[发明专利]一种异常工况实时监测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本文涉及过程安全技术领域，尤其涉及一种异常工况实时监测方法、装置、设备及存储介质。其方法包括，获取待监测系统的多源生产过程数据；对所述多源生产过程数据进行分析，确定所述多源生产过程数据的取样窗口长度；根据所述取样窗口长度和预设的第一步长，将所述多源生产过程数据分割为多个簇，并构建每个簇的复杂网络模型；根据所述复杂网络模型计算所述待监测系统的相对风险值；根据所述相对风险值确定所述待监测系统的风险。通过本文实施例，实现了根据相对风险值定量地对待监测系统的风险进行评价，从而提高了风险监测的精度，实现高危生产过程中异常工况的高精度实时监测。

技术领域

本文涉及过程安全技术领域，尤其涉及一种异常工况实时监测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着石油化工企业的生产装置日趋大型化、生产工艺日趋一体化和生产系统日趋集成化，工况监控系统间产生海量且杂乱无章的多源生产过程数据，如何根据海量且杂乱无章的多源生产过程数据对生产系统的工况进行监控是本领域密切关注的问题。

现有的异常工况监控方法大致可以分为五类：基于解析模型的异常工况监控方法、基于数理统计的异常工况监控方法、基于信号处理的异常工况监控方法、基于过程知识的异常工况监控方法和基于人工智能的异常工况监测方法。上述方法虽然能够在一定程度上帮助监控人员掌握高危生产过程中包含的物料变化信息、安全操作信息等，但无法处理海量且杂乱无章的多源生产过程数据并合理地表达数据间的关联关系，导致异常工况的监测结果存精度低等问题。

现在亟需一种异常工况实时监测方法，从而解决现有技术中不能对工况监控系统的多源生产过程数据进行处理，导致异常工况的检测效果差的问题。

发明内容

为解决现有技术中不能对工况监控系统的多源生产过程数据进行处理，导致异常工况的监控效果差的问题，本文实施例提供一种异常工况实时监测方法、装置、设备及存储介质，能够对工况监控系统的多源生产过程数据进行处理，实现了根据多源生产过程数据对异常工况进行检测，并提高了异常工况的监测效果。

为了解决上述技术问题，本文的具体技术方案如下：

一方面，本文实施例提供了一种异常工况实时监测方法，包括，

获取待监测系统的多源生产过程数据；

对所述多源生产过程数据进行分析，确定所述多源生产过程数据的取样窗口长度；

根据所述取样窗口长度和预设的第一步长，将所述多源生产过程数据分割为多个簇，并构建每个簇的复杂网络模型；

根据所述复杂网络模型计算所述待监测系统的相对风险值；

根据所述相对风险值确定所述待监测系统的风险。

另一方面，本文实施例还提供了一种异常工况实时监测装置，包括，

数据获取单元，用于获取待监测系统的多源生产过程数据；

取样窗口长度确定单元，用于对所述多源生产过程数据进行分析，确定所述多源生产过程数据的取样窗口长度；

复杂网络模型构建单元，用于根据所述取样窗口长度和预设的第一步长，将所述多源生产过程数据分割为多个簇，并构建每个簇的复杂网络模型；

相对风险值计算单元，用于根据所述复杂网络模型计算所述待监测系统的相对风险值；

风险监测单元，用于根据所述相对风险值确定所述待监测系统的风险。

另一方面，本文实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器、以及存储在存储器上的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。

最后，本文实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被计算机设备的处理器运行时，执行上述的方法。