最新燃气安全监管综合管理平台整体解决方案资料.docx
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最新燃气安全监管综合管理平台整体解决方案资料
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燃气安全监管综合管理平台
解决方案
1.建设背景
近年来，燃气业务飞速发展，设施设备不断更新，服务质量不断提升，已形成先进、完善、系统的现代化管理体系，并不断推陈出新、锐意进取，成为稳定、安全、专业的区域性燃气经营企业，致力于倡导绿色环保、推广节能减排，提升城市品位，营造美好环境，构建和谐社会。
根据国家“十三五”规划纲要要求,国家将进一步降低煤炭等相关化石能源的消费比例,其中煤炭消费必须控制在58%以内,而天然气的消费比重将要提升到10%。
目前,天然气消费的价格瓶颈将进一步得到突破。
相对于其他的化石能源,天然气是最环保,燃烧后产生有害物资最少的能源产品。
随着国内天然气运输、存储、加工、管网等基础设施的不断完善,天然气消费市场已经具备快速发展的基础条件,随着价格枷锁的破除,相信在未来3~4年的时间内,国内天然气的市场发展将进入快车道。
在能源消费结构调整阶段中整合天然气上下游资源,促使整个交易生产运输流程效率更高,为国家能源结构优化调整,引导发展绿色能源作出应有的贡献。
虽然三河市一直重视企业信息化的发展，但随着燃气业务的快速发展，管网规模迅速扩大，致使管网的管理和维护难度也不断加大，为了增强对燃气系统的运营监管能力，实现城市燃气系统的智慧运作，提高燃气企业综合管理与服务水平，达到科学、规范、高效的动态管理，实现燃气输配管网系统的信息化和数字化管理，非常有必要建立三河市智慧燃气综合监管平台工程，实现燃气管网、生产调度、燃气业务的数字化、信息化、智慧化、一体化管理。
三河市的燃气公司信息化建设开始较早，各个信息系统的建设是根据业务发展逐步开展的，在统一规划方面有一定局限性，整体规划不到位，各个信息系统之间的信息孤岛、业务孤岛现象比较突出，业务流、信息流相互隔离沟通存在障碍。
现在通过本次平台项目建设，初步进行数据整合，消除信息孤岛现状，完成智慧燃气顶层设计的数据整合、业务整合的基础环境，为智慧燃气整体建设打下坚实的基础。
此次规划方案在此基础上进行整体规划。
2.建设目的
建成三河市智慧燃气综合监管平台，实现三河市的统一监控管理。
建设覆盖全市范围内的燃气管网数据、燃气场站数据、燃气预警数据。
将其中一个地点作为监控调度中心，实现实时监控管理。
参照国内外燃气企业信息技术应用发展趋势和最佳实践，综合考虑公司近期和长期发展战略，以业务需求驱动信息化建设，切实解决集团管理信息化重点难点，实现业务管理水平提高和信息化建设的良性循环，辅助智慧决策，从而实现对业务支持、信息资源、应用系统、管理和领导决策这几个层面进行提升，以更好地支持企业发展，成为行业内领先发展的智慧燃气企业。
通过对三河市智慧燃气综合监管平台的建设，实现整个燃气供应过程、燃气业务、燃气管线、设备的精益化管理及监督，为燃气业务综合管理、管网运维管理提供数据支持，辅助燃气业务规划合理化、燃气业务信息化，为公司发展提供决策支持信息为目标，使公司燃气运维管理形成全面的、科学的、智能的、信息的管理机制。
通过结构的划定、权限的调整，实现集团-企业两级巡检管理的需要，满足集团下属分公司的使用需求。
三河市智慧燃气综合监管平台，对已有信息系统进行标准化改造，建立全面、系统、统一、高效的信息化平台，促进信息整合和信息共享；充分开发和有效利用供气生产、管网、营销、服务以及工程建设中的信息资源，使各系统之间的信息可以相互沟通，充分达到信息的共享，为公司领导层提供科学、真实、及时的决策依据，为生产经营和管理提供强有力的支持。
通过系统整合，建立一个大的数据中心，结合实际经营状况，进而挖掘出综合性、深层次、有价值的数据仓库，这些数据为在进行新的信息系统开发和投资中提供有力的决策依据，也使基于大数据跨度的经营决策信息系统和战略决策信息系统的建设成为可能。
总体来说，主要包括以下几个方面：
（1）整合业务系统平台，消除信息、业务孤岛
目前公司已经建立的业务系统，在IT发展阶段当中已经走到了亟需整合提升的阶段，通过数据整合、应用整合、流程整合以及门户整合等手段，打造坚实的基础集成架构，增强系统整合应用能力，消除信息、业务孤岛。
（2）深挖数据资源，提升智能决策
当今世界已经进入大数据时代，数据对于任何一个公司来讲都是宝贵的财富。
公司目前信息系统数据比较分散，分析利用程度不足，因此亟需进行数据资源整合和利用，并进行深化挖掘，利用各种数据挖掘和大数据分析手段，寻找数据中隐藏的“宝藏”，为管理者提供重要的决策依据。
（3）优化业务流程，提升管理效率
流程是决定公司运营效率的关键，通过本次建设梳理核心业务流程，并通过流程重组、流程优化等手段加以优化。
同时利用流程管理等信息技术手段构建一个能够支撑这种柔性的、可变的、不断改进的业务流程信息支撑平台，将优化流程在信息平台中加以固化和落地，最终实现管理效率的提升。
3.建设内容
本次建设内容为：
建立三河市智慧燃气综合监管平台，三河市智慧燃气综合监管平台主要包括以下几方面的具体建设内容：
●视频监控管理
加强对燃气场站的安全监管，建立全市燃气安全视频监控共享服务平台软件，统一接入企业自建的视频监控资源（液化石油气储配站视频监控、瓶装液化石油气储配站视频、瓶装液化石油气供应点视频、汽车加气站视频监控），实现在一个平台上调取所有视频监控图像的目标。
●燃气泄漏报警管理
目前三河市前期已建成部分瓶装液化石油气供应点燃气泄漏报警远程传输系统，系统运行良好，发挥较高效益。
争取在“十三五”末之前，覆盖全市大型燃气场站，对全市大型燃气场站燃气泄漏报警信息以及报警系统工作状况进行联网监控及智能预警。
●燃气管网管理
实现对燃气管网数据的动态更新管理，达到管网数据实时同步，并实现管网数据编辑、管网数据导入、导出、管网数据应用管理等。
●GIS综合管理
依托于城市地下管网综合信息平台，实现对全市地下燃气管网及设施的电子地图定位及埋深查询。
对地下管线建立数据化信息，包括管网权属、材质、压力、管径、投入时间、使用年限等相关信息，向地下建设施工的相关单位提供，防止管线受第三方施工作业造成的损坏。
同时，接入企业自建的燃气管网燃气泄漏报警系统，实现燃气管网运行状态安全监管。
●应急指挥协调调度
以“安全第一、预防为主”的方针，遵循全员、全方位、全天候、全过程的四全管理原则，建立燃气抢险人员数据库、抢险物资数据库、车辆数据库、专家数据库，制定应急指挥调度体系，开发基于GIS的燃气应急指挥调度系统，实现燃气事故应急指挥调度。
●车载GPS定位管理
接入全市约200台瓶装液化石油气钢瓶转运车安装车载GPS定位数据，实现对钢瓶转运车运输轨迹、实时位置、车辆运输状态进行在线监管。
●钢瓶标识码管理
以“标识码”为基础的瓶装气销售实名制信息化管理系统为载体，启动瓶装燃气信息化管控建设。
指导企业为100万个液化气钢瓶安装代表其身份的标识码钢印贴片，建立钢瓶唯一档案身份编码，同时配合智能终端的扫码功能和高速4G网络，能在移动作业时对钢瓶信息进行快速扫描和上传，大大提高钢瓶出入库、运输、回收、检查各个环节的工作效率。
同时，可利用互联网技术建立智慧燃气微信公众号或手机APP，对配送环节的钢瓶进行扫码登记，实名登记用户信息，记录入户安检信息，建立终端数据库，便于监管单位和用户实时查询。
瓶装液化石油气钢瓶标识码验证系统功能涵盖将钢瓶检验结果上传更新、检验合格瓶申报登记、钢瓶报废管理、检验人员管理等，实现钢瓶检验责任可追溯，检验合格瓶信息实时上传，报废瓶及时进行消除使用功能处理并注销登记等目标。
4.建设原则
为了充分发挥信息化管理平台的作用，不断满足政府、企业和社会公众对工程信息管理和服务的要求，确保系统可持续、健康发展，系统的建设将遵循如下原则：
●以民为本、服务发展
以便民利民为宗旨，把平台建设的着力点放在满足人民需求和城市经济与社会发展全局上，通过平台建设，为构建“和谐社会”助力，提高人民群众生活质量。
●标准先行、统一认识
建立三河市智慧燃气综合监管平台工程标准与规范体系，是整个系统建设的基础性工作，覆盖三河市智慧燃气综合监管平台信息化管理各个层次关系，必须首先统筹制定平台建设的标准规范，而且贯穿平台建设和运行的始终，才能有序的进行平台建设。
●统筹规划、分步实施
按照信息平台建设的整体要求和信息化发展的大方向，密切结合经济与社会的发展实际，从统一建设、管理、整合和共享的层面，对平台的建设与可持续发展进行统筹规划。
系统建设需按照企业级信息化总体规划的要求，分阶段实施，并促进系统的可持续发展，以实现整体信息化的目标。
●动态更新、长效运维
三河市智慧燃气综合监管平台数字化平台是一个不断变化的系统，体现在两个方面：
城市燃气业务的改扩建，系统所管理的数据在不断变化；人们认识的提高和系统应用的深入，对系统的功能性要求也在变化。
因此，系统建设时需要提供完整的数据更新体系和机制来保证数据的现势性，并提供搭建式配置式系统开发模式，快速响应需求和业务的变化，从而保证系统的长效运维。
●统一管理、数据共享
三河市智慧燃气综合监管平台统一管理数据库，提高管理和服务的水平，平台的建设应该从企业层面的数字化、信息化、网络化、智能化的高度考虑，建立与其他业务系统的数据交换和共享体系，充分发挥燃气业务信息纽带的作用，为领导及各有关单位提供服务。
●面向需求、应用拉动
建设三河市智慧燃气综合监管平台的目的是应用，但是采用信息化技术对三河市智慧燃气综合监管平台信息进行管理是一个巨大的变革，在推广应用的过程中难免会遇到各种问题与困难。
因此，系统需要满足管理上的新需要，解决一些传统手段不能解决的问题，逐步提高系统的应用水平，使其更深入、更广泛，从而使系统在三河市智慧燃气综合监管平台管理工作中发挥更大的作用。
●立足实际、注重效益
从解决三河市智慧燃气综合监管平台管理的实际问题入手，把经济效益和社会效益作为衡量系统建设和信息化的重要指标，走低成本、集约化、高效益的信息化发展之路。
要结合经济发展的实际，充分考虑技术发展的因素和不同阶段的应用需求，综合平衡技术指标和投入的关系，充分利用现有软硬件资源；在软件开发方面要优化系统结构，尽可能实现成果的重用，以减少软件开发的投资。
5.技术路线
5.1.多源异构数据集成技术
三河市智慧燃气综合监管平台的建设所涉及的数据种类繁多，包括非空间数据和空间数据。
其中，非空间数据包括word、excel、pdf等格式的文档数据，bmp、jpg等格式的图片数据，视频数据等；空间数据包括基础地形、基础地质、专题数据等。
如何在不改变各个数据正常生产运行的情况下，整合诸如文档、数据库属性表等非空间数据和空间数据，统一管理这些的数据成为一个复杂的问题，这就要求系统具有多源异构数据管理和集成的能力。
传统的空间信息应用系统都采取数据格式的转换方法来达到数据的集成或相互利用。
但是这种方式存在着一定的弊端。
首先，使用这种方式时需要知道源系统数据与目标系统数据的字段结构，必须为这两种数据格式的转换编写相应的转换工具；其次，不同的GIS对地理数据的表现形式的抽象、对地理空间表达的理解是不一样的，两个系统间的数据难以相互进行利用，转换后的数据存在信息丢失的隐患；再者，这种方式使同一份数据在系统中存在多个备份，不方便数据的维护与管理，也违背了数据分布和独立性的原则。
一种有效的解决方法就是使用数据中心的GIS中间件技术有效管理N个数据仓库，它不改变原有的空间数据模型标准和数据表示方法，通过数据管理器提供的异构数据的管理、层次化的目录树管理、可扩展的数据入库清洗机制与方法、支持URL和GUID协议的数据访问等功能，将不同类型的数据实现集成共享，并通过异构数据的视图来表现。
中间模块操作转换是在源数据与处理后的结果数据之间有一个独立的处理模块，以接口方式与二者进行连接。
中间件是一种独立的系统软件或服务程序，软件平台开发者规定系统内部数据的读写接口，通过里面的驱动程序完成对不同来源的数据的处理，从而实现了多格式数据直接访问、格式无关数据集成、位置无关数据集成和多源数据复合分析，完成多源异构数据的无缝集成。
数据仓库集成管理的数据有异构的空间数据和非空间数据，其中空间数据包括国内外常用GIS软件所支持的矢量数据（如：
DWG、DXF、E00、Shape、Coverage、Geodatabase、Mid、Mif、6X、等）和国内外常用遥感影像处理软件所支持的栅格数据（如：
TIFF、CEOS、HDF、RAW、TIF、GIF、JPG、MSI、PIX、IMG、ENVI等），非空间数据包括各种文档（如：
pdf、bmp、xml、html等）和表格数据（如：
Access、SQLServer、Oracle）等。
GIS中间件集成多种数据源驱动，以注册的方式嵌入到数据中心集成开发平台中，当请求某种数据源时，GIS中间件动态加载所请求的数据源驱动。
某种数据源的结构改变时，只须改变其数据源驱动，这样既不需要频繁地进行数据格式转换，又避免了很多重复性劳动；而且它允许用户在转换过程中重新构造数据，使用户可以根据其特定的要求，提取相同数据源不同层面的内容，而不是以单一的格式输入数据。
（1）GIS中间件结构
根据驱动化的设计思想，GIS中间件的设计为两层模式：
数据源驱动管理器和数据源驱动，如下图所示。
数据源驱动管理器与数据中心通信并分派数据源驱动。
当平台请求某种类型数据源时，数据源驱动管理器加载相应的数据源驱动，并把数据访问结果返回给平台。
每种数据源驱动负责对其相应空间数据访问，完成对空间数据的实际读/写，并把结果返回给数据源驱动管理器。
数据源驱动对用户来说也是透明的。
GIS中间件框架图
中间模块操作转换是在源数据与处理后的结果数据之间有一个独立的处理模块，以接口方式与二者进行连接。
GIS中间件是一种独立的系统软件或服务程序，数据中心开发者规定系统内部数据的读/写接口，通过里面的驱动程序完成对不同来源的数据的处理，从而实现了多格式数据直接访问、格式无关数据集成、位置无关数据集成和多源数据复合分析，完成多源异构数据的无缝集成。
数据中心采用了中间件技术实现不同语法结构的空间数据的统一管理，即异构数据的管理，它通过基于GIS的中间件扩展管理器实现“即实现即用”中间件的配置管理。
中间件包括配置管理和功能管理两部分，配置管理实现界面特征回调和中间件配置管理接口；功能管理部分实现功能接口和地理数据源相关实体的抽象类方法。
中间件扩展管理器包括地理数据源管理器和中间件管理器（动态库）：
地理数据源管理器实现对GIS地理数据源的注册管理，包括内置数据源和用户自定义数据源（中间件数据源类型）两种；中间件管理器负责中间件数据源类型各种地理实体的功能接口调用管理工作。
中间件配置管理和功能管理接口
（2）常用GIS中间件
基于中间件的多源空间数据的管理，用户无须再进行数据转换的操作，并且克服了无法对数据进行混合分析的问题。
另外，中间件抽象层提供相应标准，实现可以插入其他格式数据的中间件插件。
例如，通过中间件可以实现对AutoCAD、SuperMap等数据模型的支持。
数据中心支持的各GIS数据中间件主要有如下几种：
✧中间件：
是解决GIS互操作的一种技术。
该技术基于统一的空间要素实体模型，设计统一的功能操作接口；运行操作时，根据数据类型在语义上最终分派给某类格式插件进行处理；从而可以通过同一访问接口，实现对异构数据的直接编辑。
✧中间件：
基于中间件的一个应用实例。
把作为的数据源，实现在环境下操作的数据。
中间件可访问的数据包括：
Shape、Coverage、PersonalGDB和SDEGDB。
✧SDO中间件：
基于中间件的一个应用实例。
把OracleSpatial作为的数据源，实现在的环境下操作OracleSpatial的数据。
（3）GIS中间件特点
✧中间件服务考虑了跨平台性，并不关心客户端服务器的交互；
✧中间件扩展管理器提供日志功能；
✧服务可以通过数据源定义中的服务名称访问，也可以通过制定GDSN字符串访问，而无须事先定义；
✧提供一套界面构架来实现异构数据的特殊处理。
数据源类型列表是通过注册可扩展的，用户层面不需要关心是内置数据源类型还是通过中间件体系进行扩展的数据源类型。
表13数据源类型描述
数据源类型
数据源描述
Windows服务
Service数据源
Oracle
Oracle数据源
SQLServer
SQLServer数据源
DMDB
DM数据源
ODBC
ODBC数据源
WebService
WebService数据源
LOCAL
本地数据源
SDE
SDE数据源
6X
6X本地数据源
（4）异构数据中间件扩展
数据中心的数据仓库技术只在逻辑上把分布的多源的异构的数据统一到一起，但并没有实现数据混合分析处理。
数据混合分析处理可通过中间件规范及技术来实现——即数据仓库分为两类数据：
一类为可同化数据，另一类为非可同化数据。
可同化数据是指能够描述同一现象的不同格式或不同数据组织模型数据，非可同化数据指不是描述同一现象的数据。
可同化数据通过中间件技术，屏蔽不同格式及不同数据组织间的差异，以统一的方式直接操作访问；非可同化数据通过全局地址技术，由专门的模块实现操作。
对于异构、异质的不同平台的GIS数据，数据中心提供了中间件技术，它不需要转换原有的数据格式，通过一个翻译的动作在的平台上表现和管理这些异构的GIS数据，操作这些数据可以像操作平台的数据一样。
数据中心目前支持的中间件，用户可以根据数据中心中间件的标准接口实现其他GIS的中间件。
对于用户自定义的数据类型和其他格式的文档数据，数据中心提供了一套标准的支持扩展的接口，用户可以在此基础上开发驱动，从而实现对其他数据类型的集中操作和管理。
5.2.数据仓库技术
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（DecisionSupport）。
其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用。
因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用。
其体系架构如下图所示：
数据仓库体系架构图
1.数据仓库的数据存储
源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。
数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。
数据仓库基于维护细节数据的基础上在对数据进行处理，使其真正地能够应用于分析。
主要包括三个方面：
（1）数据的聚合
这里的聚合数据指的是基于特定需求的简单聚合（基于多维数据的聚合体现在多维数据模型中），简单聚合可以是网站的总Pageviews、Visits、UniqueVisitors等汇总数据，也可以是Avg.timeonpage、Avg.timeonsite等平均数据，这些数据可以直接地展示于报表上。
（2）多维数据模型
多维数据模型提供了多角度多层次的分析应用，如基于时间维、地域维等构建的销售星形模型、雪花模型，可以实现在各时间维度和地域维度的交叉查询，以及基于时间维和地域维的细分。
所以多维数据模型的应用一般都是基于联机分析处理（OnlineAnalyticalProcess）的。
（3）业务模型
业务模型指的是基于某些数据分析和决策支持而建立起来的数据模型，如用户评价模型、关联推荐模型、RFM分析模型等，或者是决策支持的线性规划模型、库存模型等；同时，数据挖掘中前期数据的处理也可以在这里完成。
2.数据仓库的数据应用
数据仓库的价值通过过数据仓库的四大特性来体现，但数据仓库的价值远不止这样，且其价值真正的体现是在数据仓库的数据应用上。
（1）报表展示
报表几乎是每个数据仓库的必不可少的一类数据应用，将聚合数据和多维分析数据展示到报表，提供了最为简单和直观的数据。
（2）即席查询
理论上数据仓库的所有数据都应该开放即席查询，即席查询提供了足够灵活的数据获取方式，用户可以根据自己的需要查询获取数据，并提供导出到Excel等外部文件的功能。
（3）数据分析
数据分析大部分可以基于构建的业务模型展开，当然也可以使用聚合的数据进行趋势分析、比较分析等，而多维数据模型提供了多维分析的数据基础；同时从细节数据中获取一些样本数据进行特定的分析也是较为常见的一种途径。
（4）数据挖掘
数据挖掘用一些高级算法可以让数据展现出各种令人惊讶的结果。
数据挖掘可以基于数据仓库中已经构建起来的业务模型展开，但大多数时候数据挖掘会直接从细节数据上入手，而数据仓库为挖掘工具诸如SAS、SPSS等提供数据接口。
（5）元数据管理
元数据（MetaDate），或称为解释性数据，即描述数据的数据。
主要记录数据仓库中模型的定义、各层级间的映射关系、监控数据仓库的数据状态及ETL的任务运行状态。
一般会通过元数据资料库来统一地存储和管理元数据，其主要目的是使数据仓库的设计、部署、操作和管理能达成协同和一致。
3.基于数据仓库技术来管理GIS数据
近年来，由于GIS应用系统需要访问分布在多个数据源的异构空间数据，同时也需要访问诸如文档、数据库属性表等非空间数据。
目前GIS应用系统对不同类型数据的访问无外乎两种方式：
第一种，针对多源异构的GIS数据进行统一的格式转换；第二种，对非空间数据采用数据库的形式管理，针对数据的管理、维护、更新也具体数据类型具体编码开发原始方式。
这两种访问方式造成了这样两种后果：
在数据转换的过程中，部分数据的信息丢失；随着数据信息量的剧增，数据的更新等，用户为管理庞大数据资源，不得不建立数量庞大的数据库，最终结果是数量庞大的各种类型的数据库形成了难于管理和维护的数据堆场，如下图所示。
数据中心具备的数据仓库技术恰好弥补了目前这种状况存在的缺陷。
为了更好的理解数据仓库技术与数据库技术的区别，我们引入日常生活中的仓库与库房的概念。
数据仓库技术对应仓库，数据库技术对应库房，由此二者的区别便一眼明了。
数据堆场=（构件库+数据库）×N
数据库与数据仓库库房与仓库
数据仓库技术在目录系统上实现对数据的仓库式管理。
数据仓库技术无需格式转换就可以直接管理主流GIS软件的空间数据，它通过维护数据位置的描述，根据此描述可以得到该数据的位置及类型，通过合适的程序模块去访问此位置的数据。
数据中心具有开放的软件体系架构，它提供的数据仓库技术能够以统一的方式集成管理二、三维空间信息、文档信息、元数据信息。
数据仓库技术实现了以下技术目标：
✧各种数据通过多个目录规则被分门别类的组织起来；
✧提供对各种异构数据的访问机制；
✧提供专门的元数据部分影响目录系统在界面上的表现及定义数据的界面事件；
✧提供了异构数据的目录配置和可视化工具；提供了数据维护的插件和服务方法；
✧提供查询与检索机制，可以方便的访问用户需要的数据；
✧在数据仓库中的节点，不管是直接定位的还是间接搜索出的，都是可以用来直接支持应用的；
4.空间数据的集成与共享
基于数据仓库技术基础上管理数据，遵循数据的独立性原则、数据的开放性原则、数据检索和管理的高效性原则，使系统具有实用化、集成化、网络化、标准化和可视化等几方面的特点。
同时对数据的管理机制克服了异构和分布带来的数据使用障碍，建
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