2025 年 12 月，濤思數(shù)據(jù)與沈陽化工研究院（簡稱“沈陽院”）正式達(dá)成合作。濤思數(shù)據(jù)將為其提供 TDengine TSDB + IDMP 產(chǎn)品組合，通過部署工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺，以 AI 原生的數(shù)據(jù)智能技術(shù)，支撐沈陽院構(gòu)建覆蓋從實驗室研究到中試放大全流程的統(tǒng)一數(shù)據(jù)基座，助力其研發(fā)數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁向新階段。

沈陽院是我國重要的綜合性化工科研院所，其研發(fā)過程中涉及海量、多源的時序數(shù)據(jù)與非時序數(shù)據(jù)，同時其中試基地?fù)碛卸鄺l專業(yè)化生產(chǎn)線。面對實驗室、中試裝置產(chǎn)生的龐雜數(shù)據(jù)，如何打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、關(guān)聯(lián)分析與智能洞察，從而加速研發(fā)進(jìn)程、優(yōu)化生產(chǎn)工藝，是沈陽院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要任務(wù)。

隨著數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn)，沈陽院需要一個能夠打通從實驗到中試全流程的數(shù)據(jù)管理平臺，能夠?qū)r序數(shù)據(jù)與非時序數(shù)據(jù)（如物料信息、實驗記錄）進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，同時滿足信創(chuàng)環(huán)境要求和數(shù)據(jù)安全規(guī)范。濤思數(shù)據(jù)全新發(fā)布的 TDengine IDMP（工業(yè)數(shù)據(jù)管理平臺）產(chǎn)品，具備“無問智推”的 AI 原生能力，這種讓數(shù)據(jù)主動說話的能力，正是解決業(yè)務(wù)人員依賴 IT 團(tuán)隊獲取數(shù)據(jù)洞察的關(guān)鍵。

本次項目需要采集和分析來自實驗室、中試生產(chǎn)線的數(shù)據(jù)，總計需要監(jiān)控的測點約2萬。這些數(shù)據(jù)來源于高壓釜、干燥箱、色譜儀等實驗設(shè)備，以及生產(chǎn)線的溫度、壓力、流量等工藝參數(shù)，還包括水電氣等能耗數(shù)據(jù)。TDengine TSDB 支持多種數(shù)據(jù)接入方式，包括 MQTT、OPC-UA/DA 等。這對于研究院現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（MQTT 和 OPC）非常重要。在數(shù)據(jù)建模方面，TDengine IDMP 采用樹狀層次結(jié)構(gòu)，這與研究院的設(shè)備組織方式天然契合。比如，可以按照“研究院-中試基地-生產(chǎn)線-設(shè)備”的層級結(jié)構(gòu)建立數(shù)據(jù)目錄，每個節(jié)點都可以配置屬性、分析規(guī)則和可視化面板。這種結(jié)構(gòu)特別適合中試基地的批次分析需求，可以清晰地展示每個批次的工藝參數(shù)和質(zhì)量指標(biāo)。

本項目采用“整體規(guī)劃、分步實施”的策略，項目計劃分兩階段進(jìn)行：

• 第一階段，選擇 3 個實驗室和 1 條中試生產(chǎn)線進(jìn)行試點實施；
• 第二階段，基于試點成果向全院范圍推廣。

基于數(shù)據(jù)安全性和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境考慮，選擇本地化部署方案。部署架構(gòu)如下圖所示：

本次項目規(guī)劃的設(shè)計思路緊密圍繞化工研發(fā)的業(yè)務(wù)特點展開，力圖在以下幾大關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景提升數(shù)據(jù)應(yīng)用效率與深度：

1. 數(shù)據(jù)全景可視化與智能告警：通過 TDengine IDMP 的智能可視化功能，實現(xiàn)實驗數(shù)據(jù)和中試生產(chǎn)數(shù)據(jù)的全景可視化管理。研究人員無需 IT 支持即可通過自然語言交互獲取所需數(shù)據(jù)視圖；通過實時分析和事件管理功能，自動觸發(fā)告警，并幫助研究人員快速定位問題根源；借助“無問智推”能力，自動推送質(zhì)量波動的批次與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)的對比分析，幫助管理人員快速決策。
2. 工藝優(yōu)化與批次對比分析：批次分析是中試生產(chǎn)的核心需求之一。借助 TDengine IDMP，可以實現(xiàn)多批次數(shù)據(jù)的自動對比分析。系統(tǒng)能夠根據(jù)批次質(zhì)量指標(biāo)幫助科研人員找到”黃金批次”，并分析其工藝參數(shù)特征，為工藝優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。通過時序數(shù)據(jù)高級分析功能，研究人員可以輕松對比不同批次的差異，找出影響產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵工藝參數(shù)。
3. 預(yù)測性維護(hù)與能耗管理：基于 TDengine TDgpt 的能力，平臺能夠輕松集成時序數(shù)據(jù)的預(yù)測、異常檢測、分類、補(bǔ)全、相關(guān)性分析等算法和模型，幫助客戶實現(xiàn)對關(guān)鍵設(shè)備的實時監(jiān)控與預(yù)測性維護(hù)。在中試基地的能耗管理方面，通過對水、電、氣的實時監(jiān)測與統(tǒng)計分析，幫助找出能效瓶頸、識別出能耗異常點，用以指導(dǎo)設(shè)備改造和工藝調(diào)整。
4. 數(shù)據(jù)驅(qū)動的工藝包開發(fā)：TDengine 產(chǎn)品組合將幫助研究院實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的研發(fā)模式，提高工藝包開發(fā)的效率和質(zhì)量。新工藝包的設(shè)計可以基于歷史中試數(shù)據(jù)，確保工藝參數(shù)的可靠性。而工藝包轉(zhuǎn)化為實際生產(chǎn)后，又可以通過對比設(shè)計數(shù)據(jù)與實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化工藝模型。同時，TDengine IDMP 內(nèi)置了備份/恢復(fù)機(jī)制，未來還將支持 Git 式數(shù)據(jù)版本管理，有望進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)歸檔、變遷、回溯的能力。

本次濤思數(shù)據(jù)與沈陽化工研究院的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合，為化工科研數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析描繪出更多可能性。相信此次合作不僅能提升沈陽院的研發(fā)效率，更有望探索出一條以數(shù)據(jù)智能驅(qū)動化工行業(yè)創(chuàng)新的可行路徑。

關(guān)于沈陽化工研究院

沈陽化工研究院有限公司始建于 1949 年 1 月 8 日，是綜合性化工科研院所，現(xiàn)為中國中化控股有限責(zé)任公司直管單位。目前沈陽院主要開展化工新材料、生態(tài)農(nóng)業(yè)、生物化工、化學(xué)品測試與評價、化工反應(yīng)風(fēng)險評估、危險廢物鑒別、化工智能優(yōu)化等方向的研究及產(chǎn)業(yè)化。沈陽院聚焦提升關(guān)鍵共性技術(shù)的研究與開發(fā)能力、較強(qiáng)的新產(chǎn)品孵化能力和適度產(chǎn)業(yè)規(guī)模和盈利能力；致力于成為精細(xì)化工行業(yè)國內(nèi)領(lǐng)先，國際有一定影響力的科技型企業(yè)。