综合功能介绍

        临沧油库可视化决策平台支持现有信息系统的数据资源,深度融合大数据、AI、数字孪生、融合通信等前言技术应用,覆盖油区各业务领域,凭借先进的人机交互方式,实现厂区三维全景可视化,资源管理可视化、油区检测、仪表检测、数据检测等功能。实现厂区的智慧管理和运营,广泛应用于应急指挥、数据分析等多种场景。数字孪生是与人工智能(AI)和机器学习(ML)并列的十大战略性技术趋势之一,该技术需要通过从底层数据到顶层分析决策多方面来实现。

      数字孪生架构组成

      本平台通过联动服务应用层、虚拟模拟层、物理对象层三级层面实现数字孪生的实际应用。

       物理对象层:基于物联网感知技术和信息物理融合技术(Cyber-PhysicallSystems)对硬软件资源进行多项信息要素的感知、采集和融合。收取现场状态信息通过多渠道认证之后信息上传至虚拟运算平台进行分析,现场通过RFID、无线定位、视频系统、传感器等数据采集设备对厂区环境内的各种要素进行实时监视。采集的信息包含运输进出库状态、仓储状况、巡检状态、进销信息等。

       虚拟模拟层:通过物理对象层采集到的信息进行数据模拟化,将厂区的实时情况映射到模拟环境中。从而达到以监视与分析资产、工艺和工作流程来节省时间与金钱的效果。

        联动服务应用层:对系统执行状态和环境动态进行识别评估,通过各执行单位的独立算法(如巡检路径算法、载油车辆调度算法等)将基于设定目标下综合评估最优的解决方案体现在可视化平台上,从而实现决策过程的智能化、可视化和过程可控化。

      如何实现数字孪生

       通过Maya或者3dsMax等(DCC)软件创建厂区的模型,通过对实时数据源的RESTfulAPI连接和访问从而达到实现场景到虚拟场景的映射。为了实现完整的环境映射,实时物联网(IoT)设备是必不可少的,以该类设备收集的数据进行分析、测试、优化和预测检验。实现数字孪生的3D模型通常也可以用不同途径来实现,可以通过激光雷达扫描、照相测绘或者图形编译软件来创建。针对模型中的不同模块使用不同的软件来建模，为后期整体模型提高性能效率，尤其在复杂结构和需求的模型中更为突出，例如不涉及具体功能的建筑可以简单外观绘制，重要设备通过DCC扫描建模，各类管道通过专业管道软件进行路线铺设和生成。

       油库可视化监测系统

       基于区域仪表运行状况检测，监控石油数据在线情况，实时报警数据，运行车辆统计等。巡检人员按照巡检路线进行检测当设备出现故障发出警报提示出现红色异常。巡检人员通过现场定位设备进行精准定位，对巡检路径和状态进行实时跟踪。通常在项目中使用GPS信号定位，使用个人手机App就可实现位置跟踪，造价相对低。对与信息安全有着很大需求的客户，我们也可以通过本地定位设备来进行定位，在不连接外网的情况下对巡检人员的位置信息进行跟踪，随后体现在可视化平台中。

        图例智能巡检监测系统图

       数字化应急指挥预案

       基于三维地图进行功能开发，将消防力量分布、安全重点区域、消防水源、警情警、出警记录、重点区域分布、道路分布、微型消防站、社会应急联动力量、应急储备物资、应急资源统计等信息在指挥大屏上统一管理和展示。消防站、社会应急联动力量、应急储备物资、应急资源统计等信息在指挥大屏上统一管理和展示。

实时监视画面

虚拟映射画面 

       环境可视化系统

       实现油库的建筑、设备等的可视化，并且可以为各业务系统提供可视化管理手段，实现油库环境的跨系统集中管理，提高对油库的掌控能力和管理效率。

       对厂区设备进行监视，如果发现某台设备故障，自动跳转至该设备的场景，不需要操作者手动在界面中寻找出现问题。

 油罐信息展示

异常设备报警 

       技术架构

        本方案利用工业软件平台覆盖从底层数据SCADA采集到Mysql数据存储，前端使用Three.js和WebGL实现从现实场景映射到虚拟环境中的动态效果（例如巡检人员的实时位置映射、火灾或者设备故障等情况的映射），后端使用Python进行数据处理，建模使用多种DCC软件实现（例如Maya、3dsMax、Aveva等）形成全集成一体化的技术架构方案。