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农药化工企业数据挖掘系统的开发与应用

数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据就保存到数据库中,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的进一步利用。

本项目研究的问题和采用的技术路线是根据我国传统农药化工技术发展的实际情况首次提出来的,因此在国内具有独创性,同时又满足国家采用信息技术改造传统产业的产业政策。

技术构架

本项目的技术构架是建立在以集散控制系统(DCS——Distributed Control System)为基础自动化软硬件平台的基础上,建立历史数据库平台,通过数据挖掘技术对生产工艺、操作条件和配方进行优化,并形成通用的数据挖掘软件平台。其系统技术架构如图1所示。

1. 首先将原有基本手工控制的操作模式,改造成自动化程度较高的基于SUPCON JX-300X集散控制系统的操作模式,使三唑磷合成生产过程稳定,信息采集完备;

2. 通过浙江中控软件技术有限公司开发的具有自主知识产权的实时数据库系统ESP-iSYS中的数据采集及历史数据库模块建立三唑磷合成过程的生产历史数据库,用于积累丰富的三唑磷合成生产过程的历史数据;

3. 通过对生产信息的历史数据进行数据挖掘,找出工艺参数和工艺配方对三唑磷收率和有效成分含量的规律,并提出优化的配方、优化的工艺参数和优化的生产工艺。

基础自动化系统改造

对于三唑磷合成过程的基础自动化改造,首先要熟悉三唑磷合成的工艺路线,设计一套较为先进的仪表检测系统,选用较为可靠的、高性能的压力传感器、pH传感器以及流量计、温度传感器等。以确保获得准确、可靠的生产过程信息。

对三唑磷合成过程的计算机控制系统进行设计,选择模拟量输入卡、模拟量输出卡及开关量输入、输出卡,重要卡件(主控制卡、数据转发卡、电源)及重要信号点设置成1:1冗余,提高系统的可靠性。设置二个操作站和一个控制站,使该生产过程稳定运行并获取可信数据。

经分析,三唑磷合成过程操作要求如下:

1. 反应温度控制:三个反应釜的反应温度控制分别需控制的精度为±1℃。合成反应为吸热反应,保持一定反应温度,可提高反应速率,稳定操作,提高收率。但温度过高,会引起原料分解,影响收率。

2. pH控制:因为整个反应需在碱性水溶液中完成,反应过程要求物系的pH值控制在8.09.0之间即偏碱性,不足可通过加碱来调节。

3. 脱溶甲苯浓度控制:因为合成产物三唑磷存在于甲苯有机相中,所以在反应结束后,要进行脱溶处理,将甲苯和反应物三唑磷分离。甲苯浓度控制得好坏,直接影响反应物的浓度和三唑磷的损耗,造成收率降低。

考虑到三唑磷合成过程的规模、具体控制要求和各控制系统的性价比,本方案采用了浙江中控技术股份有限公司的SUPCON JX-300X集散控制系统。该集散控制系统,融合了最先进的自动化技术、计算机技术、通信技术、故障诊断技术、冗余技术和软件技术。具有成本低、可靠性高、使用方便、安装简单、维护容易等特点。系统全部数字化,规模可大可小,兼容性、开放性好,支持标准网络通讯协议,且符合各种现场总线协议。

JX-300X集散控制系统由工程师站(ES)、操作站(OS)、现场控制站(CS)、通信网络cnetⅡ等组成,它覆盖了大型集散系统的安全性、冗余功能、网络扩展功能、集成的用户界面及信息存取功能,除了具有模拟量信号输入输出、数字量信号输入输出、回路控制等常规DCS的功能,还具有高速数字量处理、高速顺序事件记录(SOE)、可编程逻辑控制等特殊功能;它不仅提供了功能块图(SCFBD)、梯形图(SCLD)等直观的图形组态工具,又为用户提供开发复杂高级控制算法(如模糊控制)的类C语言编程环境SCX。系统规模变换灵活,可以实现从一个单元的过程控制,到全厂范围的自动化集成。

实时数据库系统

而近年来,随着实时数据库理论的日益成熟和完善,各种商业实时数据库产品层出不穷,其中国际上比较著名的产品包括美国的OSI公司的Plant Information System,简称PI;美国AspenTech公司的Infoplus系统;美国Honeywell公司的PHDProcess History Database)系统。这些产品在石油、化工、钢铁、电力等多个重要行业得到了较为广泛的应用,并且为实施企业带来了较好的效率。

本项目选用浙江中控软件技术有限公司开发的具有自主知识产权的实时数据库软件ESP-iSYSESP-iSYS实时数据库软件通过计算机网络和正确的DCOM配置和组态过程,按照统一的数据格式采集数据,对数据统一管理。组态软件将数据源和数据源的位号等信息组态到实时数据库系统中。ESP-iSYS根据这些信息,配置相应的模块,采集数据源中的位号数据,计算处理后提供给实时数据库的客户端应用软件,如数据挖掘软件应用。

ESP-iSYS实时数据库系统分成组态管理、OPC/DDE/API接口软件管理、实时数据库管理、实时数据访问接口、历史数据库存取五大模块。

数据挖掘系统的应用

1.ESP-Miner数据挖掘软件应用简介

三唑磷合成过程中在线测量的数据经过现场仪表进入了SUPCON JX-300XDCS系统,然后通过OPC Server进入了实时数据库ESP-iSYS,经过数据预处理后与人工录入数据(通过人工化验的产品质量数据及其他离线数据)整合后进入关系数据库中,经数据挖掘得到的结果(优化规则、优化的工艺控制参数、优化的工艺配方等)通过优化建议图、饼图、柱图或报表的形式提供给工艺工程师进行决策,决策的结果通过DCS系统进行贯彻执行。

2.数据挖掘系统的应用操作流程

流程工业数据挖掘技术及软件在三唑磷合成过程中应用研究项目的应用操作流程如下:

第一步:系统配置;

第二步:人工数据录入(每天录入)

第三步:实时数据采集;

第四步:数据预处理;

第五步:人工录入数据与实时生产数据整合;

第六步:数据挖掘操作;

第七步:数据挖掘结果呈现。

3.系统配置

系统安装完毕后,一般需要进行系统配置,系统配置只需配置一次,系统安装时有一个根据新农化工需求的默认配置,主要功能如下:

l 实时数据采集位号的组态,缺省组态保存在安装目录下的:newtagdef.cfg

l 数据整合时的信息组态,缺省组态保存在安装目录下的:tagdef.cng

4.人工数据的录入

三唑磷合成过程中除了可在线测量的数据以外,还有许多数据如产品质量数据等只能每班或每天离线分析化验一次,这些数据均需要人工录入到系统中,并需要与生产实时数据进行整合。

根据实际情况,系统提供了班次的设定功能,化验数据的人工录入界面。

5.实时数据采集

本系统通过OPC Server把在线测量数据从SUPCON JX-300X提取并保存到实时数据库系统ESP-iSYS中,因此数据挖掘的数据源是实时数据库平台ESP-iSYS和人工录入数据。

具体操作举例如下:

(1) 打开数据采集的配置文件

(2) 设定数据采集的时间和采样周期以及保存数据的文件名

例如:采集04.04.01-04.04.283个温度(TRC-202.PVTRC-203.PVTRC-204.PV),产品流量FRC-254.PV,原料1流量FRC-251.PV,原料2流量FRC-252.PV, 原料3流量FRC-253.PV保存到SrcData040401_040428.dpp文件中,其中采样周期为180秒。

(3)数据采集并保存成功。
6.数据预处理

DCS等生产现场控制系统中采集的原始数据可能存在严重的随机误差和过失误差,会使数据品质严重恶化。因此必须对采集来的原始数据进行预先处理,包括数据段选择修改、滤波和剔除野值等,有效防止失效数据参与运算,保证在数据挖掘计算中所得结果的正确性。

从实时数据库平台导入生产实时数据,使用数据预处理模块对这些参与数据挖掘的原始数据经加工处理(变量信息修改、剔除野值或一阶滤波等)后存入离线设计数据文件中,使得数据挖掘计算结果准确。

7.人工录入数据与实时生产数据整合

三唑磷合成过程的两类生产历史数据即人工化验数据和生产实时数据,经过人工录入和在线数据采集以后,需要把它们整合得到待挖掘数据,以供数据挖掘使用,当数据整合完成以后,需要把待挖掘数据保存到一个数据文件。

8.数据挖掘操作

数据挖掘操作的步骤如下:

(1) 打开数据挖掘操作界面:使用GUI框架载入数据挖掘软件的Snapin插件并选择“挖掘操作”以后,出现数据挖掘操作界面;

(2) 导入进行数据挖掘的数据;

(3) 属性的选择;

(4) 关联属性的设置;

(5) 目标属性的设置;

(6) 最小置信度的设置;

(7) 数据挖掘操作:当关联属性、目标属性和最小置信度设置好以后,就可以进行数据挖掘了,在菜单项中选择“操作”-> “挖掘”就可以完成数据挖掘操作。

9.数据挖掘结果呈现

在数据挖掘操作中如有规则产生,就可以生成数据挖掘结果的各种报表,如图3所示,在该报表中,可通过点击“规则饼图”、“规则箭头图”、“优化建议图”、“最佳操作数”相关连接得到数据挖掘结果各种呈现办法。

6.数据预处理

DCS等生产现场控制系统中采集的原始数据可能存在严重的随机误差和过失误差,会使数据品质严重恶化。因此必须对采集来的原始数据进行预先处理,包括数据段选择修改、滤波和剔除野值等,有效防止失效数据参与运算,保证在数据挖掘计算中所得结果的正确性。

从实时数据库平台导入生产实时数据,使用数据预处理模块对这些参与数据挖掘的原始数据经加工处理(变量信息修改、剔除野值或一阶滤波等)后存入离线设计数据文件中,使得数据挖掘计算结果准确。

7.人工录入数据与实时生产数据整合

三唑磷合成过程的两类生产历史数据即人工化验数据和生产实时数据,经过人工录入和在线数据采集以后,需要把它们整合得到待挖掘数据,以供数据挖掘使用,当数据整合完成以后,需要把待挖掘数据保存到一个数据文件。

8.数据挖掘操作

数据挖掘操作的步骤如下:

(1) 打开数据挖掘操作界面:使用GUI框架载入数据挖掘软件的Snapin插件并选择“挖掘操作”以后,出现数据挖掘操作界面;

(2) 导入进行数据挖掘的数据;

(3) 属性的选择;

(4) 关联属性的设置;

(5) 目标属性的设置;

(6) 最小置信度的设置;

(7) 数据挖掘操作:当关联属性、目标属性和最小置信度设置好以后,就可以进行数据挖掘了,在菜单项中选择“操作”à “挖掘”就可以完成数据挖掘操作。

9.数据挖掘结果呈现

在数据挖掘操作中如有规则产生,就可以生成数据挖掘结果的各种报表。在该报表中,可通过点击“规则饼图”、“规则箭头图”、“优化建议图”、“最佳操作数”相关连接得到数据挖掘结果各种呈现办法。

流程工业数据挖掘技术及软件在三唑磷合成过程中的应用研究,采用SUPCON JX-300X对生产过程进行了基础自动化系统的改造,通过对工艺过程数据的采集,利用ESP-iSYS建立实时和历史数据库,通过对历史数据进行数据挖掘和融合找出了配方、工艺控制参数对三唑磷产品的得率及其有效成分的影响规律,并提出了工艺改进的方法及其控制参数的调整,在此基础上形成针对化工及制药生产过程的通用数据挖掘软件,可产生明显的经济效益和社会效益。

本项目于20047月通过了浙江省科技厅组织的科技成果鉴定,鉴定结果为“该项目在数据挖掘技术应用于农药化工领域处国内领先水平”。

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