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基于云计算和虚拟现实技术的化工过程虚拟工厂
2015年10月31日    评论:    分享:
    来源:第三维度
    作者:罗娜,万锋,叶贞成,杜文莉
        祁荣宾,钟伟民,钱锋
    单位:华东理工大学化工过程先进控制
        优化技术教育部重点实验室(上海)

    摘要:作为后超算时代计算服务的主流服务模式,云计算为制造业的资源整合利用创造了全新的服务平台。本文以已有的云计算理论为基础,针对化工过程的特点,提出了基于云计算的虚拟工厂技术体系,通过对关键技术的讨论,有效地将已有的资源虚拟化为服务,并通过虚拟现实技术建立三维云端模拟企业现场环境,增强了用户对现场操作的实际体验。基于云计算和虚拟现实技术建立的乙二醇虚拟工厂表明,系统具有扩展性和开放性,可以快速实现过程的仿真,为工厂的模拟操作提供有效的支持。

    当前,多数制造工厂面临快速产品变化设计、缩短计划调整时间和更灵活的生产调度的挑战[1]。虚拟工厂理论的迅速发展,极大地提高了制造系统的设计、计划和重构的效率。虚拟工厂可分为 4类[2]:

    ①工厂的全面表示;

    ②一个虚拟组织;

    ③工厂的虚拟现实表达;

    ④工厂的产品生产行为的仿真。

    与离散制造虚拟工厂相比,化工过程虚拟工厂是面向石油化工集成化的实时动态仿真环境,其不消耗现实资源和能量,能够模拟出生产过程乃至整个流程的各种条件下可能出现的各种情况,同时可以对想象中的生产过程的各种事故条件进行模拟,预测、检测、评价工艺方案的优劣,并提出优化方案,使得企业可以经济、柔性地组织生产,增强决策与控制水平,达到生产质量的最优化、生产效率的最大化。

    构建化工过程虚拟工厂是一个多学科交叉的过程,在构建过程中面对的可能是一个分布式的异构环境,其中开发语言不同、部署平台不同、通讯协议也可能不同,对外交换的数据格式均有可能存在巨大的差异。同时,构建复杂的化工过程虚拟工厂耗时耗力,用户需求一方面是固定的,一方面又是随着技术发展复杂多变的。如何面对语言差异、平台差异、协议差异、数据格式差异等所带来的复杂系统集成的挑战,同时利用现有的硬件资源,实现虚拟平台的高效建设和使用,使客户得到与现实工厂中同样的体验,是摆在研究者面前的一个现实难题。

    云计算模式的兴起为解决目前虚拟工厂建设方面存在的问题提供了新的思路和契机。作为一种新的服务化计算模式,云计算通过专业公司搭建计算机存储和计算服务中心,把资源虚拟化为云后集中存储起来,为用户提供服务。在制造业领域,借鉴云计算思想,李伯虎等[3]提出了一种面向服务的网络化制造新模式——云制造;张霖等[4]阐述了云制造系统中制造云的构建过程,并对制造云构建过程中所涉及的主要关键技术做了较深入的探讨。曾宇等[5]剖析了工业云平台的体系架构及其关键技术,并介绍了平台的开发、实现及典型应用实例。邓朝晖等[6]基于云计算理念,开发了一个智能磨削云平台。云计算的理念已逐渐从理论研究向实际应用转变。

    对于构建化工过程虚拟工厂来讲,云计算为仿真计算的服务化提供了丰厚的技术基础。然而,在实际使用中,用户希望通过虚拟工厂可以直接实现与实际工厂环境类似的操作。因而,基于虚拟现实的三维仿真技术成为虚拟工厂快速发展的一个重要方面。周泽伟等[7]利用三维仿真可视化技术建立了等离子体裂解煤工艺过程全流程的监控系统,通过采集生产实时数据,可以对生产过程进行三维可视化监控。王俊杰等[8]利用 AJAX、Web Service、VRML等技术构建了基于地理信息系统的厂区电子地图,并模拟了基于虚拟现实系统的工厂内部的虚拟场景,进而建立了化工厂的虚拟工厂安全仿真系统。

    亓鲁刚等[9]探讨了基于单元模拟的全企业流程仿真实现技术,基于虚拟现实的三维场景实现技术以及流程仿真、三维场景和上层综合应用之间的信息交互技术,给出了兼具直观性和灵活性的虚拟工厂实现方案,并以某一实际炼化企业为背景,具体介绍了虚拟炼油厂的开发过程并对其应用进行了分析。

    Farahani 等[10]开发了一个基于虚拟现实技术的炼铁虚拟工厂。虚拟现实技术还应用于化工实验室的开发上,如 Bell 等[11-12]将虚拟现实技术应用于化学工程教学中,Quan 等[13]基于 VRML 技术开发了一个三维交互式化工实验室模型来模拟显示的实验环境,Chen 等[14]制作了一个分布式交互化工过程模拟系统用于化工过程的培训、测试和重现。

    本文作者针对化工过程的特点,基于云计算和虚拟现实技术,提出了基于云计算的虚拟工厂技术体系,通过对关键技术的分析,有效地将已有的资源虚拟化为服务,并通过虚拟现实技术建立三维云端,从而实现了对乙二醇生产过程虚拟工厂的快速构建。

    1 基于云计算的虚拟工厂技术体系

    与云制造[15]的技术体系类似,基于云计算的虚拟工厂技术体系为层次化体系架构,包括资源层、中间件层、核心服务层和应用层,如图 1 所示。


 图1 基于云计算的虚拟工厂技术体系

    其中,资源层涵盖了设计资源、仿真资源、生产资源、试验资源、集成资源以及管理资源等, 向上体现为虚拟化制造资源和服务化能力资源两种形态。中间件层支持各类资源的虚拟化、服务化、接入、感知和协同的中间件;核心服务层基于中间件层的接口,提供云计算仿真服务平台至关重要的各类功能, 包括服务部署/注册、服务搜索/匹配、服务组合/调度、服务运行/容错、服务监控/评估以及服务定价/计费;门户层为统一的高效能云制造支撑平台门户, 为服务提供者、平台运营者以及服务使用者。

    2 基于云计算的化工过程虚拟工厂平台

    化工过程虚拟工厂的整体架构分为两个部分:一个是以三维虚拟现实技术为基础的三维云端;另一个是以云计算技术为基础的化工云计算平台。基于云计算的虚拟工厂平台的应用模式如图 2 所示。

    2.1 三维云端

    三维云端采用虚拟现实技术,模拟实际的化工生产环境和场景,在三维场景内可以实现工厂漫游、自主浏览,从多个角度参观工厂,并提供交互操作环境,使得用户有身临真实现场的感觉。通过化工云计算平台的服务,用户可以在三维场景内直观地分析和处理各种业务数据,实现化工过程的仿真操作。三维云端除提供三维视景外,还提供流程重构、流程优化、控制系统仿真培训等功能。这类功能可由用户自定义调用化工云计算平台的服务实现。

    2.2 云计算平台

    构成云计算平台的主要是基于 SaaS(softwareas a service)模式的云计算服务。在云计算平台中,所有资源被虚拟化、服务化,这些资源被聚集到一个虚拟资源池中,再根据业务应用的需求进行资源分配和组合,以实现资源的扁平化管理。用户通过云计算平台使用相应的服务资源,特别是硬件资源,实现对化工过程的仿真操作。图 2 给出了常见的服务,包括稳态模型、流程优化、动态模型、控制方案、故障诊断系统、调度系统及计划等均被封装成服务,供用户使用。


图2 基于云计算的虚拟工厂平台的应用模式

    在云计算的 IaaS 层面,化工云计算平台构建了具有弹性、可动态扩展计算资源平台,将原有的各种系统抽象虚拟为各种数据服务,再在服务虚拟平台中根据服务重组策略和机制,重构出新的数据服务,通过这些服务的自重组,可以大大地拓展虚拟工厂的业务功能和数据再处理能力。在云计算平台内,数据采集、数据库、存储、工艺流程的动态仿真模型及其它计算,根据业务需求的变化均可动态扩展和收缩,使得资源的利用率大大提高。同时,这些动态仿真模型、优化模型不仅可以以数据服务的方式为本单位部门提供服务,还可以为其它单位提供服务,从而实现大颗粒度的软硬件资源共享,极大地节约了软硬件的购买成本、部署成本、人力成本和能源成本。

    3 关键技术

    3.1 虚拟现实技术

    随着虚拟现实技术的发展,虚拟工厂不再是一个简单的动态过程的模拟器,而是与控制系统结合的一个全方位模拟工厂动态行为并用形象的三维内容表达的多功能复杂系统。构建化工过程的三维云端,除了需要专业的化工背景以外,更需要具有真实的工业背景。构建三维云端,首先需要对化工生产厂区的环境、厂区布局进行调研,查阅生产区设备布局图、设备设计图及相关参数,实现对工艺、设备等信息的采集。根据采集的信息,首先在二维平面上还原厂区布局、设备及管道分布等,将二维模型转换为三维模型。为增加模型的重用性,减少三维建模的工作量,可构建化工设备三维模型库。在此基础上,用三维软件对化工设备、物料及蒸汽管道进行进一步的三维优化,并增加交互性操作等功能。

    由于三维云端的建模涉及到虚拟现实技术,可采用 VRML、OpenGL、Java3D 等技术实现虚拟现实。在二维模型转化为三维模型时,可充分利用AutoCAD到3Dmax的转化功能绘制三维图形模块,并可通过转换工具转换成编程语言支持的格式。

    3.2 云计算的服务

    在云计算中,首先需要将已有的资源虚拟化,包括模拟分析、动态优化等工程计算单元,被虚拟化为服务,集中部署在计算机集群中,并由部署的服务管理资源模型统一管理,形成物理计算资源。

    云计算平台动态评估虚拟计算环境,并基于计算系统虚拟化技术实现在线迁移、动态扩容。同时,在计算机集群中部署虚拟化中间件,以此为基础按需动态地构建虚拟计算节点,形成虚拟计算资源,由虚拟机管理模块统一管理。

    在云计算平台上,通过 Web Service 技术将用户提供的服务的功能和调用接口发布到 Internet 上,并可通过一定的协议和标准被 Internet 上其它用户进行检索调用。通过对相关服务的实现细节的封装,完成基于 Internet 的互操作。

    3.3 服务中间件技术

    根据需要,服务中间件既可以部署到物理计算节点上,又可以部署到虚拟计算节点上,为部署和监控的接口服务和仿真等模型的计算提供服务。对各类生产资源的感知信息经感知中间件融合之后,可通过 web 服务方式向上层传输。化工过程虚拟工厂的云计算平台采用已有的服务中间件实现服务的协同和感知。

    在化工过程领域,数据传输要求比较严格。OPC(ole for process contro1)为工业自动化过程控制设备和系统与工业控制人机界面软件之间的数据信息交换提供了标准接口。随着 XML 和 Web Service 的发展,OPC 基金会于 2003 年 7 月发布了 OPC XMLDA1.0 规范。OPC-XML[16]技术可方便化工过程云计算平台的数据传输。

    4 基于云计算的乙二醇虚拟工厂

    乙二醇俗名甘醇,其用途广泛,是合成聚酯等高分子化合物的一种重要原料,同时还可用做薄膜、橡胶、增塑剂、干燥剂、刹车油等原料,亦可用做防冻剂和致冷剂。当前生产乙二醇的主要方法是环氧乙烷非催化水合法,生产技术为 Shell、SD 和 UCC三家公司所垄断,70%的乙二醇生产装置采用 SD和 Shell 公司的技术。在 SD 技术生产乙二醇的工艺中,原料气乙烯与氧气反应生成环氧乙烷,经吸收、解吸处理后,环氧乙烷与水反应生成乙二醇。含乙二醇约 10%的水合产物经 6 次蒸发后,得到含量约80%的粗乙二醇,粗乙二醇经脱水、精馏,即得到乙二醇产品。精馏后的塔釜液由分离塔将一乙二醇和多乙二醇分开。分离出的一乙二醇与粗乙二醇混合,继续进行脱水、精馏,制取乙二醇。生产乙二醇的简要流程如图 3 所示。


图3 乙二醇生产流程简图

    在乙二醇生产过程中,涉及大量的数据实时采集分析、生产现场设备与物料的监控、生产调度优化及能源合理供应等一系列问题,同时由于乙二醇生产中涉及的反应穿过爆炸区间,具有很大的危险性。因而,急需开发相应的虚拟工厂提供工厂所需要的过程优化、仿真模拟、调度优化等多方面的要求。鉴于已有部分较为成熟的仿真系统的成果,本文作者基于云计算和虚拟现实技术,以某企业的生产过程为对象,构建了乙二醇虚拟工厂。

    4.1 乙二醇虚拟工厂三维云端

    乙二醇虚拟工厂三维云端通过 VR Platform 导入乙二醇生产装置的 3D 模型,在其中加入符合虚拟工厂需求的特效,通过添加行走相机、飞行相机、角色相机和导航图等方式实现虚拟工厂的自动与手动场景浏览。同时通过在三维视景中编辑功能脚本,实现设备触发事件功能,实现与现场效果相同的实际操作功能。对乙二醇工厂的三维云端的构建如图 4 所示。


 图4 乙二醇虚拟工厂的三维云端

    为辅助三维云端的操作,根据化工过程的特点,加入了二维控制系统的云端。乙二醇虚拟工厂所用控制系统与实际工厂的控制系统相似,并可在该控制系统上加入新的控制方案进行测试。乙二醇虚拟工厂的控制系统如图 5 所示。


图5 乙二醇虚拟工厂的控制系统

    4.2 乙二醇虚拟工厂云计算服务

    乙二醇虚拟工厂云计算平台的硬件计算资源架构采用 Dell 高性能计算平台,CPU+GPU 混合异构架构,采用核心-边缘两层高可用冗余 Fat-tree 非阻塞网络拓扑结构,Infiniband 网络互联。平台用户管理采用 NIS(network information service),文件系统采用 NFS(networkfile system)共享部署;GPU节点采用双启动多操作系统,服务部署在共享存储上。乙二醇虚拟工厂云计算平台部署的典型云计算服务包括以下内容。

    (1)数据采集服务 该服务为一通用服务,采集实际过程中的数据。乙二醇生产企业配有相应的检测、分析仪表、控制器,并通过集散式控制系统实现对于该过程的控制。生产过程数据通过相关硬件汇总到历史数据库中,通过 OPC 技术实现数据的调用。

    (2)数据分析服务 在乙二醇生产过程中,生产过程的测量值一般具有大的噪声,并存在较大的数据冗余。但同时,这些测量数据受外部干扰、测量仪器等因素的影响,存在不能满足系统的物料、能量等平衡关系的情况。在数据分析服务中,可使用主元分析、滤波、数据协调等服务,实现对高噪声、高干扰的生产实时数据的协调处理,获得能正确反映系统运行状况的高质量无冗余综合数据。

    (3)模型服务 模型服务又分为静态模型服务和动态模型服务(图 6)。模型服务对于一个工艺流程或一个工艺段建立一个模型服务,对于特别重要的设备,单独建立一个模型服务。对于重要的过程指标,根据机理方法或如神经网络等智能方法建立过程指标模型服务。


图 6 乙二醇过程的动态模拟服务

    (4)优化服务 优化服务提供了对乙二醇生产过程进行优化时所需要的优化方法和技术,SQP、遗传算法、微粒群算法等优化方法分别被封装成单独的服务,供过程优化调用。通过使用优化服务,可对乙二醇过程进行全局优化,确定各子系统的最优稳态工作点。同时,优化服务还提供对于动态过程的优化。

    (5)控制服务 控制服务包括基础控制、高级控制、先进控制等服务。基础控制和高级控制以平稳控制为目标,先进控制基于显式模型及优化算法,直接完成一定的动态优化目标。控制服务中,还包括控制器参数自整定等服务。

    (6)故障诊断服务 故障诊断服务分为过程监控服务、故障诊断服务、故障预测服务。过程监测服务对各数据进行实时监测,并返回故障报警信息。根据基础控制回路中各检测和执行装置的特点,通过故障诊断服务对故障进行实时的诊断及处理。故障预测服务通过对过程稳态信息的提取,进行系统故障预测。

    5 结 论

    作为后超算时代计算服务的主流服务模式,云计算为制造业的资源整合利用创造了全新的服务平台。本文以已有的云计算理论为基础,针对化工过程的特点,建立了基于云计算的化工过程虚拟工厂。

    同时,结合虚拟现实技术模拟企业现场环境,增强了用户对现场操作的实际体验。通过乙二醇虚拟工厂的构建表明,虚拟工厂三维云端利用虚拟现实技术生成一个逼真的、具有多种感知的虚拟环境,增强了用户体验;云计算平台有效将已有的资源虚拟化为服务,更好地将已有资源进行融合,同时具有更好的扩展性和开放性。

    参考文献

    [1] Yang X, Deines E, Lauer C, et al. A human centered virtual factory[C]//IEEE Computer Society, Harbin, China, 2011.

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    [3] 李伯虎, 张霖, 王时龙, 等. 云制造——面向服务的网络化制造新模式[J]. 计算机集成制造系统, 2010, 16(1):1.

    [4] 张霖, 罗永亮, 陶飞, 等. 制造云构建关键技术研究[J]. 计算机集成制造系统, 2011, 16(11):2510.

    [5] 曾宇, 王洁, 吴锡兴, 等. 工业云计算平台的研究与实践[J]. 中国机械工程, 2012, 23(1):69.

    [6] 邓朝晖, 刘伟, 吴锡兴, 等. 基于云计算的智能磨削云平台的研究与应用[J]. 中国机械工程, 2012, 23(1):65.

    [7] 周泽伟, 冯毅萍,荣冈. 等离子体裂解煤工艺过程的三维仿真与可视化监控系统[J]. 化工学报, 2011, 62(8):2303.

    [8] 王俊杰, 蔡智聪,朱群雄. 虚拟工厂安全仿真系统设计与实现[J].计算机与应用化学, 2011, 28(3):338-342.

    [9] 亓鲁刚, 付罡, 吕文祥, 等. 流程工业虚拟工厂的实现技术探讨[J].化工进展, 2012, 31(1):233-239.

    [10] Farahani Manesh H, Schaefer D, Hashemipour M. Information requirements analysis for holonic manufacturing systems in a virtual environment[J]. Int. J. Adv. Manuf. Technol., 2010, 53(1-4):385.

    [11] Bell J T, Fogler H S. The status and prospects of virtual reality in chemical engineering[C]//AIChE 1996 National Meeting, Chicago, IL,1996.

    [12] Bell J T, Fogler H S. The application of virtual reality to (chemical engineering) education[C]//IEEE Virtual Reality 2004, Proceedings,New York, 2004.

    [13] Quan L, Zhao G, Pan Y, et a. Three-dimensional virtual chemical laboratory based on virtual reality modeling language[C]//2008 IEEE International Symposium on IT in Medicine and Education(ITME), 2008.

    [14] Chen C, Liu F, Li N. Research on chemical process simulation system using distributed virtual reality[C]. Proceedings of the Third International Conference on Information and Computing Science(ICIC 2010), 2010:133.

    [15] 李伯虎, 张霖, 任磊, 等. 再论云制造[J]. 计算机集成制造系统,2011, 17(3):449.

    [16] 康灵燕, 王建林,左泽军. 基于 OPC-XML 的过程信息集成方法研究[J]. 计算机工程, 2009, 35(10):283. 
标签:云计算化工工厂
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