数智兴企
大数据决策系统推进智能化发展
1 企业简介
长庆油田第二输油处成立于1998年9月18日，承担着长庆油田陕北、陇东地区原油外输任务，管理着靖—马、庆—咸、铁—西、马—惠等九条输油管道，区域横跨陕甘宁3省(区)5市17县，管道全长1200公里，设计输送能力达1000万吨以上，是长庆油田管道最长、区域最广、管理难度最大和环境最复杂的数字化输油单位。第二输油处肩负着“我为祖国献石油”的神圣使命，2021年倾力实现全方位的转变、发展、和谐、提升，坚持解放思想，抢抓机遇，全面创新，加快发展，从而踏着稳健的步伐，用不断刷新的不凡业绩，记述着企业强劲发展的光辉历程，高质量推进智能管道建设步伐。
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2 项目背景
第二输油处旧生产运行报表投用于2012年，随着互联网编程技术的不断革新，老旧的搭建框架和代码造成了其可拓展性能逐渐变差；同时，旧的报表系统在多元化数据获取、大数据整合和数据分析方面已然不能适应场站业务的发展和智能化数据挖掘的根本需求；加之我处各个场站仍存在着大量的纸质填报报表，而长期的纸质填报不仅大幅增加了员工的工作量，数据所产生的价值也大大折扣。特别是针对多元化的重要生产数据，不能统一入湖，很难建立数据之间的关联性，造成了很多重要的分析结论不易得出，输油生产智能化全面发展的瓶颈也就随之产生。
基于上述需求，第二输油处于2020年应用帆软报表（FineReport）10.0的多样展示、交互分析、数据录入、和移动应用，借助于FineReport的无码理念，设计可构建出数据分析，网络直报的大数据决策报表系统。通过帆软BI的大数据分析工具，凭借大数据引擎，自主建模，以业务需求为导向，从决策指标、分析方法、分析对象等层面创新数据分析方案和模板，挖掘数据的价值，在设备状态智能感知、工艺状态智能诊断、管道风险智能防控、应急响应智能处置等方面开发企业管理运行驾驶舱，初步形成管道智能生产数据的存储和分析功能。
3 解决方案
1）调研论证完成需求确认
2020年基于生产一线现存电子和纸质报表的实际需求，调研新报表系统开发的模式和思路，对同类型BI报表平台进行详细综合对比，最终选择了帆软10.0报表模块作为平台，明确项目需求与研究路线，完成项目前期需求调研，形成前期33张子表的全面筛选和整合。应用基于帆软BI的企业级web报表工具，结合旧生产运行报表的部分功能和其他纸质报表的结构模式，搭建一体的数据填报系统。创新提出应用基于商业智能（BI）算法的综合分析方法，实现生产数据、GPS巡线数据、预警数据和设备数据的的全面“加工”，最终让数据“活泛”起来，发挥其更大、更广的价值，为输油生产安全平稳运行提供保障。
1. 研究方案，完成前期架构
改进传统报表的填报模式，通过基于BI的数据钻取技术，将SCADA力控数据通过点位配置表进行配置后，实现点位整点数据的自动录入；构建生产日报、周报和旬报的一键生成、导出和下载，降低管理者的劳动强度，提升生产效率；集成多数据报表的填报接口，为数据子湖提供统一的汇入口；最大的发挥数据资产的价值，形成智能化分析的决策依据，为管理者提供参考。
2. 项目实施，数据决策平台落地
建立输油生产数据整点录入报表，数据整点自动录入。通过相应的自动化技术，实现基础参数的自动录入，大力减轻了员工的工作量;利用帆软报表的上传、导出和下载功能，解决了断网情况下数据的补填难问题。
研制基于帆软BI的多源数据整合报告，实现多源数据的整合报告；设计开发输油生产日报、周报和旬报的一键查询功能，用户可通过固定的模板生成生产日报、周报和旬报的综合报告，避免了更多的重复性工作。
形成数据综合分析的功能驾驶舱，将一些核心指标诸如接油量、交油量、压力曲线和温度曲线，利用FineReport决策报表模拟制作管理驾驶舱效果，使核心数据动态直观化展示。并按数据的多源化来源，实时部署了设备状态智能感知、工艺状态智能诊断、管道风险智能防控和应急响应智能处置等四方面的管理驾驶舱，实现预期目标。
4 项目成果
4.1 成果总结
（1）建设成果
- 基于帆软报表的数据决策系统：
- 平台报表/分析模板总量：123
- 平台月均访问量：59210
- 平台活跃用户数：432
（2）整体价值
《基于大数据模式下的帆软智能决策报表系统设计》项目自2020年4月开始启动，课题组历时8个月，于2020年11月完成了预期任务并在长庆油田分公司第二输油处初步应用，经过2个月的试运行与优化完善，于2020年1月各项功能与技术指标完全达到了生产要求，全面完善投用，预计年节约人力成本、办公耗材100万。整体价值如下：
（1）打通多系统的数据链路，构建数据入湖的统一通道，夯实数据资产的价值；
（2）创新生产报表的录入新模式，实现报表填报的自动化，通过自主的点位配置功能，促进了场站员工的进一步参与，从而了解数据来源、摸清数据走向。为下一步数据的分析、拓展奠定基础。
（3）打破传统报表的统计方法，结合生产的实际需求，开发定制的报告模板，实现输油日报、输油周报和旬报的一键生成。解决了旧报表中繁琐的人工计算和编制报告的问题，极大的缩减了数据报告的生成时间，提升了效率。
（4）整合多系统的报警数据，并按照报警的轻重缓急进行了级别定位，促进报警的销项和处置效率提升；
（5）实现设备状态智能感知，建立了泵、炉、换热器、储罐等设备装置运行状态和健康状态的智能诊断一览表，支撑了智能交接班。
（6）实现工艺状态智能诊断，建立了场站、管道工艺状态仿真和智能诊断模型，能够分析实时能耗，模拟管道运行实时状态，模拟结蜡分布情况，通过对管道运行工况的实时评测和输油计划的智能预测，能够优化输油工艺运行方案、优选清管时机、优化输油成本等。
（7）建立管道风险智能防控，全面整合各监控系统中产生的报警信息，智能分析报警事件的相关性，建立了报警分级分类推送机制，实现了报警信息智能评测，精准传递到相关人员。
（8）建立应急响应智能处置，通过整合应急资源信息、制定一场景一处置方案，初步建立了应急处置方案自动生成，应急资源智能推送的机制。
4.2 典型场景
4.2.1 场景一：报表自动化填报
(1)问题
使用帆软报表之前，第二输油处的报表采用旧的手工录入模式或者纸质填报。海量的数据填报，增加了员工的工作量；纸质报表的填报不便与数据的统计、汇总和存储，不仅浪费了大量的纸质资源，而且不容易保存数据的完整。
1. 解决过程
创新生产报表的录入新模式，实现报表填报的自动化，通过自主的点位配置功能，促进了场站员工的进一步参与，从而了解数据来源、摸清数据走向。为下一步数据的分析、拓展奠定基础。
2. 价值
①提升数据录入的效率，大幅减轻了员工的工作强度，在工作量不变的情况下，节约用工20人，每年可节省人工费160万元，对企业的降本增效有很大的促进作用。
②夯实数据的完整性，避免了纸质报表导致的数据丢失问题，100%确保报表数据的留存。
③让数据“活泛”起来，相互关联起来，为数据智能互联起到了推进作用。
4.2.2 场景二：统计报表的一键生成
（1）问题
传统的报表对于定制数据模板的导出是不可能实现的，或者需要大量的开发者进行设计，投入资金大，效果还不佳，一旦需求变更，数据统计模板就得重新规划，这给企业带来很头疼的问题。
1. 解决过程
打破传统报表的统计方法，结合生产的实际需求，开发定制的报告模板，实现输油日报、输油周报和旬报的一键生成。解决了旧报表中繁琐的人工计算和编制报告的问题，极大的缩减了数据报告的生成时间，提升了效率。
2. 价值
①提升数据的统计效率，人工统计需要3个小时，报表只需要5分钟，大幅优化工作、管理数据的成本、时间花费，从根本上为企业解决了数据统计难、汇报难的问题。
②帆软的无代码设计，可以保证在统计模板变更后，用户可以根据需求进行自行更换，不再受只有开发人员能操作的局限性，这样则降低了企业对于统计报表的运维成本。
4.2.3场景三：智能管理驾驶舱
1. 问题
传统的报表数据多样性不强，在多元化数据获取、大数据整合和数据分析方面已然不能适应场站业务的发展和智能化数据挖掘的根本需求，这成为了数据智能，互联互通发展的瓶颈。
2. 解决办法
运用大数据理念，通过帆软BI的大数据分析工具，建立智能管理驾驶舱，在设备状态智能诊断、工艺运行智能优化、管道风险智能防控、应急响应智能处置等方面实现可视化交互操作。
以业务需求为导向，从决策指标、分析方法、分析对象等层面创新数据分析方案和模板，挖掘数据的价值，在设备状态智能感知、工艺状态智能诊断、管道风险智能防控、应急响应智能处置等方面初步形成管道智能生产数据的存储和分析功能。
（3）价值
①实现设备状态智能感知，建立了泵、炉、换热器、储罐等设备装置运行状态和健康状态的智能诊断一览表，支撑了智能交接班。
②实现工艺状态智能诊断，建立了场站、管道工艺状态仿真和智能诊断模型，能够分析实时能耗，模拟管道运行实时状态，模拟结蜡分布情况，通过对管道运行工况的实时评测和输油计划的智能预测，能够优化输油工艺运行方案、优选清管时机、优化输油成本等。
③建立管道风险智能防控，全面整合各监控系统中产生的报警信息，智能分析报警事件的相关性，建立了报警分级分类推送机制，实现了报警信息智能评测，精准传递到相关人员。
④建立应急响应智能处置，通过整合应急资源信息、制定一场景一处置方案，初步建立了应急处置方案自动生成，应急资源智能推送的机制。
5 项目总结
5.1 CIO/项目负责人点评
基于帆软的数据决策系统是以业务需求为导向，从决策指标、分析方法、分析对象等层面制定数据分析方案和模板，挖掘数据的价值，开展智能分析和决策。在输油生产计量、设备装置智能化监测、管道能耗实时评价分析、管道报警信息智能监测、应急智能管理、计量交接电子化管理等方面开发数据智能分析功能，并初步形成管道智能仿真与预测能力，对企业智能化发展有很大的促进作用。
5.2 经验心得
通过该项目的实施，理解到坚持创新驱动、智能发展是实现管道本质安全、效益运营和高质量发展的关键；管道大数据资产的积累与智能化应用是体现智能管道建设效益的基本策略；从具体业务中不断探索新的应用价值是确保智能化持续取得新成效的有效方针；希望在以后的帆软报表使用中，不断整合业务，真正实现数据互联，实现数智兴企的目标。 | 
