2018国考副省级申论真题答案
第20卷  第11期                      中  国  水  运                        Vol.20        No.11 2020年    11月                    China Water Transport                    November            2020
收稿日期：2020-06-03
作者简介：贾幼磊，华能曹妃甸港口有限公司。
通讯作者：毕  磊（1987-），女，博士，中交水运规划设计院有限公司，高级工程师。
华能曹妃甸港全链条智慧运营管控系统研发
贾幼磊1，郭  享2，毕  磊
2
（1．华能曹妃甸港口有限公司，河北 唐山 063000，2．中交水运规划设计院有限公司，北京 100007）
摘  要：本文建立了港口全链条智慧运营管控系统，获取港口及能源产业链全链条中分布于各节点的数据，并依据所得数据进行分析生成包括历史数据和预测数据的可视化数据，依据历史数据和预测数据对
港口的人力资源和物力资源进行全要素管理调度。通过在华能曹妃甸港的工程应用验证了该系统的先进性和实用性，辅助港口各级管理人员对港口全链条进行更全面、更直观的管理与控制。 关键词：华能曹妃甸港；智慧运营；全链条；全要素；管控
中图分类号：P208          文献标识码：A          文章编号：1006-7973（2020）11-0058-03
煤炭专用码头是我国煤炭运输体系的关键枢纽，煤炭港口运营管理会直接影响我国煤炭运输物流体系的效率和效益[1]，在我国有着举足轻重的位置[2]。
一、问题的提出
华能曹妃甸港口有限公司位于河北省唐山市曹妃甸区南部海域，设计装船能力每年5,000万t。卸车系统共配备2台串联式四翻翻车机，码头装船配备4台装船机，皮带机系统共有27条皮带机，12座转接机房，皮带机附属设备有16台皮带秤、6套采样设备、6台除铁器等。
华能曹妃甸港已建设了生产管控一体化、视频监控、人员定位等系统，信息技术已经帮助码头管理者将传统的手工数据处理方式转变为计算机处理，大大提高了港口管理水平和生产效率。但是，目前管控方式分散[3、4]，没有系统地对港口经营、生产相关和港口产业链上下游的大数据进行集中管理和分析，没有对港口全要素进行三维可视化管控，港口运营管理手段还比较传统和落后，需要建设全链山西特岗教师考试时间2022
条智慧运营管控系统，从港口模型和信息的构建、采集、共享、可视到数据分析，对港口生产要素进行全链条监控与精细化管理，整体上为港口智慧运营管理提供辅助支撑，进而提升华能曹妃甸港管理水平和效率，推动华能曹妃甸港管理升级。
二、系统架构
华能曹妃甸港全链条智慧运营管控系统，采用分层架构设计，实现各层之间独立封装，便于日后维护升级。通过生产数据发布平台、控制网络与信息网络技术、实时数据库技术、视频技术、GPS 定位技术等，建立三维模型数据库、静态数据库、动态业务数据库和算法数据库，获取港口及能源产业链全链条中分布于各节点的数据，为系统的运行提供数据和算法。应用层由两个模块构成：数据可视化模块，用于依据各节点的数据进行分析生成可视化数据，其中，可视化数据包括：历史数据、实时数据和预测数据；全要素管控模块，用于依据历史数据、实时数据和预测数据对港口的人、九江市公务员考试网
机、车、船、货等人力资源和物力资源进行全要素管理调度。
三、系统功能的实现
通过现场感知及物联网技术，实现对港口的车、船、货、港等物流要素和人、机、货、设备等生产要素的实时感知和定位，同时，集成港口生产管理系统、视频监控系统、定位系统、运行系统、缺陷管
2021年证券从业资格证考试时间
理系统的港口调度、运行、检修等信息，数字化港口系统通过多源数据导入与优化和港口场景快速建模技术，构建与现实港口运行同步的三维立体数字孪生系统，进一步对数据信息挖掘分析再利用，实现人员管理、车辆管理、调度管理、运行管理、堆场管理、数据可视化分析等功能。
1．大数据收集与分析
首先研究与港口现有系统数据接口技术和感知技术[5、6]。当前港口基本已建设了生产管理系统、视频监控系统、定位系统、运行管理系统、缺陷管理系统等，数字三维实时监控管理平台通过与港口现有系统建立数据接口，获取港口调度、运行、检修等信息。物联网技术为港口大数据提供了来源广泛、实时感知的数据源[7]，感知技术是物联网的基础[8、9]，通过GPS、RFID、CCTV、激光扫描、高频雷达、二维码、人脸识别、移动互联、传感器等，可以实现对港口的车、船、货、港等物流要素和人、机、货、设备等生产要素的实时感知和定位。
2．三维立体数字孪生系统的建立
华能曹妃甸港全链条智慧运营管控平台三维可视化的基础建立在三维立体数字孪生系统上。三维立体数字孪生系统的建立采用多源数据导入与优化和港口场景快速建模技术
近三天时政热点[10]
。
在已有模型数据的情况下，包括地理信息矢量数据、三
维模型数据、倾斜摄影数据、BIM 模型数据、动态监控实时数据等多种类型数据，运用多源数据导入与优化技术，实现港口场景快速建模、数据展现与监控管理。在没有模型数据的情况下，运用实景建模技术、实体建模技术、特征建模技
第11期                        贾幼磊等：华能曹妃甸港全链条智慧运营管控系统研发                        59
术、参数化建模技术，实现港口地形、水工结构、机械设备、公路铁路、辅助建筑、管网、绿化等模型的构建，分类别、分层次、系统地构建港口工程基础模型数据库，进而可快速调用搭建港口场景模型，实现港口场景数据展现与监控管理。
3．全链条数据可视化
由于港口及能源产业链全链条中各节点数据量庞大，现有华能曹妃甸港口的生产管控系统无法对大数据进行集中管理和分析。因此本文提出了适用于大数据的数据可视化方法，系统地分析、呈现华能曹妃甸港口及能源产业链全链条中分布于各节点的数据。全链条数据可视化采用仪表盘与三维场景联动模式。数据类型包括：货源流向、市场动态、市场份额、对标情况、货源结构、生产效率、生产成本，数据覆盖港口及能源产业链全链条中分布于各节点的历史数据和预测数据。两侧仪表盘中的各类数据与三维场景进行真实位置的交互绑定，仪表盘指标驱动三维可视化呈现，点击两侧仪表盘中的任意数据项，三维场景对应显示该数据的地理位置及当前状态等信息。其中，煤炭货源流向由三维场景展示，其他数据由两侧仪表盘展示。数据可视化界面如图1所示。
图1  全链条数据可视化
（1）货源流向
采用仪表盘和三维场景联动，在三维模型上绘制煤炭由货源发车站经铁路到港口，由港口至客户流向图。统计发车站经铁路到港口的数据。点击相应铁路线，弹出该路线的运量走势图。点击各发车站起点，弹出发车站货源到我港的运输成本和运距与其他港口的对比图。统计港口到用户流向图。
（2）市场动态
分析主产地煤炭价格走势，分析港口煤炭市场价格。可查看制沿海六大电厂存、日耗、可用天数表，月均场存日耗走势图。可查看航运价格走势图、期货市场K 线图。
（3）市场份额
葫芦岛市教师进修学院
市场份额分为两部分，一部分是曹妃甸区域在三大港区（曹妃甸、秦皇岛、京唐）的调出量的占比；一部分是华能港口调出量在曹妃甸区域的占比。分析港口在所在港区的调出量占比，分析对比港口调入量趋势。绘制月调入量走势图，显示上、下半年港区调出量分析情况。
（4）对标情况
对标情况是华能曹妃甸港与国投京唐港相比较，比较指标包括调入量、调出量、卸车效率、周转率、单吨能耗、装船效率。该部分通过雷达图的形式直观展示两者在各个指标下的对标情况。进行周边港口的对标情况展示，做趋势分析。
（5）货源结构
采用仪表盘进行货源结构可视化分析。分别显示占比前十业主的煤炭调出量、每月库存量数据。分析吞吐量进度、装卸量、作业效率同比变化趋势：显示每月装卸量与去年同期的对比，动态显示共12个月。
（6）生产效率
进行装船效率和卸车效率分析。进行人员技能管理：实时显示人员的作业量、空载率、效率、用电单位能耗。进行班组绩效管理：实时显示每班的卸车作业量、卸车作业效率、装船作业量、装船作业效率、单班仓时量。
（7）生产成本
分析月场存量、卸车量、装船量及其水、电、油成本，作业量和成本画对比图，动态显示共12个月。统计机械设备的年累计耗电量、年累计作业量和年累计运行时间。
4．全要素运营管控
通过与现有港口生产管控系统对接，运用物联网技术，依据数据可视化分析生成的历史数据和预测数
据，对港口人员、车辆、设备、调度、运行、堆场等港口全要素进行实时监控与可视化管理，辅助港口各级管理人员对港口全链条更全面、更直观的进行管理与控制。
（1）人员管理
运用物联网技术，建立数据库和定位系统的接口，读取人员定位数据，实现人员实时位置查询、行走轨迹查询、分工种统计、入侵报警、履职情况分析等功能，同时能够实现现场人员活动情况与视频系统的联动查询。具体实现如下：
1）人员实时位置查询。显示在线的工作人员位置，包括：东电二公司维修人员、辅助人员、河北电建维修人员、中交一航局运行人员、华能管理人员。点击人员图标可查看人员基本信息。点击视频图标，直观查看人员周边视频监控信息。
2）人员行走轨迹查询。通过输入自定义时间段，查询该时间段指定人员历史行走轨迹和在轨迹上某点的滞留时间。
3）分工种统计。查询指定区域内的各工种人员位置及人员信息。
4）入侵报警。查询人员越界报警信息，包括人员姓名、闯入区域、闯入时间等，通过报警信息列表，查看已发生报警信息。
5）履职情况分析。对各岗位人员的履职情况进行统计分析，包括是否在线、在港时间、报警次数、巡检次数等。
（2）车辆管理
运用物联网技术，建立数据库和定位系统的接口，读取车辆定位数据，实现车辆的实时位置显示和运行轨迹查询，实现车辆运行时间、燃油消耗、操作人员姓名、车辆保养信息等信息查询。
（3）设备管理
读取运行管理系统中两票和运行台时信息，显示设备检修状态时的检修内容、检修负责人、监护责任人、物资和工艺等信息，提供设备关键部件检修、更换报警信息。
60                                            中 国 水 运                                        第20卷
1）设备实时信息。系统界面右侧显示设备运行、故障、空闲时长、作业量和用电量对比分析图。系统界面左侧显示设备总用水量和皮带秤流量曲线。三维场景中皮带秤位置显示皮带秤的瞬时值、累计量。三维场景中翻车机轨道衡位置显示轨道衡值。
2）设备运行管理。三维场景中用不同的颜标牌显示设备不同状态。设备运行状态，显示绿，点
击设备弹出设备运行小时数、作业量、下次维护和预报保养到期时间、平稳运行时间、历史累计运行时间等信息。设备故障状态，显示橙，点击设备弹出设备超温、震动大等信息。设备检修状态，显示黄，点击设备弹出设备检修内容、检修负责人、监护责任人、物资和工艺、设备检修计划及滚动检修计划到期提醒等信息，点击检修负责人、监护责任人人员列表，查看相关人员的实时位置，通过该功能可查看检修人员是否到位。设备待机状态，显示蓝。设备准备状态，显示红。
3）设备运行寿命查询。查询设备寿命及运行上限阀值信息；显示设备是否需要检修、报警信息、近期历史故障记录、高压设备开关动作次数，显示稀油设备油位、补油量信息。超过阀值，系统自动弹出信息标牌报警。
（4）调度管理
实时显示在途火车和船舶的位置、预计抵港时间等，实时显示调度计划，包括涉及的流程、设备、车船、货种等。
（5）运行管理
实现港口工艺系统设备的实时精准状态显示，与视频系统实现虚实无缝切换。例如卸车作业时，显示火车正在作业的节数；装船作业时，显示船舶正在作业的舱位及各轮次装载吨数。运行管理还包括运行的历时回溯功能，可以分时间段、分流程、分车船等选择模式显示三维场景历史运行情况。
1）工艺系统实时状态。通过双击三维场景中模型，可查询相关信息。火车实时状态：双击火车模型，弹出火车的车型、总节数、完成节数、货主、货名等信息。翻车机实时状态：当翻车机处于运行状态时，黄高亮显示当前翻堆作业流程中的所有设备。双击翻车机模型，显示翻车机的总卸车量、完成卸车量、车型、总节数、完成节数、货名等信息。堆场大机实时状态：双击模型，弹出堆料机、取料机、堆取料机的设备名称、设备状态、工作垛位、来源翻车机号、去向装船机号、去向泊位等信息。装船机实时状态：当装船机处于运行状态时，黄高亮显示当前取装作业流程中的所有设备，装船机机械臂与当前作业船舱对齐；双击装船机模型，弹出装船机的名称、船名、船次、计划装载量、完成装载量、状态、来源取料机、来源堆垛号等信息。船舶与船舶仓位实时状态：实时显示船舶所在泊位及船舶舱数；双击船舶模型，弹出船舶的船名、船次、计划装载量、完成装载量、当前舱计划装载量、当前舱完成装载量、作业装船机号、来源取料机、来源堆垛号等信息。
2）历史回溯。分时间段，通过列表选择开始时间、结束时间来查询该时间段的三维场景历史运行情况。分流程，通过列表选择某一流程号和对应的开始时间、结束时间来查询该时间段的三维场景历史运行情况。分车船，通过列表选择某一车次或船名和对应的开始时间、结束时间来查询该时间段的三维场景历史运行情况。
（6）堆场管理
实时显示数字化堆场信息，包括三维垛型、入场时间、堆存数量、煤炭化验指标、货物持有人等。
（7）可视化管理
点击正在运行的流程，可自动搜索并同时弹出与当前作业流程相关的沿线多个摄像头画面。
四、结束语
采用仪表盘和三维场景联动，将各节点数据依据数据类型分别生成对应的可视化数据，包括货源流向、市场动态、市场份额、对标情况、货源结构、生产效率、生产成本，直观、全面地分析和呈现港口及能源产业链全链条大数据。
依据可视化数据、物联网技术、网络通讯技术等，对港口的人力资源和物力资源进行全要素管理调度，实现了对人员、车辆、设备、调度、堆场、可视化各方面全方位的管控。
通过该系统的应用，辅助港口各级管理人员实现了对码头生产作业智能化、数字化的远程实时管控；通过数据可视化分析，使得现场作业安排合理有序。总之，华能曹妃甸港全链条智慧运营管控系统是煤炭港口企业管理理念的创新，是构建煤炭码头智慧港口的全新探索。
参考文献
[1] 计三有，袁宗喜.虚拟现实的集装箱码头布局规划仿真系
统[J].中国水运（理论版），2006，4（3）：154-156. [2] 刘振鹏，刘晓明.数字化集装箱码头的三维可视化管理研
究[J].中国水运（理论版），2006，4（2）：68-71.
[3] 杨瑞.自动化集装箱码头管控一体化系统技术研究[J].中
国水运（下半月），2015，15（1）：60-63.
[4] 文树吉，曾晓光，郎舒妍.散货码头装卸智能化发展建议
[J].港口科技，2019，（1）：47-49.
[5] 李伟，周峰，朱炜等.轨道交通网络客流大数据可视化研
究[J].中国铁路，2015，（2）：94-98.
[6] 陈军，谢卫红，陈扬森等.国内外大数据可视化学术论文
比较研究—基于文献计量与SNA方法[J].科技管理研究，2017，（8）：44-53.
[7] 李学恩，游博，陈卿等.矿山物联网生产设备协同管控系
统设计[J].工矿自动化，2018，44（6）：1-5.
[8] 张云翼，林佳瑞，张建平.BIM与云、大数据、物联网等
技术的集成应用现状与未来[J].图学学报，2018，39（5）：806-816.
[9] 缪倩雯.基于RFID的室内情景感知技术研究[D].南京：
南京邮电大学，2019.
[10] 杨林瑶，陈思远，王晓等.数字孪生与平行系统：发展现
状、对比及展望[J].自动化学报，2019，45（11）：2001-2031.