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56 天 津 科 技第 50 卷 第 11 期第 50 卷 第 11 期2023 年 11 月Vol.50 No.11Nov.2023天 津 科 技 TIANJIN SCIENCE&TECHNOLOGY收稿日期：2023-11-021 需求分析1.1 甲板片建造过程分解甲板片的主结构包含节点及组合梁，是甲板片的“骨架”和主要承力结构，在预制中最先开始施工；次级结构主要为梁等，其作为局部结构支撑及传导应力作用存在；三级结构作为最小单位，主要作为支架、板等结构。甲板片建造过程的第一阶段为节点组合梁预制阶段，在该阶段，节点及组合梁单独预制。完成后，将其运送至开片场地，并开始甲板片预制。甲板片预制时，首先将场地清理完毕，摆放并预处理开片垫墩，用于垫高相应节点。所有杆件经过下料运输组对焊接报检释放 6 项处理过程，按照先主结构、再次结构、最后三级结构的顺序依次组合，最终形成甲板片。1.2 甲板片建造系统设计需求在第一阶段，单个节点、组合梁的形式均不同，每个部件又需要由不用板材等经过预制、组对、焊接、NDT等过程才能完成。据经验，甲板片的全部节点组合梁预制周期约为 2 个月，且一般节点预制梁在外场较多，不便于管理人员及时了解情况。甲板片预制阶段，可能存在由于材料排产问题导致的杆件不能 应用技术Django框架在海洋平台甲板片建造管理中的应用研究庞 达1，温家铭2，武延鑫2，杜 彬1，马 遥11.海洋石油工程股份有限公司设计院 天津 300457；2.海洋石油工程（青岛）有限公司 山东青岛 266400 摘 要：随着海洋工程建造管理向智能化与数字化的深度转型迈进，及时获取并分析关键数据信息的能力在建造管理中的需求越发迫切。针对甲板片建造过程的数据特征，采用MySQL数据库技术对施工过程中的特定信息进行提取分析，并采用Django框架设计了具备集成多个施工管理系统数据、数据处理智能化等特点的施工数据分析平台，高效整合了施工中产生的百万余条数据，为施工情况掌握、施工策略调整等提供了数据支撑，方案成功运用于LNG建造项目中，效果良好，具有一定的指导意义。关键词：海洋工程 数字化 python 项目管理中图分类号：TL372+.2 文献标志码：A 文章编号：1006-8945（2023）11-0056-03Research on Application of Django Framework in Construction Management of Offshore Platform Deck PANG Da1，WEN Jiaming2，WU Yanxin2，DU Bin1，MA Yao1（1.COOEC Design Institute，Tianjin 300457，China；2.COOEC Co.，Ltd.，Qingdao 266400，China）Abstract：With the deep transformation of marine engineering construction management towards intellectualization and digitalization，the ability to timely obtain and analyze key data information is increasingly urgent in construction management.According to the data characteristics of the panel construction process，this paper uses MySQL database technology to extract and analyze the specific information in the construction process，and uses the Django framework to design a construction data analysis platform with the characteristics of integrating multiple construction management system data，intelligent data processing，etc.，which efficiently integrates more than one million pieces of data generated during the construction，and provides data support for the construction situation control，construction strategy adjustment，etc.The scheme has been successfully applied in LNG construction projects，the effect is good，and it has a certain guiding significance.Key words：ocean engineering；digitalization；python；project management 57 2023 年 11 月及时下料、铆工不足导致杆件不能及时组对等一系列问题。以上问题均需要通过数据进行判断甲板片预制过程的进度和制约条件等，并有针对性地安排相应工作。1.3 当前管理方式的缺点分析及项目介绍当前的管理方式主要是通过分包商日报和PCMS系统进行分析。由于日报表格格式不统一且重复使用易出现偏差，经常导致汇总信息混乱且分散，管理人员不能及时获取全部有用信息,不能满足目前数据化需求；PCMS基于系统数据目前制作的信息数据平台，直接可用性较差，不能满足项目管理人员对于数据实用性和管理便捷性的要求。开发的平台只是满足了简单的数据显示功能，没有信息处理、分析及BI界面，不能更好地贴合管理人员的需求。若要做到使管理人员足不出户了解建造情况，则需要满足以下几点：定期采集项目进度数据，并将其记录在项目管理软件中；进度数据需要进行分析和实时报告，以便于项目管理人员对项目进展情况实时掌握，且最好生成图表报告，包括甘特图、时间轴、资源分配等，帮助项目管理人员了解项目的进展情况，发现问题并及时进行调整；进度数据需要得到项目团队和利益相关者的认可和支持，项目管理人员可以通过项目管理软件或其他工具将进度数据共享给项目团队及利益相关者，共享进度数据可以帮助团队成员了解项目的实时进展情况，协调任务分配和资源分配，以确保项目的进展符合计划。2 系统及数据设计2.1 系统设计在系统设计层面，使用PCMS系统进行数据收集，将其作为底层数据存储至MySQL中，使用Python中Pandas处理包进行数据的清洗和筛选，利用Django框架来实现。主要采用Django中应用MVC模式，其中模型（Model）负责管理数据，模板（Template）负责定义用户界面，视图（View）则负责协调模型、模板之间的交互和响应用户请求。这种分层结构可以使应用程序更加易于维护和扩展。模型（Model）层通常与数据库打交道，负责处理数据的存储、读取和数据之间的关系；模板（Template）层负责定义应用程序的用户界面，通过将动态数据插入到静态模板中，生成动态网页；视图（View）层负责处理用户请求和响应，以及调用模型和模板完成数据和界面的展示。业务逻辑与用户界面分离，使代码更加清晰简洁。该模式作为项目整体骨架，扩展性强，易于进行代码整体重构，且维护成本低1。系统总体分为访问层、UI层、展示层、业务层及数据库，展示层通过提供页面、使用Ajax交互请求完成相应动作，前端UI使用Bootstrap框架进行编写，以保证整体功能性和美观性。最上层为HTTP，为用户提供实时响应2。2.2 数据准备及分析模块在本项目中，数据以规定格式上传至PCMS系统中，用来统计每根杆件对应的方案号、杆件号、所属高度、所属甲板片编号、总面积、重量等信息，同时对应每个完成的工步及其完成时间。数据汇总至MySQL服务器后，使用Pandas模块进行读取。首先进行数据清洗，筛除杂乱数据（如焊接时间在组对时间之前、杆件重量不符合杆件定义等），再根据需求对数据进行筛选分析，分别对ALIMENTSTA、WEDSTA、WEDFIN、NTDFIN等参数进行筛选，并针对DATETIME/DATETIME32 等格式进行处理3。为减少数据筛选量和提高系统反馈效率，将清洗完成的数据分不同模块进行重新存储。根据管理人员需求，对目前完成工作的杆件重量、完成情况进行综合计算，按周、月、天等格式进行筛选分类，使用基于Python语言设计的全自动进度算法进行计算，精确得到管理人员需求的进度数据，并对后续工艺时间进行智能化预测。为解决因数据总量过大、数据较为复杂而产生的加载速度慢等问题，在系统设计阶段共采用 3 种方法：将总体数据根据模块、甲板片等进行分区，并分别建立索引，以优化MySQL数据库的查询速度；在对数据集分析过程中，只通过Sample方式选取需要的部分数据进行加载处理，对于多个数据块的处理，使用迭代方式进行逐个加载，以避免一次性加载大文件导致的性能问题；所有数据使用Memcached分布式存储技术，将数据缓存至内存中，以加快数据访问速度。3 模块展示3.1 管理数据展示模块数据展示模块根据管理人员需求，集中展示了预制完成总量、预制完成平均值、上周完成总量等，每个显示板分别对应一个算法，基于该板块，管理人员可在第一时间内对甲板片预制进度进行掌握，同时判断预制工作进度，及时对现场发布相应指令，如 庞达等：Django框架在海洋平台甲板片建造管理中的应用研究 58 天 津 科 技第 50 卷 第 11 期图 1 所示。其中本周及上周完成进度总量数据根据对PCMS中输入数据进行筛选分类，对完成数据进行提取，之后根据杆件大小、重量进行划分，对不同大小、不同形状杆件赋予固定系数，以修正现场施工难度，随后进行汇总。预测数据根据焊工人数、杆件重量、施工难度等进行综合统计，对之前输入项目进行分析，并引入插值计算的方式，从而实现综合预测。该数据与现场数据符合度较高。图 1 管理数据展示模块Fig.1 Management data display module3.2 杆件状态展示模块该模块使用表格形式对甲板片杆件的具体信息进行逐一显示，每一个杆件的工步完成信息时间均显示在表格中，以方便模块负责人对单个杆件进行筛选4、查找。在实际使用中，可通过该模块查找关键杆件状态与SQ等结合的最短时间进行判断，如图 2 所示。图 2 杆件状态展示模块Fig.2 Member status display module3.3 预制进度图表板块该模块使用插件制作预制进度折线图，根据周分类对各工步每周完成重量进行统计，绘制图表，每5 周为一个X轴坐标。该图表可以查看目前预制数据，同时，根据阴影区域的颜色及大小判断每个工步对应进度及人力的需求问题。如图 3 所示，区域在2020 年 5 月 24 日左右有大量杆件焊接完成，但未进行NDT测试，可就此判断NDT测试人力不足，需补充NDT人力。4 结 语信息化在海洋工程项目中的重要性日益突出，同时，海洋工程这种传统类型行业，对于信息化及科技化改造不足，现场管理仍然很大一部分依赖管理人员的经验。针对数据的利用度、收集度不够，管理人员因日常的管理工作不能够随时在现场对状况进行查看和判断，故对管理人员素质要求较高。而使用信息化对数据进行处理和过滤显示后，使得管理人员“足不出户”也能及时了解现场相关信息。该系统采用Web端对数据进行显示，扩展性较强。后期开发可根据现场情况拓展管线模块、试压模块、总装模块、计划模块等。目前，该系统正在试用于海洋工程建造项目中。通过该系统的数据收集及数据分析功能，管理人员可以直观地掌握现场施工状态，转变现场“询问式”沟通为“针对式”沟通，为合理安排工作提供良好的数据参考。该功能可以提升管理人员的工作效率，同时可以节省管理人力及进度数据分析人力。相较于之前纯粹依赖于分包商发送的表格日报，该系统将信息系统化、集成化、规范化，可以推广至其他项目中进行使用。但随着系统的使用，也发现存在一部分问题，如数据准确度不足、收集数据的过程太过于烦琐等。通过本文提出的思路可以看出，只要数据量充足且准确，通过简单的分析方法就足可以完成数据筛选、进度计算等，可解放管理人力。所以笔者认为，下一步的工作重点主要为探究在不增加甚至减少现场数据录入人力的基础上提高数据的准确性。可借鉴物流库存管理中的方法，如利用二维码扫码进行杆件的公布录入或将数据采集与报检相结合，在报检的同时进行数据录入，以提高数据录入的准确性，最终提升工程质量。图 3 预制进度图表板块Fig.3 Prefabrication progress chart section参考文献刘艳雯，吴涛，沈彬，等.基于 Django 的施工数据共享平台设计与实现 J .现代计算机，2022，28（2）：117-120.王瑞声.大数据技术在水利工程信息化建设中的运用12下转第 62 页 62 天 津 科 技第 50 卷 第 11 期用。通过表单设计技术的推广，共完成了 50 多种实验记录模板的定制工作，并将在后续的工作中不断完善模板。数据分析在线化：通过数据采集及文本智能识别技术，收集实验过程数据，通过既定的分析模型，可快速得到实验结论，能够大幅度提高实验的生产效率。通过在多个实验室的推广运用，整体实验记录过程缩短 50%以上。实验质量可控化：智能技术提取的数据作为实验记录的原始数据，可以通过版本管理对异常的数据进行过滤，从而确保实验质量的稳定性。6.2 对未来的思考语音录入的导入。现在语音识别技术也逐渐成熟，利用语音识别技术完成部分实验记录的录入工作已成为可能。实验过程记录标准化。目前，实验过程记录虽然有国家的指导标准，但是各行各业的记录模板差异很大，即使同一行业的不同公司，实验记录模板也有很大差异。为了提升行业创新能力，需要进一步规范实验记录方法及内容，以达到数据共享、知识沉淀的目的，形成具有中国特色的实验标准规范。参考文献王玉芳.我国非常规油气资源勘探开发前景广阔 J .石油知识，2021（6）：16-17.王玉丹，杨玉双，刘可禹，等.非常规油气储集孔隙多尺度连通性的定量显微CT研究 J .矿物岩石地球化12学通报，2015，34（1）：86-92.朱如凯，白斌，崔景伟，等.非常规油气致密储集层微观结构研究进展 J .古地理学报，2013，15（5）：615-623.肖胜东，赵思远，杨宏拓.非常规油气地质理论与勘探技术进展 J .山东化工，2021，50（7）：65-66.谭茂金，白洋，张海涛，等.深层与非常规油气测井集成学习智能解释研究进展 C /线上：2021 年中国地球科学联合学术年会，2021.李春芳，谭庆平.面向业务的Drools规则引擎改进 J .计算机应用与软件，2015（5）：20-23.Bruce Eckel.陈昊鹏，译.Thinking in Java M .北京：机械工业出版社，2007.王李军，陶明亮，张曙，等.面向业务规则引擎研究 J .计算机工程，2007，33（24）：52-56.Altman E R，Kaeli D，Shefier Y.Welcome to the opportunities of binary translation J .Computer，2000，33（3）：40-45.王海波.图书管理助手机器人检测系统设计 J .现代盐化工，2020，47（6）：173-174.刘秀峰.基于物联网技术的图书管理系统 J .农业网络信息，2015（5）：53-56.黄敏杰，于国龙，黄荣翠，等.基于opencv图像识别的图书管理系统 J .电脑知识与技术（学术版），2019，15（6）：183-184.黄佳.基于 OPENCV 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