[发明专利]人工智能警报管理

说明书

本公开涉及人工智能警报管理。一种警报合理化系统，接收并响应从过程控制系统收集的工业过程信息，以识别一个或多个警报并执行人工智能(AI)警报引擎。AI警报引擎基于接收到的工业过程信息和历史化的警报信息构建过程/领域模型，以根据预定义的警报理念对警报进行评估。AI警报引擎然后基于模型生成多个警报定义，以对警报进行优化。AI警报引擎用警报定义自动填充主警报数据库(MADB)。然后基于存储在MADB中的警报定义来合理化警报。

相关申请的交叉引用

本申请要求于2021年5月28日提交的印度临时专利申请No.202111023899和于2021年9月16日提交的印度临时专利申请No.202111041859的优先权，其全部公开内容通过引用并入本文。

背景技术

警报合理化是作为警报管理理念(philosophy)的一部分的审查、验证和证明警报的过程。警报合理化的目标是确定最高效的警报数量以确保过程系统安全并保持在操作范围内。常规的警报合理化过程是手动的并且要求来自高级过程工程师、高级操作者等的输入。这些高级员工首先在车间集思广益，提出警报合理化配置、设置和/或指南，以对照用于未合理化的系统和合理化的系统二者的警报理念文档中的准则审查潜在警报。它们定义警报属性，记录用于每个警报的基本原理，并将这个信息存储在主警报数据库(MADB)(也称为警报目录)中。

准备和生成捕获用于每个警报的配置的MADB报告(或指导)的整个过程是耗时的。例如，基于工厂的过程要求，单个工厂可以有数万个警报，而常规的警报合理化要求高级用户每个警报花费大约15-20分钟来配置具有合理化设置或参数的警报。总体而言，根据工厂所涉及的工业过程的复杂性，警报合理化常常花费高级用户团队数周或甚至数月的工作。

当前的警报合理化标准包括：ISA 18.2、EEMUA 191、IEC 62682等。

发明内容

本公开的各方面提供了一种基于人工智能(AI)的警报管理解决方案，该解决方案遵循警报管理理念和标准并且能够结合到现有的和新的系统(即，合理化和未合理化的系统)中，这使得能够进行评估、识别改进、提供自动化的规定，并将建议应用于审核(audit)，以改进“警报系统性能”度量、装备/设备/资产操作度量和“操作者效率”，具有由应用了警报管理理念和标准的任何工厂/行业驱动的警报度量和关键绩效指标(KPI)。

一方面，一种警报合理化系统包括：咨询系统处理器，接收并响应从过程控制系统收集的工业过程信息；以及耦合到咨询系统处理器的咨询系统数据库。咨询系统数据库存储从过程控制系统收集的历史化的警报信息。该系统还包括耦合到咨询系统处理器的MADB和存储计算机可执行指令的存储器。指令在由咨询系统处理器执行时将咨询系统处理器配置用于接收工业过程信息、基于接收到的工业过程信息识别一个或多个警报，以及执行AI警报引擎。执行AI警报引擎包括基于接收到的工业过程信息和历史化的警报信息来构建过程/领域模型，以根据预定义的警报理念对警报进行评估、通过过程/领域模型生成多个警报定义以优化警报，并用警报定义自动填充MADB。指令在由咨询系统处理器执行时还将咨询系统处理器配置用于基于存储在MADB中的警报定义来合理化警报。

另一方面，一种在过程控制系统中的警报合理化的方法包括由过程控制系统的咨询系统处理器接收从过程控制系统收集的工业过程信息并将从过程控制系统收集的历史化的警报信息存储到耦合到咨询系统处理器的咨询系统数据库中。该方法还包括由咨询系统处理器基于接收到的工业过程信息识别一个或多个警报并且由咨询系统处理器执行AI警报引擎。执行AI警报引擎包括基于接收到的工业过程信息和历史化的警报信息来构建过程/领域模型以根据预定义的警报理念对警报进行评估，通过过程/领域模型生成多个警报定义以优化警报，并用警报定义自动填充MADB。该方法还包括由咨询系统处理器基于存储在MADB中的警报定义来合理化警报。