2015年7月, 国务院颁布了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》, 吹响了全面推进“互联网+”战略的号角。党的十八届五中全会又提出, 要拓展发展新空间, 用发展新空间培育发展新动力, 用发展新动力开拓发展新空间。其中, 把“互联网+”列入“十三五”规划产业的发展主线, 提出拓展网络经济空间, 实施“互联网+”行动计划, 发展物联网技术和应用, 发展分享经济, 促进互联网和经济社会融合发展^[1]。“互联网+”是互联网思维的进一步实践成果, 推动经济形态不断发生演变, 从而带动社会经济实体的生命力, 为改革、创新、发展提供广阔的网络平台。

　　 核安全是核电厂建设及运行的生命线。阀门作为流体输送系统中的控制部件, 是保证核电厂安全运行的重要元件, 在核电厂中大量使用。以一座2台机组的CPR1000项目核电厂为例, 仅核岛部分的阀门总数就达到1.3万余台, 涉及的阀门种类多, 使用阀门数据的专业和部门多, 在设计和采购的各个阶段数据频繁变化, 对阀门数据的用户带来了许多的问题。这使得设计的同一部门以及不同部门与采购部门的沟通和数据核对工作量非常巨大且效率很低。

　　 采用互联网思维来建立核电厂阀门数据库是阀门数据库建设的必然选择。

　　 在设计过程中, 参与阀门设计相关工作的主要专业有:系统专业 (负责工艺系统设计) 、设备专业 (负责工艺设备设计或采购技术要求) 、布置专业 (负责工艺系统布置设计) 、力学专业 (负责管道力学计算) ;参与的部门有:PDMS三维元件库维护部门 (负责三维模型元件库的建设及维护) 和采购部门 (负责阀门的招标采购) 。

　　 阀门数据的用户属于3大部门, 6个专业, 实际用户约300多人。

　　 阀门数据呈现以下特点:

　　 (1) 阀门数据量巨大:CPR1000项目2台机阀门数约1.3万台;各专业需要和维护的阀门数据共89条;2台机组的整个阀门数据量约100万条。

　　 (2) 阀门数据一致性维护难度大:由于单个阀门数据一般4~8个数据源, 要时刻维护89条数据的一致性是非常困难的。

　　 (3) 阀门数据变化频繁大:据统计, 单个阀门数据至少有4个数据源, 每个数据源的变化次数在2~8次。

　　 (4) 各用户根据自己的需求建立独立数据库:由于各专业或业务部门对阀门的数据需求不同, 且数据量大, 各用户均有自建的阀门数据库用于本专业或业务部门阀门数据库的日常管理和维护, 目前各自的数据库处于离线、孤立状态。

　　 (5) 不同用户对阀门数据的归类方式不同:系统专业以系统进行分类管理;设备专业以类型进行分类管理;布置专业以安装分区进行分类管理;采购部门以采购包进行分类管理;在PDMS三维软件中阀门以RIN码进行分类管理;力学分析专业以计算单元对阀门进行分类管理。6个主要用户对阀门的分类各不相同 (详见图1) , 但是阀门的数据源却是相同的。

　　 首先, 从工艺系统设计开始, 由系统专业根据系统设计确定所需阀门的各种参数。然后, 由设备专业按阀门类别撰写相应的阀门采购技术规格书, 交付采购部门进行阀门的招标采购。在确定供应商后, 供应商进行具体的阀门设计, 将阀门的设计文件 (包括阀门的外形图、装配图、运行维修手册等) 提交给文档/采购部门。最后, 采购部门发给设备专业进行审查 (必要时设备专业还可要求阀门相关的系统、布置等专业进行协助审查) 。

　　 当采购与系统要求存在偏差时, 设备专业需向系统专业反馈偏差;设备专业还需将审查确认可用的图纸清单提给下游的布置专业。布置专业依据阀门的外形图进行管道和阀门的布置设计 (这里面还包括使用PDMS软件进行三维设计时需要建立阀门模型元件) ;力学专业使用阀门的质量、重心等参数进行管道的力学计算。

　　 整个阀门数据流程的流转详见图2。从流程中可以看出用户获得所需的阀门数据至少需要6个环节, 最多需要10个环节, 对于每个用户来说要及时准确地获得所需的阀门数据是非常不容易的。

　　 问题一:各专业或部门间对阀门的管理方式和需求各不相同, 各专业或部门自建孤立的阀门数据, 导致自建数据库存在大量的重复, 同时各库之间阀门数据不一致的问题尤为突出。

　　 问题二:各专业以及部门间的阀门信息传递均通过文件和图纸, 以提资单或文件分发形式传递, 虽然是电子文件, 但不是规范化、格式化的数据, 导致了阀门数据流转流程长、接口信息交换缓慢, 专业以及部门无法及时获得更新的数据。

　　 问题三:根据公司的规定, 各专业以及部门间的阀门信息交换以文件和图纸为准, 对于数据的使用和传递没有程序和质保的认可, 用户仍然对于阀门的数据的准确性和合法性存在疑虑。

　　 因此, 建立统一的阀门数据库来解决目前阀门数据流转和使用的问题是非常有必要的。

　　 建立阀门数据库有2种思路:一是简单信息化的思路, 把线下的工作和流程通过信息化和电子化实现数据和流程线上流转;二是互联网思维, 基于用户需求和体验, 建立共享、平等、协作的阀门数据库。

　　 首先, 将系统专业、设备专业、布置专业、采购部门、力学专业、布置专业、PDMS三维元件建立部门、文档以及供应商的电子数据和文件进行规范化;然后, 将这8个用户按照图2的流程建立电子平台进行数据和信息交换, 实现电子数据流转以及专业和部门间阀门数据的线上交换, 这样就实现了核电厂阀门数据库的信息化。

　　 以这种思路建立的阀门数据库, 可以解决1.4节中的问题一和问题三, 但是解决不了问题二, 即及时性的问题。核电项目设计和建造工期是非常紧张的, CPR1000堆型建造周期已压缩至58个月;工艺系统的布置详细设计周期同样压缩至约24个月。设计人员不能及时收到相应的阀门信息就会影响图纸设计和力学计算, 从而影响图纸固化和项目的建造进度。目前的现状即使阀门数据已经产生, 通过公司的提资系统进行流转, 单个环节一般在1~2周, 还未考虑反复迭代的造成环节增多的问题。对于10个环节才能拿到信息和资料的末端专业来说, 这就需要2~4.5个月才能拿到已经过时的资料。

　　 因此, 采用新的思路建立阀门数据库, 才能解决阀门数据库及时性的问题。

　　 互联网思维, 是在互联网+、大数据、云计算等科技不断发展的背景下, 对市场、用户、产品、企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式。

　　 只从信息化角度考虑的确可以建立阀门数据库, 但是那不是我们想要的。对于用户来说, 首先, 用户是不平等的, 获得信息的顺序是有先后的;其次, 平台的建设并非基于用户的角度进行构架, 而是基于流程和信息化的角度考虑;最后, 用户体验不好, 导致用户的工作陷于流程中和数据交换中, 而不是自己关心的数据上。所以, 需要转变思维, 基于互联网思维来建立核电厂阀门数据库。

　　 用户平等:是指各用户对于阀门数据库来说是平等的, 没有特权。

　　 基于用户的阀门数据库构架:解决用户平等的问题, 数据库架构显得理所应当, 各用户直接面对数据库, 所有用户的数据直接和数据库进行交换, 而不是用户之间进行交换, 将原“流水线”式的工作流程 (图2) , 转变为“共享式”的工作流程 (图3) 。基于用户的阀门数据库构架详见图3, 流程中节点大大缩减。

　　 用户体验:由于基于用户的阀门数据库架构, 所有用户是平等的, 都能同时从数据库获得需要的数据, 用户体验大大提升。

　　 基于互联网思维的阀门数据库可以解决1.4节提出的3个问题, 同时可以解决基于信息化的阀门数据库不能解决的及时性的问题。

　　 阀门数据库采用结构化的数据模式, 基于用户确定数据库的字段和格式, 分用户、分版块对数据进行管理和维护, 浏览权限开放, 同时对同一数据源的数据进行自动化校验, 最大限度保证数据的正确性和及时性。整个阀门数据库单条阀门数据共89个字段, 分4个数据板块, 由4个专业进行维护, 阀门数据库结构详见图4。

　　 数据字段由系统 (HX/FF) 、设备 (SB) 、布置 (BZ) 、PDMS三维元件库这4个数据板块组成。

　　 (1) 系统板块:录入阀门ID码和相关的系统参数, 包括阀门RIN码、口径、流体介质、工作压力、温度、安全等级、上下游管道壁厚等信息, 共26个字段。

　　 (2) 设备板块:录入阀门所在采购技术规格书、采购包以及供应商文件等信息和数据, 共35个字段。

　　 (3) 布置板块:录入阀门所在的房间、安装分区、阀门连接方式、阀门长度、阀门安装方向要求等信息, 共21个字段。

　　 (4) 三维板块:录入建立阀门三维元件库的时间, 依据的阀门图纸版本等信息, 还可预留接口实现在三维板块中直接显示所建立的阀门模型, 共7个字段。

　　 字段的设置以用户需求为导向, 尽量不重复设置, 同时又利于用户使用。单台阀门数据字段总数为89个, 各数据板块的字段名称详见图4, 部分重复字段的目的主要是为了实现数据一致性自动校验而设置。

　　 阀门数据库由于数据量庞大, 既包含文件, 又包含数据, 为了便于用户查询, 数据库提供了2类查询功能:一类是数据查询;另一类是文件查询。

　　 (1) 数据查询分为普通查询和高级查询2种模式。

　　 普通查询:提供了阀门主要数据和属性的查询功能, 界面见图5。

　　 高级查询:数据库提供了类似EXCEL查询的功能, 满足用户对数据的筛选和查询需求, 界面详见图6。

　　 (2) 文件查询。对于阀门数据中的文件编码, 数据库实现了和文档库的链接, 点击查看即可打开文档系统的文件, 省去了用户原有去文档系统输入编码进行文件查询的时间, 查询界面详见图7。

　　 用户对数据的统计和对比, 也是日常工作中经常使用的功能, 数据可根据用户需求定制数据统计和对比的逻辑。以下举例说明数据库的数据统计功能。

　　 (1) 数据统计。根据特定字段和逻辑, 对数据进行统计, 图8是根据布置对阀门资料的需求进行的数据统计。

　　 (2) 数据对比。跨项目或不同版本之间数据差异对比, 图9是根据AZZ和PYZ项目之间的阀门长、宽、高以及质量的对比。

　　 (1) 导入。为了保证阀门数据的正确性, 所有进入阀门数据库的数据必须取得专业人员的认可。数据库只提供了这一种数据更新的手段:数据的更新人员先下载数据模板, 按模板录入数据后, 通过专业的编、校、审、批后, 在数据库会自动识别模板中的数据, 同时在数据库中发布。

　　 (2) 导出。用户需要导出数据文件或提供给供应商等外部人员, 需要导出数据。数据库提供了按筛选条件和模板 (可以按需求进行定制) 导出数据的功能, 导出默认为EXCEL格式, 以便于设计工作。

　　 数据有效性管理是数据库管理的难点, 数据库开发考虑采用版本管理、数据库入口管理和数据跟踪来确保数据的有效性。

　　 (1) 版本管理。阀门数据以阀门ID码和数据板块为单元来记录发布的数据版本, 以满足数据追溯的要求。由于数据更新频繁, 版本采用罗马数字。数据库默认设置为显示当前最新版数据。

　　 (2) 数据库入口管理。数据库中的数据只能进行专业的编、校、审、批才能导入数据, 实现数据的更新, 具体详见3.5节的叙述。

　　 (3) 数据跟踪。用户可以随时查询当前数据的版本和更新情况, 方便用户了解当前数据的状态, 界面详见图10。

　　 由于数据量大、字段多以及更新频繁, 为了提升用户体验, 除了基于用户的构架外, 数据库提供了用户配置功能和错误反馈机制。

　　 (1) 用户配置。用户根据自己的需求和工作特点, 可配置自己关心的数据和字段, 当数据更新后, 可邮件提醒用户数据的更新, 提升了用户的体验。

　　 (2) 错误反馈机制。用户在浏览数据时, 如发现数据错误可以填写错误反馈, 数据库的维护人员会进行答复和数据更新, 使用户参与数据库的维护, 与数据库互动, 提升了用户体验, 错误反馈界面见图11。

　　 基于互联网思路的阀门数据开发, 成功地解决了目前核电阀门数据日常管理中的问题, 也解决了传统信息化解决不了的数据及时性的问题。数据库的开发, 把用户平等、基于用户需求以及提升用户体验融入数据库开发的各个环节中, 实现了对原有生产关系的优化, 使原有“流水线式”的作业流程, 转化为“共享式”的流程, 数据流转环节大幅缩减, 提高了数据的效率和用户体验。

　　 目前已经在红沿河、宁德、阳江、防城港等核电项目成功应用, 极大地提高阀门数据接口交换的效率, 提高多个专业和部门间阀门数据的一致性, 提高了设计的效率和质量。这也是互联网思路的成功实践, 为核电厂信息化建设提供新的思路和帮助。