AVEVA Instrumentation Engineer在仪表系统设计中的应用研究

齐桂卿 李海寿 刘鸿雁 李 健 海洋石油工程股份有限公司设计院 天津 300451

AVEVA Instrumentation软件（以下简称为AI）包括Engineer、Designer、Wiring Manager、Security Manager及Process Engineer五个功能模块，它们共享底层数据库。其中AI Engineer处于仪控系统设计流程的最顶端，其在整个仪控设计中起到承上启下的作用，对外可同AVEVA Diagrams、AVEVA Engineering进行数据交互，对内向AI软件的其它模块分发共享数据。本文从应用层面围绕AI Engineer的数据交互功能开发、仪表索引表/数据表的定制方法进行探讨与阐述。

1 仪控系统设计的数据交互需求

在设计过程中，仪控专业同工艺、管道、电气、安全等专业交互众多[1]，其中最为典型的是仪表索引表/数据表同PID之间的数据交互。传统的设计模式是：设计人员基于PID或工艺数据手动录入完成，而AVEVA系列软件通过各专业软件之间的交互，实现工艺PID图面数据的自动获取并映射至AI软件中。仪控专业典型数据交互场景见图1。

图1 仪控设计典型数据交互场景

2 AI Engineer实现数据交互的前提

创建标准数据库是应用AI软件开展设计的基础工作之一，在Engineer模块或与AI进行数据交互的软件中，仪表位号命名规则和属性库的标准化定义是前置条件。

2.1 仪表位号命名规则

仪表位号是围绕仪表进行数据交互的重要索引，命名规则本质上是对仪表位号格式（Tag Format）的约束，AI Engineer支持设计人员基于Tag Code定义自己的位号格式，只有Area和InstrumentList中的属性可以作为Tag Code使用。位号命名规则必须遵循全设计周期统一性原则，位号格式须按照跨专业、跨软件统筹考量，组成位号的每个Tag Code在不同专业、不同软件之间有统一的认知与定义。海上石油平台仪表位号定义遵照企标Q/HS 5069-2019执行，见图2。

图2 典型仪表位号命名格式

其中，设备代号、序列号和后缀在AI Engineer均为InstrumentList中的系统定义属性，单体代号、系统代号可在InstrumentList中自行定义，也可调用所在AREA的属性。为兼顾AI Wiring Manager模块中设备树创建和数字化交付的需求，选择后者，以Area为单体代号，Sub Area为系统代号。

对于Tag Code的选取，建议选用AI软件中已定义的默认属性，减少自定义属性的使用，以充分发挥AI软件中对这些属性预设的底层逻辑关系。

2.2 创建属性

AI Engineer以仪表为核心，通过属性承载仪表特性，通过在Report中引用属性值实现成果文件的输出。AI Engineer中的仪表属性可分为InstrumentList、ProcessData和InstrumentData三类。如前所述，参与位号格式的属性项必须在InstrumentList中创建，除此之外，通用性较强的属性（如仪表清单、IO清单所涉及的属性）通常也在InstrumentList中创建；而仪表数据表涉及的其它属性项可在ProcessData和InstrumentData中创建。需要注意的是，ProcessData和InstrumentData属于以不同的对象类型存储，可以设置不同的访问权限。

2.3 交互软件的配置要求

AVEVA系列软件中的Diagrams、Engineering和E3D基于DBCON数据库，AI基于SQL数据库，这些专业软件两两之间均可进行数据交互。从实际应用及软件定位看，Engineering更多的是作为数据中台实现数据交互的功能，在实际开发中也按该思路在Engineering中开展了大量工作。

与Engineering配套的基础工作包括:工程对象属性UDA定制，工作报表界面定制，输出报表模板定制属性传递匹配规则[2]，以及Pseudo属性的赋值逻辑开发。

上述大部分工作属于AVEVE Engineering定制开发及基本操作的范畴，本文不展开论述，仅以IO类型为例，简述Pseudo属性赋值开发逻辑，见图3。IO类型可以基于Tag Code中的设备代号在Engineering中进行赋值，并通过属性映射将其传递至AI Engineer中。

图3 仪表IO类型赋值逻辑开发

除IO类型外，还进行了仪表类型、接线规则等属性赋值逻辑的开发，极大地减少了设计人员的录入工作量。

3 属性映射关系的配置

3.1 定义交互属性

AI Engineer中会创建大量属性，包括交互属性和非交互属性，并支持开发人员对属性是否参与数据交互进行选择。在Instruments List界面下，通过Manage→Instruments-Integration→Fields进行选取，见图4。

图4 交互属性的选择

3.2 属性映射关系的创建

完成上述配置后，即可在AI Engineer中通过Project->Setup->Import Configuration进行映射关系配置，见图5。

图5 属性映射关系的创建

从图5可以看出，不同软件中的字段名有明显差异，从创建映射关系的可读性、便捷性考虑，建议对不同软件中的属性描述进行统一。

4 清单类文件的编制

4.1 基于Grid Views生成文件

在AI Engineer中，默认的Lists模块Instruments是所有位号的全集，AI Engineer通过配置所显示属性并设定过滤条件，支持设计人员按需定制Grid Views。建议设计人员以成果文件需求进行定制，以海洋石油平台仪控系统为例，定制的清单见图6。

图6 清单类视图的创建

设计人员可以基于所定制的Grid Views导出Excel文件，或用Quick Report功能输出清单类文件，但两种方式均有一定的局限性，通常需设计人员进行二次加工，如调整页码、增加封皮等，为突破这种局限性，可借助Report功能实现。

4.2 基于Report功能生成文件

在AI Engineer中可实现基于特定对象（如仪表、回路等）Report定制，不同于Grid Views中直接勾选要显示的属性项，Report定制是通过Report Designer工具进行属性项的选取并预设其输出格式见图7；其过滤条件的设置方法则同Grid Views基本一致。换言之，Report定制功能在Grid Views的基础上，借助Report Designer工具实现了文件格式排版。与此同时，在开发中实现了文件封皮及IO统计信息的定制，实现了成果文件一键生成，无需设计人员进行任何二次加工。

图7 清单文件模板定制

需要注意的是，Report是只读的，设计人员无法在Report中对仪表属性进行编辑，也无法代替Grid Views使用，建议设计人员统一Grid Views和对应Report过滤条件，借助前者开展属性的录入工作，后者则仅用于实现输出成果文件的“所见即所得”。

5 仪表数据表的定制

设计流程上，仪表索引表先于数据表，待仪表索引表完成后，方可进行仪表数据表的设计工作[3]。仪表数据表生成流程见图8。左侧为开发定制过程，右侧为设计人员使用过程。限于篇幅，本文仅展开定制过程，使用过程可参见操作手册。

图8 仪表数据表定制及生成流程

5.1 创建数据表模板

创建模板实际上就是创建一个Excel版的仪表数据表，包括封皮、汇总页及仪表数据表单等，并存放在制定的模板存储路径下，该路径可以在项目初始阶段设置。

在Engineer Catalogues模块中，Home->Select ->Datasheet Forms中新建一个数据表，选择所创建的模板，在弹出窗口中Form Types选择DataSheet，然后如图9所示，其中Max No.of Tags定义了单个模板文件中的仪表位号数量，Spreadsheet Layout用于定义模板中的行列范围。

图9 创建数据表模板

5.2 基于模板进行属性链接

仪表数据表的属性链接通过为模板中的单元格创建datalink实现，见图10。通过该机制，不管是在仪表索引表中已经赋值的属性，还是通过数据交互从其它软件赋值的属性，均可以直接赋值到所Link的单元格，避免设计人员重复录入，实现数据赋值的“以一贯之”。

图10 基于数据表模板进行属性链接

可通过预设属性值的Pick Lists功能提高属性值的规范性、一致性，模板中的单元格关联属性后，还可以选取预定义的Pick Lists，设计人员开展工作时，以下拉菜单形式直接选取，有效规避手动录入时的笔误。

6 结语

在开发过程中发现，AI软件一旦通过数据交互或表格导入获取数据，会屏蔽掉AI软件本身一些很实用的功能，如根据Function Code预设对应的仪表类型、IO类型等，导致这部分预设的开发工作前移至上游软件，这也正是在AVEVA Engineering中进行了较多开发的原因所在。

在AI软件中，所有的设计数据只需要定义或修改一次，能够在不同的设计文件中保证设计数据的一致性[3]。数据交互功能的开发，确保了专业内或不同专业间以及不同设计软件之间的协同配合，同时也统一了设计风格及深度，提高了成果文件的标准化程度，极大提升了设计效率和质量。