刘焕阳
中国石油辽宁销售公司仓储分公司 辽宁省 沈阳市 110165
摘要：将智能技术应用到油库管理当中，能够显著提高油库的管理水平。本文就如何更好地提高成品油库智能化管理水平的相关问题做一些探索，从而更好地提高油库管理质量。
关键词：成品油库；智能化；管理水平
引言
近些年，智能化技术被广泛地应用到成品油库的管理中，有效地提高了油库管理水平。但是在管理过程当中，还存在着一定的问题，例如员工日常操作的监管，人员日常办公及油库运转的数据管理、数据共享、这些问题已影响到油库的正常生产工作。因此加强对此类问题的解决，成品油库的管理将更上一层楼。
1.提高成品油库智能化管理水平的重要性
第一，能够保障成品油库的安全性。需要对油库做好安全防护措施，一旦发生危险很容易造成大的安全隐患。而加强智能化和管理能够更好地帮助管理人员在发生相应的安全隐患时，制定出更好地解决方案，将安全风险大大降低，进而避免安全事故的出现。
第二，能够显著提高油库运行的效率，进而提高油库的经济效益。油库智能化和管理水平地提高可以减少人员参与的比例，这样能够显著降低成本，从而更好地帮助油库提高经济效益。
第三，通过应用智能化和管理技术能够更好地规范油库的管理工作。加强科学化管理，减少管理人员的主观性管理，这样地决策更加科学合理，能够有效地减少人为失误造成的管理事故，更好地提高油库管理的科学性和合理性。
2.成品油库智能化和管理过程当中存在的问题和几点建议
2.1建立完善的安防监控系统
石油库安全生产和库内人员安全一直是企业管理中的重要工作，在做好企业本职的日常安全管理工作以外，采用新技术、新理念、新方式，建设基于企业人员及物资安全管理的现代信息化智能管理系统，可以为企业发展保驾护航，提前预防潜在的危险。利用信息化、智能化的管理手断，不断提升自身的安全管理水平，为企业安全生产和员工生命安全保驾护航。结合当前最新的移动定位技术和通讯技术，通过无线通讯技术将所有的定位设备及各智能化设备集成在同一个网络平台上运行，不仅方便了系统集中的统一管理，又便于今后系统的分布式扩展。系统通过人员标签卡与人员进行关联，管理人员可以根据实际需要实时查看相关人员位置、历史轨迹、出入生产区门禁数据、人员基本信息等，通过图形化的展示界面实现对库区人员的整体管控，通过区域超员/禁区/滞留告警、电子围栏、门禁出入管控、巡检管理、一键报警呼救、数据化分析等功能，实现对库区的智能化管控，大幅提高库区的安全性和管理效率，降低库区生产安全隐患，降低人员安全生产风险，通过智能化功能与二道门出入系统、视频监控系统、生产管理系统的精准互联管控，实现对库区人员、车辆的实时管控。随着人工智能AI技术的融入，安防行业浮现出新业务模式，产业边界正在被打破：安防产品正在从单一的安防向多元化行业应用方向发展，用户价值也由传统安防延展到用户的管理流程与核心业务流程，旨在为各行各业规范管理、提升效率、提高智能化程度，提供可视化、智能化的解决方案。在油库管理上AI智能可以实现安全帽是否正确佩戴抓拍、铁路卸车及等高作业时是否正确佩戴安全带抓怕、公路装车时操作人员是否按照流程规范操作抓拍等。
2.2云桌面项目的应用
目前各个油库所使用的电脑配置参差不齐，且使用时间较长，由于设备的老旧已经无法日常的办公需求，很大程度上对业务的效率造成严重的影响；各个油库的分布较为分散，目前无法实现统一管理，在一些软件、系统、应用进行升级或调整时，无法实现快速上线的需求；由于电脑配置不统一，故在运维时增加了不可预见的工作量，增加了运维压力的同时也造成了内耗。
运用云桌面系统进行扁平化管理和运维，将本地数据集中存储在云端服务器内，实现集中管理、高效运维，新增用户仅需配置I/O设备即可使用，提升整体工作效率，减少运维工作压力，提升用户使用体验，数据安全得到有效保障。
2.3油库安全生产管控平台建设方案应用
随着石油仓储物流的智能化发展，国内外同行业都在探索和深化大数据的分析应用，挖掘出隐藏在数据背后的信息价值，充分发挥大数据给企业带来的发展优势，建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的机制，以提高企业在新形势下的精细化管理和创新发展能力。数据整合建立实时数据采集系统，收集各个油库的安全和生产运营的实时和历史数据，建立数据共享池。远程实时监测油库生产自动化系统、设备运行参数和实时数据，如装卸油流速、温度，油罐液位、安防、报警、预警、异常提示等内容。设备监控模块实现对在线设备实现运行时间累积和实时故障监测，并提出维修、维护、保养的预警提醒。交接班管理模块实现公司对油库交接班状况的有效监管。质量管理模块可实现与油库油品化验系统数据的采集集成，实现公司对油库油品质量的有效监管。大数据分析通过对各油库生产运行数据、安全环保数据的采集分析，深度挖掘潜在的未知风险数据，实现对风险的实时监控、趋势分析及提前预警，实现报警分析、设备分析、收发油分析、效率分析、损溢分析等功能，检测结果分别建立付油、安防、油气回收、液位等数据的指标分析模型，形成趋势图和指标预测，找出超标、未达标项的影响因素。
2.4数据湖的应用
目前企业面临多方面的挑战。数据共享利用难，系统间的数据交换困难，甚至存在“信息孤岛”，数据不流通直接制约了系统能力提升；数据标准化程度低，不同系统中同一名称数据定义不同，数据来源不一样，各类指标缺乏统一的标准，不同系统中指标结果差异巨大，严重影响业务运行；系统性能低下，遗留系统数据负担沉重，应用性能日渐下滑；建设运维成本高，系统结构复杂，系统建设陷入“越建越乱”的恶性循环，维护成本、改造治理成本不断攀升。
以大数据平台为核心，通过数据湖套件+定制化服务建立的统一数据融合平台。上游：各类来源、形态数据的整合；湖： 统一的数据资源中心及数据处理中心；下游：数据驱动型智慧应用支撑。数据湖可以做快速建立统一平台，实现海量数据存储，提供数据计算与深度挖掘能力。增强系统对实时/准实时场景的支撑能力。助力数字化转型，打破企业“数据孤岛”，改善数据重复存储口径不一致问题，汇集数据资产。为企业大数据分析、人工智能提供数据基础。帮助企业洞察新商机和潜在风险，帮助企业预测及决策，提高企业竞争力。数据湖将实现面向高层管理者的全局可视化运营指挥平台，规划并构建服务于全集团的数据中台，采集生产业务域数据，并形成企业级数据资产与目录，打造开放的数据服务体系，提供数据资产的共享与交换。
结语
综上所述，以打造标杆油库为抓手，使用先进技术设备，提升油库自动化水平，通过建立公司级调度指挥中心，努力将油库管理由自动化向智能化转变,实现公司所属油库大数据集中化管理，切实提升油库管理水平。
参考文献：
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