[發明專利]工業化加工渣油的在線實時故障監測與診斷的系統裝置

有效

• 申請號: 201010291938.5
• 申請日: 2010-09-26
• 公開（公告）號: CN101989087A
• 公開（公告）日: 2011-03-23
• 發明（設計）人: 牟善軍;張衛華;于會泳;王文峰;王春利;寇亮;李傳坤;姜巍巍
• 申請（專利權）人: 中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司青島安全工程研究院
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京中偉智信專利商標代理事務所 11325
• 代理人: 張岱

1.一種工業化加工渣油的在線實時故障監測與診斷的系統裝置，采用延遲焦化裝置進行煉油，并在延遲焦化裝置上安裝DCS系統，連接實際流程，采集來自生產現場的實時數據，其特征在于，在中控室配置服務器，安裝并運行實時數據庫和延遲焦化安全運行指導系統，其中，所述DCS系統，實時數據庫服務器和安全運行指導系統通過局域網依次相連，所述安全運行指導系統通過公共網絡與客戶端相連接，所述延遲焦化安全運行指導系統的核心是推理引擎子系統，所述引擎子系統包括工藝監測模塊和設備監測模塊，負責在線故障的推理分析工作，由SDG，主元分析，模糊邏輯，數學解析模型和專家知識庫構成，能夠進行現場數據采集，數據濾波，傳感器有效性分析、報警管理、設備監測、專家知識管理、故障智能自解釋與可視化顯示。

2.如權利要求1所述的系統裝置，其特征在于，所述工藝監測模塊使用定性仿真、神經網絡、模糊數學和數據融合的推理算法融合，得到故障傳播的相容通路，經過專家知識庫的過濾作用，去掉偽相容通路，得到最終診斷結果；同時，利用SDG的雙向推理能力，結合風險發生的嚴重等級、頻率等級，進行事故的后果評估；利用SDG-HAZOP的原理進行推理模型的檢驗與驗證，實現解決方案的提出以及方案的再論證。

3.如權利要求1所述的系統裝置，其特征在于，所述設備監測模塊使用解析模型獲取反映設備狀態的參數。

4.如權利要求2所述的系統裝置，其特征在于，所述工藝監測模塊最終對風險的發生概率和嚴重度進行計算，得出各個可能性風險的排隊序列。

5.如權利要求1所述的系統裝置，其特征在于，所述專家知識庫包括異常工況經驗庫、設備知識庫、物性知識庫、控制系統知識庫和傳感器知識庫，為推理引擎提供歷史事故經驗、設備失效知識、物性參數、常見控制器失效模式和傳感器失靈模式等相關知識與規則。

6.如權利要求5所述的系統裝置，其特征在于，將在異常處理過程中得到的新知識與規則，動態加入到專家知識庫中，提高其準確性和效率。

7.如權利要求6所述的系統裝置，其特征在于，推理引擎子系統得到分析結果的邏輯編碼后，在專家系統知識庫中去匹配相應的解釋，解釋的內容以自然化的語言提供給客戶端模塊調用。

8.如權利要求1所述的系統裝置，其特征在于，使用工業化實時數據庫產品StrongDAS采集現場數據并進行儲存，經過數據濾波之后，進行傳感器有效性分析，識別出傳感器故障造成的錯誤信號，再由異常工況識別子系統識別當前是否處于異常工況，一旦發現有異常，迅速啟動推理引擎子系統。

9.如權利要求8所述的系統裝置，其特征在于，所述異常工況識別子系統靠監測標志設備狀態，生產質量的關鍵點，采用與人工神經網絡推理結果相結合的方法來識別異常工況。

10.如權利要求1所述的系統裝置，其特征在于，所述系統裝置可連接仿真流程代替實際流程，從PSSP仿真軟件或Matlab仿真獲得數據，對仿真流程中的故障進行實時監測。