基于烧结工艺的能耗数据库系统的研究

朱雪婷，王直杰

（东华大学，上海201620）

基于烧结工艺的能耗数据库系统的研究

朱雪婷，王直杰

（东华大学，上海201620）

针对冶金铁前三工艺中的烧结工艺以及烧结环节中的能源消耗，提出了一种基于烧结工艺的能耗数据库架构。通过对关系型数据库的分析，运用关系型数据库对烧结工艺中的能耗数据进行管理；运用分布式实时数据库，对烧结工艺流程中的实时数据进行采集、存储以及对实时事务的处理；结合现今火热的云计算技术，对烧结工艺大数据进行有效存储，便于企业管理者了解烧结工艺中能源流向以及结合工艺流程对能源进行进一步合理分配和参数优化。

烧结工艺能耗数据库实时数据库云计算

我国的钢铁工业，从20世纪50年代年产钢1 000多万吨，发展为目前的年产钢近6亿多吨，已成为世界第一产钢大国[1]。目前钢铁产业的发展偏向于高效、低能耗的可持续发展方向。

烧结、焦化、高炉炼铁等铁前三大工序能耗约占全流程钢铁能耗的70%，而在钢铁冶金流程中烧结工艺是钢铁冶金工艺进入高炉前的重要工序，烧结为高炉工序提供烧结矿[2]。而烧结工序是典型的能量和物质变化的复杂过程，提高过程中能量的传递与转化效率，降低烧结过程排放物始终是重大的科学问题。由于烧结过程中涉及复杂多变的能量变化，因此更科学地监测与优化烧结过程中的能源流动[3]，能够有效地提高生产效率。在监测过程中需要将能源数据存储在烧结环节的能耗数据库中，从而更方便能耗的管理与监测。烧结工艺的能耗监测能够有效地对该环节进行实时监控，并实时了解生产过程中的能源消耗，使企业管理者根据能源流动进行企业决策的制定。

1 烧结工艺

烧结是钢铁生产工艺中的一个重要环节，烧结工艺的产物是烧结矿[4]，而烧结矿可以作为炼铁的熟料进入高炉炼铁环节。利用烧结矿炼铁对于高炉利用系数等有一定的意义。若要建立完善的烧结工艺能耗数据库，需要清晰地了解烧结工艺的流程，以及各个环节的能耗类型。典型烧结工艺流程如图1所示。

图1 典型烧结工艺流程

烧结系统是由烧结机本体、环冷机、风机、配料装置、点火装置以及一些管路配件组成。烧结工艺是将各个原料按照一定比例混合后，送入烧结机进行烧结，形成烧结矿的过程。该过程中涉及到复杂的物质流和能量流的变化，其能源消耗环节错综复杂。图1中已将烧结环节中涉及到的典型环节囊括在内，图中涉及到的能源类型有：电能、水能、煤气和固体燃料，这些能源类型在能耗数据库中均应该有所展现。

2 关系型数据库的特点及应用

关系型数据库是建立在关系模型基础上的数据库，是将所有的数据都通过行和列的二元表表现形式表示出来。二元表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，建立在严格的数学概念的基础上，概念单一，数据结构简单、清晰[5]，因此关系型数据库更容易理解，并且通用的SQL语言易学易懂，操作关系型数据库也非常简单。基于上述优点，企业管理者不需要具备较高的数据库专业知识，就能轻松地通过关系型数据库对企业数据进行管理与决策。关系型数据库丰富的完整性大大地降低了数据不一致和冗余的概率，使得关系型数据库易于维护。关系型数据库能有效地保持数据的一致性，便于事务处理，因此选用关系型数据库作为能耗数据库的管理层[6]。

现在主流的关系型数据库有Oracle、SQL sever、MySQL、DB2等。本文只将几款常见的数据库进行对比，各数据库性能与优缺点如下：

1）Oracle。Oracle数据库被认为是业界目前比较成功的数据库管理系统，其定位更着重于大型的企业数据领域，因此价格比较高。对于事务处理繁忙以及数据量大的企业，Oracle无疑是比较理想的选择。Oracle可以运行在Windows、Unix等主流操作平台，并且完全支持所有的工业标准。

2）SQL sever。SQLsever具有单进程与多线索的体系结构，只有一个进程，所有的客户都连接在这个进程上[7]。但是该数据库只能运行在Windows操作平台，开放性[8]显得不够，并且在处理大量数据时显得力不从心，因此比较适用与中小型企业。

3）MySQL。是一个小型的关系型数据库管理系统，广泛的应用在中小型网站中[9]。其体积小、速度快、成本相对较低，并且开源，因此许多中小型网站选择MySQL作为其数据库。

4）DB2。支持从PC到Unix，从中小型机到大型机[10]，可以运行在多种操作系统上。DB2支持面向对象的编程，可以建立用户数据类型和用户自定义函数。

以上简单介绍了主流数据库的类型与各自特点，企业可根据自身需求进行关系型数据库的选取。

3 实时数据库的特点

实时数据库是数据库技术结合了实时处理技术产生的。在流程行业，如烧结工艺中，使用实时数据库系统进行控制系统的监测，系统的先进控制和优化控制，为企业的数据分析、生产管理、决策支持等提供实时数据服务和管理功能。实时数据库的时间特性是其不同于其他关系数据库的特点之一[11]。时间性就要求数据的时效和事务处理的时效要有意义。许多实时数据库的本质是分布式的，由多台计算机组成，每台计算机上配有各自的本地数据库，各计算机之间由通讯网络连接。分布式数据库具有较高的可靠性、提高了系统的可用性、便于系统扩充等优点。实时数据库的主要功能是：集成各种异构通讯协议的数据源，形成统一的访问实时数据接口；完成对实时数据的集中存储；支持实时数据历史数据的高效查询；提供实时计算、实时分析[12]处理等功能。企业可根据自身情况进行实时数据库设计或购买。

4 云存储技术

烧结工艺中涉及到长年累月的数据，这些数据对今后企业进行决策有一定作用，因此需要用到云存储技术。由于数据量[13]的不断增长，存储系统的容量也需要不断扩展，做到无限扩容，而云存储能够有效解决这一问题。云存储的结构模型包括四个层：存储层、基础管理层、应用接口层、访问层[14]。云存储是云计算系统的延伸，可以理解为配置了大容量存储空间的云计算系统[15]。相比于传统的存储技术，云存储技术具有容易扩容、易于管理、成本低廉、数据更安全等优点。企业可根据自身特点进行云存储系统的构架与选取。

5 烧结工艺能耗数据库的体系架构

烧结工艺中，各个环节能耗数据的监测需要用到能耗数据库，本文提出一种新的烧结工艺能耗数据库体系架构，分别将关系型数据库、分布式实时数据库以及云存储技术相结合，建立一个高效的能耗数据库。在烧结工艺中，系统各环节设置的参数存入关系型数据库，通过关系型数据库对各参数进行调节与优化；而实时数据库主要接收流程中各机械设备的实时能耗数据。该数据库的体系架构如图2所示。

图2 能耗数据库体系架构

1）管理层。管理层主要用到关系型数据库，利用关系型数据库便捷简单的管理界面，对初步处理的数据进行图形化显示。

2）实时事务层。从工厂烧结工艺流程中的各个环节实时采集现场数据，存入实时数据库。当数据超过一定时效，则将数据转存历史数据库，供现场工程师根据一段时间的历史数据进行现场流程参数优化。

3）存储层。利用云计算技术中的存储技术，将烧结工艺中日积月累的工业数据进行安全存储，为后一阶段的冶金烧结矿生产提供有力的数据支撑。

6 结语

本文基于典型的冶金烧结工艺中的能耗数据的管理[16]、初步处理与利用等问题，提出了一种新的能耗数据库架构，为烧结工艺中的能耗数据提供管理平台。烧结工艺的能耗数据库架构为冶金工业中的烧结工艺提供了能耗数据的高效管理与历史数据的存储平台，有效地解决了现在烧结工艺中实时监测以及数据存储问题。也可依据本文的架构进行数学模型的建立与添加，从而实现能耗的在线优化与控制。

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（编辑：苗运平）

Research on Energy Consum ption Database System Based on Sintering Process

ZHU Xueting，WANG Zhijie

（Donghua University，Shanghai201620）

In this paper,based on the sintering process and energy consumption in sintering process ofmetallurgical iron,an energy consumption database structure based on sintering process is proposed.Through the analysis of relational database,the energy consumption in sintering process by relational database is managed.By use of distributed real-time database,real-time data acquisition,storage of sintering process and the processing of real time transactions are conducted.With the cloud computing technology,the efficient storage of sintering process for large data helps enterprisemanagers understand the energy flow in sintering process and combine process for further rational allocation and parameter optimization of energy.

sintering process,energy consumption database,real-time database,cloud computing

TN911.72；TF124.5

A

1672-1152（2017）02-0011-03

10.16525/j.cnki.cn14-1167/tf.2017.02.05

2017-01-07

朱雪婷（1991—），女，河南省郑州市人，在读研究生。研究方向为云计算。