随着世界能源格局的变化、高油价的压力,激烈的市场竞争对企业优化生产管理提出更高的要求,制造执行系统(MES)应运而生。在各种综合自动化系统中,MES连接着生产经营管理和生产过程控制管理,提供生产过程的数据测量。准确的过程数据作为过程状态的重要信息源,对企业的经营管理尤为重要。但由于测量中不可避免随机误差的产生,不平衡、不完整的过程数据限制了基于这些数据的应用。作为MES核心模块之一,数据校正技术使其满足内在的物理化学规律及其它约束条件,并对未测量数据进行有效的估计,从而获得高度可靠、完整的数据协调结果,以此作为过程控制、优化、模拟和经营管理的基础。对此,本文以石化流程工业为背景,按绪论、案例介绍、案例分析、案例启示四个章节对该案例进行深入研究。首先,阐述了数据校正的研究背景及意义,对测量网络冗余性、显著误差检测、数据协调进行了综述,介绍了数据校正和MES的研究现状及应用情况,为后续研究打下坚实的理论基础。其次,介绍了MES系统在石化领域的应用情况,系统主要的集成架构和功能,及目前使用的物料平衡方法。概述了石化物流数据的行业特点,及物料平衡流程前对数据进行归并、审核的预处理。指出了目前G石化公司物料平衡流程各层次之间约束性不足,存在着数据转换引入误差、数据传递及时性有待提高、计量数据源不一致、数据的校正分析欠缺等问题。结合实际情况讨论了物料分层次平衡策略的可行性。通过实验将协方差Q矩阵的一般求解方法,和以计量仪表测量精度构造Q矩阵的简化估算办法进行对比,结果表明简化估算办法有效可行。以催化重整联合装置的物料平衡为例,基于最小二乘法且强调各层次之间约束条件,将顺序为统计层调度层装置层的多层次物流管理模型应用其中,通过高效利用某层次的高精度数据及不同来源的数据增加数据校正的冗余性,去除显著误差,提高整体平衡结果的精度。最后,从石化企业多层次结构下的物料平衡需求出发,得到合理运用分层次建模、强化数据校正及分析、落实统计精细化管理、高效运用平衡数据结果的启示。重视数据价值的提取,把管理重心向管理数据信息转移,将管理从有形向无形转变。