丁猛

【摘 要】隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析石油企業(yè)能耗數(shù)據(jù)具有非常重大的研究意義。

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)；能耗優(yōu)化；銷售VT；銷售V20

引言：

隨著云時代的來臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來越多的關(guān)注。加油站數(shù)據(jù)以及巨大的數(shù)量完全吻合了符合大數(shù)據(jù)的多、深、全、雜特性。因此采用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析石油企業(yè)能耗數(shù)據(jù)具有非常重大的研究意義。

一、生產(chǎn)監(jiān)控、能耗優(yōu)化實現(xiàn)思路

結(jié)合實際情況，加油站損耗管理主要包括運輸及零售保管兩種損耗。目前在運輸損耗方面已實現(xiàn)油庫發(fā)油及加油站收油的V20數(shù)據(jù)統(tǒng)計，而零售保管損耗受加油機發(fā)出體積的影響，對保管損耗影響較大，主要存在以下問題：

（一）熱脹冷縮。油站以標(biāo)準(zhǔn)體積V20入賬，而以實際體積Vt銷售，兩者存在溫度差，當(dāng)銷售油品溫度大于20℃時，零售保管盈余，而當(dāng)銷售油品溫度小于20℃時，零售保管虧損；

（二）油品丟失。由于Vt是環(huán)境溫度下計量所得的體積，外界環(huán)境溫度較高的加油站油品盈余情況就會比較突出，在這種情況下易發(fā)生油品丟失風(fēng)險；

（三）溫度失真。由于溫度對油品體積變化有較大的影響，傳統(tǒng)計算采取的都是平均溫度，無法真實體現(xiàn)損耗管理狀況。

經(jīng)過深入分析，我們發(fā)現(xiàn)，為了真實反映加油站零售保管損耗，只要通過大數(shù)據(jù)手段云計算的實施路線，實時采集到加油站每一筆銷售量、實時溫度，按照一定的計算規(guī)則，將銷售Vt同步換算成V20銷售量，達(dá)到公平、公正、真實反映加油站的管理狀況的目的。我們將這種計算過程名為“能耗管控”，在管控過程發(fā)現(xiàn)的各種設(shè)備運行監(jiān)控數(shù)據(jù)、現(xiàn)場監(jiān)控數(shù)據(jù)。利用大數(shù)據(jù)手段進(jìn)行深入分析后，管控過程自動進(jìn)入良性“能耗優(yōu)化”循環(huán)。

二、研究目標(biāo)及技術(shù)難點

（一）能耗管控就是要利用信息技術(shù)和手段，實現(xiàn)損耗計算信息化、自動化和智能化，應(yīng)該具有如下功能：

1.數(shù)據(jù)自動采集。必須實時獲取到加油站銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)，對加油站每一筆槍出交易進(jìn)行體積轉(zhuǎn)換，從而獲取標(biāo)準(zhǔn)體積下油品零售保管損耗的數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)自動轉(zhuǎn)換。將獲取到的每一筆交易數(shù)量與同時間內(nèi)油罐溫度進(jìn)行綁定計算，實現(xiàn)每一筆Vt銷售自動轉(zhuǎn)換為V20銷售量。

3.能耗統(tǒng)計分析。結(jié)合庫存、購進(jìn)、銷售等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，自動生成每個加油站的損耗數(shù)量，按照不同需求進(jìn)行統(tǒng)計分析，實現(xiàn)能耗管控大數(shù)據(jù)化。

（二）技術(shù)難點。要實現(xiàn)能耗管控大數(shù)據(jù)化，自動獲取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵所在和技術(shù)難點。

1.如何實時獲取加油站銷售數(shù)據(jù)？如果采用匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行Vt和V20數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，計算結(jié)果和傳統(tǒng)手工方式一樣可能不符合實際。

2.如何獲取實時油溫，油溫與交易支付如何綁定，油罐油溫隨著氣候變化、接卸油等實際情況在隨時變化，而交易隨時都在發(fā)生。

通過多次技術(shù)試驗，我們發(fā)現(xiàn)通過針對加油站銷售數(shù)據(jù)分析，可以有效的體現(xiàn)加油站現(xiàn)場情況，以及操作情況，非常便于查找能耗管控過程中的軟硬件問題，以及人為操作問題，為應(yīng)對能耗優(yōu)化的提供了良好的數(shù)據(jù)支撐。

三、加油站銷售數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)加工

（一）集成說明

采集服務(wù)前端部署一組Socket Server群集用來接收結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，采集服務(wù)作為服務(wù)端，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)作為客戶端，采用長連接的方式，由業(yè)務(wù)支持系統(tǒng)發(fā)起連接并把業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)主動推送給采集服務(wù)。采用TCP長連接的方式，能夠避免每一次請求都打開新的連接，減少了建立和關(guān)閉連接時的性能開銷，同時也減少了后續(xù)請求的響應(yīng)時間。

（二）技術(shù)實現(xiàn)

1.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)：Socket Server群集中的多個Server是平等的，客戶端應(yīng)該保存這個Server列表，客戶端可以把它當(dāng)成主備方式使用，即先連接一個Server，這個Server不可用時才連接下一個Server；也可以當(dāng)成負(fù)載均衡來使用，即客戶端和每個Server都建立一個連接，每次發(fā)消息都從連接列表中取出一個連接來發(fā)送，只要實現(xiàn)一個簡單的輪詢策略就可以達(dá)到負(fù)載均衡的效果。

Accepter負(fù)責(zé)接收客戶端的請求，分配工作線程對請求進(jìn)行處理

Decoder/Encoder負(fù)責(zé)對消息進(jìn)行編碼和解碼

Handler負(fù)責(zé)實際的業(yè)務(wù)處理邏輯

2.非結(jié)構(gòu)化的采集實現(xiàn)，利用Hadoop套件、MapReduce工具、抽取工具、自建系統(tǒng)、統(tǒng)建系統(tǒng)、微信、QQ等手段將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)匯總至數(shù)據(jù)服務(wù)端。

（三）加油站數(shù)據(jù)獲取

站級數(shù)據(jù)通過前庭控制器傳遞至數(shù)據(jù)采集端，然后再分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和格式化，將數(shù)據(jù)分為若干種類型，根據(jù)類型分揀其重要性和傳輸頻次。

1.液位儀數(shù)據(jù)

分為三種類型數(shù)據(jù)上傳：實時庫存、卸油數(shù)據(jù)、期間付出，實時庫存每5分鐘傳輸一次。實時庫存數(shù)據(jù)采集了液位儀上的油溫、油高、水高、密度、油體積等數(shù)據(jù)，其中油體積計量方式為Vt方式，DIT服務(wù)端采集到各加油站對應(yīng)罐實時庫存后，將統(tǒng)一存儲和分流至多個其他物理數(shù)據(jù)表中。卸油數(shù)據(jù)和期間付出數(shù)在業(yè)務(wù)發(fā)生時采集。

接口為加油站實時庫存，接口方式為Socket接口，數(shù)據(jù)頻度為實時；

2.加油機交易支付數(shù)據(jù)

銷量數(shù)據(jù)包含交易單價、金額、油品數(shù)量、油品類型及脫機交易。大數(shù)據(jù)服務(wù)器端將銷售數(shù)據(jù)逐筆存放，并將非油數(shù)據(jù)和主油數(shù)據(jù)分別存儲。其中主油數(shù)據(jù)在次日凌晨被逐筆由Vt轉(zhuǎn)換V20，轉(zhuǎn)換依據(jù)當(dāng)次交易最近庫存對應(yīng)的油溫數(shù)據(jù)，依據(jù)公式轉(zhuǎn)換為V20。

3.加油站銷售日報表數(shù)據(jù)

通過采集加油站日報表數(shù)據(jù)，可以獲取存、進(jìn)、銷、損耗等數(shù)據(jù)，確保采集數(shù)據(jù)與加油站日報一致。數(shù)據(jù)頻度為日結(jié)成功后10分鐘。

四、能耗信息計算

（一）系統(tǒng)自動讀取站級系統(tǒng)中每筆加油交易數(shù)據(jù)信息并抓取與相對應(yīng)的發(fā)油油罐內(nèi)油品溫度，自動進(jìn)行銷售VT與V20的換算。加油站純槍銷售V20=純槍銷售VT*[1+（20-發(fā)油油罐實時油溫）*體積膨脹系數(shù)]，體積膨脹系數(shù)為汽油0.0012（%/℃），柴油0.0008（%/℃）。

（二）加油站每班進(jìn)行班結(jié)時，系統(tǒng)同步讀取站級系統(tǒng)各油罐購進(jìn)量及實際庫存數(shù)量作為下一個班的期初庫存參與系統(tǒng)數(shù)據(jù)計算。

（三）系統(tǒng)每日自動統(tǒng)計油品損耗情況

考核零售保管損耗量=期初庫存量V20+當(dāng)期入庫量V20—當(dāng)期純槍銷售V20—實際庫存量V20

考核零售保管損溢率=（考核零售保管損耗量/當(dāng)期純槍銷售V20）×1000%。

五、結(jié)束語

大數(shù)據(jù)與能耗優(yōu)化的相結(jié)合已經(jīng)顯現(xiàn)了如下應(yīng)用趨勢：

（一）銷售數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、運輸距離的資源化

將加油站銷售數(shù)據(jù)、運輸資源、資源分配過程變成企業(yè)和社會關(guān)注的重要戰(zhàn)略資源，并已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而，必須要提前制定大數(shù)據(jù)營銷戰(zhàn)略計劃，搶占市場先機。

（二）將能耗優(yōu)化與云計算的深度結(jié)合

云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺之一。將銷售數(shù)據(jù)以庫、車站、營業(yè)日、油品為最小作業(yè)單元，進(jìn)行云化布局，在多種維度下同時發(fā)揮大數(shù)據(jù)的速度、效率、深度分析結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】

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