[發明專利]一種化工園區重大危險源動態預警方法

有效

• 申請號: 201810270811.1
• 申請日: 2018-03-29
• 公開（公告）號: CN108596364B
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 孔亞廣;謝晨風;蔣鵬;鄭松;趙燁;沈剛
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 朱月芬

本發明涉及一種化工園區重大危險源動態預警方法。本發明采用平行坐標方法對重大危險源中關鍵環節參數的相關變量進行相關性分析，將篩選出的強相關性變量作為輸入變量，在預測之前再利用主成分分析方法，對強相關性變量進行降維。利用遞歸神經網絡動態預測關鍵生產環節變量。之后利用各關鍵參數的動態預測結果做危險等級評估。本發明是針對化工園區危險源動態預警中的一些難題提出的一種動態預測預警的方法，該方法具有開放性、魯棒性、并行性、靈活性、以及對問題的數學形式無特殊要求等特點。

技術領域

本發明屬于信息與控制技術領域，涉及到自動化技術，特別是涉及一種化工園區動態預警方法。

背景技術

近年來，隨著人們對化工產品需求的提高，化工生產過程正朝著大型化、綜合化和復雜化的方向發展，大規模的化工園區成為了我國一種新型的化工生產模式。化工生產過程有著復雜度高、關聯性強、生產流程長、設備眾多等工藝特點，是一個多變量、系統強耦合、時變、大滯后的過程系統。由于設備發生故障、生產裝置老化、人員操作錯誤、原料特性以及外部環境變化等，工業過程變量會偏離目標值，引發一系列故障。如果不能及時處理，將給工廠生產帶來不可避免的經濟損失，甚至引起重大安全事故。因此，如果能對故障進行提前的預測預警，便可以防患于未然，在事故發生前部署人員和物資，將事故發生的概率降到最低。

化工生產過程是一個由大量相互關聯的變量組成的多變量過程。當一個變量受到干擾而發生變化時，其他的關聯變量也會出現一定程度的變化。因而當工業過程某一個設備出現故障或某一個參數由于擾動而發生波動時，就會由于變量間的相關聯性使得其他變量出現一系列的變化，所以需要考慮一種可以分析變量相關性的模型。

在化工園區動態預警系統中，預測快速性、預測精度、預測穩定性決定了動態預警系統的性能。目前，化工園區內重大危險源的實時監控，對實時救援與動態救援物資配置有著重要作用。化工園區內重大危險源的實時預測，對提前部署救援物資、安排安全人員排除險情有著重要意義。

目前，化工園區動態預警普遍存在的問題是：1.預測速度較慢，傳統方法通常沒有考慮化工關鍵參數之間的相關性，在進行數據分析時，將生產系統內所有變量一并進行統計分析，這勢必會增加計算的復雜度。本方法采用平行坐標方法對重大危險源中關鍵環節參數的相關變量進行相關性分析，將篩選出的強相關性變量作為輸入變量，在預測之前再利用主成分分析方法，對強相關性變量做進一步降維處理，這樣的方法在保證預測精度的情況下大大簡化了后期預測的復雜度，提高了后期算法的預測速度。2.傳統的預測方法多采用支持向量機、BP神經網絡、概率模型作為預測方法，這些方法只能進行靜態的預測，對于工業過程動態預警并不適用，因為將動態時間建模問題轉變為靜態空間建模問題,勢必會導致預測精度的下降。本方法的預測模型采用Elman神經網絡，該網絡內部具有反饋環節,能夠記憶上一時刻輸入系統化工生產過程相關性變量的狀態信息,能夠表達輸入與輸出之間在時間的延遲,使系統具有適應時變特性的能力3.傳統的預測方法通常只考慮了對關鍵參數的預測，沒有將關鍵參數的預測與重大危險源的動態預警聯系起來。本方法將動態預警做了危險等級評估，將評價指標分為了兩個層次。第一層是對重大危險源的生產過程中關鍵生產環節賦予評分，該評分是依據關鍵生產環節危險程度確定的評估系數。第二層是對每個關鍵環節參數按照權重進行分配，最終確定危險源的風險等級，因關鍵生產環節相關參數可以實現動態預測，所以確定的危險源風險等級可以作為動態預警的結果。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，提出了一種化工園區重大危險源動態預警方法。

本發明的技術方案是將危險源動態預警問題轉換成危險源中關鍵環節參數預測問題，然后對預測的各個關鍵參數進行危險等級評估，在篩選強相關性變量時結合了平行坐標方法和主成分分析，之后將降維處理過多強相關性變量輸入Elman神經網絡進行預測運算，從而簡化了神經網絡的計算復雜度，確保預測的時效性。之后對危險源進行了動態危險等級評估。最終確立了一種化工園區重大危險源動態預警方法。

一種化工園區重大危險源動態預警方法，該方法的步驟包括：