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物联网技术在石化行业的应用方案

来源:RFID世界网 作者:佚名 责任编辑:admin 发表时间:2012-08-04 15:39 
核心提示:目前,物联网的研究与应用已经覆盖安全、环境、医疗、物流、能源、交通等多个领域。本文将结合石化行业产品特性,分析了物联网技术在石化行业物流业务中的应用。

近几年,物联网技术作为新一代信息技术的重要组成部分,受到了相关领域专家学者的广泛关注。我国政府也高度重视这项技术,并在2010年与新能源、新材料、节能环保、生物医药等一起被确认为国家大力发展的战略性新兴产业,我国提出的基于物联网技术的“感知中国”计划也进入了战略实施阶段。目前,物联网的研究与应用已经覆盖安全、环境、医疗、物流、能源、交通等多个领域。本文将结合石化行业产品特性,分析了物联网技术在石化行业物流业务中的应用。

2 物联网技术研究与分析

2.1感知技术

传感器技术和信息处理技术是物联网的基础。通过传感器、RFID、多媒体信息采集、二维码等多种传感和编码技术,物联网能够实现对物理世界数据或事件的信息采集,实现对物理世界的认知。

其中传感器技术涉及到数据信息的收集,利用传感器和传感器网络,协作感知、采集网络覆盖区域中被感知对象的信息。信息处理技术是物联网应用系统实现物物互联、物人互联的关键技术之一。基于多个物联网感知互动层节点或设备所采集的传感数据,信息处理技术能够实现对物理变量、状态、模板、事件及其变化的全面、透彻感知,以及智能反馈、决策的过程。信息处理技术涵盖数据处理、数据融合、数据挖掘、数据整合等多个技术领域,实际运用中可以采用并行或串行的方式、基于集中或分散式的机制来实现。

2.2网络技术

物联网是在互联网的基础上衍生的,主要解决物品信息的处理和传送。它由通信技术、组网技术、中间件技术和网关技术等几个方面组成。感知网络的无线通信部分集成于传统的通信网络,会遇到无线通信信道所存在的多经、无线通信的信道带宽和发射功率限制等传统问题,同时也会遇到传感器传输能力与通信范围有限、网络的拓扑结构变化频繁,功耗节能、无线干扰等多个问题。因此在通信技术选择上,信息传输特性和实现的复杂度是要着重考虑的两个因素。物联网的网络架构是由互联网、移动通信网、多种网络基础设施形成的高度混杂的异构体系,组网技术需要运用拓扑控制、信道资源调度、多跳路由、可靠传输控制以及异构网络融合等技术支撑,以在传感器节点的能量和网络带宽等资源普遍受限的条件下保证通信信道的高可用性。中间件技术可以通过屏蔽硬件平台、操作系统平台和通信协议的异构性,实现物联网感知互动层、网络传输层和应用服务层等部分的连接。网关技术指实现异种异构网络与网络传输层的无缝连接,并实现多种设备异构网络接入,它需要实现对感知设备移动性支持、服务发现、感知互动层与网络传输层的报文转换、IPSec与感知互动层安全协议转换、远程维护管理、IPv6/IPv4自适应封装技术等功能。

2.3应用服务技术

应用服务技术是推动物联网不断发展的驱动力,它强调如何更好加工、处理和利用信息,如何更高效的提供应用服务,需要海量信息多粒度分布式储存、海量数据挖掘与知识发现、海量数据并行处理、云计算等多种技术的支撑。

海量信息多粒度分布式存储是指通过传统或新兴信息存储技术、分布式数据库技术对物联网的数据进行存储,以便为以后的服务提供更好的原始数据。海量数据挖掘与知识发现是指在应用系统利用应用现场部署的各种终端传感设备获取的大量、不完全、有噪声、模糊的、随机的数据中提取潜在的而又有用的信息和知识,并通过数据处理引擎对这些数据进行挖掘、建模,从而得到物联网应用系统所需要的逻辑操作和知识。海量数据并行处理是指同时利用多种计算资源解决计算问题的过程,在目前云计算技术成熟的条件下,并行计算能够给物联网的海量信息提供更高效的数据处理能力。同时,云计算虚拟化技术的应用,能更加有效的利用各种计算能力,为各类物联网应用提供支撑。

2.4安全管理技术

物联网应用系统应对的大多是应用场景的实时数据,包括生产、生活等多个领域,以及国家重要行业的敏感数据,因此安全管理是保证物联网健康发展的重要前提。物联网感知层、网络汇聚及传输层和应用层等不同层面的不同信息处理过程所面临的安全问题也有其各自特征。如何保证物联网信息的机密性、完整性和可用性是物联网应用的最大挑战。在实际运用中,我们应做到物联网的保密性、数据鉴别、设备鉴权、完整性、可用性和新鲜性等几个方面。

3 物联网在石化行业的应用案例分析

物联网已经成为国家战略性新兴产业,有着广阔的市场前景和应用空间。通过更透彻的感知、更全面的互联互通、更深入的智能化,物联网技术有利于完善和提升企业自动化、集成化和智能化的水平。石化行业可以通过构建物流领域的物联网,实现对油轮、车辆、管输、装置、产品等终端感知对象多维信息跨地域的全面感知、高度共享。基于物联网与现有应用系统的集成,利用数据挖掘和深度分析,逐步实现智能能源生产管理。目前在石化行业,已经实现部分物联网技术的应用。(责任编辑:admin)

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