伍憲玉,侯 江,侯 錄,關 鍵,伍玉娜
(核工業北京化工冶金研究院,北京 101149)
地浸采鈾生產過程中,井場集控室內管線、儀表設備等要素集中,檢測和控制環節較多,實現自動化監控對于降本增效有重要意義[1-2]。目前,地浸礦山中自動化系統存在的問題主要有:數據采集與監控系統不完善,個別采區仍需就地計量、人工抄表;控制站之間采用總線結構,數據傳輸速率低,穩定性差;數據采集與監視系統各自獨立,缺乏集中生產管控系統;信息化水平及覆蓋率仍較低[3],距離數字化還有很大差距;缺乏有效的安全環保預警信息系統和統一的信息化平臺,信息傳遞滯后,管理決策效率低。這些問題的存在直接影響信息化和自動化融合實施。
針對某地浸鈾礦山自動化、信息化中存在的問題,研究開發兩化融合信息集成平臺,以期提高信息資源共享水平,提升管理決策效率與質量。
礦山原有自動化系統涉及井場采區集控室、集液泵房、配液泵房及浸出液處理廠房等。各區之間自動化通信網絡采用Profibus DP總線,相比工業以太網,通信傳輸速率低,穩定性較差;在線檢測系統不完善,只檢測采區抽、注液流量,通過各采區觸摸屏監視數據,且部分采區檢測儀表為非智能儀表;未建立廠級統一調度監控中心,未實現生產自動化監控一體化。因此,需要對原有自動化系統進行3方面改進:1)完善在線檢測和控制系統,實現數據的自動采集和記錄;2)總線通信網絡升級為工業以太網;3)建立廠級調度監控中心,實現生產自動化統一監管。
地浸—移動床吸附淋洗自動化系統包括井場和水冶廠兩部分的過程檢測與控制[4-5]。其中:井場設施主要有集控室、配液池與泵房、二級泵池與泵房、集液池、氣體站等;水冶廠設施有浸出液處理廠房和鹽酸庫。
根據控制需求和點數規模,選用自動化水平較高、技術成熟、應用廣泛的DCS系統(Distributed Control System)采集和監控過程參數,各分站負責分散控制,廠級調度中心集中管理。DCS系統包括水冶廠主站和井場各分站。水冶廠主站設置于浸出液處理廠房控制室,井場分站設置于井場控制中心。控制站之間通過光纖以太網連接,DCS信號引至生活區、辦公樓、廠級調度中心。自動化系統架構如圖1所示。

圖1 自動化系統架構
完善后的井場控制系統與原有井場控制系統相比:實現了流量、壓力等工藝參數的在線檢測;采用RS-485總線全面采集潛水泵變頻器的各項參數,實現了數百臺變頻器的遠程監控,既保證了信號的可靠性,又節約了成本[6];選用科里奧利質量流量計,高精度在線檢測CO2和O2質量流量,增加CO2和O2報警控制功能,確保了生產的長期穩定安全。
浸出液處理廠房控制系統數據處理量較大,且需讀取井場各分站數據,因此在控制主站設計中選用高端冗余控制器,并配備流量、壓力、液位、濃度、酸度等多種在線檢測儀表;對樹脂計量罐采用料位和壓力雙重控制,避免單一信號失真導致控制失誤進而引發樹脂堵塞和冒槽。
地浸生產、管理、經營等業務中涉及到的數據類型包括音頻、視頻和文本。數據信息具有多源性、多時空性和獲取手段多樣性等特點,數據表達復雜多樣[7]。
自動化系統中的監控軟件有多個版本,不同版本使用的數據庫類型不盡相同,如Wincc5.0使用的是Sybase,而Wincc6.0使用的是SQL Server。雖然都是西門子組態軟件,但因數據庫不同,數據存儲格式和交換方式也各異。
一些分析、經營和管理數據以文件、表格等非數據庫形式存在不便調取,若要實現信息資源共享[8],解決多源異構數據的融合問題,需對這些數據進行預處理、存儲與管理、分析與挖掘。
2.2.1 數據預處理
數據預處理包括數據抽取、轉換和加載(ETL)。抽取不同的網絡、操作系統和數據庫中分散、異構的數據進行合并、清洗、集成、轉換、分類、分揀和檢索等,將其轉換為各業務所需的目標數據格式,然后對這些數據進行匯總,再將匯總后的數據加載到服務器的目標數據庫或存儲系統,為數據存儲、分析和挖掘做好準備[9]。
2.2.2 數據存儲及管理
利用文件系統和數據庫等對數據進行有效存儲和管理,使之能被快速、有效處理和利用。
2.2.3 數據分析與挖掘
數據分析與挖掘是利用統計方法、機器學習、人工智能、數據挖掘、數據庫、可視化等對數據進行高度自動化分析,完成歸納性推理,挖掘數據內在價值,提取有用信息,通過圖片、映射關系或表格等清晰直觀地呈現給用戶[10-12]。
軟件架構有C/S(Client/Server,客戶端/服務器)和B/S(Browser/Server,瀏覽器/服務器)兩種模式。C/S模式基于企業內部網絡,主要供操作和分析人員使用,響應速度快,系統相對封閉,安全性好,且可以根據需求定制界面;但維護操作涉及每個客戶端,且每個客戶端都需安裝客戶端軟件,維護成本較高。B/S模式基于Web應用展現形式,通過IE瀏覽器完成操作,主要供決策者或管理人員使用,優點是運維簡便,可完成不同人員、不同地點、以不同接入方式訪問和操作;缺點是客戶界面不夠豐富,依托瀏覽器,客戶端功能有限,不適合復雜系統。研究中將C/S和B/S模式相結合實現不同層級的應用。
參照《信息安全技術信息安全等級保護基本要求》及礦山信息安全需求,構建“分區分級、綜合防護、縱深防御”安全防護體系。信息安全架構如圖2所示。

圖2 信息安全架構
根據信息資源特點,將信息系統劃分為生產控制區、廠級管理信息區和公司專網信息區。通過正向隔離保證生產控制區自動化控制系統穩定運行;廠級管理信息區和公司專網信息區通過防火墻進行物理隔離;軟、硬件結合綜合防護網絡、主機及應用等;通過網絡分區,在分區邊界部署網絡訪問控制設備,網絡入侵防范、網絡安全審計等,實現信息系統縱深防御。
根據地浸鈾礦山信息資源層級特點,整體規劃對信息資源的采集與集成。設計了集現場層、控制層、管理層、信息決策層于一體的信息集成平臺,實現數據共享和業務協同。信息集成架構如圖3所示。

圖3 信息集成架構
1)現場層?,F場層是信息化系統基礎數據生成單元,包括在線檢測儀表、執行機構、PLC等。依靠測量、傳感等在線檢測儀表和PLC邏輯控制、過程控制、數據處理及網絡通信功能等綜合手段[13],建立精確、動態和全面的自動化數據采集系統,為控制層提供高質量數據信息。
2)控制層??刂茖硬杉O備實時運行數據,實時監控和分析生產過程,并將數據信息自動存儲至數據庫中??刂茖邮堑讓訉崟r數據存儲單元,數據信息分散存儲于各自的控制站數據庫中。控制層數據定時或根據數值變化進行記錄,數據量大,表達能力差,需匯總處理。
3)管理層。管理層對控制層數據進行抽取、過濾、清洗等加工??刂茖痈鱾€控制系統采集的實時數據經加工后存儲于服務器統一規劃的數據庫中,為管理系統提供準確的基礎數據信息。通過匯總與處理生產管理過程中生成的數據信息形成管理所需的數據信息。管理層根據不同業務需求對數據進行加工處理,因此具有一定周期性和邏輯性。
4)信息決策層。智能化信息決策需要以多維度數據信息為基礎,通過分析與挖掘信息資源尋找數據的潛在價值模式,并在此基礎上進行自動預測。對相關數據加以集合建立數據中心,數據中心根據各業務對信息調用的需求,確定數據的集成度和維度,提高調用效率,通過多維分析與查詢,實現智能化信息決策。
該設計通過融合自動化與信息化,實現了生產過程自動化、監控可視化、管理決策信息化和辦公自動化,在某地浸鈾礦山已得到成功應用,運行效果良好。主要體現在以下方面:
1)實現了多種儀表同時在線檢測,特別是科里奧利質量流量計對CO2和O2的準確計量使得地浸生產自動化控制技術更趨完善;料位和壓力雙重控制使樹脂倒運實現了自動控制,避免了樹脂堵塞和冒槽事故。
2)集生產管理、工業監控、視頻會議和調度指揮于一體的綜合信息平臺實現了多點異地協同網絡辦公、信息資源網絡互通,保證了信息實時上傳、下達及工作人員之間的及時溝通,為管理層實時協同決策提供了支持,實現了由傳統管理向網絡數字化管理、紙質模式向無紙化模式的轉變。
3)通過生產過程自動化、監控可視化、管理信息化,為礦山安全生產提供了有效的預警信息。
自動化和信息化系統的融合改變了生產運行以人為管理為主的傳統模式,生產數據實時輸入、實時處理、實時調用,解決了信息系統多源異構數據有效融合問題,實現了“分區分級、綜合防護、縱深防御”的信息傳輸安全性,集現場層、控制層、管理層、信息決策層于一體,實現了數據共享和業務協同,大大提升了決策和管理效率與質量。