长输管网作为油气跨区域输送的关键基础设施，其安全运行依赖压力、温度等参数的实时监测，但传统SCADA系统因协议与数据格式异构导致“数据孤岛”，人工填报效率低且错误率高。为此，本文提出基于OPC协议+Kafka流的工业数据自动填报系统，通过统一设备数据采集、构建高吞吐数据管道及动态标签映射技术，打通多源异构数据壁垒，实现从边缘到云端的全链路自动化闭环，显著提升监测准确性与决策响应速度，为智慧管网建设提供核心支撑。

1研究内容

基于OPC与Kafka的工业数据自动填报系统，通过标准化采集、高并发传输、智能关联与弹性架构四大技术方向，构建从边缘到云端的数据自动化闭环。具体研究内容如下：

1）基于OPC的标准化数据采集，解决长输管网多源异构设备的数据孤岛问题，构建OPC协议的统一数据采集层。通过OPC客户端适配器，兼容多种工业协议转换，实现压力、温度等传感器数据的标准化接入。

2）构建以Kafka为核心的数据传输层。根据数据标签的业务属性（如压力、流量分组）划分Topic分区，序列化协议压缩数据体积，降低网络带宽占用。

3）自动化标签数据处理，设计标签数据库，定义标签id、标签类型、标签名称、标签值等字段，通过自动化处理将原始数据自动关联至标准化标签体系。

4）数据关联与自动填报，利用可视化平台将业务数据与标签数据进行关联配置。根据关联关系，在系统填报页自动带出标签对应数据填充，人工审核即可。

2系统设计

2.1整体架构设计

本文提出的长输管网数据自动填报系统采用分层架构设计，以“边缘采集-流式传输-智能处理-云端管理”为主线，融合OPC协议、Kafka消息队列与微服务技术，实现数据从设备端到业务端的全链路自动化闭环。系统分为五层：

边缘采集层：部署于各泵站边缘侧，通过OPC协议适配器对接SCADA系统及现场传感器，支持多协议转换与毫秒级数据抓取；

流式传输层：基于Kafka构建分布式消息总线，利用分区策略与批量压缩技术实现高吞吐、低延迟数据传输；

数据处理层：自动化动态标签映射引擎，完成标签数据标准化及入库；

数据存储层：采用关系型数据库（MySQL）管理标签元数据；

应用服务层：提供数据可视化、配置可视化、API接口等服务，支持多平台访问。

系统通过微服务架构实现模块解耦，保障高可用性与弹性扩展能力。安全防护贯穿全链路，涵盖传输加密、身份认证与操作审计。

2.2功能设计

系统功能设计包含OPC转发服务、kafka传输引擎、自动化标签处理服务，标签管理、标签配置、数据采集填报。

其中OPC转发服务，支持多协议自动转换与标准化映射，实现设备数据无缝接入；Kafka传输引擎，采用分层Topic与动态分区路由策略，确保海量数据有序传输；自动化标签数据处理，基于规则引擎实现标签自动化注册与管理，通过自动化处理将元数据自动生成标签属性存至数据库中。

2.3数据库设计

在Mysql下采用字符集为utf8mb4，排序规则为utf8mb4_general_ci的规则建库，主要是标签表、标签数据表、业务表及标签业务关联表的设计及数据存储。

3系统实现

自动填报系统中，核心功能是利用OPC转发功能将传感器数据送出，利用kafka通道传输至业务系统，利用可视化的界面配置业务与标签的关联关系，实现各路传感器数据的自动展示，减少人工干预。系统采用微服务化系统架构，采用Spring Cloud微服务框架，将系统拆分为数据采集、流处理、存储与可视化四大独立服务模块。

3.1 OPC数据服务

通过集成第三方OPC服务器（i+平台），系统实现工业设备数据的全流程自动化处理：首先在多协议适配层配置设备驱动模板，将原始寄存器或节点数据实时采集至内存环形缓冲区，解决通信抖动问题；随后通过OPC信息模型将异构数据转换为标准化的命名空间节点，并执行工程单位换算及死区过滤以提升数据质量；在安全层，采用X.509证书双向认证与AES-256加密保障传输链路，结合LDAP角色权限模型实现标签级读写控制；最终通过内置转发插件将数据批量推送至云端或消息队列，同时基于SQLite的断线缓存与指数退避重试机制确保传输可靠性。该方案依托第三方软件成熟的协议栈与可视化配置界面，可在2周内完成跨品牌设备接入，支持每秒万级数据点转发且传输延迟低于50ms，但需权衡商业许可成本与定制化灵活性。

3.2 Kafka数据管道

统一数据中枢服务对接入的工业数据进行标准化治理与高可靠分发，服务接收来自OPC网关的预处理数据流，并基于预定义规则执行异常值过滤及空值填充；采用将数据序列化后写入Kafka多级Topic，同时通过事务性写入与多级缓存保障传输原子性，避免数据重复或丢失；最终业务系统通过消费者组订阅Topic，实现亚秒级延迟的实时数据分析，系统峰值吞吐达50万条/秒，数据端到端可靠性达99.999%。

    // 1. 初始化Kafka生产者

    private Producer<String, GenericRecord> createKafkaProducer() {

        Properties props = new Properties();

        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka-cluster:9092");

        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, KafkaAvroSerializer.class.getName()); // Avro序列化

        props.put("schema.registry.url", "http://schema-registry:8081");        

        // 关键优化参数

        props.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");  

// Snappy压缩

        props.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, "true");  

// 幂等生产者

        props.put(ProducerConfig.MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION, "1");  // 保证顺序        

        return new KafkaProducer<>(props);

    }

    // 2. 数据发送主逻辑（含本地缓存）

    public void sendData(OPCTag tag, Object value) {

        // 构造消息

        GenericRecord record = new GenericData.Record(avroSchema);

        record.put("timestamp", System.currentTimeMillis());

        record.put("device_id", tag.getDeviceId());

        record.put("value", value);

        // 发送到Kafka

        ProducerRecord<String, GenericRecord> kafkaRecord =

            new ProducerRecord<>(determineTopic(tag), tag.getId(), record);

        try {

            producer.send(kafkaRecord, (metadata, exception) -> {

                if (exception != null) {

                    edgeCache.writeToDisk(kafkaRecord);  // 失败时写入本地缓存

                }

            });

        } catch (SerializationException | TimeoutException e) {

                 }

3.3 自动化标签数据处理

创建Kafka消费者集群订阅标签数据Topic，采用批处理窗口机制（如每500条或1秒窗口）拉取消息批次，通过并发工作线程池执行自动化处理流水线：首先反序列化数据，对字段缺失或格式异常的消息转入死信队列（Dead Letter Queue, DLQ）；合法数据经规则引擎执行单位换算、空值填充及阈值告警计算后，使用JDBC批量插入业务关系库，单批次提交事务保障原子性。

@Async("threadPoolTaskExecutor")
public void dealWithData(List<ScadaData> records,List<ConsumerRecord<String, String>>  kafka) {
    String dayDate = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH")) + ":00:00";
    List<BusinessScada> insertList = new ArrayList<>();
    String key3="";
    for (ScadaData data : records) {
        String key2 = data.getItemValue();
        BusinessScada businessScada = new BusinessScada();
        businessScada.setTagName(data.getDescribe());
        businessScada.setTagId(data.getItemId());
        businessScada.setTagValue(key2);
        businessScada.setDataId(ContextUtils.getUUID());
        businessScada.setDayDateCenter(dayDate);
        businessScada.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        key3=data.getItemId()+","+key3;
        insertList.add(businessScada);
    }
    //判断数据库是否存在
    List<BusinessScada> list = businessScadaDao.queryByIdDate2(key3, dayDate);
    if(list.size()!=0){
        for (BusinessScada businessScada : list) {
            Iterator<BusinessScada> iterator = insertList.iterator();
            while (iterator.hasNext()){
                BusinessScada next = iterator.next();
                if(businessScada.getTagId().equals(next.getTagId())){
                    iterator.remove();
                }
            }
        }
    }

    businessScadaDao.insertBatchCenter(insertList);
}

3.4 数据关联与自动填报

系统通过可视化配置界面允许用户在关系型数据库中定义业务表单字段与设备标签的映射关系，可根据业务数据类型与标签类型自动分类展示；填报界面加载时，后端根据映射关系并发查询标签历史库，通过时间窗口索引快速定位当前时刻最近的有效数据，结合批量预取策略将结果集缓存至Redis，前端通过REST API获取缓存数据并自动填充表单字段，确保自动填报成功率≥99.9%。

4结语

本自动填报系统通过深度融合OPC 工业协议栈、Kafka 高可靠流总线与可视化动态配置引擎，构建了从设备层到业务层的数据全链路自动化闭环，实现工业数据填报“零人工”操作。系统上线后，数据填报效率提升超20倍，人工错误率从5%降至0.1%，且支持万级设备动态扩展，助力企业实现从“经验驱动”到“数据智能”的跨越式升级，为工业4.0时代的智慧运营树立了新标杆。

参考文献:

[1]API 1164-2022, Pipeline SCADA Security Standards.
[2] 刘某某. 长输管道泄漏监测中的大数据处理[J]. 油气储运, 2023.
[3] Kafka官方文档. Exactly-Once语义实现原理. 2023. 

[4] OPC Foundation. OPC UA Specification Part 1-13. 2023.

[5] Apache Kafka. Scaling Event Streaming to Millions of Messages per Second. 2024.