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基于实时数据库的“点位仓库”技术研究

随着工业互联网、智能制造和数字化转型进程的不断推进，各行业对现场生产数据的实时采集、集中管理和智能应用提出了更高要求。现场环境中产生的数据类型日益丰富，包括传感器监测数据、设备运行状态数据、报警信息数据、生产过程参数等，且数据规模持续扩大，变化频率高、更新周期短，传统的数据管理体系难以有效应对海量实时数据的采集、存储和应用挑战1]。同时，现有的数据存储方式多以孤岛式分散管理为主，不同系统、不同来源的数据标准不一、命名混乱、数据质量参差不齐，导致数据整合困难，系统间难以协同，数据应用效率低下。此外，随着工业互联网场景下业务系统数量的持续增长，数据接口管理混乱、标准不统一、内容不透明等问题日益突出，用户无法根据自身需求灵活、自主地定制所需数据，接口开发与维护成本高昂，数据变更响应周期长，严重制约了数据价值的深度挖掘与创新应用2]。

在此背景下，基于实时数据库的“点位仓库”技术应运而生，通过建设集实时数据与业务数据于一体的中心化存储平台，规范点位数据的结构、分类与属性标准，细化管理点位名称、编号、单位、分类、阈值等元信息，打破数据孤岛，实现跨系统、跨场景的数据资源统一管理3；围绕点位仓库建设，同步搭建统一接口管理平台，将各类数据接口进行标准化、规范化、轻量化管理，建立透明的数据内容总览体系，赋能用户按需自主定制数据接口，提升数据服务的灵活性与敏捷性，显著降低接口开发和维护成本[4，为推动企业数字化转型和智能化升级提供重要底层技术支撑。

1.点位数据管理规范设计思路

点位数据作为现场各类生产、监测、控制等系统的基础信息单元，其标准化管理直接影响数据的整合效率、数据利用效果，以及后续智能应用系统的开发与运维水平5。点位数据管理规范设计思路包括以下四个方面。

首先，确立点位数据标准建模体系，从点位的基本信息、扩展属性、业务特性、关联关系等多个维度，定义统一的数据字段、命名规范和分类体系，做到信息要素全面、层级关系清晰、命名唯一可识别。

其次，推行垂直细分类存储机制，将所有点位按照功能模块、应用场景进行多层级、细粒度的分类管理，如火气监测、工艺流程、关键设备、报警系统、透平发电、全名为数据采集与监视控制（SCADA）系统等，从而提升检索效率和应用灵活性。

再次，强化元数据与业务数据融合管理，不仅管理点位的静态属性，还须覆盖报警阈值、状态规则、采集频率、数据重要度等动态业务属性，使点位数据具备更强的业务支持能力。

最后，配合接口超市建设，确保所有点位数据通过标准接口统一发布，实现数据内容透明化[8、接口调用标准化，提升数据开放利用的便捷性和安全性。

通过上述标准化设计，可以确保点位数据从建模、采集、存储、发布到应用全过程具备统一、规范、透明的特点，为后续系统建设、数据分析、智能应用提供坚实的数据基础支撑。同时，通过标准体系的不断迭代优化，也能够持续支撑业务扩展与工业互联网应用环境下日益增长的多样化数据管理需求。

2.“点位仓库”建设方案

在工业互联网及智能化油气生产体系快速发展的背景下，为有效应对现场数据高频采集、异构类型、多系统协同应用等复杂场景需求，“点位仓库”采用了“国产化实时数据库°+国产化业务数据库”的双库协同建设模式。其中，国产化实时数据库（如SUPCONiSYS）主要负责承载现场各类生产实时数据，包括温度、压力、流量、电参量等来自传感器与设备的高频采集数据，具备高速写入、毫秒级查询、压缩存储和实时推送等特性，适用于各类工艺过程的动态监测、报警联动及曲线分析。而国产化业务数据库（如KingbaseES）则用于存储点位的主数据、元数据及业务逻辑信息，如点位名称、编号、单位、分类、报警上下限、采集周期等，支持复杂结构建模、关系查询、事务一致性管理，便于支撑信息系统的配置管理、数据权限控制与逻辑判断等高层业务需求[10]。双库通过统一的点位ID建立数据关联，并构建联动机制，实现点位元数据变更与实时采集策略的同步更新，确保数据一致性与响应敏捷性。对外则通过接口服务平台进行统一封装，将两类数据通过标准化接口进行集中发布，支持多系统调用和自助订阅。

3.“点位仓库”系统整体架构

“点位仓库”系统整体架构如图1所示。

如图1所示，“点位仓库”整体架构采用“数据层一数据接口层一应用层”的三级分层设计理念，构建了以微服务平台为核心的数据服务中枢，实现了数据的集中管理、灵活调用和高效服务支撑。

底层为数据层，整合了多个数据资源中心，涵盖点位基础数据信息、点位历史数据信息、点位实时数据信息、生产类业务数据和安全类业务数据，为上层应用提供多源异构的统一数据支撑。

中间层为数据接口层，基于SpringBoot框架构建微服务架构体系，集成JVM、AOP、DI、JDBC、REST、ORM等组件，具备良好的模块化和扩展能