炼油生产调度的混合Petri网建模

文章首先分析了炼油生产调度问题,指出炼油生产调度是一个既具有连续时间特性,又具有离散事件特性的混合动态系统,针对这种特性,该文在研究了连续Petri网和混合Petri网之后,将混合Petri网用于炼油生产调度系统的建模,为解决炼油生产调度的实时性问题提供了有力工具。     

考虑管网物流优先级的炼油生产调度优化

针对炼油过程的物流管网及其物料传输的优先级,研究炼油生产调度优化问题。给出物流管网的工艺流程结构和炼化装置、物料储罐、物料管线、混合分流器等设备的生产运作数学表达,建立物流管网模型;在此基础上,考虑管网物流优先级,给出管线物料传输规则,利用逻辑命题进行模型化描述,建立炼油生产调度优化模型,实现产值最大化。通过生产调度实例验证了该模型的可行性和有效性。     

考虑装置运行惯性的炼油过程生产作业优化研究

针对炼油过程生产装置运行的大惯性特性,研究了装置生产方案切换作业的调度优化问题。通过分析装置运行惯性及其产生的方案切换过渡过程,给出了调度优化的作业时间、方案切换和物料加工特点,利用逻辑命题进行了模型化描述。在此基础上,基于连续时间表达,建立了炼油过程生产作业调度优化模型,实现生产利润最大化。通过一个炼油厂生产实例验证了模型的可行性和有效性。     

基于数据的生产过程调度方法研究综述

生产过程调度是自动化、工业工程和管理工程等领域的热点研究方向. 迄今, 在生产过程调度方法研究上已取得很多成果, 其主要涉及生产过程调度问题建模和优化方法. 本文在对常用生产过程调度方法的国内外研究状况进行简要综述的基础上, 主要针对复杂生产过程调度问题, 论述了基于数据的生产过程调度方法的研究背景、涵义和研究现状.     

基于预测与分解策略的大规模炼油过程生产调度算法

炼油生产调度为混合整数规划问题,随着规模的增大,其求解时间随问题规模呈指数增加,使得大规模长周期炼油生产调度问题难以在合理的时间内求解.针对该问题,本文提出了一种基于生产任务预测与分解策略的炼油生产调度算法,该算法能在短时间内获得大规模调度问题的满意解.所提算法将原问题沿时间轴分解为若干个调度时长相同的单时间段子问题,并设计了基于深度学习的单时间段生产任务(组分油产量)预测模型,用于协调子问题的求解.其中,生产任务预测模型通过易于获得的小规模问题的全局最优调度方案训练得到.最后,通过与商业求解器Cplex以及现有算法的对比,实验结果表明了所提算法的有效性.     

生产过程智能调度方法研究进展

生产过程调度是现代化生产管理的一个重要环节,也是生产管理中长期未解决的一个难题,是一个重要的研究领域。本文在对生产过程调度问题及其传统调度方法进行简要综述的基础上,重点分析了各类生产过程智能调度方法及研究现状,并对智能调度方法进一步的研究内容作了展望。     

成品油调和建模及优化方法研究

炼油企业生产调度的优化因能提高资源利用效率、增加生产收率、满足需求和最大化利润而成为近年来的研究热点。本文以生产调度中的油品调和为例,分析和描述了调度过程建模所需的模型元素及其数学表达,其中涉及炼油企业典型的物料平衡及物性计算方法。针对生产操作规则对汽油和柴油的调和分别进行建模,求得在经济效益最大时各调和组分的质量以及主要性能指标,由此提出了一种针对成品油调和的优化方法。     

基于连续过程特性的炼油生产调度优化研究

针对炼油生产调度问题,基于连续过程特性建立了广义析取规划调度模型。提出了连续性、长期性等连续过程特性定义及其性能指标,基于析取范式和逻辑命题对调度初期、中期和末期的连续过程特性进行了描述,并对连续过程特性性能进行了量化表达和评价,以实现生产利润和连续过程特性性能的综合利益最大化。以某炼油过程生产调度为例,对比有无连续过程特性表达的优化调度仿真结果表明：基于连续过程特性调度模型的调度方案能够提高连续过程特性性能,且更可行、实用,验证了模型的可行性和有效性。     

炼油工业过程控制的研究现状、问题与展望

首先回顾了对炼油生产过程安全高效运行和节能增效至关重要的先进控制、软测量、运行优化技术的发展过程和研究应用现状,并从分析炼油生产过程的特点出发,讨论了实施先进控制中存在的问题,并推荐了解决炼油企业先进控制实施应用难题的一条可行有效的新路,最后对炼油生产过程智能制造的研究应用进行了展望.     

网格调度机制研究综述*

对网格调度体系结构、网格调度模型以及实际的网格项目和系统所采用的网格调度机制进行了分析,介绍了目前网格调度机制的研究情况,从网格调度研究的不同侧面对其进行了综述,阐述了网格调度的基本概念。针对网格与Web服务融合的情况,提出了服务网格环境下的服务调度问题,分析了解决服务调度的关键技术,结合已有的研究成果展望了未来网格调度的研究方向。     

Intelligent scheduling of a feature-process-machine tool supernetwork based on digital twin workshop

Modern manufacturing enterprises are shifting toward multi-variety and small-batch production. By optimizing scheduling, both transit and waiting times within the production process can be shortened. This study integrates the advantages of a digital twin and supernetwork to develop an intelligent scheduling method for workshops to rapidly and efficiently generate process plans. By establishing the supernetwork model of a feature-process-machine tool in the digital twin workshop, the centralized and classified management of multiple data types can be realized. A feature similarity matrix is used to cluster similar attribute data in the feature layer subnetwork to realize rapid correspondence of multi-source association information among feature-process-machine tools. Through similarity calculations of decomposed features and the mapping relationships of the supernetwork, production scheduling schemes can be rapidly and efficiently formulated. A virtual workshop is also used to simulate and optimize the scheduling scheme to realize intelligent workshop scheduling. Finally, the efficiency of the proposed intelligent scheduling strategy is verified by using a case study of an aeroengine gear production workshop.     

苏州城区活水联控联调系统架构设计

苏州城区河道纵横,闸、泵、堰等水利控制工程众多,目前主要依赖人工调度的模式,统筹兼顾难度较大,难以满足苏州城区水环境高质量目标实现所需的精准化调度要求。分析城区水利工程、监测设备及信息化建设现状,以畅流活水智慧调度应用开发为出发点,以监测数据为驱动,以模型为核心,以远控为手段,依托模型云,构建包括监测设备层、支撑平台层和业务应用层的苏州城区活水联控联调系统平台。平台建成后, 利用物联感知系统代替人工观测,实现全智能一键化精准调度代替人工调度,充分发挥清水工程效益,通过精准调度可实现重点河道水体清澈,提升苏州市城区水利综合调度决策能力,完善苏州水利信息化建设布局。     

基于强化学习的智能车间调度策略研究综述

智能制造是我国制造业发展的必然趋势,而智能车间调度是制造业升级和深化“两化融合”的关键技术。主要研究强化学习算法在车间调度问题中的应用,为后续的研究奠定基础。其中车间调度主要包括静态调度和动态调度;强化学习算法主要包括基于值函数和AC（Actor-Critic）网络。首先,从总体上阐述了强化学习方法在作业车间调度和流水车间调度这两大问题上的研究现状;其次,对车间调度问题的数学模型以及强化学习算法中最关键的马尔可夫模型建立规则进行分类讨论;最后,根据研究现状和当前工业数字化转型需求,对智能车间调度技术的未来研究方向进行了展望。     

基于气象数据传输特征的智能组播技术研究

研究基于数据、信道和节点特征的气象水文数据智能组播问题,提出基于覆盖网络实现业务层组播的技术框架,研究特征提取和匹配技术,异网环境下业务层组播通信协议和交换技术,特征驱动的业务层组播智能调度方法等技术问题。     

Push/pull production plan and schedule used in modern refinery CIMS

Push/pull production mode used in CIMS and its application in refinery are mainly discussed in this paper. Firstly, we discuss about push/pull production mode used in CIMS, where manufacturing system is introduced, push/pull combined control strategy is put forward push/pull production mode is compared with MRPII and JIT. Secondly, production plan and schedule strategy of push/pull production mode is put forward, where its basic framework and overall architecture are given out, push/pull combined control method for main production plan is discussed. Then, production plan and scheduling system of refinery CIMS is discussed, where production procedure process, basic production characters, refinery production and administration, its activity types are introduced, a refinery integrated production plan and schedule system is put forward, its problem solving process is discussed in detail. Next, a kind of integration framework used in refinery is put forward and discussed. At the end of the paper, some conclusions are drawn.     

Fuzzy possibilistic modeling and sensitivity analysis for optimal fuel gas scheduling in refinery

In refinery, fuel gas which is continuously generated during the production process is one of the most important energy sources. Optimal scheduling of fuel gas system helps the refinery to achieve energy cost reduction and cleaner production. However, imprecise natures in the system, such as prediction of production rate of fuel gas, prediction of energy demand of the equipments and cost coefficient in the objective function, make the deterministic optimization method which requires well-defined and precise data cannot be competent for the fuel gas scheduling problem. In this study, fuzzy possibilistic programming (FPP) method is proposed to deal with these imprecise natures by triangular possibility distributions. The fuzzy possibilistic model is transformed into usual mathematical model by definition of necessity measure and the α-level method. Although FPP models have been widely applied to modeling, few research works have been reported on the performance evaluation, namely sensitivity analysis, of these models. Marginal value analysis, which is always used to provide additional economic information, is proposed to give the sensitivity analysis in the paper. This method is demonstrated to be much more flexible than the simulation method. Particularly, the analytical method is adopted to examine how the imprecise natures in the fuel gas system affect the scheduling results.     

制造车间自动导引车调度新进展

随着制造企业生产自动化程度加深,自动导引车（AGV）成为运输和搬运环节的主角。近年来,制造车间AGV调度主要是建立双目标或多目标函数的优化模型,采用智能优化方法进行求解,其中遗传算法以广度搜索能力强的优势成为当今最常用的算法框架。另外,当今主流的还有混合算法,它使各种算法和算子的优势集中在一起,以得到更好的优化表现。就最新的制造车间AGV调度优化所研究的问题模型进行了归纳和总结,给出了主流的优化结果表现形式,并将求解优化模型主要采用的研究方法分为基于遗传算法框架的算法、其他智能优化方法和其他优化方法三大类进行讨论,在每一大类中提取重要的关键字以及交叉学科词汇进行汇总。在此基础之上总结出当今AGV调度研究中的两点不足之处,并结合当今的热点（大数据、人工智能等）对未来的研究方向提出了几条建议。