运用大数据信息化手段 提升港口综合管理水平 神华黄骅港务有限责任公司 黄骅港是目前中国西煤东运、北煤南运的主要运输通道之一，是以煤炭装卸为主的综合性能源港口。自1997年动工建设至今已有20余年历史，近年来煤炭下水量基本保持2亿吨水平。 今日黄骅港 甘泉线 塔韩线 包神线 巴准线 大准线 淮池线 神朔线 朔黄线 黄万线 黄大线 拥有煤炭泊位17个、杂货码头2个、油品码头1个，设计能力1.78亿吨。其中一二期工程建有8个泊位，为传统的露天加防风网堆存工艺，三四期工程建有9个泊位，首次采用大规模筒仓群堆存工艺。 公司现有能力 设备设施 码头航道 生产运营 生态环保 大数据实践 大数据应用实践 PART 01 依靠大数据信息化技术提升设备综合管理水平 设备提能增效改造方案 设备运行管理 设备故障抢修次数同比下降37%，保障效果明显； 完成CD2、CD5两条翻堆流程的全线改造，卸车效率从3600吨/小时提升至4600吨/小时，提升了27.8%。 设备运行管理 封闭筒仓成套技术 从源头上对煤种温度、湿度进行监测，确保高温煤不进筒仓。 设计应用了一整套筒仓监控系统，全面监测筒仓内储煤温度、有毒有害气体、筒仓料位等相关数据，提供实时预警，确保了筒仓的安全高效运行。 总体运行平稳，并已顺利实现达产，年均生产能力保持在1亿吨左右。 黄骅港三四期筒仓群 设备维护保养 港口设备精准周期维修理论 指导设备的计划维修，改变以前哪坏修哪的状态维修模式，通过大数据对控制系统、液压系统、动力系统、传动系统、皮带机系统以及易损件系统进行分析研究，形成了不同的维修管控模式，对提高维修效率和质量，降低成本开销提供了很好的借鉴。 多年来，公司设备运行总体良好，设备平均完好率一直保持在95%以上 浴盆曲线 专利 奖项 黄骅港累计拥有授权专利458项，其中发明专利88项 封闭筒仓成套技术、智能堆场系统、煤炭港口本质长效抑尘系统等多项科技成果，其中煤炭港口本质长效抑尘系统获得第45届国际日内瓦发明博览会金奖 创新工作室 截至目前，公司成立集团级创新工作室1个、公司级创新工作室10个 设备科技创新 设备科技创新 PART 02 加强智慧航道建设提升服务保障能力 航道情况 5万吨级重载双向航道，总长约44km，设计水深 -14m，全国最长的人工开挖航道之一，每年回淤量大、疏浚成本高。 智慧航道研究 2018年连续遭遇异常大风的情况下，我们根据监测风向、流向、潮位等提前备淤，科学安排施工，积极组织力量疏浚，没有影响生产作业 航道数据化监控 航道施工实时监控与分析信息化系统 航道维护标准化信息管理系统 靠离泊、航行、施工状态全过程管理，实现整个航道状态的可视化展现，为科学合理决策提供了依据。 每月可发现、整改隐患30余项，为安全施工提供了良好保障 → → 航道疏浚施工创新攻关 《淤泥粉沙质海岸长航道疏浚关键技术研究和应用》达到国际领先水平 为黄骅港航道疏浚节约成本4.5亿元 通过扁平式疏浚管理、数字指标式挖泥、疏浚过程全监控等现代化疏浚施工管理新模式，提高了疏浚效率和工程质量，为长航道大型疏浚施工提供了可借鉴的管理模式 PART 03 实现全流程远程自动作业 助力生产高效运行 长期以来，煤港的堆、取料机都是由人工进行操作，在配煤作业中，受限于人工操作水平限制，配煤精度难以保障，而且作业效率也相对较低。同时，由于缺乏行业经验，设备自动化改造面临不确定性因素很多，改造后效率难以有效保证。 全流程远程作业 形成了由堆场定位、单机防碰撞、自动化堆取等为一体的散货堆场自动化运行解决方案，由人工操作转为远程集控。 智能堆场篇 智能装船篇 2016 首台取料机 无人化作业 2015 翻堆作业实现远程集控 2017 无人堆场 全面投用 2019 智能装船 全面投用 2018 首台装船机 远程作业 推进智能化发展进程 改造实施效果 利润 增长23.2% 改造实施效果 培养了大批技术骨干，形成了一支层次分明、结构合理、覆盖面广、满足公司发展需要的创新人才队伍，为企业创新、绿色发展提供了坚强保障。 改造实施效果 两项指标 行业领先 A 人均利润 人均利润更是以绝对优势在国内港口排名第1，是第二名的2.3倍。 B 全员劳动生产率 全员劳动生产率稳居国内港口第1位，是第二名的1.4倍。 改造实施效果 PART 04 加强智慧港口建设推动生态绿色发展 在研发本质长效抑尘技术解决港区煤尘污染的基础上，我们也开展了生态环境智能管控平台建设，提出以大数据分析驱动环境治理的新思路，实现环境感知、分析、预测、治理全过程管理。 神华黄骅港务公司生态环境智能管控示意图 生态环境智慧管控平台 生态环境智慧管控平台成效 17台 环境监测设备 2018年黄骅港主要颗粒物排放情况 0.239mg/m3 0.179mg/m3 0.140mg/m3 数据来源：交通运输部天津水运工程科学研究院2018年现场监测数据 厂界现场 监测数据 地区背景数据