石化装置异常工况监测预警系统研究

针对石化装置的工艺生产特点,以生产过程的"数据"与"知识"为基础,进行多源信息融合,研究了用于信号处理的基于提升格式的数据滤波技术、基于灰色时序模型的参数预警技术、基于平行坐标的报警优化技术;用于异常工况监测预警的基于专家系统与人工神经网络的异常工况识别技术、基于机理模型的装置物料与能量平衡分析技术、基于状态空间分析的运行状态监测预警技术;搭建了异常工况分析测试与试验平台,用于异常工况监测预警系统的可靠性与完备性分析.工业应用表明,该系统对减少误操作具有良好的效果.     

软测量建模技术在常减压装置的研究与应用

针对常减压装置常压塔的过程数据存在多种不确定性,其软测量模型受多种因素的相互影响,普适性较差的问题,为了实现数据预处理,分别使用小波和盒图组合的算法进行基于单变量的异常识别、鲁棒偏最小二乘方法(RPLS)进行基于多变量的异常识别;运用网格搜索法对再采样间隔和最大滞后时间对模型性能的影响进行了研究。优选出最佳动态输入变量后,对比偏最小二乘(PLS)、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)等方法的软测量模型效果,优选最佳的建模方法。依据常减压工艺数据的特点,提出运用移动窗口的方法进行模型的在线更新,从而形成实用的常压塔顶石脑油干点软测量建模方法。经测试,该方法具有良好的准确性和普适性。     

基于统计过程控制的石化装置操作质量分析

针对复杂多变的石化装置操作过程,给定了一种基于统计过程控制的装置操作质量评估分析方法,主要包括制程能力指数评估、直方图正态分布分析、控制图异常数据查找、组间异常过程诊断等,能够帮助工艺员或操作员准确找出操作质量差的参数,辅助分析操作过程中的异常原因,达到保障装置的稳定运行、产品质量以及防止安全事故发生的目的.     

基于双相干频谱分析的控制阀性能评估

针对控制阀的故障识别,提出了基于双相干频谱分析的方法进行性能评估,通过采集控制阀的实际开度值(OP)与实际输出值(PV)的历史运行数据,运用双相干频谱分析方法,分析OP值与PV值在频域上的差异,并形成了定量的评估指标,实现控制阀控制性能的定量评估。     

炼化过程工艺报警管理研究

为了从根本上减少炼化过程工艺参数的滋扰报警数量,提出一种工艺报警管理方法,包含管理和技术两个层面。在管理层面,明确报警管理职责与分工,报警参数、报警优先级及报警值的设置原则,以及在报警处置、报警考核等方面的要求;在技术层面,以报警的评估与优化技术为手段,从工艺和仪表方面减少报警数量,提升报警性能。现场应用效果表明,提出的报警管理方法可大幅减少炼化过程的无效报警数量,从而降低装置运行风险。     

基于CLIPS专家系统的石化装置开停车导航系统研发

<正>随着石化技术的快速发展,生产工艺流程及设备向着大型化、复杂化、连续化、自动化和集成化的方向发展。而石化过程中,从原料到产品大多为易燃易爆物质,极易发生火灾爆炸事故。所以在整个操作过程中,要求操作人员具有较高的操作、控制水平以及丰富的经验,特别是操作复杂、风险较大的开停车过程[1]。然而在开停车过程中,可能会存在步骤不够熟悉、操作疏忽以及违反操作流程等现象,从而导致事故的发生。例如2005年某化工厂苯胺车间,由于操作人员疏忽,造     

催化裂化装置异常监测预警技术研究

针对催化裂化装置工艺条件苛刻,操作过于依赖经验,导致非计划停车事件时有发生的现状,研究了以主元分析方法为核心的基于数据驱动的异常监测预警技术,利用生产过程的运行数据进行复杂过程的异常工况识别,并提出基于自适应聚类方法的多模态异常识别技术;研究了以专家系统为核心的异常监测预警方法,根据异常工况关联参数分析,对反映异常工况的征兆与产生异常工况的原因分别建立关联规则,形成异常工况专家规则知识库。基于上述催化裂化生产过程异常监测预警技术开发了相关的软件系统。     

基于卷积神经网络的乙烯球罐泄漏检测研究

乙烯球罐泄漏会对安全生产造成严重威胁。为了解决泄漏初期不易检测到的难题,研究应用卷积神经网络进行自动泄漏识别的方法。以不同角度下的正常工况和泄漏工况的场景图像作为训练对象,搭建基于卷积神经网络的识别模型,研究确定采用最大池化法和ReLU激活函数的网络设置,可使网络性能达到最优。测试结果表明,本文提出的方法和模型能有效实现乙烯球罐泄漏的自动检测。