营商用户获取LNG仓储感知信息和LNG消耗感知信息，并根据需要发布相应的控制信息；
所述LNG分布式能源服务平台为服务器，通过通信网络连接LNG分布式能源运营商用户平台和LNG分布式能源综合管理平台；
所述LNG分布式能源综合管理平台用于对LNG仓储信息和物流信息调用，并通过大数据集中运算以及模型管理，实现LNG的及时运输调配；
所述传感网络平台包括LNG分布式能源仓储传感网络平台和LNG分布式能源物流运输传感网络平台；
LNG分布式能源仓储传感网络平台连接LNG分布式能源仓储对象平台，用于通过传感通信网络的方式，实现LNG分布式能源综合管理平台与LNG分布式能源仓储对象平台的通信连接；
所述LNG分布式能源物流运输传感网络平台连接LNG分布式能源物流运输对象平台，用于通过传感通信网络的方式，实现LNG分布式能源综合管理平台与LNG分布式能源物流运输对象平台的通信连接；
所述对象平台包括LNG分布式能源仓储对象平台和LNG分布式能源物流运输对象平台；用于采集并上传仓储、运输车的感知信息，以及执行管理平台形成的LNG运输调配控制命令。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的LNG智能调配管理物联网系统，其特征在于，所述LNG分布式能源综合管理平台由LNG分布式能源仓储管理分平台、LNG分布式能源物流运输管理分平台和数据库组成；所述LNG分布式能源仓储管理分平台与LNG分布式能源仓储对象平台形成仓储信息闭环，获取LNG仓储地理点位分布和仓储量，在对数据进行处理后存储于数据库；所述LNG分布式能源物流运输管理分平台与LNG分布式能源物流运输对象平台形成物流运输管理信息闭环，获取正在执行的运输任务、等待分配的任务、运输目的地和预计时间，在对数据进行处理后存储于数据库。
8.根据权利要求6所述的基于大数据的LNG智能调配管理物联网系统，其特征在于，所述传感网络平台的传感通信网络包括5G、互联网、GPS和北斗。
9.根据权利要求6所述的基于大数据的LNG智能调配管理物联网系统，其特征在于，所述LNG分布式能源仓储对象平台包括智能仓储设备，通过内部加载的信息系统，对仓储感知信息进行获取和上传，并执行管理平台的仓储控制指令。
10.根据权利要求6所述的基于大数据的LNG智能调配管理物联网系统，其特征在于，所述LNG分布式能源物流运输对象平台为LNG运输车及运输人员，通过上传运输工作状态信息及位置信息，并执行管理平台的运输工作调配。
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