技术需求基本信息
技术需求解析
技术研发指南
近年来，我国食用植物油消费量持续增长，需求缺口不断扩大，对外依存度明显上升，供需矛盾日益突出。一直以来，油脂加工企业为了提高得油率，对大豆、油菜籽、花生等大宗油料作物制油采用的加工方式是预榨→浸出→精炼的传统工艺。由于能耗高、污染大、化学溶剂残留等不利因素，既不符合国家发改委颁布的《产业结构调整指导目录（2019年本）》政策，更不能满足广大消费者对绿色、健康、环保的食用油需求。发展一次压榨制油工艺，增强健康优质食用植物油供给能力，已成为迫切需要解决的关乎国计民生的大事。
目前国内外在线应用的榨油机，普遍存在产量较小（日处理量≤45t/d）、干饼残油率高＞10%），且在油料加工过程中需依附破碎、轧坯、蒸炒等设备及工艺，不仅功能单一、稳定性差，工艺路线长、能耗高、且普遍存在高值加工问题。据科技查新，国内外大处理量榨油机均以预榨机为主，不适用于常温压榨，尚未有适用于油料常温整颗粒入榨、一次压榨制油加工能力达100t/d以上的大型榨油机。因此，研制适用于油料整颗粒常温入榨、不需依附破碎、轧坯、蒸炒等设备及工艺，一次压榨制油加工能力达100t/d以上的大型常温榨油机对我国油脂加工业的发展具有重要意义，也符合粮油适度加工、减损增效的要求。
以大数据和云计算技术作为基础的智能化运维系统,可以很好的解决传统性质下的基于及人等待暴露问题的IT运维服务的方式,全新的大数据智能运维系统可以通过全面实时的网络监控及大数据分析，从海量多样化的试验大数据中充分挖掘用户的试验数据信息价值成为以后试验平台发展的关键，能够更好的支撑运维运营的智能化管理。
本产品一机多用，能够适应油料低温、适温、高温等不同制油工艺，需解决：
1.将榨油机变速箱和传动箱合为一体后，两根螺旋主轴受拉力影响较大，如何保证双螺旋榨油机的同心度和强度，确保榨油机运行稳定。
2.在取消破碎、扎胚、蒸炒等设备及工艺段后，如何合理设计双螺旋压榨轴，榨螺、衬圈尺寸及配置，增强破碎剪切能力以及合适的压缩比，实现油料整颗粒压榨，使油料爬坡角度小，油料受阻力小，产量增大，且实现多级压榨，提高出油率，降低饼中残油，大幅降低能耗。
3.榨油机运行时榨膛内各工艺段温度不同，如何精准检测及智能控制各料段温度以及榨膛压力，以及电流过载保护等智能化控制。
为了从海量多样化的试验大数据中充分挖掘用户的试验数据信息价值成为以后试验平台发展的关键，能够更好的支撑运维运营的智能化管理，建立面向大规模试验网络的大数据分析处理与智能运维技术研究，作为一个开放、易使用、可持续发展的大规模通用试验设施，能够为广大用户提供未来网络相关技术验证的试验环境，以解决互联网可持续发展面临的关键核心问题。
大数据运维系统以大数据技术作为其技术基础，在全面定义好各项运维工作指标的基础上，做到以较高的工作频率来密切监视系统每部每一台服务器的运行数据，并在运行日志统一化收集之后，借助各种类型非关系数据库保存其中多多样化的各项数据。在此之后，将收集存储的各项数据集体写入到Hadoop数据集群中，借助大数据技术针对这些收集来的数据做出多维度的数据离线分析，并生成与之相对应的曲线图，并与之前设定好的指标数据做出对比，通过关联监控报警系统，实现实时监测数据中心性能和可用性的目标，并做出发展趋势分析。借助以历史数据和算法作为基础的预测模型应用，合理的预测出服务器的未来运行状况及问题，以此为运维人员做出系统的提前迁移及硬件资源的调整提供数据信息支持。
a.榨油机生产能力：100～150t/d；
b.干饼残油率（一次压榨）：6.5～7.5；
c.油料入榨温度（℃）：常温；
d.节能降耗指标：＞40%,e.油料入榨水分在线检测及智能控制：＜9%；
f.榨油机运行时榨膛内各工艺段在线温度检测及智能控制：进料段＜90℃、压榨段＜110℃、沥干挂＜110℃、出饼段＜130℃；
g.榨油机运行时榨膛压力在线检测及智能控制：＜50Mpa。
1、研究试验平台数据环境中的数据分类方法，研究多维度复杂数据统一形式的表征方法，建立基于特征的数据表征规范，使得数据易于推理与共享，为高效进行数据感知和分析打好基础；
2、研究数据的预处理方案，以数据间的潜在关联完成平台试验数据的高效预处理，为面向试验的大数据分析处理提供高质量数据，然后进行知识提取，建立面向试验业务特性与网络特性的大数据提取方法；
3、研究基于人工智能的虚拟化资源协同运维系统，实现覆盖从被动式事后故障根源追溯到主动式事中异常实时监测控制及事前故障提前预警。
可以在试验平台进行长期的研究分析，需要有相关大数据分析以及模型训练的案例，可以通过改良与适配方法建立合适匹配的方案。
解析专家署名
