[发明专利]在线安全运行指导方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种在线安全运行指导方法。 

技术背景

目前，工业装置的安全问题引起大家越来越多的关注，尤其是石油、化工等类型的装置，由于目前的DCS（Distributed Control Systems）报警仅能给出简单的报警信息，无法提供深层次的故障原因，一旦出现传感器漂移、设备失效、工艺波动或误操作等原因导致的复杂故障，操作员难以及时准确判断，甚至可能做出错误决策，轻则影响产品质量、生产调度计划，重则会出现生产事故，造成人员伤亡和巨大的经济损失。如国内的己内酰胺生产装置，由于其生产工艺复杂、装置高度非线性、关联性与时变性，控制精度要求高，其中的双氧水装置、环己酮氨肟化装置都属具有高危险性的装置,国内同类装置曾发生过多起安全事故。因此，从海量的生产数据中挖掘出有效的信息，为操作人员提供对装置运行状态准确及时的分析，防止事故的发生，是确保工业装置在线安全运行的重要环节。 

上述过程的核心技术是对工业过程的故障诊断。目前，国际上故障诊断技术的研究主要以定性仿真、神经网络、模糊数学和数据融合等方法为主，同时结合专家系统的理论。定性仿真方法，是关于建立当系统的结构、参数和状态不完全已知条件下的数学模型（称为定性数学模型）和求取定性数学模型的近似解、行为预测或趋势展望的应用问题及方法。神经网络模拟人脑神经网络的方式来处理信息，以其非线性映射能力为工程界提供了一条有潜力的解决问题的途径；模糊理论的出现解决了不确定性问题；这些工具的成功运用，解决了传统的诊断技术不能解决的问题，给诊断领域的发展带来了新的活力。但是，在实际应用中，需要将多种诊断方法有机地结合在一起，这样可以发挥出各种诊断方法的优势，弥补单一诊断方一法的不足，因此，对于复杂的过程工业系统宜采用基于定性定量集成智能诊断策略。 

CN02154759中涉及了一种生产装置的故障诊断方法，其特征在于包括下列步骤：对于进行与成为诊断对象的被诊断生产装置相同或类似的处理的参照生产装置，进行特征量的时间系列数据的测定，将该测定结果作为装置信息数据库记录在装置信息存储装置中； 读出在过程管理信息存储装置中记录的过程管理信息数据库中记载的方法；根据该方法驱动控制上述被诊断生产装置，将上述特征量的时间系列数据作为试验数据进行测定，实时输出该试验数据；对上述负荷试验数据进行运算处理制作故障诊断数据；使用该故障诊断数据和上述装置信息数据库进行上述被诊断生产装置的故障诊断。该方法诊断方法单一，过分依赖标准装置的运行数据，难以及时准确的发现风险状况。 

本发明有针对性的解决了该问题。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中过程故障诊断过程中诊断方法单一、难以及时准确判断风险状况的问题，提供一种新的在线安全运行指导方法。该方法用于装置的安全运行监测中，具有多种诊断方法集成判断、发现风险及时准确的优点。 

为解决上述问题，本发明采用的技术方案如下：一种在线安全运行指导方法，用户通过网络与在线安全运行平台相连，实现对装置的安全运行指导，所述在线安全运行平台采集的数据进入实时数据库，经过滤波后，首先进行传感器有效性分析，然后再由异常工况识别子系统进行甄别，如发现有异常，启动推理引擎，所述推理引擎包括工艺监测引擎和设备监测引擎，主要由符号有向图、主元分析、模糊逻辑、数学解析模型和专家知识库构成；专家知识库为推理引擎提供历史事故经验、设备失效知识、物性参数、常见控制器失效模式和传感器失灵模式等相关知识与规则，推理引擎得到分析结果的逻辑编码后，到专家知识库中去匹配相应的解释，然后根据推理引擎分析结果和解释进行报警管理和设备性能分析，所有的数据内容被保存到内存数据库中，提供给客户端模块调用，所述客户端模块负责数据显示、声光报警、报表生成、操作历史记录、监测工艺对象进行建模组态、浏览实时推理的结果、对专家知识库进行编辑以及车间的日常管理工作。 

上述技术方案中，优选地，所述传感器有效性分析主要使用基于最大敏感度结构化残差即Structured Residual Approach with Maximum Sensitivity，SRAMS的方法对常见传感器故障（如固定偏差、漂移、彻底失灵（即传感器读数不变）和精度下降等）进行探测、识别与估计。 

上述技术方案中，优选地，所述异常工况识别子系统主要靠监测标志设备状态、生产质量的关键点，采用与人工神经网络推理结果相结合的方法来识别异常工况。