在石化行业为代表的流程企业综合自动化系统中,MES (Manufacturing Execution System,生产执行系统)对从生产过程控制、管理和经营管理活动中产生的信息进行收集、加工、转换、传递,最终起到闭环控制的作用,是PCS(Process Control System,过程控制系统)生产过程控制信息与ERP (Enterprise Resource Planning,企业计划规划)企业管理信息集成的重要纽带。在实际应用中,生产数据的采集处理是实现其他功能的基础,MES主要功能的有效完成,都依赖于准确、完整的过程测量数据。数据校正技术能很好的解决生产测量数据的不平衡性和不完整性。通过利用冗余测量信息,剔除原始数据中的显著误差,降低随机误差对测量值的影响,估计出未测变量值提高生产数据的准确度和完整性。基于数据校正原理和技术开发的数据校正模块成为MES软件核心模块之一。但生产过程数据实际真值的无法获得(即使高精度的仪表的测量值也会带有误差),使得对于数据校正模块应用效果的测评一直只能停留在依据经验判断上,缺乏相应理论依据。由完整工厂模型生成的生产过程仿真值就能对相应数据校正、数据平衡模块的测评进行科学合理的支撑——利用符合现场MES层的仿真真值产生误差可控的生产模拟值,让待测评数据校正模块对生产模拟值进行数据协调,协调结果与仿真真值比较。本文基于以上原理和需求,设计开发了智能工厂数据校正仿真测评平台,并就测评结果进行延伸讨论,包括生产平衡中组分的跟踪及利用组分-流量关系提高模型精度、提升平衡数据结果等问题。本文的主要工作和创新点如下：1)分析了数据校正技术在当前工程方面的应用情况和主要挑战,着重对待测评SMES(中国石化MES系统)平衡模块的应用结果进行分析,阐述测评需求。2)针对数据校正工程应用存在的问题,提出引入仿真测评机制,依据仿真真值对工厂级数据平衡功能评测。测评原理简述如下：现场数据-回归模型-仿真真值-带误差的仿真测量值-SMES误差校正-校正结果和仿真真值对比-测评结果。3)依据以上测评原理,对智能工厂数据校正仿真测评平台进行总体设计和功能模块的开发实现。设计中特别注重了平台与其他实际MES软件的接口技术。4)利用数据校正仿真测评平台,根据某实际烯烃厂模型产生生产数据模拟测量值,与SMES3.0集成。对SMES3.0生产平衡模块进行全方面测评并提出相应改进策略。就工厂数据平衡中的组分问题进行拓展研究,建立组分-流量产率组合模型,提升数据平衡校正结果。