石化软件系统开发：架构设计与功能实现方案

石化行业具有流程连续化、生产高风险、监管严格、数据密集等特点，软件系统需满足全产业链协同、安全生产管控、

合规性管理和智能决策支持四大核心目标。针对炼化、化工、油气储运等不同业务场景，系统需覆盖生产执行、设备管

理、安全环保、供应链优化等全流程，同时支持实时数据采集与深度分析，系统架构功能模块及实施要点。

一、系统核心架构设计（分层协同与高可用）

石化软件系统需采用混合云架构，结合边缘计算与云端协同，既满足生产现场实时性要求，又实现全局数据汇聚分析，整体架构确保数据从采集到决策的全链路贯通：

二、核心功能模块设计（覆盖全业务场景。

1. 生产执行管理模块

针对石化连续生产特性，实现生产过程的实时监控、调度与优化。

（1）实时生产监控

工艺流程可视化：基于图纸构建数字化流程图，实时显示各装置、如蒸馏塔、反应釜的关键参数温度、压力、流量。

异常预警：设定工艺参数阈值反应器温度≥350℃”，超标时自动报警并推送至相关人员。

生产指令下达：调度员通过系统下达生产指令，调整催化裂化装置进料量跟踪执行状态。

（2）生产计划与调度

计划排程：根据销售订单与原料供应，制定月度/周度生产计划，优化装置负荷与物料平衡。

实时调度：应对突发情况、原料波动、设备故障的动态调整，最小化对生产的影响。

能耗管理：统计各装置能耗、水、电、汽、对比标准能耗，识别节能空间。

2. 设备健康管理模块

石化设备（如压力容器、管道、泵机）的稳定运行直接关系生产安全，模块需实现全生命周期管理。

（1）设备台账与巡检

数字化台账：记录设备基本信息（型号、规格、供应商）、安装日期、历次维修记录。

智能巡检：制定巡检路线与标准项，如“检查泵体振动值≤6.3mm/s”巡检人员通过移动端记录结果。

备品备件管理：跟踪关键备件库存，如阀门、轴承，设定安全库存自动触发采购。

（2）预测性维护

状态监测：通过传感器实时采集设备振动、温度、压力等数据，评估健康状态。

故障预警：基于AI算法如神经网络，预测设备潜在故障，机泵轴承剩余寿命30天。

维护计划：自动生成预防性维护计划，关联生产计划避免非计划停机。

3. 安全与环保管理模块

满足石化行业严苛的安全环保要求，实现风险可控与合规达标。

（1）安全生产管理

危险源管理：识别各区域危险源（如“罐区易燃易爆”），分级管控并制定应急措施。

作业许可：对动火、进入受限空间等特殊作业实施电子审批，关联安全措施确认。

应急管理：建立应急物资库、应急预案库，模拟演练记录与评估。

（2）环保监测与治理

污染物监测：实时采集废气（SO₂、NOₓ）、废水（COD、氨氮）排放数据，超标预警。

环保报表：自动生成月报 / 季报，符合国家环保数据上报标准。

碳足迹管理：计算产品全生命周期碳排放，优化减排方案。

4. 供应链与库存管理模块

针对石化行业复杂的原料采购与产品销售链路，实现供应链协同优化。

（1）原料采购与管理

需求计划：根据生产计划自动生成原料需求（如原油、催化剂），考虑安全库存与采购周期。

供应商管理：评估供应商资质、供货稳定性，建立合格供应商名录。

采购执行：在线招投标、合同管理、到货验收与付款流程。

（2）成品库存与销售

罐区库存管理：实时监控成品罐液位、温度，精确计量库存（如汽油、柴油库存量）。

销售订单管理：接收客户订单，关联库存分配与装车计划。

物流跟踪：跟踪运输车辆位置，确保产品按时交付。

5. 智能决策分析模块

整合全系统数据，通过数据分析与AI算法支持管理决策。

（1）生产优化分析

装置性能分析：评估各装置运行效率（如“催化裂化装置转化率”），识别优化空间，

质量追溯：产品质量异常时，追溯原料、工艺参数变化，定位根本原因；

优化建议：基于历史数据推荐最佳工艺参数组合（如“反应温度 280℃时产品收率最高”）。

（2）经营决策支持

成本分析：实时计算单位产品成本（原料、能耗、人工），对比预算与历史数据

产销协同：根据市场价格与装置成本，优化产品结构（如 “增加高附加值产品产量”）

预警仪表盘：向管理层展示关键指标（生产进度、安全状态、环保排放）的实时状态。

三、技术实现要点（保障系统可靠性）

1. 实时性与高可用设计

边缘计算部署：在生产装置附近部署边缘网关，实时采集 DCS/PLC数据（采样频率可达100ms级）降低网络延迟。

双机热备：核心服务器（如实时数据库服务器）采用双机热备，确保数据不丢失。

容灾备份：建立异地灾备中心，定期同步关键数据，应对极端故障。

2. 数据安全与合规

数据分级：按敏感度分级（如工艺参数、安全数据），设置访问权限。

操作审计：记录所有关键操作（如修改工艺参数、审批作业许可），满足监管追溯要求。

加密传输：生产数据传输采用SSL加密，防止数据泄露。

3. 系统集成与接口

DCS/PLC接口：通过OPC UA 协议对接主流控制系统。

实验室系统接口：与 LIMS 系统对接，获取原料与产品质检数据。

ERP 系统集成：与SAP/Oracle等ERP系统同步采购、销售、财务数据。

四、实施与推广策略

分阶段实施路径：

第一阶段：部署实时数据采集平台与生产监控模块，实现关键装置可视化。

第二阶段：上线设备管理、安全环保模块，建立基础业务流程。

第三阶段：实施供应链管理与智能决策模块，完成全系统集成。

数据治理重点：

制定统一的数据标准（如设备编码、工艺参数命名规则）

清洗历史数据，确保与实时采集数据的一致性。

建立数据质量监控机制，定期校验数据准确性。

用户培训与变更管理：

针对操作工、技术员、管理层设计差异化培训内容。

选择典型装置试点运行，收集反馈优化后再全面推广。

建立激励机制，鼓励员工使用系统并提出改进建议。

运维保障体系：

组建跨专业运维团队（IT+工艺+设备）7×24小时响应。

制定系统应急预案，确保生产异常时系统稳定。

每季度进行系统性能评估，优化资源配置。