专利名称：用于确定储料罐内的物质特性的多层建模的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明一般涉及过程控制系统的发明，更具体地，涉及用于确定无混合器的批处理罐内的流体物质特性的多层建模技术的实现。
背景技术：
过程控制系统例如在化学、石油或其他过程中使用的过程控制系统一般包括通信地耦接到至少一个主机或操作员工作站并通过模拟、数字或组合的模拟/数字总线通信地耦接到一个或多个现场设备的一个或多个过程控制器和输入/输出(I/O)设备。现场设备， 可以是，例如，阀、阀定位器、开关和变送器(例如，温度、压力和流速传感器)。该些现场设备在过程中执行例如打开或者关闭阀的过程控制功能以及测量过程控制参数。过程控制器接收表示现场设备所做的过程测量的信号，处理该信息以实现控制例程，并且生成控制信号，该控制信号通过总线或者其他通信线被发送至现场设备以控制操作的运转。以此方式， 过程控制器可以经由总线和/或其他通信链路来执行并协调使用现场设备的控制策略。可使来自现场设备和控制器的控制信息可用于由操作员工作站(例如，基于处理器的系统)执行的一个或多个应用(例如，软件例程、程序等)，以使操作员能够施行关于过程的所需的功能，例如查看过程的当前状态(例如，通过图形用户接口)、评估过程、更改过程的操作(例如，通过视觉对象图)，等等。很多过程控制系统还包括一个或多个应用站 (例如，工作站)。一般来说，这些应用站使用通过局域网(LAN)通信地耦接到控制器、操作员工作站和过程控制系统内的其他系统的个人计算机、笔记本或类似物来实现。每个应用站可以包括图形用户接口，其显示包括过程变量值、与过程关联的质量参数值的过程控制信息、过程故障检测信息、和/或过程状态信息。涉及批处理的过程控制系统通常以各种数量的阶段或步骤作为一个批次来处理一些通用的原始物质或给料进行以生产产品。批处理的一个或多个步骤或阶段可在诸如处理罐、反应器或其他类型的处理设备的相同设备中执行。给料从各种例如储料罐的其他罐和其他反应器中在批处理的不同阶段被注入反应器中。来自耦接到储料罐和反应器的现场设备和控制器的过程信息对由操作员工作站执行的、一个或多个应用可用以确保操作员能够执行关于批处理的所需的功能。为控制批处理产品的质量，精确理解在过程中的每一阶段发生了什么是很重要的。理解在过程的不同阶段从储料罐被供给至各种处理罐的给料的特性是考虑确定最终产品质量的一个因素。例如，给料可根据包含来源、季节、年龄、存储条件等多种因素而具有不同的特性。对给料特性没有清楚的理解，控制最终批处理产品的质量将很困难。例如，给料的特性的任何改变，即使在可接受的范围内，都能够影响最终批处理产品的反应器操作和
质量参数。在一些过程中，当给料被抽出罐并注入反应器时，当为了为给料获取均勻的特性， 给料被传递到储料罐时，给料被混合。在紊流条件下，通过对流和紊流扩散来混合。扩散可以由不同设备产生搅拌罐、喷射混合器和超声波混合器。在给料混合的过程中，还可以通过测量储料罐的注入浓度、注入流、抽出流和储料罐水平(或重量)来实现储料罐抽出浓度的连续计算。使用混合给料的过程还假定完全的混合。批处理操作通常不使用混合给料。通常周期性的由卡车或反应器装载批处理中的储料罐而不使用混合器来混合给料。附加的给料的传递可以伴随着分析数据，该分析数据允许批处理至少说明将被添加到前一给料的注入给料。然而，当储料罐移除时，将添加更多的给料。注入给料可能包含与旧给料轻微不同的特性。在无混合器的储料罐内，当新给料被添加到旧给料时，将产生一定量的给料的层化或“分层”。除了分层外，由于自然发生的紊流和其他因素也将产生一定量的层间的混合，但储料罐内无混合器的话，完全混合是不可能的。因此，在给料离开储料罐后，很难预测注入到批处理反应器的抽出给料的精确特性。
发明内容
在使用无混合器储料罐的批处理控制系统中，可以建模储料罐抽出给料的特性来更精确地控制批处理的质量。模型不需要对注入或抽出流量进行测量或假定最佳混合。而是，改进模型可以假定注入到储料罐的给料因连续对流、装载中的紊流或其他因素而仍具有带有一些混和的分层。该模型可以包含描述到该模型中的注入物质的储料罐分层(或层)的特性的映射。对于储料罐注入给料的每个新装载，模型层将改变并且给料被抽出到反应器的层(即，该层包含抽出给料)可以根据新装载的特性进行更新。在一些实施例中，该模型可以包含多个阶段。例如，这些阶段可以包含通过将旧给料层的给料特性应用到新给料层来建模罐，根据储料罐水平测量来建立抽出层，计算储料罐平均特性，以及计算抽出层的出口特性以及重新计算平均罐特性。可以独立或顺序执行这些阶段。在其他实施例中，确定过程控制工厂的无混合器的储料罐内的给料物质特性可以包括将前一给料层的给料特性值应用到新给料层，基于与罐出口相关联的储料罐水平测量来建立抽出层，以及计算所述储料罐内的总给料量的给料特性的平均值。还可以计算所述抽出层的混合因子，以及可以基于所述给料特性的平均值和所述混合因子来计算所述抽出层的抽出给料特性值。所述抽出层内的给料与所述储料罐内的其他给料部分混合。在其他实施例中，用于计算或确定批处理的无混合器的储料罐内的抽出给料物质特性的方法包括计算储料罐内的总给料量的给料特性值的平均值。所述总给料量可以包含新给料层内的给料。该方法进一步包括确定罐内所述新给料层的位置和抽出层的位置。所述新给料层的位置和抽出层的位置分别相应于储料罐的入口和出口。该方法还可以包括基于混合因子来计算抽出给料特性值。所述混合因子可以包含实验得出的给料特性值的值减去无混合的给料特性值与完全混合的给料特性值减去所述无混合的给料特性值的比值的离散图的最佳匹配的回归线的斜率。在其他实施例中，一种计算机装置可以确定过程控制工厂的无混合器的储料罐内的给料物质特性。所述装置包含存储在其上的、包含若干例程的计算机实施应用的计算机可读存储器。例如，第一例程可以检测到储料罐的新给料传递以及第二例程可以以相应于该新给料传递的给料特性值更新数据结构。第三例程可以计算储料罐内的总给料量的给料特性值的平均值，其中总给料量包含新给料层内的新给料传递。第四例程可以确定罐内的所述新给料层的位置和抽出层的位置，而第五例程可以基于抽出层的混合因子计算抽出给料特性值，所述混合因子包含在此描述的最佳匹配的回归线的斜率。
图IA示出了可以被用于实现过程的、具有控制器与现场设备的过程控制网络的示意图；图IB示出了包括示例性运行管理系统和多层建模模块的过程控制系统的示例性框图；图2示出了用于包含过程变量和质量变量的一个示例性批次的数据结构；图3示出了用于包含过程变量和各自的质量变量的多个示例性批次的数据结构；图4示出了用于多层建模以确定储料罐内的物质特性的储料罐；图5示出了组织储料罐物质特性数据的数据结构；图6A示出了用于与多层建模一起使用以确定储料罐内的物质特性的复合功能块；图6B示出了图6A所示的复合功能块的功能块视图；图7A示出了用于计算混合因子的数据；图7B示出了图7A中数据的离散图；图8示出了在时间上的输入和抽出特性值的图表；图9示出了描述用于确定储料罐内的物质特性的多层建模的方法和系统的流程图；图10示出了可以被用于实现在此描述的、用于确定储料罐内的物质特性的多层建模的示例性方法和系统的示例性处理器系统的框图。
具体实施例方式在此描述的示例方法和装置可以用于过程控制系统，以提供过程中的流体物质特性，使得在过程发生或正在进行时操作员能够修正过程故障。例如，在此描述的方法和装置可以与2009年8月11日公开的美国专利申请号No. 12/538，995中所描述的运行管理系统 (OMS) 一起使用，在此引用其全部内容。能够响应于储料罐抽出的流体物质特性来执行过程修正。进一步地，通过确定无混合器的储料罐的抽出的流体物质特性和调整批处理的下游反应器和其他过程，在此描述的示例性方法和装置可以用于修正产品质量。在此描述的过程控制系统可以包含批处理系统、连续处理系统、自动系统、和/或制造系统中的任何类型。图IA示出了示例性过程控制系统10，包括连接到数据历史记录12以及一个或多个主工作站或计算机13(其可以是任意类型的个人计算机、工作站等)的过程控制器11， 每个主工作站或计算机13具有显示屏14。控制器11还通过输入/输出(I/O)卡沈和观被连接到现场设备15-22，并且可以运行以使用现场设备15-22实现批处理的一个或多个批次运行。数据历史记录12可以是任意所需类型的数据收集单元，其具有任意所需类型的存储器以及任意所需的或已知的用于存储数据的软件、硬件或固件。数据历史记录12可以与工作站13中的一个分离(如图IA所示)，或者是工作站13中的一个的一部分。控制器 11，其可以是例如Emerson Process Management所售的DeltaV· 控制器，通过例如以太网连接或任意其他所需的通信网络23被通信地连接到主计算机13以及数据历史记录12。控制器11采用与例如标准4-20毫安设备和/或诸如F0UNDATI0N Fieldbus协议、HART1 协议、WirelessHART 协议等的任何智能通信协议相关联的任意所需的硬件和软件而被通信地连接到现场设备15-22。 现场设备15-22可以是任意类型的设备，诸如传感器、阀、变送器、定位器、等，而 I/O卡26和28可以是符合任意所需通信或控制器协议的任意类型的I/O设备。在图IA所示的实施例中，现场设备15-18是通过模拟线或组合的模拟与数字线与I/O卡26通信的标准4-20毫安设备或者HART设备，而现场设备19-22是诸如FOUNDATION FieIdbus现场设备的智能设备，其采用Fieldbus通信协议通过数字总线与I/O卡28通信。当然，现场设备 15-22可以符合任意其他所需的一个或多个标准或协议，包括将来开发的任意标准或协议。
控制器11包括实现或监控一个或多个过程控制例程(存储在存储器32中)的处理器30，其可以包括控制环路，并且与设备15-22、主计算机13以及数据历史记录12通信， 从而以任意所需的方式控制过程。应当注意，如果需要，在此所述的任意的控制例程或模块可以具有由不同的控制器所实现或执行的部分。类似地，在此所述的将要在过程控制系统 10中实现的控制例程或模块可以采用任意的形式，包括软件、固件、硬件等。可以以任意所需的软件格式实现控制例程，诸如采用面向对象编程、采用梯形逻辑、时序功能图、功能块图、或者采用任意其他的软件编程语言或设计范例。类似地，控制例程可以被硬式编码到， 例如一个或多个EPROM、EEPR0M、专用集成电路(ASIC)、或者任意其他硬件或固件元件中。 因此，可以配置控制器11用于以任意所需的方式实现控制策略或控制例程。在一些实施例中，控制器11采用通常所称的功能块来实施控制策略，其中每一功能块是总体控制例程的对象或者其他部分(例如子例程)，并且与其他功能块(通过被称为链接的通信)协同运行以在过程控制系统10中实现过程控制环路。功能块通常实施输入功能、控制功能或输出功能中的一种以在过程控制系统10中执行一些物理功能，该输入功能是诸如与变送器、传感器或其他过程参数测量设备相关联的功能，该控制功能是诸如与实施PID、模糊逻辑等控制相关联的功能，该输出功能是控制诸如阀的一些设备的运行的功能。当然，还存在有混合的以及其他类型的功能块。功能块可以被存储在控制器11中并被其执行，这通常是在这些功能块被用于，或者关联于标准4-20毫安设备以及诸如HART设备的一些类型的智能现场设备的情况中，或者在这些功能块可以被存储在现场设备本身并由其实现，这能够是有关Fieldbus设备的情况中。正如图IA的分解的块40所示，控制器11可以包括一些如例程42与44所示的单环控制例程，以及如果需要的话，可以实现一个或多个先进控制环路，诸如控制环路46所示的多个/输入-多个/输出控制例程。每个这种环路通常被称为控制模块。单环控制例程42与44被示出为采用单个输入/单个输出模糊逻辑控制块以及分别被连接到适合的模拟输入(Al)与模拟输出(AO)功能块的单个输入/单个输出PID控制块来执行单环控制，这些控制块可以关联于诸如阀的过程控制设备、诸如温度和压力变送器的测量设备、或者过程控制系统10中的任意其他的设备。先进控制环路46被示出为包括通信地连接到一个或多个AI功能块的输入以及通信地连接到一个或多个AO功能块的输出，然而先进控制块 48的输入与输出可以被连接到任意其他所需的功能块或控制元件以接收其他类型的输入并提供其他类型的控制输出。先进控制块48可以是模块预测控制(MPC)块、中枢网络建模或控制块、多变量模糊逻辑控制块、实时优化块等中的任何类型，或者可以是可适应地整定的控制块等。可以理解，图IA所示的功能块，包括先进控制块48，能够由控制器11执行，或者替代地，能够位于诸如工作站13中的一个或者甚至现场设备19-22中的一个的其他处理设备中并由其执行。此外，如在图IA中所示，一个或多个过程分析例程50可以由过程控制系统10的各种设备存储并执行。虽然过程分析例程50被示出为存储在一个或多个计算机可读存储器52中以在工作站13的处理器M上被执行，例程50可以替代地被存储并执行在其他设备中。每个过程分析例程50被通信地耦接到诸如控制例程42、44、46的一个或多个控制例程，和/或被耦接到数据历史记录12以接收一个或多个所测量的过程变量测量。每个过程分析例程50可以被用于开发统计过程模型并根据该模型来分析进行中的或在线批处理。 分析例程50还可以向诸如批次操作员的用户显示关于在线或进行中批次的信息，如同过程控制系统10所实现的一样。在一些实施例中，过程分析例程50可以包括用以确定在此描述的来自无混合器的储料罐的给料输出的物质特性的例程。图IB是示出了过程控制环境100另一示例的框图，该过程控制环境100包括运行管理系统(0MQ 102，其又被称为过程监控与质量预测系统(PMQ。OMS 102位于包括过程控制系统106的工厂104中。示例性工厂104可以是任意类型的制造设施、过程设施、自动化设施、和/或任意其他类型的过程控制结构或系统。在一些示例中，工厂104可以包括位于不同位置的多个设施，并且尽管图IB的工厂104被示出为包括过程控制系统106，工厂104 还可以包括附加的过程控制系统。过程控制系统106，其通过数据总线110被通信地耦接到控制器108，该过程控制系统106可以包括任意数量的用于实现过程功能的现场设备(例如，输入和/或输出设备)，该过程功能诸如执行过程中的物理功能或进行过程变量的测量。现场设备可以包括任意类型的过程控制组件，该过程控制组件能够接收输入、生成输出、和/或控制过程。例如，现场设备可以包括诸如阀、泵、风扇、加热器、冷却器、和/或混合器的输入设备以控制过程。附加地，现场设备可以包括诸如温度计、压力计、浓度计、液位计、流量计、和/或气体传感器的输出设备来测量过程内或部分过程内的过程变量。输入设备可以从控制器108接收指令以执行一个或多个指定的命令并引起过程改变。此外，输出设备测量过程数据、环境数据、和/或输入设备数据并将所测量的数据作为过程控制信息发送给控制器108。这种过程控制信息可以包括相应于来自每个现场设备的所测量的输出的变量的值(例如，所测量的过程变量和/或所测量的质量变量)。在图IB示出的示例中，控制器108可以通过数据总线110与过程控制系统106中的现场设备通信，其可以被耦接到过程控制系统106中的中间通信组件。这些通信组件可以包括现场接线盒以将命令区中的现场设备通信地耦接到数据总线110。附加地，通信组件可以包括调度柜来组织到现场设备和/或现场接线盒的通信路径。此外，通信组件可以包括I/O卡以从现场设备接收数据并将数据转换为能够被示例性控制器108所接收的通信媒介。这些I/O卡可以将来自控制器108的数据转换为能够被相应的现场设备处理的数据格式。在一个示例中，可以采用Fieldbus协议或其他类型的有线和/或无线通信协议(例如 Profibus协议、HART协议等)实现数据总线110。图IB的控制器108管理一个或多个控制例程，从而管理过程控制系统106中的现场设备。控制例程可以包括过程监控应用程序、报警管理应用程序、过程趋势和/或历史应用程序、批处理和/或活动管理应用程序、统计应用程序、流视频应用程序、先进控制应用程序等。此外，控制器108可以将过程控制信息转发给OMS 102。控制例程可以被实现来确保过程控制系统106制造指定量的在一定质量阈值内的所需产品。例如，过程控制系统 106可以被配置成在批次结束时制造产品的批次系统。在其他的示例中，过程控制系统106 可以包括不断地制造产品的连续过程制造系统。来自于控制器108的过程控制信息可以包括相应于所测量的、来源于过程控制系统106中现场设备的过程和/或质量变量的值。在其他示例中，OMS 102可以将过程控制信息中的值解析为相应的变量。所测量的过程变量可以关联于过程控制信息，该过程控制信息来源于测量部分过程和/或现场设备特性的现场设备。所测量的质量变量可以关联于过程控制信息，该过程控制信息有关测量与已完成产品的至少一部分相关联的过程的特性。例如，过程工厂可以在在流体中形成一定浓度的化学制品的罐或反应器中进行化学反应。在这种示例中，流体中化学制品的浓度可以是一种质量变量。流体的温度和流体流入罐的速率可以是过程变量。通过过程控制建模和/或监控，OMS 102可以确定罐中流体的浓度是建立在罐中流体的温度以及流入反应器的流体(例如，给料)流速的基础上的。因此，不仅浓度是质量变量，流体流速与流体温度都会作用于或者影响浓度的质量。换言之， 所测量的过程变量作用于或者影响所测量的质量变量的质量。OMS 102可以使用统计处理来确定每个过程变量对质量变量的影响和/或作用的程度。附加地，OMS 102可以建模和/或确定关联于过程控制系统106的所测量的过程变量和/或质量变量之间的关系。所测量的过程和/或质量变量之间的这些关系可以形成一个或多个经计算的质量变量。经计算的质量变量可以是一个或多个所测量的过程变量、 所测量的质量变量、和/或其他经计算的质量变量的多变量的和/或线性代数的组合。此外，OMS 102可以由所测量的过程变量、所测量的质量变量、和/或经计算的质量变量的组合确定总体质量变量。总体质量变量可以相应于整个过程的质量确定和/或可以相应于过程的所产生的产品的预测的质量。图IB的OMS 102包括分析处理器114，其使用描述建模、预测建模、和/或优化来生成关于过程控制系统106状态和/或质量的反馈。分析处理器114可以被通信地耦接到建模由工厂104执行的过程的各种特性的一个或多个建模模块115。分析处理器114可以检测、确定、和/或诊断过程运行故障并预测任意故障对关联于过程控制系统106所产生的产品的质量的质量变量和/或总体质量变量的影响。此外，分析处理器114可以通过统计地和/或逻辑地将质量和/或过程变量组合到关联于过程的总体质量的总体质量变量来监控过程的质量。分析处理器114然后可以将为总体质量变量计算的值和/或关联于其他质量变量的值与各自阈值进行比较。这些阈值可以建立在在过程中的不同时间的总体质量变量的预定的质量限度的基础之上。例如，如果关联于过程的总体质量变量超过阈值一段时间，则所预测的所产生的产品的最终质量可能不能达到与最终产品相关联的质量度量。建模模块115的一个示例包含给料特性建模模块115，其建模在此描述的无混合器的储料罐内的物质特性。如果总体质量变量和/或任意其他质量变量偏离各自阈值，则分析处理器114可以在过程观察图和/或过程变化图中生成故障指示，其显示被解释的和/或未被解释的与总体质量变量相关联的偏差(或变化)，和/或可以显示产生该过程故障的变量。示例性分析处理器114通过提供使得操作员能够生成可以显示所测量的过程变量、所测量的质量变量、和/或经计算的质量变量等的当前和/或过去值的过程质量图(例如，组合图、迷你图、过程偏差图、变量趋势图、图像等)的功能来管理分析，以确定一个或多个过程故障的起因。此外，分析处理器114在过程运行时生成这些图形，并且当OMS 102接收附加的过程控制信息时，分析处理器114不断地更新和/或重新计算关联于每个图形的多变量统计。分析处理器114可以通过计算过程变量和/或质量变量相对于总体质量变量或者引起故障的质量变量的分布来生成分布图。过程和/或质量变量的分布可以被显示为被解释的和/或未被解释的每一变量的偏差，以及关联于总体质量的偏差和/或关联于故障的质量变量的分布。此外，示例性分析处理器114可以为任意被选定的过程和/或质量变量生成变量趋势图，该变量可能具有大于预定阈值的偏差。变量趋势图可以显示关联于过程的一段时间上的变量的值，该值有关于之前过程中类似时间上的变量值。通过生成分布图和/或变量趋势图，分析处理器114还可以识别可行的对过程的修正以解决所检测到的故障。通过提供具有相关联的带有当前值的偏差(例如标准偏差)的历史记录图的重叠，变量趋势图可以帮助操作员确定过程故障的起因。分析处理器114还可以生成质量预测图以确定，如果实现的话，一个或多个修正对于过程总体质量的作用。如果一个或多个修正将总体质量维持或改善到指定的阈值内， 则分析处理器114可以指示OMS 102实现一个或多个修正。替代地，分析处理器114可以向控制器108发送指令以实现过程的一个或多个修正。进一步地，一旦确定关联于总体质量变量和/或任意其他质量变量的故障，示例性分析处理器114可以生成迷你图。迷你图可以包括有关于每个变量的平均值和/或标准偏差的在指定时间(例如，关联于过程故障的时间)上的过程和/或质量变量的值。附加地，迷你图可以包括指出关联于每个过程和/或质量变量的优先值的火花线。从迷你图上， 示例性分析处理器114可以使得操作员能够确定和/或选择一个或多个对过程的修正操作和/或确定任意的修正是否将改进过程以使得总体质量变量被预测在指定限度内。示例性OMS 102通过在线数据处理器116管理过程控制数据的访问和控制，该过程控制数据包括过程偏差图、分布图、变量趋势图、质量预测图、和/或迷你图。附加地，在线数据处理器116向过程控制操作员提供访问以查看过程控制数据、变化和/或更改过程控制数据、和/或生成用于过程控制系统106中的现场设备的指令。图IB的工厂104包括通过局域网1 (LAN)通信地耦接到在线数据处理器116的路由120和本地工作站122。此外，示例性路由120可以将工厂104中的任意其他的工作站(未示出)通信地耦接到LAN 124和/或在线数据处理器116。路由120可以无线地和 /或通过有线连接通信地耦接到其他工作站。路由120可以包括任意类型的无线和/或有线路由，作为连接到LAN 124和/或在线数据处理器116的访问集线器。可以采用任意所需的通信媒介与协议实现LAN 124。例如，LAN 1 可以基于硬线或无线以太网通信方案。然而，也可以使用任意其他适合的通信媒介和协议。此外，尽管示出了单个LAN，但是可以使用一个以上的LAN和工作站122中适合的通信硬件来在工作站 122与各自的类似工作站(未示出)之间提供足够的通信路径。LAN 124还可被通信地耦接到防火墙128。该防火墙1 根据一个或多个的规则来确定来自远程工作站130和/或132的通信是否被允许接入工厂104。示例性远程工作站130和132可以向未处于工厂104内的操作员提供到工厂104中的资源的访问。远程工作站130和132通过广域网(WAN) 134被通信地耦接到防火墙128。示例性工作站122、130和/或132可以被配置为观察、更改、和/或修正过程控制系统106中的一个或多个的过程。例如工作站122、130和/或132可以包括用户接口 136， 其编排和/或显示由OMS 102生成的过程控制信息。例如，用户接口 136可以从OMS 102接收所生成的图形和/或图表，或者替代地，接收用于生成过程控制图形和/或图表的数据。 一旦在各个工作站122、130和/或132中接收图形和/或图表数据，用户接口 136可以生成相对较易为操作员所理解的图形和/或图表138的显示。图IB中的示例示出了具有用户接口 136的工作站132。然而，工作站122和/或130可以包括用户接口 136。用户接口 136可以提醒过程控制操作员注意过程控制系统106和/或工厂104中的任意其他的过程控制系统中的任意过程控制故障的发生。此外，用户接口 136可以引导控制操作员通过分析过程来确定过程故障的源头并且预测过程故障对所产生的产品质量的影响。用户接口 136可以在过程进行时向操作员提供过程控制统计信息，由此使得操作员能够对过程进行调整以修正任意的故障。通过修正过程中的故障，操作员可以保持所产生的产品的质量。通过示例性的OMS 102，示例性用户接口 136可以显示检测、分析、修正操作、以及质量预测信息。例如，用户接口 136可以显示过程概览图表、过程偏差图、迷你图、分布图、 可变趋势图、和/或质量预测图(例如，图形138)。一旦观察这些图形138，操作员可以选择附加的图形138来观察多变量和/或统计过程信息以确定过程故障的起因。附加地，用户接口 136可以显示用于修正过程故障的、可行的操作。用户接口 136可以之后允许操作员选择一个或多个修正操作。一旦选定修正，用户接口 136可以将修正发送到OMS 102，然后，OMS 102再向控制器108发送指令，以在过程控制系统106中做出适合的修正。图IA的示例性工作站122、130和/或132可以包括任意的计算设备，其包括个人电脑、笔记本电脑、服务器、控制器、个人数字助理(PDA)、微型计算机，等等。可以采用任意的适合的计算机系统或处理系统(例如，图10的处理器系统P10)来实现工作站122、130 和/或132。例如，可以采用单个处理器的个人电脑、单个或多个处理器的工作站等来实现工作站122、130和/或132。示例性过程控制环境100被提供来示出系统的一种类型，下文中更具体描述的示例性的方法及装置可以被有利地在其中使用。然而，如果需要的话，在此所述的示例性的方法及装置可以被有利地使用在复杂度高于或低于图IA中所示的示例性过程控制环境100 和/或过程控制系统106的其他系统中，和/或被使用在结合过程控制活动、企业管理活动、通信活动等使用的系统中。
图2描绘了用于示例性批次(例如，批次#1)的数据结构200，其包括所测量的变量202和经计算的质量变量204。示例性数据结构200也可以包含总体质量变量(未示出)，且通过测量或观测，可以在批次结束时获得该总体质量变量。批处理是产品制造的一个类型，在此产品制造类型中，在由例程控制的一个或多个位置并行地创建较大量的产品和/或产品的部分。该例程可以包含一个或多个过程阶段，而每一阶段包含一个或多个操作，且每一操作包含一个或多个时相。当在此描述的示例方法和装置指的是批处理时，可以实现任何类型的过程。示例性所测量的变量202包含所测量的过程和/或质量变量。例如，变量Pl相应于流体的流速(例如，过程变量)，而变量P2相应于流体的浓度(例如，质量变量)。结合批处理批次#1显示所测量的变量202。批处理发生在沿t-轴显示的时间周期里(例如，时间)。附加地，图2中的批处理包含8个所测量的变量。然而，在其他的示例中，批处理可包含更少或更多的所测量的变量。图2还示出了一些所测量的变量202与批处理期间的仅有的一些次数相关。例如， 变量Pl与从这批的起点到这批的中点相关。因此，如果变量Pi与流体的流速相关联，那么流体将只在该批次的起点到中点的批处理期间流动。中点之后，该批次将不可再利用流体流量，因此，变量Pl与越过中点的批处理不关联。相反，变量P4与整个批处理都关联。示例性经计算的质量变量204关联与整个批处理或可能关联于批处理的特定的时相或阶段。经计算的质量变量204可为所测量的变量202和/或其他质量变量204之间的多变量的、统计的、和/或代数的关系的结果。例如，质量变量Ql 204可相应于批处理中所产生的产品的成分质量。成分质量Ql为一质量变量，因为其在过程控制系统106中是不可直接测量的。相反，根据所测量的变量202 P1、P3、P4和P7的多变量的组合，可以建模和 /或确定成分质量Ql。因此，如果成分质量Ql超过预定阈值，则所测量的变量Pl、P3、P4和 P7中的任何一个和/或所测量的变量P1、P3、P4和P7的组合都将可成为偏差的促成因素。图3显示了数据结构300，其可用于包含过程变量302和各自的质量变量304的一系列示例性批次。这些批次(例如，批次1-7)示出了批处理包含了以串行顺序被执行的阶段(例如，阶段1-4)。例如，阶段1可以相应于批次中化学物质或其他给料的组合和混合，而阶段2相应于批次中该些混合后的化学物质的处理。这些阶段可更进一步的被细分为操作、时相和/或层次。附加地，经计算的质量变量306在每一批次中相应于所测量的变量 302。图4显示了示例性储料罐400，该储料罐可被用于如图3所述的批处理中的某一阶段，(例如，阶段1)。如上详述，为储料罐400中的给料402确定给料抽出特性可以有助于故障检测和批处理产品的质量。在一些实施例中，可以通过运行管理系统(OMS)的给料特性建模模块115 (图1B)执行用于确定给料抽出特性的功能、指令、方法。当这个过程是在线的，用于补充过程监控、故障检测、质量预测和过程控制，仅列举了一些潜在的在线应用时，可以实施在此描述的、用于确定给料特性的计算。也可以通过用于补充或验证在线建模离线过程、开发在主成分分析(PCA)中的检测模型、偏最小二乘法分析等实施在此描述的、用于确定给料特性的计算。无混合器的储料罐400包含给料402被传递到储料罐400的入口 404和给料402 被从储料罐400运出从而进入工厂另一组件中(例如，反应器407或其他组件)的出口 406。如图4所示，储料罐400可以包含入口 404和出口 406的不同配置。例如，储料罐400可以包含顶部入口 404a、中部入口 404b或底部入口 4(Mc和顶部出口 406a、中部出口 404b或底部出口 4(Mc的任何组合。当然，图4所述的入口 404和出口 406是用于示出通常的区域， 入口 404和出口 406可以被放置在罐400上。虽然入口 404和出口 406可以被放置在储料罐400内的任何点，以完成给料402到储料罐的来回传递，在此所述的方法可以包含底部出口 406c的默认位置。给料402到储料罐400被来回传递的情形可以确定流类型，且该类型可导致储料罐400内的给料402的各种传递的混合的程度。例如，当储料罐400包含底部入口 4(Mc和顶部出口 406a时，可以假定高程度的混合并且流类型可被描述为“完全混合”。然而，当储料罐400包含顶部入口 40 和底部出口 406c时，可以假定低程度的混合并且流类型可被描述为“塞状流”。塞状流可描述出口环境，在该环境里，给料以最小的混合状态并且每次被从储料罐400的底部的层内抽取。在入口 404和出口 406被放置在储料罐400内的同一点时(伴随着一些给料传递时，由储料罐400内的给料402的数量所引起的一些偏差)，流类型可被描述为“短路”。当流类型没有完全混合时，一旦新给料被传递到罐400，将会产生给料402的某种程度的层化或分层。在离散的时间间隔上的到储料罐400的给料传递可以创建具有在各层间的给料混合的一些程度的各种传递的层次或“层”。参照图4，给料传递可导致按照从最旧传递408到最近传递416来排列的层。因此，当储料罐400当前具有给料402的五个离散传递时，储料罐400包含了给料402的五个层，其如图4中的分层408、410、412、414和416 所指出。由不同的传递之间的各种浓度和其他不同所导致的化学、物理和其他反应可引起给料分层408-416的轻微混合。例如，因储料罐移动、入口和出口移动、流量等引起的储料罐400内的给料的移动可造成混合的发生。储料罐400的给料402的每一次的传递可以包含多个物质特性。图5显示了数据结构500的示图，该数据结构500可以被通信地耦接到给料特性建模模块115，并且被用于存储储料罐400内当前具有的给料402的特性502。特性502可以包括物理、化学和其他给料特性的值504，其包括pH平衡、反应度、毒性、浓度、密度、分子量和粘度，仅列举了一些。给料402每次传递的特性可以被包含在从给料供应商处接收的数据里，其也可通过接收器的分析来确定或通过其他合适的方法，可被传递到运行管理系统(0MQ 102。数量特性 506包含表示所传递的给料的体积、重量、或数量的值。数量特性506可被用于与储料罐的物理特性(例如，储料罐容量、内部尺寸、存储体积限制等等)相结合，从而来确定其他的测量值，例如，储料罐内每一给料层的大概位置，各层之间的混合区域的大概位置，等等。时间特性508指示出何时给料被传递到储料罐。时间特性也可被用来确定给料的其他特性。例如，一些给料类型的特性502可能会以已知的方法随时间而变化。当给料的特殊层陈化时， 可以更改陈化层的特性值504从而反映任何已知的改变。类似地，由于各层中的给料的不同的化学和物理特性，混合可能会随着时间而增大。同样地，在此所描述的混合因子可以变化来反映由于陈化、混合和其他因素所引起的变化。在一些实施例中，数据结构500可以被实现为栈数据结构，其反映储料罐内的给料层位置以及相对于入口 404和出口 406的位置。例如，当出口在默认底部位置406c (图 4)并且入口在顶部位置40 时，此时数据结构可以被实现为“先进先出”(FIFO)栈，其中最旧给料传递最先被从罐里抽出，而最新给料传递最后被从罐里抽出。类似的，当出口在默认底部位置406c并且入口也在底部位置404c时，此时数据结构可以被实现为“先进后出”(FILO)栈，其描述了以下配置，即最旧给料传递最后被从罐里抽出，而最新给料传递最先被从罐里抽出。当出口在默认底部位置406c并且入口在中间位置404b时，可以使用FIFO 和FILO栈方法的混合。栈500可以被实现为矩阵、链表或其他类型的已知数据结构。在操作中，可以更新栈500以反映罐400内的给料402的物理状态。例如，当新给料402被传递到罐400时，使用一个或多个程序指令将一系列特性502压入到栈500。如果一个层被完全地从罐内移除，则其他程序指令可以从栈内“弹出”已移除特性。其他指令可以实现指针510以指示哪个层是激活的或当前正被从罐400内抽出(S卩，抽出层)。例如， 在塞状流配置的罐400中，抽出层一直是层408，直到层408被移除，然后层510成为激活的。在该例子中，指针510将一直指示“层1”的特性，直到层1被移除。一旦移除，层1的特性将从栈内弹出，并且先前层2的特性将假定位置处于栈顶(S卩，层1)。当栈500被实现为FIFO栈，指针510将指向栈500顶部(例如“顶部”或“取数”指令)的一系列特性。在操作中，当一个层被从罐400内移除时，指针510将被切换到将被抽出的下个层。当罐400 内的入口 404和出口 406的位置要求FIFO栈500的实现，指针510将相应于最旧层，如由时间特性508所指示的那样，直到数量506从罐400内移除，然后指针510将被切换到下一最旧层，然后重复。给料特性建模模块115可被配置为复合功能块以与OMS 102 一起使用来确定被从无混合器的储料罐400抽出到反应器407或其他过程工厂实体的给料402的特性。图6A示出了用于确定给料特性的复合功能块600的例子。图6B示出了复合功能块600的功能块视图650的例子。功能块视图650将被呈现在用户接口应用中，以图形地呈现过程控制系统100的任何方面并修正或控制功能块600或过程控制系统100的其他任何方面。在一些实施例中，用户接口是De 1 taV Contro 1 Studiο 应用。回到图6A，复合功能块600可包含一个或多个功能块，比如计算块604和其他功能块。复合功能块600可以限定罐特性计算块604并包含多个限定给料特性502的参数和包含储料罐400设计中的偏差的其他参数。 因此复合功能块600可以被通信地耦接到栈数据结构500。进一步地，复合功能块可以被配置，来自动地或通过用户接口来更新栈500。在一些实施例中，参数包含描述储料罐400当前给料层或水平608的总数目的外部参数(比如罐内给料的总体积)、到储料罐400的给料入口 610(比如顶部、中间、底部) 的点、和描述储料罐400内的各层混合程度的混合因子612。混合因子612可包括从0到1 的取值，其中0意味着无混合而1意味着完全混合。通常，当罐400被配置为在底部的给料出口和在中间或顶部入口位置404a的入口时，塞状流罐的混合因子将大于0。此外，当罐 400被配置为在底部的给料出口和在底部入口位置404c的入口时，塞状流罐的混合因子将接近于0。混合因子612可以被用于为整个罐400或为罐内每一层或层次或为层的组合描述给料的一个或多个特性的混合情况。数据参数还可以包括多个外部输入参数，其用于描述罐400内的特定水平的给料 402的输入特性614，以及外部出口特性616，其用于描述在出口 406的水平的给料层(即， 抽出层)的特性。给料输入特性614和出口特性616可以包括指示给料化学、物理和其他特性的多个值(例如，PH平衡、反应度、毒性、浓度、密度、分子量等)。输入特性614可包含当给料被输入到储料罐400时测量或假定的值，而出口特性616可包含针对正被从储料罐 400抽出的给料层而由罐特性计算块604计算的值。如上所述，参照图5，复合功能块600可以自栈500访问输入特性614。虽然图6A示出了七个输入和出口特性616，但是可能有更少或更多数目的特性。其他块可包含添加块618以指示被添加到储料罐的给料的量(例如重量、体积或其他被添加到储料罐内的特定层的给料的量的测量)和日期/时间块620包含描述特定给料层被添加到储料罐400的日期和时间的值。功能块可包含输出参数622，其用于指示罐内的总给料的每个被追踪的特性的平均值，以及包含栈指针输出624，其用于指示哪个给料层当前正被从罐400内抽出和指针 510的当前位置。罐特性计算块604可以包含一个或多个被处理器执行的指令或公式，以用于基于输入特性614和其他上述数据确定出口特性616。在一些实施例中，当给料402的新传递被输入到储料罐时，栈500被更新并且新给料特性被“压入”到栈500内。例如，更新栈可包含添加一新系列特性到栈500，增加水平块608以说明添加一定数量的给料506和新层 512，设置在外部输入参数618上的添加，以反应包含在新传递中的给料506的量，以及设定在外部输入参数620上的日期/时间以反应该新添加的时间508。罐特性平均值将由计算块604计算并且新平均值被应用到输出参数622以说明新给料的添加。然后，基于该新平均值、相应于给料被抽出的给料水平的给料特性和混合程度612，罐特性计算块604确定将从罐400内抽出的给料的出口特性616。经计算的出口特性然后被保存到复合功能块600。罐特性计算块604可包含用于确定出口特性616的若干指令，正如后续公式描述的。通常，出口 406c处的每一给料抽出特性的值假定等于被传递到罐400的特定特性的值 (即，抽出特性)。可由计算块604调整抽出特性以说明由给料传递所引起的、可以在各给料层间发生的混合。其中已知混合因子m，抽出特性P，和罐内特性的平均值A，则出口特性的值Q可被描述为Q= (1-m) P+mA(公式1)其中m是块612中限定的混合因子，其描述整个罐内的一个或多个特性混合的程度，P是当其传递到罐400时没有混合特性的值，以及A是当给料被传递到罐时所记录的罐 400内的特性的平均值。例如罐400被配置为包含三个流体层的塞状流包含pH为4. 2的第一(底部)层、包含PH为4. 6的第二(中间)层、和包含pH为4. 1的第三(顶部)层。 塞状流罐被配置为从第一层抽出给料并且罐的混合因子是0. 2。当罐平均pH是4. 3时，pH 的出口特性值将等于(1-0. 2) (4. 2) + (0. 2) (4. 3)或 4. 22。考虑到公式1，如果由实验测量(即，Aab)确定Q的值，并且已知抽出特性的值P 和罐内的特性的平均值A，则确定混合因子m是可能的。虽然可直接由公式1得到混合因子 612 (m)的最佳值，但混合因子612还可以由最佳匹配的回归线的斜率限定的最小二乘法来确定，其被描述为Q-P = (A-P) m(公式2)由回归线的斜率确定混合因子612(m)可被描述为“最小二乘法”，因为离散图的最佳匹配的回归线的斜率是(Q-P) vs. (A-P)
(公式3)由回归线的斜率确定混合因子是有益的，因为不依赖于在通常回归线公式中所示的常量偏移
权利要求
1.一种用于确定过程控制工厂的无混合器的储料罐内的给料物质特性的方法，所述方法包括将前一给料层的给料特性值应用到新给料层； 基于与罐出口相关联的储料罐水平测量来建立抽出层； 计算所述储料罐内的总给料量的给料特性的平均值； 计算所述抽出层的混合因子；以及基于所述给料特性的平均值和所述混合因子来计算所述抽出层的抽出给料特性值； 其中所述抽出层内的给料与所述储料罐内的其他给料部分混合。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于与罐出口相关联的储料罐水平测量来建立抽出层包括更新栈。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述罐出口包括塞状流。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于与罐出口相关联的储料罐水平测量来建立抽出层包括确定所述储料罐内的所述新给料层的位置。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，如果所述新给料层位于顶部位置或中间位置，则所述抽出层的所述抽出给料特性值将基于所述储料罐内的总给料量的水平。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，如果所述新给料层位于底部位置，则所述抽出层的所述抽出给料特性值包含所述新给料层的所述给料特性值。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括以经计算的抽出给料特性值更新数据结构。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述混合因子包含离散图的最佳匹配的回归线的斜率。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述离散图包含实验得出的给料特性值 (Qlab)减去无混合的给料特性值(P)与完全混合的给料特性值(A)减去所述无混合的给料特性值⑵的比值。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算抽出给料特性值(Q)包括 Q = (l-m)P+mA其中m包含所述混合因子，P包含无混合的给料特性值，以及A包含所述给料特性值的所述平均值。
11.一种用于计算批处理的无混合器的储料罐内的抽出给料物质特性的方法，所述方法包括计算储料罐内的总给料量的给料特性的平均值，所述总给料量包含新给料层内的给料；确定所述罐内的所述新给料层的位置，所述位置相应于所述储料罐的入口位置； 确定所述罐内的抽出层的位置，所述抽出层相应于所述储料罐的出口位置； 基于对包含实验得出的给料特性值Oilab)减去无混合的给料特性值(P)与完全混合的给料特性值(A)减去所述无混合的给料特性值(P)的比值的离散图的最佳匹配的回归线的斜率来计算抽出给料特性值所述混合因子。
12.如权利要求11所述的计算抽出给料物质特性的方法，其特征在于，所述储料罐是塞状流储料罐。
13.如权利要求11所述的计算抽出给料物质特性的方法，其特征在于，所述入口位置包括顶部位置、中间位置和底部位置中的一个。
14.如权利要求11所述的计算抽出给料物质特性的方法，其特征在于，所述出口位置包括顶部位置，中间位置和底部位置中的一个。
15.如权利要求11所述的计算抽出给料物质特性的方法，其特征在于，计算抽出给料特性值(Q)包括Q = (1-m)P+mA其中m包含所述斜率，P包含所述无混合的给料特性值，A包含所述给料特性值的平均值。
16.如权利要求11所述的计算抽出给料物质特性的方法，其特征在于，所述给料特性值包含PH平衡、反应度、毒性、浓度、密度、分子量和粘性中的一个或多个。
17.如权利要求11所述的计算抽出给料物质特性的方法，其特征在于，斜率值为0相应于完全无混合的给料特性，并且斜率值为1相应于完全混合的给料特性。
18.如权利要求11所述的计算抽出给料物质特性的方法，其特征在于，所述罐内的多个其他给料层对所述抽出层的影响包含对抽出层i的混合因子Hii的指数修正 idWij — mxe 1其中1包含由于多个其他层的影响而先前被修正的、若干给料层，i包含受所述影响的应用层i，i+1的索引，1,1 ^ η，η包含所述储料罐内的现有的、若干个其他给料层。
19.一种用于确定过程控制工厂的无混合器的储料罐内的给料物质特性的计算机装置，所述计算机装置包含具有存储在其上的计算机实施应用的计算机可读存储器，所述应用包含 第一例程，其检测到储料罐的新给料传递；第二例程，其以相应于所述新给料传递的给料特性值更新数据结构并计算所述储料罐内的总给料量的给料特性值的平均值，所述总给料量包含新给料层内的新给料传递； 第三例程，其确定所述罐内的所述新给料层的位置和抽出层的位置；以及第四例程，其基于所述抽出层的混合因子来计算抽出特性值(Q)，所述混合因子包含实验得出的给料特性值(Qlab)减去无混合的给料特性值(P)与完全混合的给料特性值(A)减去所述无混合的给料特性值(P)的比值的离散图的最佳匹配的回归线的斜率。
20.如权利要求19所述的计算机装置，其特征在于，所述第二例程包含更新栈。
21.如权利要求19所述的计算机装置，其特征在于，如果所述新给料层位于顶部位置或中间位置，则第四例程包含所述抽出层的、基于所述储料罐内的总给料的水平的抽出给料特性值。
22.如权利要求19所述的计算机装置，其特征在于，如果所述新给料层位于底部位置， 则第四例程包含所述抽出层的抽出给料特性值，所述抽出层的抽出给料特性值包含所述新给料层的所述给料特性值。
23.如权利要求19所述的计算机装置，其特征在于，所述储料罐是塞状流储料罐。
24.如权利要求19所述的计算机装置，其特征在于，计算所述抽出给料特性值(Q)的所述第四例程包括Q = (1-m)P+mA其中m包含所述斜率，P包含所述无混合的给料特性值，以及A包含所述给料特性值的所述平均值。
25.如权利要求19所述的计算机装置，其特征在于，所述给料特性值包含PH平衡、反应度、毒性、浓度、密度、分子量和粘性中的一个或多个。
26.如权利要求19所述的计算机装置，其特征在于，斜率值为0相应于完全无混合的给料特性并且斜率值为1相应于完全混合的给料特性。
全文摘要
本发明公开了用于确定储料罐内的物质特性的多层建模的方法和系统。在使用无混合器的储料罐的批处理控制系统中，可以建模储料罐抽出给料的特性来更精确地控制过程的质量。模型不需要对注入或抽出流量进行测量或假定最佳混合。而是，改进模型可以假定注入到储料罐的给料因连续对流、装载中的紊流或其他因素而仍具有带有一些混和的分层。该模型可以包含描述到该模型中的注入物质的储料罐分层的特性的映射。对于储料罐注入给料的每个新装载，模型层将改变并且给料被抽出的层可以根据所述新装载的特性进行更新。
文档编号G05B13/04GK102354105SQ20111013825
公开日2012年2月15日 申请日期2011年5月23日 优先权日2010年5月21日
发明者C·J·沃里克, T·L·布勒文斯, W·K·沃尔兹尼斯 申请人:费希尔-罗斯蒙特系统公司