一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统与流程

本发明涉及炼化企业生产监控，具体涉及一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统。

背景技术：

1、炼化企业装置生产过程及原油、原料和成品的监控都是基于先进的自动化仪表对设备状态的数据采集、汇总、展示，供操作、生产及管理各级专业人员进行的操作、管理和决策，使各类数据得到最大化的利用。目前生产装置的进出物料、工厂的进出原料及产品，以效益最大化为目标通过人工手动操作、计算和优化得以实现，涵盖模式依赖人工手动操作与计算，效率较低，各模块及各系统之间相互独立，存在数据孤岛，缺乏逻辑关联分析，且储罐利用率与库存优化能力存在不足，生产效益滞后于市场变化，不利于企业发展。

2、中国专利cn116029476a一种生产管理系统公开了一种生产管理系统，提供了生产与仓库管理的集成，包括计划管理、工单管理、生产监控、质量管理、人员管理、物料管理、工艺管理以及入库管理、出库管理、库内作业子模块；并且通过对出入库物料、库存物品、成品半成品统一赋予条码，实现物料和成品在生产和仓储过程中的追踪。然而，该专利存在以下缺陷与不足：第一，对炼化生产装置的细颗粒度监控不足。虽然专利提及了生产监控，但更侧重于工单、物料追踪和质量方面的宏观监控，缺乏对炼化生产装置关键工艺参数的实时捕捉和处理，如温度、压力、流量、产率，也未体现对原料炼化环节的深度管理。第二，缺乏全流程的收益测算与经济分析。该专利并未明确涉及从原料成本、加工过程到产品销售的收益测算或成本核算功能；这对企业来说，除了生产和仓储过程，产值与利润分析是重要环节，该专利仅提供了出入库和生产过程中的条码化管理，难以实现从经营角度的整体效益分析。第三，缺乏面向炼化行业特定工艺的专业化支持。该专利所述的生产管理、物料追踪和质量管理更多体现通用型的制造业解决方案，对于炼化行业特有的安全管控、实时控制，如dcs/scada系统对接、能耗监测并无具体说明。第四，缺少与外部系统的无缝衔接。该专利没有介绍与财务、erp、mes(制造执行系统)这些系统的深度集成场景，也未体现实时数据与高级分析，如预测性维护、异常工况报警之间的交互能力，对现代炼化企业的整体数字化转型支持不足。

3、专利cn119005662a生产过程智能监控方法、装置、设备及存储介质，涉及生产管理监控的技术领域，公开了一种生产过程智能监控方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标生产线生产流程设备信息与运作信息，部署监控单元收集生产状况信息，生成并定期修正生产监控序列，保证生产流程数据的可靠性和一致性，并且支持对生产流程运作信息的验证与修正，增强了数据的可追溯性，为后续的质量评估和原因追溯提供了基础。然而，，该专利存在以下缺陷与不足：第一，侧重生产数据的监控与修正，未深入到库存及收益层面的管理。该专利重点在于“生产过程”的智能监控与数据一致性处理，对于库存管理、产品出库甚至后续的经济效益测算环节涉及较少。第二，缺乏对炼化行业全过程的覆盖。炼化企业所需的从原料进厂、加工反应、分离提纯、储存、出厂全流程管理并未在该专利中体现。该专利主要关注生产过程本身和数据修正，无法完成针对炼化生产装置的过程控制、库存量及销售收益综合性管理。第三，对外部数据或系统的集成和交互能力不足。虽然该专利强调将监控数据存储到中转数据库和后备数据库，但未提及与财务或供应链系统的联动，也未提及对产成品经济价值分析或收益测算方面的支持。第四，未涉及炼化过程的安全与能耗管理。炼化行业非常注重生产安全、环保排放以及能耗的管控，该专利并没有针对这些关键指标提出系统解决方案，无法满足炼化企业精细化管理需求。

4、论文《产品库存管理系统的设计与实现》的总体思想是针对销售企业的产品库存部门的信息管理需求，运用mis开发方法和工具完成产品库存管理信息系统的总体规划与实现；并且注重企业产品库存网络管理软件的设计，旨在提升库存管理效率和现代化水平。然而，该技术方案的不足与缺陷是：第一，仅聚焦于库存管理，忽视生产过程与经济效益分析。该论文重点讨论如何设计并实现适用于销售型企业的库存管理系统，缺乏对生产过程尤其是炼化生产装置本身的工艺监控和管理。第二，缺乏对炼化生产的全流程监控。该论文提及的系统更多是从“销售—库存”的角度着手，对原料加工、产品加工过程、成品出厂前的生产流程信息并没有相应的采集和分析手段。第三，未针对炼化行业的特殊需求进行设计。炼化行业对原料的特殊性、安全生产要求、实时性监控以及收益测算要求并未在该论文中得到体现，难以应用于需要全流程精细化管理的场景。第四，缺少收益测算与经济管理环节。该论文聚焦在库存管理与信息系统应用，对上游生产成本控制、下游销售收益以及综合效益评估没有详细描述，无法完成全流程的经济管理。

5、论文《中小型企业生产管理系统—库存管理子系统详细分析了中小企业生产管理系统的需求，独立设计并实现了库存管理子系统的功能模块，如产品入库、物料入库、生产领料、库存查询的模块设置，并且经过测试证明该系统可大幅提高中小企业的库存管理效率，具有良好的可操作性和实用性。然而，该技术方案的不足与缺陷是：第一，仅关注中小型企业通用型库存管理。虽然该论文设计了较为完整的库存管理子系统，但核心在于中小型生产企业的一般性需求，没有覆盖炼化生产的专业场景，如石化装置的工艺控制、危险化学品管理。第二，缺少对生产过程实时数据的监控和分析。该论文仅关注库存环节，缺乏对炼化过程实时参数的监控与管理，也未能把生产过程数据与库存、财务数据有效结合。第三，未涉及效益测算与利润分析。该论文同样没有关于经济收益测算或利润分析的模块设计，无法帮助企业对从原料到产成品的整体经济效益进行评估和追踪。第四，无完整的精细化追溯体系。虽然实现了库存管理的查询、维护功能，但依然缺乏针对炼化生产特定环节的精细化追溯，如原料、工艺数据、半成品流转、品质监测，难以支撑出厂后对产品质量和生产过程的全面回溯。

6、总之，目前缺乏监控炼化生产装置，从原料加工、产品储存、库存管理、产品出厂，再到收益测算的全流程监控及效益测算的方法。

技术实现思路

1、(1)发明目的

2、在炼油、化工领域，针对上述技术方案所述装置运行参数、装置之间的耦合工艺、危险化学品监管、环保合规都需要专业化的管理和数据分析这些方面不足与缺陷，本发明公开了一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统，通过构建装置生产状态、储罐容量、产品价格、物流成本的实时协同优化模型，能够进行精准的生产调控、库存管理与销售策略优化来实现资源的高效配置，最终实现从原料进厂到产品出厂的全链条效益最大化。

3、本发明的发明核心目的，一是全流程监控，即覆盖原料加工、产品储存、库存管理、产品出厂全链路。二是动态优化，即基于实时数据调整生产参数与库存策略，实现效益最大化。三是最小化库存，即通过储罐状态预警与周转优化，降低库存成本。四是精准决策，即结合装置收益、储存效益、出厂效益的量化模型，指导生产调整。

4、本发明所述一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统，解决的技术问题包括生产过程中的动态优化、库存管理优化、出厂策略优化和实时数据整合与反馈机制。

5、进一步地，所述生产过程中的动态优化，是需要解决如何根据市场变化、生产状态和原料性质实时调整生产参数，提高目标产品的收率和产量；所述库存管理优化，是需要解决如何有效监控库存状态，通过价格波动、储罐容量和物流成本数据来动态调整库存策略，减少滞销或高库存成本的风险；所述出厂策略优化，是需要解决如何结合生产、库存和市场需求来优化产品的出厂优先级与销售节奏，最大化效益；所述实时数据整合与反馈机制，是需要解决如何整合多种数据流，如生产数据、市场数据、库存数据，并在此基础上生成实时的生产建议与库存操作指令，确保企业资源的高效配置。

6、(2) 技术实现要素：

7、本发明所述一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统，分为两个部分，具体如下：

8、第一部分：一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法；

9、第二部分：一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控系统。

10、第一，一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法，包括如下主步骤：

11、s1.多源数据融合与动态优化模型：通过实时采集炼化装置、储罐及市场数据进行数据融合，并利用滚动时域优化算法对生产过程进行实时监控和调整，在预测、优化、执行闭环下动态更新生产计划，从而智能调整生产路径、库存管理及出厂策略，执行生产效益与经济回报的最优平衡；

12、s1.1实时数据集成：通过传感器与自动化系统实时采集炼化装置、储罐和市场数据，统一整合到数字化平台中，进行跨异构数据源的实时自动化集成与智能动态关联，实现生产状态、库存与物流成本这些关键数据的动态关联与联动；

13、s1.2动态优化模型利用滚动时域优化算法：通过每15分钟自动更新全流程生产计划，在预测历史与实时数据、效益目标与生产约束下进行生产路径与库存策略优化，形成高频滚动更新和智能闭环反馈机制的深度集成，进行“预测-优化-执行”闭环管理；

14、s1.3动态优化逻辑：通过深度集成装置、储罐及市场数据实时融合至数字化平台，利用滚动时域优化算法实现预测、优化与执行的闭环反馈，基于效益公式与生产约束自动进行装置生产、储罐管理和产品出厂的决策支持与效益评估，实现全流程生产计划的动态优化；

15、s1.31数据融合：通过数字化平台实现对装置、储罐及市场这些多源实时数据的采集、集成、清洗与预处理，形成全局生产数据视图，确保数据质量与连续性；

16、s1.32模型计算与模型决策：基于效益公式与约束条件，通过滚动时域优化算法和预测、优化、执行的闭环机制，每15分钟实时计算与更新生产计划，动态生成并反馈优化生产方案以自动调整生产参数和库存策略；

17、s1.33模型决策：基于效益公式和生产约束，通过集成装置生产、储罐管理和产品出厂三个决策层次，分别依据原料特性、库存与市场动态差异化选择最优加工路径、库存策略和销售节奏；

18、s1.34反馈执行：通过实时整合多源生产数据与市场信息，利用动态规划算法对生产状态进行监控，实现对生产参数、库存策略及出厂计划的自动调整反馈，不断优化目标产品的收率、产量和整体经济效益；

19、s1.35效益评估与决策支持：利用实际生产数据和算法模型对各生产线或装置的效益进行精准量化评估，并据此动态调整生产计划和策略。

20、s2.核心方法分步解析：通过解析通过数字化平台有机整合原料性质分析、生产参数动态调控、装置收益、物料储存与产品出厂效益各环节的数据采集、计算及决策，实现从原料输入到产品出厂全流程的动态优化与效益最大化；

21、s2.1原料性质分析：通过数字化平台对原料属性进行精确分析，预测目标产品的收率，

22、所述原料性质分析，通过数字化平台预测目标产品收率，原料性质分析的具体公式为：

23、收率预测公式：收率＝f

24、其中，f表示原料密度、馏程、硫含量数据；

25、s2.2参数动态调控：整个生产流程通过实时采集的生产数据，动态调整反应系统中的关键参数，优化生产过程中目标产品的产量和质量；

26、s2.21装置收益计算：基于原料性质、转化率、生产时间及单价这些关键数据，通过持续输入、计算和决策三个步骤，实现对原料转化为中间产物a及二次加工产品b的效益比较，从而自动选择最具经济效益的生产路径，决定是继续加工还是直接销售中间产物，

27、所述s2.21装置收益计算，涉及根据原料、转化率、生产时间因素来评估生产效益，生产路径选择的核心公式为：

28、若yb>ya，表示产品b单价大于a，则启动二次加工；

29、若yb

30、s2.211原料到中间产物a的转化：通过精确量化转化率p1和生产时间t1，对原料x转化为a过程的关键效率监控和实时优化；

31、s2.212从中间产物a到产品b的二次加工：通过精确量化转化率p2和生产时间t2，对中间产物a→产品b转化过程进行效率监控与动态优化，控制最终产品b的产量和质量；

32、s2.213收益计算：基于转化率(p1、p2)、生产时间(t1、t2)与单价(ya、yb)计算效益a与效益b并进行对比，从而动态确定最优加工路径，实现定量化决策支持；

33、s2.22物料储存效益计算：利用初期与末期单价、储存时间和占罐费用的关键数据，通过动态计算库存成本与价格波动效益，实现延长储存或尽早出库的自动化决策支持；

34、s2.221输入：输入储存原料或产品的初期单价y1、末期单价y2、储存时间t3以及每天的占罐费用z；

35、s2.222计算：根据给定的核心公式计算出储存效益，物料储存效益计算的公式为：

36、储存效益＝c·(y1-y2)-z·t3

37、其中，c表示储存的物料数量，单位可以为吨、千克；y1表示原料或产品储存初期的单价，即物料入库时的价格；y2表示原料或产品储存末期的单价，即物料出库时的价格；z表示每天占用储罐的费用，单位为元/天；t3表示储存时间(单位：天)，即物料占用储罐的时间长度；

38、s2.221决策：根据计算出的储存效益做出决策：

39、若储存效益>0，则延长储存周期，等待价格上升；

40、若储存效益<0，则立即出库止损，避免资金占用过长；

41、s2.23产品出厂效益计算：通过数字化平台实时监控库存和市场需求数据，当库存达到预设的临界值时，自动触发决策流程调整出厂优先级和销售策略，从而优化库存周转、降低滞销风险并最大化产品出厂收益；

42、s2.231设置库存监控系统：设置库存监控系统，自动跟踪每个储罐和产品的库存状态,实时监测cs实际库存和cmax最大库存，以及储罐的利用率；

43、s2.232设定预警阈值：根据预设的高预警阈值，当cs实际库存濒临高预警阈值时，系统自动触发高预警信号；

44、s2.233加速出厂销售：当系统触发高预警时，系统迅速响应创效条件，采取保证库存得到有效消化的必要措施，所述创效条件具体为：

45、cv＝min∫(cs,cmax-cs)·ys,最大化库存周转收益，

46、其中，“min”表示在给定的条件下，选择最小的库存水平，以确保库存周转最大化，从而实现更高的收益；

47、ss2.234动态调整生产计划：如果储罐利用率低于预设的高预警阈值，通过调整生产计划或合并库存的措施来提高生产的效率，避免不必要的库存积压；

48、s2.235定期库存回顾：定期召开库存回顾会议，评估库存状况，确保库存管理策略的有效性。

49、s3.综合应用与决策支持：通过实时整合装置收益、库存状态及效益数据，依托自动化反馈和闭环动态优化机制，生成针对生产、库存和销售策略的智能决策指令，同时具备数据实时同步与自动化调整能力，实现全流程高效协同和资源效益最大化；

50、s3.1数据整合与实时反馈：通过数字化平台实时汇集装置收益、储存效益及库存状态这些多源数据，并自动生成包括调控反应温度、优化库存管理等操作指令，提供即时精准的决策支持；

51、s3.2效益最大化：利用数字化平台将装置、储存及出厂各环节的效益数据实时多环节数据融合计算，再通过闭环反馈持续优化调整，进而需要将所有的优化决策均以效益最大化为目标，综合计算每个环节的效益，

52、所述总效益的具体公式为：

53、总效益＝∑(装置效益i)+∑(储存效益j)+∑(出厂效益k)，

54、确保企业资源配置的高效协同和整体经济效益最大化；

55、s3.3实时决策支持：依托数字化平台对实时数据的动态分析自动生成操作指令，实现实时数据融合和动态反馈的生产计划和库存管理的智能化优化。

56、s4.验证和优化实施效果：通过依托利用参数敏感性分析快速响应市场变化实现精准调控、监控库存和价格及时识别风险的实时风险预警与管理和整合生产计划、仓储管理和销售策略实现战略协同，实现实时数据监控与智能闭环调整的深度集成，形成闭环动态反馈不断验证和优化方案机制；

57、s4.1精准调控：通过对生产参数的敏感性分析，实现实时数据反馈和动态优化，直接对市场波动的快速响应和生产过程的精准调整；

58、s4.2风险预警与管理：通过实时数据监控库存状态和市场价格变化生成实时数据融合与动态反馈，利用预警机制主动预测和识别滞销及高库存风险，并及时调整生产或销售策略以降低库存成本和资金占用；

59、s4.3战略协同：通过实时监控和闭环动态优化，实现生产计划、库存管理和销售策略的深度整合与信息共享。

60、进一步地，所述s2.21装置收益计算中“直接销售中间产物a的情形”工况的判断条件与决策条件为：

61、所述直接销售中间产物a的核心公式：

62、效益a＝x·p1·ya-(生产成本+t1·时间成本)；

63、所述车间工况1的条件为直接销售中间产物a，适用于单价比较、时间成本两种情况；

64、情况1.单价比较：如果产品b的单价(yb)低于中间产物a的单价(ya)，即yb

65、情况2.时间成本：如果二次加工所需的时间成本过高，即生产时间t2相对较长或存在其他时间上的限制，使得二次加工的效益无法弥补时间上的损失，也会选择直接销售中间产物a，这种情形下直接销售中间产物a的效益被认为较优。

66、进一步地，所述s2.21装置收益计算中“选择二次加工为产品b的情形”工况的判断条件与决策条件为：

67、所述二次加工为产品b的核心公式：

68、效益b＝x·p1·p2·yb-[生产成本+(t1+t2)·时间成本]；

69、所述车间工况2的条件为如果产品b的单价(yb)较高，且转化率p2和时间成本能够支持加工产品b带来更高的效益，那么选择进行二次加工，适用于单价比较、效益比较两种情况；

70、情况1.单价条件：如果yb≥ya，即产品b的单价大于或于中间产物a的单价，那么可以触发生产二次加工(转化为产品b)，因为加工b的效益大于或于直接销售a；

71、情况2.效益比较：通过计算效益a和效益b，比较两者的效益大小：如果效益b>效益a，则优先选择二次加工，将中间产物a转化为产品b；相反，如果效益a>效益b，则选择直接销售a。

72、进一步地，所述s2.21装置收益计算中“临界点与决策”工况的判断条件与决策条件为：

73、所述效益a的公式为：计算效益a＝产量a×ya；

74、所述效益b的公式为：产量b×yb；

75、所述车间工况2的条件为临界点分析和关键决策，适用于临界点分析、关键决策两种情况；

76、情况1.临界点分析：通过全转化假设，即假设100单位的原料x都能完全转化为最终产品b或中间产物a来进行比较；如果产品b的效益足够高，即yb≥ya则触发二次加工；否则，停止二次加工，直接销售中间产物a；

77、情况2.关键决策：核心决策在于当yb≥ya时，产品b的效益为正，触发二次加工；或者yb

78、进一步地，所述s2.22物料储存效益计算中“延长储存周期”工况的判断条件与决策条件为：

79、情况条件为效益>0，则延长储存周期，待价格上升；

80、当储存效益为正值时，储存期内的物料价格相对较高，并且储存期间的费用没有抵消价格的上涨效益，即在这种情况下，选择延长储存周期，待价格上涨。

81、进一步地，所述s2.22物料储存效益计算中“立即出库止损”工况的判断条件与决策条件为：

82、情况条件为效益<0，则立即出库止损；

83、当储存效益为负值时，储存期间物料的价格下跌，储存费用已经超过了价格波动带来的效益，立即出库止损，避免损失。

84、进一步地，所述s2.233加速出厂销售中创效条件满足“最大化库存周转收益”的判断条件与决策条件为：

85、所述最大化库存周转收益，是在高预警状态下，为了避免滞销，需要加大出厂力度，从而提高产品的周转率，减少库存积压带来的成本。

86、进一步地，所述s2.233加速出厂销售中创效条件满足“生产调整”的判断条件与决策条件为：

87、所述生产调整，是如果库存持续处于高位或滞销状态，需要调整生产计划，减少过剩产品的生产，或者增强需求旺盛产品的生产。

88、进一步地，所述ss2.234动态调整生产计划中优化原则满足“当储罐利用率<60％时的策略”的判断条件与决策条件，分为合并库存、调整生产计划两种情况；

89、所述情况1合并库存：如果库存较低，出现部分储罐空置或不够充分利用的情况，此时需要合并库存，集中产品到需要的仓库或储罐中；

90、所述情况2调整生产计划：如果某些产品的需求较低或库存滞销，需要减少这类产品的生产，优化生产计划，保证更多的资源投向需求旺盛的产品。

91、优选地，所述s1.1实时数据集成中实时数据集成的数据源，涉及装置的生产状态，如温度、压力、反应参数、储罐的库存量与容量、市场价格和物流成本，包括装置生产数据、储罐数据和市场数据，具体数据源如下：

92、所述装置生产数据，包括原料性质、生产温度、压力、反应系统参数、氢油比、剂油比、循环量的数据；

93、所述储罐数据，包括库存量、储罐容量、存储费用的数据；

94、所述市场数据，包括市场价格波动、物流成本的数据。

95、优选地，所述s1.32模型计算与模型决策中，模型计算需要经过预测阶段、优化阶段、执行阶段形成一个闭环；

96、所述预测阶段，需要通过分析当前数据预测未来15分钟的生产情况；

97、所述优化阶段，是根据生产约束、市场需求优化生产路径和库存策略；

98、所述执行阶段，能够反馈优化结果至生产系统，自动调整生产参数和库存策略。

99、优选地，所述s1.32模型计算与模型决策中，模型决策包括装置生产决策、储罐管理决策和产品出厂决策；

100、所述装置生产决策，是根据原料性质、收率及时间成本选择加工路径(a/b)；

101、所述储罐管理决策，是根据库存量、价格波动和占罐成本来选择出库或储存策略；

102、所述产品出厂决策，是根据库存预警、物流成本、市场价格因素，优化产品的出厂优先级和销售节奏。

103、第二，一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控系统，包括装置生产模块、储罐管理模块、产品出厂模块。

104、其一，所述装置生产模块，据加工路径选择，通过集成原料特性、收率和时间成本数据的采集、预处理与实时监控，依托跨系统互联和智能数据分析、预测及动态工艺调整，能够对中间产物a和最终产品b两种加工路径的精准决策与最优化调控，在加工过程中不断监测参数变化，对决策结果进行反馈，所述模块中形成闭环信息流，保证生产过程始终处于最佳状态；

105、所述装置生产模块的输入数据为原料性质、收率、时间成本，装置生产模块的数据决策为加工路径选择(a/b)；

106、所述装置生产模块，包括整合化平台、智能决策与柔性生产策略和工艺灵活性路径选择机制；

107、所述整合化平台，是依托数字化平台，实现原料性质、收率和加工时间成本等多维数据整合，形成统一的数据决策体系，并且其他生产控制系统、企业资源计划系统erp以及实验室信息管理系统lims的接口，保证数据互通和共享；

108、所述智能决策与柔性生产策略，是通过建立决策算法与预测模型，能够对原料不同特性对应收率及产量的精准预测，并且在生产过程中根据实时监测数据作出快速调整，优化目标产品收率和整体生产效率；

109、所述工艺灵活性路径选择机制，是在在初始决策时既考虑了直接销售中间产物a的经济效益，也考虑了经过二次加工制成最终产品b的附加值，能够根据市场、生产条件和原料质量实时切换最优路径，并且引入对工艺风险评估，并配置相应的容错或补救策略。

110、其二，所述储罐管理模块，通过实时进行库存量、市场价格波动和占罐成本的多维数据融合与决策，并依托统一的数据平台和智能决策算法，动态优化出库与储存策略，进一步通过跨系统互联完成优化成本控制和提升库存周转效率，实现成本控制和库存周转率的最优化管理；

111、所述储罐管理模块的输入数据为库存量、价格波动、占罐成本，储罐管理模块的数据决策为出库策略或者储存策略；

112、所述储罐管理模块，包括整合化数据平台、智能决策与实时监控机制和策略灵活性风险控制机制；

113、所述整合化数据平台，依托统一的数据平台，将库存量、价格波动和占罐成本进行多维数据融合，实现决策数据的全面整合与可视化展示，同时与企业内部物流系统、财务系统及外部市场信息平台的无缝对接，实现数据共享；

114、所述智能决策与实时监控机制，采用智能化预测与决策算法对库存成本和市场价格进行预测分析，进而快速切换出库与继续储存策略，尤其在数据异常或市场波动较大时，进行自动调整，调动容错机制；

115、所述策略灵活性风险控制机制，利用双向库存决策机制，在策略决策上设置价格上升时的出库止盈，也设置价格下行时的风险控制和延长储存周期，兼顾市场收益和库存风险，再通过建立风险评估体系，对潜在的库存积压、价格急剧波动进行预警，并配置相应的应急策略。

116、其三，所述产品出厂模块，集成库存预警、物流成本与市场价格三大数据输入，涵盖数据实时采集、预警信号及决策支持，利用智能决策算法动态确定产品的出厂优先级与销售节奏，通过实时监控库存，指导企业加速出厂与调整生产计划，以最大限度降低库存积压风险并优化物流和生产效益；

117、所述产品出厂模块的输入数据为库存预警、物流成本、市场价格，产品出厂模块的数据决策为出厂优先级与销售节奏；

118、所述产品出厂模块，包括整合多维数据融合机制、智能决策与销售节奏调整机制；

119、所述整合多维数据融合机制，是将库存预警、物流成本以及市场价格动态数据整合在一个决策平台上，从数据输入到决策输出实现全链条信息联通，模块内置智能监控系统，当库存指标达到预设阈值时，能够实时捕捉并传达预警信息，使企业在第一时间获取关键市场和库存动态；

120、所述智能决策与销售节奏调整机制，通过数据模型对库存、市场和物流数据进行精准分析来确定产品的出厂优先级，再根据实时数据调整决策，既保证市场机会的抓取，又能在库存压力较大时及时启动补救措施。

121、进一步地，所述一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统，适用于优化汽油生产线场景、自适应产品线效益评估场景、炼化生产全流程动态优化场景、基于数字孪生的炼化产线协同优化场景、炼化装置边缘-云协同动态优化场景、全厂级能效-生产双闭环优化场景、炼化全流程智能决策优化场景和库存-生产协同优化场景。

122、(3)发明原理

123、本发明所述一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统，核心原理就是把实时多源感知、机理+数据驱动预测、滚动时域动态规划、闭环执行反馈、自适应学习整合为一套“预测-优化-执行-再学习”的循环，从而实现把“实时多源数据→机理+预测模型→滚动时域动态规划→闭环执行”串成一条自适应利润最大化链路，让生产、库存与销售在同一个算法内同步博弈并实时重排优先级，让炼化企业能够在分钟级重新评估每一条加工路径、每一吨库存与每一笔订单的边际利润，并立即用自动化手段落地，最终实现效益最大化、风险最小化的动态运营。

124、第一，从多源实时数据融合方面，能够打造“可计算”的全景态势，即所有数据被标准化后写入同一张“时序-实体”表，保证时空对齐与语义对齐，为后端优化模型提供统一的状态向量。

125、

126、

127、第二，从预测模型方面，能够把“物性→收率”映射成可用函数，即通过机理校正的ml模型p＝f(ρ,t10,t90,s,n)，把原料密度、馏程、硫氮含量属性实时转换成装置产物收率/产量的可微函数；同时，结果既可直接进入收益公式，也可反向求导用于灵敏度分析，指导操控参数微调，如温度增加、压力下降。

128、第三，从滚动时域动态规划方面，实现15min一次的“预测-优化”循环。

129、所述时域切片，是设定预测窗口h(如24h)，每15min向前滚动；

130、所述目标函数，具体如下：

131、

132、其中，表示来自装置收益计算公式(转化率、单价、时间成本)；表示来自物料储存效益(价差-占罐费)；表示来自s3库存预警与周转收益；

133、所述约束集，是物料平衡、设备安全、库存上限/下限、物流能力、市场合约；

134、所述决策变量，是加工路径(a或b)、装置参数(温度、压力连续量)、库存动作(出库/存储)、销售节奏(批次、价格区间)；

135、所述求解器，是转化为混合整数非线性规划(minlp)或分阶段动态规划(dp)，结合启发式剪枝加速。

136、第四，从闭环执行与自学习方面，能够把最优解变成现场动作。

137、

环节

机制

指令下发

优化器将参数写入dcs/mes/wms，自动调节反应温度、切割点、出库单。

执行监控

数字化平台回收实时工况，对比预测与实际，生成偏差向量。

模型自校正

利用偏差做在线增量学习，持续收敛预测误差；对异常偏差触发告警。

138、第五，从利润最大化逻辑方面，形成装置账、库存账、市场账的“三账合一”的实时博弈。所述装置账，高收率不是高利润，必须扣除时间成本与机会成本；所述库存账，占罐费与价差联动，决定“卖还是囤”；所述市场账，外部价格波动直接改变各路径边际利润。动态规划把三本账放进同一目标函数里，任何一方条件变化都会在下一轮优化中被放大或抑制，形成实时重排序的“生产-库存-销售”协同。

139、(4)发明效果

140、本发明所述一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统，涵盖了多个创新层级，目的在提升炼化企业的生产效率和经济效益。

141、本发明所述一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统，其中每个创新层级的作用和实现方式如下：

142、第一，全链条协同。本发明所述技术方案打破数据孤岛，整合生产、储存和销售环节的数据，消除各环节数据孤立问题，实现数据流通与共享，同时实现了动态联动：通过实时数据关联和计算，使得不同环节之间能够协同工作，实现生产、储存和销售的动态联动，从而更高效地响应市场需求和变化。

143、第二，动态响应市场。本发明所述技术方案能够实时分析价格波动与成本变化，系统实时分析市场价格波动和成本变化趋势，提升决策的敏捷性和准确性，并且系统能够进行快速决策，尤其是基于分析结果，系统能够快速调整生产计划和库存策略，以最大化利润或最小化损失。

144、第三，储罐精益管理。本发明所述技术方案结合占罐成本与价格趋势，能够优化储罐使用，平衡库存周转率与效益，进而通过精确的成本和价格趋势分析，决定最优的库存管理策略，减少资金占用和库存成本。本发明所述技术方案能够实时监控与调整，随着市场需求和成本变化，动态调整储罐使用计划，确保生产运营的灵活性和效率。

145、第四，算法驱动决策。本发明所述技术方案能够量化模型替代人工经验：采用数据驱动的量化模型进行决策，降低因人为因素带来的滞后性和误差，同时本发明能够循环反复验算，模型具备循环反复验算功能，确保决策的准确性和稳定性，持续优化生产与经营效益。

146、第五，适配多产品线和全局优化。本发明所述技术方案支持多产品线，适配汽油、航煤、柴油、聚丙烯多种产品线，覆盖广泛，适合不同类型的炼化企业，尤其是本发明所述企业效益计算模型能够将以上方法整合为数据计算模型，用于企业效益的精确计算和预测，提供科学的决策支持。

147、进一步地，本发明所述一种基于多源数据融合与动态规划的炼化全流程监控方法及系统，具备4个层级的创新，分别是全链条协同、动态响应市场、储罐精益管理和算法驱动决策。

148、本发明所述方法可适配汽油、航煤、柴油、聚丙烯多产品线，支持炼化企业全局优化。

149、本发明所述方法将生产相关的数据进行逻辑整合、关联及计算，具有数据量少、各个单元相互关联，且该计算方法具有循环反复验算功能，后期将该计算方法转化成数据计算模型，形成一套主要用于企业效益计算的模型。该方法实现了对装置生产状态、企业生产经营状态的效益进行快速评估，方便企业结合各产品的市场需求情况，合理调整生产计划，为企业精准创效、降本增效提供坚实的数据支撑，避免因决策判断失误导致企业亏损。