目前，得益于我国自动化、数字化的基础设施和技术发展的深厚铺垫，应用场景丰富的需求驱动，人工智能技术在人脸识别、自动驾驶等领域不断的实践落地。而在港口油品智慧储运物流领域，人工智能技术的应用均集中于单点和局部智能化，面向全局智能技术的应用还处于空白阶段，而这恰恰是企业运营的核心，决定着企业整体运营成本优化和效率提升的天花板。该项目主要将企业单点智能和局部自动化进行深度融合，重点攻克全生产要素整体决策最优、全环节统一调度、快速识别瓶颈、实时响应的液化油品全物流链智能生产系统。主要技术创新点为以下几点：

1.智能化泊位浪涌和船舶运动姿态在线监测。GSM无线信号、AWAC多普勒波浪检测、CR300数据采集、三维算法和船舶仿真模拟等技术，打造出波浪观测、波浪预报、数据存储协作等模块，运用船舶运动复现算法，将水文气象、船泵、阀门、缆绳等设备设施进行就绪度数值化。实现波浪72小时前置预报和7天趋势性分析，船舶靠离泊及作业状态下运动实时响应；

2.输油臂和鹤管自动化对接。视觉获取与处理系统运算抽取图像目标特征，利用激光雷达三维点云智能检测等技术，对输油臂、火车、汽车鹤管需要对接的管线或位置进行识别，上位机系统发出指令完成对接；

3.全生产流程决策仿真模拟孪生系统。利用数字孪生技术、PLC控制系统、大数据分析等技术，将生产全要素镜像至计算机，并结合工艺安全运行标准和客户物流运输需求，分钟级输出生产组织决策最优解；

4.数据集成三维可视化和全流程智慧操作票。采用Cesium、SpringBoot、MyBatis-Plus和Lombok技术搭建前后台多维数据管控模块，利用拓扑分析、类导航算法打造三维可视化流程，结合现场防爆终端工艺录入数据，实时监控展示工艺流程现状，智能输出生产作业工艺流程和操作票；

5.生产数据集成管控。采用运筹学、WEB编程、通用商用数据库和云计算技术，实现作业量、作业效率、干支线运行状态和库存余量预测等多方面对生产健康状态进行汇总分析。该项目已推广应用至山东港口烟台港铁路运输、水路运输、管道运输、汽车运输等物流领域，近两年实现提升原油吞吐量62.1万吨，增加营收4968万元，增加利润2837万元。

来源：港口科技