智慧园区数字化平台建设方案.docx

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1、智慧园区数字化平台建设方案在模型上进行道路标注。(5)三维倾斜摄影数据制作要求：对化工园区认定范围内(1. 66平方公里)进行倾斜摄影，构建开发区地上三维模型，分辨率达 到3cm。要求支持倾斜摄影数据成果的三维GIS平台实现TB级倾斜 摄影建模数据的高效加载与流畅显示。(五)软件开发要求1.园区驾驶舱：园区驾驶舱可基于地图将各业务数据、监测预警 数据、视频数据等以直观的形式进行展现。根据园区具体需求，制定 园区运营数据分析驾驶舱，包含园区总览、安全、环保、应急、封闭、 能源等专题。(1)园区总览：通过一张图显示园区基础概况，包含园区基本 信息、机构、设施等数据，园区地图，入驻企业基本信息等。(

2、2)安全：突出“两重点一重大”的安全管理，包含重点监管 的危险化学品、危化工艺、重大危险源，通过安全一张图，可直观了 解园区安全态势，便于决策部署，提升园区安全水平。(3)环保：运用地图、图表等手段和展示方式，对园区的整体 环境情况及企业排放情况以直观的方式展现，展示园区空气质量、水 监测点、企业污染源、污染地图。(4)应急：以地图为核心，将应急事件中的地理信息、环境信 息、事件态势信息、人员处置动态信息、视频监控、应急物资等关键 要素进行展示。(5)封闭：综合运用地图、图表，将园区封闭管理相关人员、 车辆数据进行可视化展示，如今日园区危化品进出车辆状况、道路卡 口等。(6)能源：围绕园区的能

3、源消耗关系，形成园区能耗指标，实 现能耗的可视化管理。2 .接入城市大脑：接入并适配市城市大脑驾驶舱。3 .应用工厂环境开发驾驶舱：按规范要求将应用工厂环境三维建 模进行低代码开发集成到园区驾驶舱。4 .园区画像：从园区基本信息、基础设施各个指标，以及企业基 础、安全、环保、应急等维度的信息录入构建园区画像，实现对园区 的多维度深度刻画。(1)园区档案：通过录入园区基本信息、机构、设施等数据， 实现园区信息的动态更新。(2)企业档案：企业档案包括企业基本信息、企业A类设备信 息、企业日承诺等。5 .智慧安监(1)风险管理风险管理主要包括风险清单和风险四色图。风险清单:对风险信息包括但不限于所属

4、企业、位置、风险名称、 类型、级别、安全责任人等进行管理与维护。风险四色图：对企业风险从高到低依次划分为4个等级(重大风 险、较大风险、一般风险和低风险)，分别用红、橙、黄、蓝四种颜 色表示，绘制企业“红橙黄蓝”四色安全风险空间分布图。(2)隐患管理隐患管理包括隐患录入、挂牌督办和统计分析。隐患录入：录入信息主要包括：隐患名称、隐患描述、隐患发现 时间、隐患类型、隐患等级、计划整改时间、隐患状态。挂牌督办：根据下发的隐患通知，催办隐患整改。统计分析：根据企业隐患数、逾期未整改数、未整改率等维度进 行统计分析。(3)两重点一重大重大危险源：通过接入企业有毒可燃气体、重大危险源、重点监 管工艺、重

5、点区域视频等实时监测数据、视频。把企业安全参数纳入 监管，对重大危险源等安全状况进行实时监测和自动告警。重点监管的危险工艺：对园区企业重点监管工艺数据，实现实时 数据采集、越限报警及历史数据查询。重点监管的危化品：对危化品进行分类库存，通过台账方式，实 现对危化品出入库和使用的管控。6 .智慧环保(1)污染源监测通过接入企业污染源监测监控，显示历史趋势，设置超标报警值, 基于地图实现园区污染源监测预警。废气监控：对企业废气外排口数据进行接入并监测。废水监控：对企业排放的废水、污水处理厂入口、出口等数据进 行接入并监测。(2)监测设备管理：实现对园区环境监测点设备进行统一管理。(3)环境质量监控

6、环境质量监控包括空气监控、水质监控和土壤监控。空气监控：对大气环境质量监测数据进行接入并监测。水质监控：对地表水、地下水等公共区域水质参数进行接入并监测。土壤监控：对园区土壤样品分析数据进行维护。(4)自然灾害监测预警：自然灾害监测预警以当地气象部门数 据为支撑，结合园区监控系统及数据发布系统，为园区提供气象服务 及山洪、泥石流等自然灾害的应急管理。7 .智慧应急(1)应急资源管理：维护各类应急资源库中储备的各类应急物 资基本信息，为应急事件处置流程提供基础数据支撑。主要包括：应 急物资装备、应急物资仓库、应急专家、应急通讯录、救援队伍、应 急车辆、应急保护对象与分布。(2)事故管理：实现事故

7、事件记录汇总，对事故事件进行统计 分类，记录整改情况。事故台账的管理，包括录入、查询、统计等, 即事后评估、分析和事故定性等。(3)应急指挥：结合多媒体通信、高清视频等多种先进的技术， 对园区内泄露、火灾、爆炸、暴雨等紧急事件进行管理，实现应急事 件的信息化管理，可提高应急防范、救援和保障能力。(4)预案管理：实现园区及企业文本应急预案的查询、修订、 上传与下载等。(5)报警管理：支持对重大危险源的温度、压力、液位等重要 工艺参数、环保废水、废气监测等内容设定报警上下限值，同时对设 备在线状态进行分析报警，并对报警记录进行管理。8.智慧封闭(1)封闭区域：对园区封闭区域进行边界管理，维护边界的

8、坐 标点位组。(2)卡口管理：通过地图展示各卡口的位置，查看各卡口的实 时监测视频，可按需进行车牌抓拍图像的管理及查询。(3)进出管理人员车辆进出管理：对进出园区的人员和普通车辆基本信息进行 管理，能对人员、车辆出入台账管理。危化品车辆进出管理：通过智能卡口对园区危化品车辆进行智能 识别，进行交通监控和交通引导。9.智慧能源(1)化工用能配额(2)能源统计对生产过程中园区、企业等能源介质的消耗情况进行统计并分析。本项目实施过程当中，要有与省化工产业大脑提供数据传输开发 的工作量。完成与化工产业大脑对接接口开发工作，保证智慧园区平 台与省化工产业大脑的数据互通。(3)能耗预警：通过对园区企业电力

9、、天然气及蒸汽各能源品 种的消耗和生产数据的获取，可对企业进行能源消耗定额考核跟踪， 综合能耗超标进行预警等应用。(六)数据归集要求数据归集到数仓。(七)第三方接口开发要求1 .市重大危险源监控管理：园区两重点一重大的监测数据、企业 重点区域监控视频、园区基本信息等；传输协议：webservice；对接 单位：市应急管理局。2 .市环保平台：大气监测数据；传输协议：IRS；对接单位：宁波市生态环境局分局。3 .园区环保平台：园区内废水、废气、雨水等监测数据、环保设 备运行监测数据等；传输协议：IRS；对接单位：园区环保办。4 .市气象局：气象等信息；传输协议：webservice；对接单位:

10、市气象局。5 .公安视频平台：园区公共区域视频对接；传输协议：webserv ice；对接单位：市公安局。6 .省化工产业大脑等平台对接：园区安全、环保、应急、封闭、 能源等信息，园区卡口视频等数据；传输协议：webservice；对接单 位：园区。一、项目概况3二、建设要求3（一）建设范围3（三）工业互联网平台要求4（四）地理信息平台要求8（五）软件开发要求10（六）数据归集要求14（七）第三方接口开发要求14一、项目概况智慧园区数字化平台建设，按照科学的园区高质量发展理念，以 新一代信息技术和智慧应用为支撑，在对园区内的企业生产过程、安 全、环境、危化品、车辆、人等信息全面感知和互联的基础

11、上，全面 整合园区资源，实现人、物、功能系统之间无缝连接与协同联动的智 能自感知、自适应、自优化，从而对企业、公共安全、管理功能、业 务活动等多种需求做出智能的响应，形成具备可持续生命力的安全、 便捷、高效、协同和绿色生产的化工园区形态，使园区管理服务、企 业安全管理等更高效便捷，实现整个园区的基础设施网络化、安全管 理和应急指挥一体化、业务管理信息化、功能服务精细化和产业发展 智能化。利用5G、云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代技术， 以工业互联网平台为底座，以园区各局办和企业应用系统汇集而来的 海量数据为基石，建立从运营状态可视、业务分析预警、辅助决策执 行的能力，并融合园区应用，提

12、供用户统一入口，实现园区的可视、 可管、可控，建成智慧园区数字化平台，实现园区管理的数字化运营 目标。二、建设要求（一）建设范围智慧园区数字化平台的建设、开发、对接、运维等内容。（二）项目整体要求1 .实现智慧园区数字化平台与省化工产业大脑平台的对接，保证 化工产业大脑平台的稳定运行。2 .搭建园区智慧化统一平台：工业互联网平台是实现建设园区智 慧化的核心，通过整合云计算、物联网、人工智能、视频云等先进的 信息技术，构建完整的通用园区支撑能力，结合打通园区及车间各类 系统和数据，实现对园区安监、应急、环保、封闭、能源、企业服务 等一批应用的“+智能”升级，真正打造成工业化与信息化两化深度 融合

13、的平台。3 .深化园区运营监管及企业服务水平：通过智慧化平台搭建，深 化面向园区运营监管。包括安全管理、环境生态、应急救援、园区封 闭、公辅能源等智慧应用和企业服务。全面提升园区数字化、智能化 的管理水平，帮助企业实现降本、提质、增效。4 .系统云部署：本次系统建设存储数据占用空间较大的是道路卡 视频监控数据，视频数据存储在市大数据数据存储中心，新增存储 设备；业务应用等通过市大数据局申请宁波市智能公共数据平台云资 源，统一部署。（三）工业互联网平台要求1 .信息全集成平台：数据采集是工业操作系统的基础，没有数据 的工业互联将成为无源之水，工业操作系统的价值在很大程度上取决 于采集数据的数量和

14、质量。这些数据既包括ERP、MES、CRM等信息化 系统里运行与产生的数据，也包括企业生产设备产生的各种状态与制 造参数、工艺指标、人员信息、物料信息等工业全要素数据。此处指 的信息全集成主要负责采集工厂的人员、设备、装置、物料和产品等 信息数据，打破厂内的 DCS、MES、WMS、OA、SCM、CRM、ERP、CCTV 等业务系统的数据孤岛现象，实现工厂的生产数据、管理数据和运营 数据有效融合。通过建设大数据集成平台，形成生产要素的大数据画 像，实现多业务系统的有效融合、联动，对工业企业几十套“烟囱式” 信息系统进行APP化迁移。2 .云边协同边缘计算：边缘侧底层数据的采集、处理和结果上传。

15、 边缘计算场景用于靠近物或数据源头的网络边缘，融合网络、计算、 存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业 数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保 护等方面的关键需求。3 .对象化工业数据湖：支持图片、数字、布尔、字符串、文本、 文件、视频、音频、位置、自定义结构、对象、结构数据、块数据等 类型的数据处理与存储能力；提供数据存储压缩服务，根据实际数据 的质量要求，可灵活配置存储精度，满足至少5年以上的工业现场复 杂数据存储要求；支持离线运行数据备份。工业数据湖支持分布式集 群部署，提供了面向对象结构的数字化工厂模型构建方法，可对多元 数据进行清洗、重组和

16、标准化处理，采用容器化和微服务技术，提供 基于面向对象可视化数据模型的预处理、计算、存储和查询服务，满 足上层应用的数据分析和综合应用。4 .数据建模及服务：支持对象化元数据定义、数据标准化和信息 模型的运行期管理，支持对象模型的组织管理和工厂建模，提供对象 模板、对象实例和功能集合的可视化组态管理功能。基于属性、服务、 事件与订阅等方法构建业务场景，提供统一的面向工厂设备、人员、 物料、产品等维度的对象化模型定义能力，实现标准化元数据清洗与 组织；同时，将真实工厂的单元主体，以对象化的全信息模型来表示， 结合工厂的单元模型与生产组织关系来建立工厂数字化模型。提供数 据集成、数据加工、数据管理

17、、数据服务的能力，帮助制造业企业快 捷构建自身系统性的数据治理，实现企业内各业务系统异构数据汇聚,沉淀优化企业数据模型，强化数据质量，能够对外提供加工后的业务数据支持应用快速开发和数据可视化。5 .工业微服务架构并形成数据产品：现机理模型算法的模块化和 软件化，满足工业APP的运行和扩展，形成数据深度治理加工后的数 据产品。在工业互联网平台中，工业微服务正发挥着承上启下的关键 作用。一方面，基于不同行业、不同领域经验知识所提炼出来的各类 原始机理算法模型通常缺少对外调用的接口，也往往难以进行独立的 调试、运行和升级，需要用工业微服务的方式将这些机理算法模型集 成起来，封装成可独立调试运行的单一

18、功能或服务模块，提升易用性 和可维护性。另一方面，在工业互联网平台中基于工业微服务模块进 行工业APP开发，既能够借助工业微服务并行开发、分布运行的特点, 有效发挥平台海量开发者接入、资源弹性配置、云化部署运行等优势, 又能够利用工业微服务独立隔离、灵活调用的特点，克服工业APP所 面临的快速运维、持续迭代、个性化定制等问题。6 .工业APP开发环境：工业操作系统提供的可组态的工业APP开 发环境，通过图形化、组件化、模块化的向导式应用构建，有效地降 低APP开发和设计的IT门槛。用户只需要关注应用场景和业务流程 的分析和设计，利用平台提供的表单设计和工作流设计工具，可快速 开发APP应用。平

19、台提供微服务容器框架，每个APP都运行在一个独 立的容器中，可实现热插拔。通过平台提供的交互式业务和流程设计 器，满足流程图监控、在线报表、APP业务管理页面、工作流管理、 Dashboard分析、大屏画面、数据DIY分析等一体的混合业务编排和 场景设计。7 .数据DIY分析与展示：用户可通过组态方式实现多元数据的自 主分析与利用，如建立生产看板、能耗看板、设备预警看板、重要指 标参数看板、重要摄像头监控等；在可视化工具方面，平台提供了一 整套数据展示的控件库，包括基础图元控件、图表控件、报表控件、 趋势控件、实时报警控件、历史报警控件和视频控件，基础图元控件 包括矩形、圆角矩形、椭圆、弦、扇

20、形、多边形、按钮、棒状图、管 道、直线、弧、折线、文本、数据链接和图片等；图表控件包括柱状 图、曲线图、散点图、折线图、饼图、气泡图、面积图、玫瑰图、仪 表盘和热力图等。8 .多组织服务：实现多公司人员组织架构、以及用户和权限管理, 供第三方平台调取和使用，提高运维效率以及数据同步性，满足第三 方平台不用维护自己的组织、人员、用户及权限。实现对组织、人员、 用户、权限的统一处理，满足平台集成需求。9 .多租户服务：平台多租户设计的SaaS系统，为多个租户（客 户）提供服务，实现多个租户在互联网环境下使用同一套程序，且保 证租户间的数据隔离。多租户架构设计模式，重点关键技术是同一套 程序下多个租

21、户数据的隔离，实现数据的安全性，防止租户数据不经 意或被他人恶意地获取和篡改。多租户技术可以有效的降低环境建置 的成本，包含硬件本身的成本，操作系统与相关软件的授权成本都可 以因为多租户技术，而由多个租户一起分担。多租户架构下所有用户 都共用相同的软件环境，因此在软件改版时可以只发布一次，就能在 所有租户的环境上生效。10 .工业大数据及人工智能：提供机器视觉、语音识别、智能问 答、自然语言处理等多元的工业大数据服务能力，实现人工智能技术 在工业领域的深度应用。基于分类、聚类、回归、预测、寻优和深度 学习等大数据算法模块，结合特定场景进行建模分析，实现算法模型 开发，训练完成的算法模型可以在平

22、台中运行。如基于机器视觉分析 服务，可通过接入的工业视频进行图像分析，分析检测结果可与平台 的工业实时数据等进行联动，根据不同场景产生响应的工艺质量报警、 人员安全预警、设备故障预警等。通过人工智能技术与业务系统的无 缝融合，实现数据的相关性分析、未来趋势预测、工艺动态特性分析 等多种分析业务，促进数据分析成果转化为生产力，达到商业价值最 大化。（四）地理信息平台要求1 .基础服务平台：包括：（1）提供园区模型数据和对应的三维可 视化平台，支持三维模型操作和展示；（2）可视化平台需采用BS架 构，支持URL挂载的方式集成到平台；（3）可视化平台提供扩展接口， 支持功能和数据与三维模型的集成。2

23、 .三维建模：包括：（1）三维建模；（2）像控测设；（3）原始影 像数据成果；（4）模型成果。（1）航空摄影技术要求航摄平台：经相关部门鉴定合格且经采购人认可的无人机飞行平 台。航摄仪：经相关部门鉴定合格且经采购人认可的适用于无人机的 镜头倾斜影像采集设备。（2）像控测设要求：根据采购人要求完成像控制点测设，像控 点布设方案需经采购人认可，满足相邻像控点间距不大于500米，像 控点的测设需满足精度要求和相关规范及行业标准。（3）原始影像数据成果要求航线设计需根据航摄相机参数、航高、航摄比例尺、航摄区域等 信息，按照航向重叠80%,旁向重叠75%的原则设计飞机飞行线路， 部分区域根据建筑物密集程

24、度适当加密。航线设计的范围需根据范围 示意图进行合理设计，范围示意图为后期模型有效面积，航线设计需 经采购人审核认可后方可实施。影像满足分辨率要求，原始影像精度满足3cm分辨率倾斜建模的 要求。影像应清晰，层次丰富，色差适中，色调柔和；应能辨认出与地 面分辨率相适应的细小地物影像。影像上不应有云、云影、烟、大面积反光、污点等缺陷。在曝光瞬间造成的像点位移一般不应大于0. 5个像素，最大不应 大于1个像素。(4)模型成果要求三维模型数据生产应遵守国家相关工程技术标准、规范。按GB/T 19294-2003航空摄影技术设计规范；CHZ 3005-2010 低空数字航空摄影规范；CHZ_3003-2010低空数字航空摄影测量 内业规范要求进行实景三维的建设。三维模型的结构和纹理要求需达到：场景表现应真实，三维模型 应真实反映建模物体的现状，形状、质感、色彩、明度以及明暗关系 协调统一。场景整体色彩、光照效果基本协调。三维模型数据要素应全面完整，不应有重复或遗漏；三维模型数 据要素不宜有冗余;不同类型、不同细节层次数据的拓扑关系应完整、 正确。对于重点区域进行地面拍摄，做精细化处理。