一种化工装备长周期运行安全风险雷达监测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及故障诊断技术领域，特别涉及一种化工装备长周期运行安全风险雷达 监测方法及装置。
【背景技术】
[0002] 化工过程具有易燃易爆、腐蚀严重、毒害性大、高温高压以及生产连续性强等特 点，涉及工艺、设备、仪表、电气等多个专业和复杂的公用工程系统。化工过程运行的安全、 健康程度，将直接影响石油天然气炼化生产的连续性、稳定性和安全性。由于工艺复杂、设 备众多，异常工况时有出现，一旦发生事故，所造成的经济损失及社会、环境影响将相当巨 大。为了避免重大事故的发生，确保化工过程的安全生产，对化工过程进行异常工况监测技 术的研究是十分必要的。
[0003] 对化工装备长周期运行安全风险进行监控预测，从大量关联的设备单元中及时发 掘事故征兆，找出危险因素根源，在事故发生之前预测可能的后果，给出相应的安全措施， 形成"早发现、早报告、早预警、早处置"的安全防范机制，可有效遏制化工过程重特大事故 发生，保障我国能源行业炼化板块健康、可持续发展。
[0004] 目前，常用的化工过程故障诊断方法有：符号有向图法、贝叶斯方法、神经网络等， 然而，这些方法在实际工程应用中都有各自的缺点。例如：符号有向图的准确程度依赖于建 模人员对系统的理解，贝叶斯网络的推理算法过于复杂，神经网络的训练需要较多的故障 样本。
[0005] 由于上述问题的存在，目前的化工过程故障诊断方法都无法很好地在实际工程领 域中得到应用，针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
【发明内容】
[0006] 为解决现有技术的问题，本发明提出一种化工装备长周期运行安全风险雷达监测 方法及装置，解决了现有技术中无法准确有效地监测和定位出化工过程异常工况的技术问 题。
[0007] 为实现上述目的，本发明提供了一种化工装备长周期运行安全风险雷达监测方 法，包括：
[0008] 获取化工装备运行的实时状态数据，对化工装备中的各系统进行危险与可操作性 分析，确定工艺偏差，并从所述实时状态数据中筛选出待监测数据；
[0009] 对所述待监测数据进行故障识别，获得报警信息；
[0010] 对所述报警信息进行故障诊断和溯源，获得故障发生的原因以及相应地补救措 施。
[0011] 优选地，还包括：
[0012] 所述实时状态数据通过支持向量机参数预测模型，预测化工过程潜在风险和变化 趋势；其中，所述支持向量机参数预测模型是通过已知化工装备运行过程的状态数据建立 训练数据集，进行支持向量机学习建立的。
[0013] 优选地，所述故障识别的步骤包括：
[0014] 对所述待监测数据的状态值和阈值进行实时比对，实现阈值报警。
[0015] 优选地，所述故障识别的步骤包括：
[0016] 采用动态主成分分析方法，基于正常化工装备运行工况下的训练模型，构建动态 主成分分析模型，求得正常工况下系统的控制限；
[0017] 实时计算化工装备运行系统的统计量指标值，若统计量指标值超出所述控制限， 所述统计量指标值对应的状态信息为报警信息。
[0018] 优选地，所述故障识别的步骤包括：
[0019] 采用贡献图的方法计算出化工装备运行系统的各相关变量的贡献率，根据所述贡 献率分离出报警原因变量，并根据报警原因变量的历史变化范围判断对应的所述工艺偏差 为偏高或偏低。
[0020] 对应地，为实现上述目的，本发明还提供了一种化工装备长周期运行安全风险雷 达监测装置，包括：
[0021] 数据采集单元，用于获取化工装备运行的实时状态数据，对化工装备中的各系统 进行危险与可操作性分析，确定工艺偏差，并从所述实时状态数据中筛选出待监测数据；
[0022] 故障识别单元，用于对所述待监测数据进行故障识别，获得报警信息；
[0023] 诊断溯源单元，用于对所述报警信息进行故障诊断和溯源，获得故障发生的原因 以及相应地补救措施。
[0024] 优选地，还包括：
[0025] 预测单元，用于所述实时状态数据通过支持向量机参数预测模型，预测化工过程 潜在风险和变化趋势；其中，所述支持向量机参数预测模型是通过已知化工装备运行过程 的状态数据建立训练数据集，进行支持向量机学习建立的。
[0026] 优选地，所述故障识别单元包括：
[0027] 阈值识别模块，用于对所述待监测数据的状态值和阈值进行实时比对，实现阈值 报警。
[0028] 优选地，所述故障识别单元包括：
[0029] 控制限确定模块，用于采用动态主成分分析方法，基于正常化工装备运行工况下 的训练模型，构建动态主成分分析模型，求得正常工况下系统的控制限；
[0030] 动态主成分识别模块，用于实时计算化工装备运行系统的统计量指标值，若统计 量指标值超出所述控制限，所述统计量指标值对应的状态信息为报警信息。
[0031] 优选地，所述故障识别单元包括：
[0032] 贡献图识别模块，用于采用贡献图的方法计算出化工装备运行系统的各相关变量 的贡献率，根据所述贡献率分离出报警原因变量，并根据报警原因变量的历史变化范围判 断对应的所述工艺偏差为偏高或偏低。
[0033] 上述技术方案具有如下有益效果：本技术方案通过数据库技术获取实时状态数 据，在危险与可操作性分析的基础上，筛选出所需数据，利用该数据识别出报警信息，对识 别出的报警信息进行故障诊断和溯源，并通过支持向量机方法进行实时追踪和在线预测， 保障化工过程的安全可靠运行。这种方法更加符合实际的生产工况，通过预测可以更快速、 更准确地监测化工过程潜在风险与变化趋势，能够为现场维修计划和监测计划的制定提供 准确、及时的消除故障根源提供可靠的理论依据，从而合理规避不利风险事件。
【附图说明】
[0034] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0035] 图1为本发明提出了一种化工装备长周期运行安全风险雷达监测方法流程图之 ，
[0036] 图2为本发明提出了一种化工装备长周期运行安全风险雷达监测方法流程图之 -* *
[0037] 图3为本实施例中通过危险与可操作性分析选取的分馏系统的状态数据显示示 意图；
[0038] 图4为本发明提出了一种化工装备长周期运行安全风险雷达监测装置框图之一；
[0039] 图5为本发明提出了一种化工装备长周期运行安全风险雷达监测装置框图之二；
[0040] 图6为本实施例故障溯源结果显示界面示意图；
[0041] 图7为本实施例参数预测显示界面示意图。
【具体实施方式】
[0042]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0043]本技术方案的工作原理：本技术方案首先结合企业分布式控制系统和生产信息化 管理系统，采用0PC技术，开展数据采集拓扑结构以及与物联网络接口研究，获取装置运行 的实时状态数据，并将数据实时存储到SQL数据库中。对化工过程各个系统进行危险与可 操作性分析，确定工艺偏差，从而筛选出所需要的数据进行监测，然后采用数据挖掘技术， 对获取到的历史数据进行训练，计算综合指标控制限及当前参数的综合指标，将综合指标 与控制限比较，判断当前状态是否出现异常，从而实现超限报警。并在危险与可操作性分析 报告的基础上进行故障诊断，分析参数偏差的直接原因并提出相应的建议措施。在故障诊 断的基础上进一步进行深度故障溯源分析，对当前报警信息建立故障传播模型，模型中得 到各种故障路径并计算相关根原因发生的概率，以提供最可能根原因的信息。溯源结果为 现场人员提供简要的故障根原因信息和解决根原因的应对措施。最后利用历史数据建立训 练数据集，进行支持向量机学习，建立支持向量机参数预测模型，实时预测未来5min的参 数值，监测化工过程潜在风险与变化趋势，合理规避不利风险事件，从而解决了现有技术中 无法准确有效地监测出化工过程异常工况的技术问题，达到了有效提高监测准确度和监测 效率的技术效果。
[0044]基于上述工作原理，本发明提出了一种化工装备长周期运行安全风险雷达监测方 法之一。如图1所示，包括：
[0045] 步骤101):获取化工装备运行的实时状态数据，对化工装备中的各系统进行危险 与可操作性分析，确定工艺偏差，并从所述实时状态数据中筛选出待监测数据；
[0046] 对于本实施例来说，步骤101是该风险雷达系统开发的数据基础，它实现了状态 参数采集、显示和数据信息储存等功能。具体包括：可获取化工装备运行的实时状态数据； 实时记录其过程监测数据，同时存储日常操作纪录、历史维修监测纪录、以及诊断结果等信 息；采用C#窗体设计开发实现装置状态参数、历史数据和历史故障诊断结果的查询与显 不。
[0047] 对于本实施例来说，以分馏系统为例，通过对分馏系统进行危险与可操作性分析， 选取分馏塔塔顶压力、塔顶温度、塔底液位、塔底温度等主要参数进行重点监测，设计软件 的数据读取界面如图3所示。
[0048]SQL(StructuredQueryLanguage)是结构化查询语言，其主要功能是同各种数据 库建立联系，进行沟通。将现场DCS系统的过程参数实时存储到SQL数据库并建立装置运 行状态数据库，实时记录其过程监测数据，同时存储日常操作纪录、历史维修监测纪录，以 及诊断结果等信息。
[0049] 步骤102):对所述待监测数据进行故障识别，获得报警信息；
[0050] 对于本实施例来说，故障识别的方法包括：
[0051] 第一种方法为：对所述待监测数据的状态值和阈值进行实时比对，实现阈值报警。
[0052] 第二种方法为：采用动态主成分分析方法，基于正常化工装备运行工况下的训练 模型，构建动态主成分分析模型，求得正常工况下系统的控制限；
[0053] 实时计算化工装备运行系统的统计量指标值，若统计量指标值超出所述控制限， 所