[发明专利]一种用于化工厂装置的自动泄漏监测与修复系统

说明书

本发明提出了一种用于化工厂装置的自动泄漏监测与修复系统，包括：密封点数据库、工况数据库、专家知识子系统、泄漏风险数据库、自动监测及评价子系统、修复任务管理子系统，其中，修复任务管理子系统接收任务指令，将该任务指令下发至对应的修复工人，并在修复任务完成后，向该修复任务对应装置所在周边的自动监测及评价子系统发送任务完成指令，由自动监测及评价子系统获取装置所在周边环境的监测数据，并自动估算出装置区无组织排放总量，如果超出正常值则进一步增加新的密封点修复任务，如果估算的排放量小于正常值，则认为无严重泄漏点。本发明减少泄漏风险，有效减排，实现全天候实时在线监测，及时生成修复任务，提醒企业尽快修复。

技术领域

本发明涉及化工监测技术领域，特别涉及一种用于化工厂装置的自动泄漏监测与修复系统。

背景技术

近年来随着VOCs(volatile organic compounds，挥发性有机物)排放污染日益受到关注，LDAR检测方法，作为无组织排放基本检测方法，在国内环保部门的VOC排放控制中被广泛应用。一个企业VOCs排放的贡献值(即占VOCs排放总量的百分比)，通常由两部分组成，即有组织排放与无组织排放。现有技术中还缺少一种对化工厂中无组织排放的自动监测和修复的设备。

发明内容

本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。

为此，本发明的目的在于提出一种用于化工厂装置的自动泄漏监测与修复系统，可以减少泄漏风险，有效减排，实现全天候实时在线监测，及时生成修复任务，提醒企业尽快修复。

为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种用于化工厂装置的自动泄漏监测与修复系统，包括：密封点数据库、工况数据库、专家知识子系统、泄漏风险数据库、自动监测及评价子系统、修复任务管理子系统，其中，

所述密封点数据库用于存储密封点数据；

所述工况数据库用于存储各个设备的工况数据；

所述自动监测及评价子系统用于采集当前环境的监测数据，其中，所述监测数据包括：污染物浓度、风速风向、温度和湿度；

所述专家知识子系统与所述密封垫数据库、工况数据库和自动监测及评价子系统相连，用于接收所述密封点数据、工况数据、人工检测数据和当前环境的监测数据，并统计分析泄漏量与监测数据的映射关系，建立泄漏风险数据库，以及根据所述各个设备的工况数据、当前环境的监测数据和泄漏风险和维修周期的对应数据，建立修复管理库，并生成当前需要修复检查的任务指令，将任务指令发送至所述修复任务管理子系统；

所述泄漏风险数据库用于根据各个密封点的特点，分析并存储泄漏风险和维修周期的对应数据；

所述修复管理库用于存储多个修复任务策略；

所述修复任务管理子系统与所述修复管理数据库相连，用于接收所述任务指令，将该任务指令下发至对应的修复工人，并在修复任务完成后，向该修复任务对应装置所在周边的所述自动监测及评价子系统发送任务完成指令，由所述自动监测及评价子系统获取装置所在周边环境的监测数据，并自动估算出装置区无组织排放总量，如果超出正常值则进一步增加新的密封点修复任务，如果估算的排放量小于正常值，则认为无严重泄漏点。

进一步，所述专家知识子系统进一步与所述修复任务管理子系统相连，用于对修复任务的完成情况进行分析并自动调整所述修复管理模版库中的修复任务策略。

进一步，所述自动监测及评价子系统采用内置神经网络和物联网算法的阵列检测器，其中，所述阵列检测器包括：多个激光传感器、电化学传感器、半导体传感器和光离子化传感器。

进一步，所述自动监测及评价子系统采用下述公式进行设置：