油品物流储运的数字化协同调度系统开发与应用研究

王宝成

（天津中德工程设计有限公司，天津 300170）

摘  要：全球化进程中，油品物流储运行业面临运输安全风险、调度决策滞后、企业协同壁垒等多重挑战，迫切需要构建数字化协同调度系统，系统采用“云-边一端”三维协同的事件驱动分布式架构，通过终端感知层、边缘协同层、云端决策层实现全链条智能管控。核心技术包括基于物联网的油品状态全程监测、融合安全约束的多目标智能调度算法、跨企业多系统数据协同集成机制、基于数字孪生的智能决策支持平台等关键模块。典型企业实践验证显示，系统实施后库存周转率提升23.2%，安全事故发生率下降67.7%，综合运营成本下降18.2%，为油品物流储运行业数字化转型提供重要技术路径。

关键词：油品物流储运;数字化协同调度；物联网监测；智能调度算法

0 引言

油品物流储运作为能源供应链关键环节，承担着原油与成品油等危险品运输使命，其调度效率直接关系能源安全保障。传统调度模式依赖人工经验与定期检查，面临信息孤岛、决策滞后、风险管控薄弱等困境，物联网、大数据、人工智能技术的兴起为构建数字化协同调度系统创造条件。通过实时感知获取油品状态信息，运用智能算法优化调度决策，建立跨企业协同机制实现资源整合，利用数字李生技术支撑智能分析，能够全面提高油品物流储运效率与安全管控水平，推动行业向高质量发展转型。

1 油品物流储运数字化协同调度系统架构设计

油品物流储运数字化协同调度系统架构设计基于危化品运输安全要求与多企业协同需求，构建事件驱动的分布式架构实现全链条智能管控。系统采用“云-边-端”三维协同架构，终端感知层部署专业化传感器采集油品密度、闪点、含水率、泄漏状态等危化品特征参数，构建实时安全监测体系，边缘协同层基于5G专网、北斗定位、区块链溯源技术建立多企业可信数据交换通道与实时协同调度机制，云端决策层集成时空大数据分析、多目标优化算法、数字李生仿真组件，构建面向油品供应链的协同调度引擎，通过事件总线架构实现跨企业业务流程动态编排与自适应调度（图1）。架构突破传统企业内部调度局限性，通过跨企业实时数据共享与协同优化决策解决信息孤岛问题，建立覆盖炼厂生产、管道输送、仓储配送、终端销售的一体化调度体系。

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