智能计量系统助力加油站提升精细化管理水平

□ 李新强

（作者系新疆石油分公司总经理）

全国加油站数量日益增加，加油站的经营竞争压力加剧，这对加油站精细管理提出了更高要求。

由于温度、计量、挥发等原因，加油站油品在储存、销售过程中难免会有损耗，除正常损耗外，加油站油品损耗亦有许多是由监管不到位等人为因素造成的。近年来，中国石化油品销售企业逐步加强加油站损耗管理，对油库发油、加油站接卸、保管和发油等进行了全过程监管，油品的数质量管理得到显著提升。

随着大数据技术等信息技术的发展，将液位仪数据进行大数据对比并应用于智能计量中，将有助于实现油品损耗更进一步的精细化管理。同时，该技术可以拓展应用于自动盘点油品损益情况、油罐容积不准确位置精准定位、偷盗油异常监控、加油机稳定性管理、加油站高峰期优化排班等场景，改进以往的低效管理模式，助推加油站基础管理工作向智能化方向迈进。

笔者利用加油站液位仪系统枪出、罐出大数据对比，搭建了智能计量系统数学模型，并对其测量准确度进行了评定。利用罐出数据减去枪出数据得到差异数，对差异数在特定时间、位置的离散状态进行显现，与正常状态的线性规律比对分析，查找容积表偏差、油枪发油误差、油罐管线泄漏、人为偷盗油、油品摆布不合理及其他异常原因，精准定位异常节点，科学施策，快速有效地解决问题。该模型操作简便，直观易懂，在提升管理质量同时，适当减少了对管理人员的技能要求，降低了现场检查的强度。

在智能盘点方面。该模型能够进行油品损益数据统计，每天以油罐第一个液面静止点到最后一个静止点为一个区间，对该区间的油罐液面变化量、进油量、付油量、允许误差关联计算，每日自动盘点报送损益情况，月度汇总形成盘点结果图表，自动统计损益区间段，对大损大溢及时报警，便于加油站及上级管理部门实时查看并对症整改。

在修正容积表偏差方面。由于发油进油业务经常发生，运用该模型可以精确判断该位置容积表失准情况，并针对性地进行调整，减少人工重新编制容积表的工作量，提高容积表准确度，为进货验收、付油损益、油品保管数量方面提供数据支撑。

在偷盗油异常报警方面。该模型会将5分钟内无液面波动节点设为静态罐存点，把静态罐存点划分为若干时间段，每两个静态罐存点作为一个时间段，期间的油罐减少升数与加油机销售数据对比，得到差异数据。对于当天的计算结果自动生成图表，并形成3条曲线：加油站实际库存曲线、理想库存曲线和偏差曲线。若偏差曲线在某个时间段出现较大波动，则表明有盗油嫌疑，会及时生成报警记录。

在加油枪稳定性管理方面。该模型会集中筛选一把发油枪的多个时段，测算出该油枪多个时段的偏差情况，从而获得该油枪稳定性的初步判断。稳定性未达标的，再安排人工进行检定及调校。该方法可大幅减少加油站每月人工检定加油机工作量，切实为基层减负。

在加油站高峰期分析方面。采集加油站加油数据，由管理人员按照每个加油站的实际加油机位置、站房位置、车道、出入口等进行配置，得出加油站的平面布局图。利用大数据分析，形成加油机热点区域图，能够对加油站油枪排布、合理优化油品、现场引导车辆等经营分析提供数据支撑，提升现场服务效率，促进油品销售，切实提高客户满意度。