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己內(nèi)酰胺裝置安全運行指導系統(tǒng)研發(fā)與應用

文檔作者：李傳坤王春利高新江文檔來源：化學品安全控制國家重點實驗室中國石油化工股份有限公司青島安全工程研究院		點擊數(shù)：	更新時間： 2020年12月28日
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·1060·
化 工 進 展
CHEMICAL INDUSTRY AND ENGINEERING PROGRESS 2014年第33卷第4期
己內(nèi)酰胺裝置安全運行指導系統(tǒng)研發(fā)與應用
李傳坤，王春利，高新江
(化學品安全控制國家重點實驗室，中國石油化工股份有限公司青島安全工程研究院，山東青島266071)
摘要：由于己內(nèi)酰胺裝置具有高復雜性及高危險性，有必要開發(fā)一套在線診斷故障的安全運行指導系統(tǒng)，輔助
操作人員的操作。本文基于定性的符號有向圖(signed directed graph，SDG)、專家系統(tǒng)，結合模糊邏輯、主元
分析(princiPle component analysis，PCA)、神經(jīng)網(wǎng)絡【artificial neural network，ANN)等多種定量故障診斷方
法，建立了整個裝置的異常監(jiān)測與診斷模型；根據(jù)己內(nèi)酰胺裝置的工藝特點及故障模式，結合危險與可操作性
分析結果和專家經(jīng)驗，建立了導致裝置發(fā)生故障的原因、傳播路徑以及處理措施的專家知識庫；開發(fā)了己內(nèi)酰
胺裝置安全穩(wěn)定運行指導系統(tǒng)，并在己內(nèi)酰胺裝置上進行了工業(yè)應用，取得了艮好效果。
關鍵詞：符號有向圖；模型；主元分析；神經(jīng)網(wǎng)絡；專家系統(tǒng)；危險與可操作性分析
中圖分類號：TP 1 82 文獻標志碼：A 文章編號：1000—6613(2014)04—1060—07
DoI：10．3969~．issn．1000—6613．2014．04．047
R&amp;amp;D and application of caprolactam plant safety operation guidance
system
LIChuankun，WANG Chunli，GAOXinj{ ng
(State Key Laboratory of Safety and Control for Chemicals，S1NOPEC Research Institute of Safety Engineering
Qingdao 26607 1，Shandong，China)
Abstract： There iS high complexity and risk in caprolactam plant， SO it iS necessary to develop an
online safety operation guidance system with fault diagnosis as core，which can help operator’S
operation．In this paper，a fault detection and diagnosis model for the entire caprolactam plant was built
based on qualitative and quantitative fault diagnosis methods，such as signed directed graph(SDG)，
fuzzy logic，principal component analysis(PCA)，Artificial Neural Network(ANN)and expert system．
Based on the characteristics of process and failure mode of caprolactam plant，the expert knowledge
database with root reason，propagation path and treatment measures of the fault was built by combining
Hazard and Operability Analysis results with expert experience．At last，a Caprolactam Plant Safety
Operation Guidance System was established and used in the caprolactam plant with good performance．
Key words： signed directed graph； model； principle component analysis； artificial neural network；
expert system； hazard and operability analysis
己內(nèi)酰胺裝置生產(chǎn)過程中，陸續(xù)發(fā)現(xiàn)在安全穩(wěn)
定運行方面還存在一些問題，主要包括以下兩點_J j。
(1)裝置的DCS控制系統(tǒng)“數(shù)據(jù)充分，信息
缺乏”。因目前的DCS報警僅能給出簡單的報警信
息，無法提供深層次的故障原因，一旦出現(xiàn)復雜故
障，操作員面對DCS大量報警信息，難以及時準確
判斷，甚至可能作出錯誤決策。
(2)操作水平對于操作員的個人經(jīng)驗依賴較
重。裝置高效安穩(wěn)運行決定了裝置的技術經(jīng)濟水平，
一線操作人員在其中起到相當關鍵的作用。部分裝
收稿日期：2013—05．31；修改稿日期：2013—07-20 。
基金項目：國家科技支撐計劃(2012BAK13B00)及國家高技術研究
發(fā)展計劃(2013AA040701)項目。
第一作者及聯(lián)系人： 李傳坤(1984一)，男，碩士，工程師。E-mail
lick．qday@sinopec corn。
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第4期 李傳坤等：己內(nèi)酰胺裝置安全運行指導系統(tǒng)研發(fā)與應用
置操作人員的新老交替，裝置上有經(jīng)驗的操作人員
流失。當遇到裝置異常時，因自身經(jīng)驗問題，同時
缺乏相應參考、指導類的信息，容易產(chǎn)生操作延誤
甚至操作失誤，從而產(chǎn)生較大波動，對安穩(wěn)生產(chǎn)造
成不利影響。
因此，如何利用現(xiàn)有的海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，從中挖
掘有效的信息，及時發(fā)現(xiàn)裝置異常，并為操作人員
提供對裝置運行狀態(tài)準確及時的分析，是確保己內(nèi)
酰胺裝置安全穩(wěn)定運行的重要環(huán)節(jié)。
本文以己內(nèi)酰胺裝置異常監(jiān)測與診斷為主要研
究內(nèi)容，分析己內(nèi)酰胺裝置的安穩(wěn)運行狀態(tài)，并提
供異常工況的操作指導。同時，內(nèi)置各種專家知識，
以留住操作人員和技術人員的經(jīng)驗，輔助他們的在
線交流學習。
1 安全運行指導技術
1．1 現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集及預處理
(1)通過對OPC通訊協(xié)議、InfoPlus21實時
數(shù)據(jù)庫等內(nèi)容的深入研究，開發(fā)了用于采集工業(yè)現(xiàn)
場實時數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集平臺，該平臺支持各種流
行通訊協(xié)議，如ODBC、OPC、DDE 等， 能夠
完成與國內(nèi)外多種DCS系統(tǒng)及實時數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的
通信。
(2)基于插值細分方法的提升小波原理，設計
了相應的預測與更新算子克服傳統(tǒng)小波變換存在的
邊界問題，并采用中值法去除數(shù)據(jù)中包含的粗大誤
差，然后通過一個滑動的時間窗，將提升小波閾值
去噪應用于數(shù)據(jù)的預處理中。
1．2 報警分析
危險與可操作性分析(hazard and operability
analysis，HAZOP)方法是裝置危害辯識的重要應
用技術之一，可以集合裝置工藝、設備、儀表等多
部門的集體智慧，分析裝置運行中的安全問題。
同時，根據(jù)EEMUA Publication 191(《報警系
統(tǒng)一設計、管理及采購指導》)標準，由風險的嚴重
性(臨界、大、中或小)及緊迫性(立即行動、迅
速、盡快)，確定報警優(yōu)先值(緊急、高或低)，實
現(xiàn)報警分級， 以便于根據(jù)同時發(fā)生的報警的重要程
度對報警排序。具體如表1所示。
這樣，將HAZOP的“引導詞+工藝參數(shù)”為表
達方式的分析結果，與裝置的單點報警匹配， 即可
形成針對單點報警的報警規(guī)則，實時得到報警的優(yōu)
先級、發(fā)生的原因、可能產(chǎn)生的后果、操作建議等，
為操作員提供操作指導。
表1 報警優(yōu)先值的確定
1．3 工藝狀態(tài)監(jiān)測與指導
系統(tǒng)研究了基于定性定量復雜工藝狀態(tài)監(jiān)測與
指導技術實用方法，具體包括如下。
(1)提出了完整的定性符號有向圖(signed
directed graph，SDG)故障診斷方法、建模流程、
步驟、原則及算法，并在此基礎上構建了“故障邏
輯關系模型”的建立規(guī)則。
(2)研究了包括模糊邏輯、主元分析(principle
component analysis，PCA)、神經(jīng)網(wǎng)絡(artificial neural
network，ANN)等定量故障診斷技術的基本原理、
診斷步驟及算法，測試了各種故障診斷算法的實際
診斷效果。
對于己內(nèi)酰胺這種大型石化裝置， 由于系統(tǒng)的
連續(xù)性、復雜性，單一的異常監(jiān)測診斷方法均常常
存在一定的缺陷。例如使用PCA方法進行監(jiān)測時，
傳統(tǒng)的監(jiān)測指標為72統(tǒng)計量和Q統(tǒng)計量【34】，如式
(1)～ 式(4)。
= Σ 。暑 ㈩
(k,n-k)
Q=Σ 川
[竿+-+ r
(2)
(3)
(4)
但是，在實際生產(chǎn)過程中僅根據(jù) 和Q 統(tǒng)計
量進行異常檢測往往出現(xiàn)結果的不確定性，為避免
這種情況的發(fā)生，本文采用了Qin[引、Zumoffen[ 】
提出的新的綜合故障監(jiān)測指標Z，如式(5)。
z = ／I9 +Q／O。 (5)
式中，0T2=mean(7~)+r’std(T~)，9Q=mean(Q)+
‘std(Q)，mean(x)表示隨機變量X的平均值，std(x)
表示X的標準差，而 誤判風險參數(shù)，通常取2
( ：5％ )或3( =1％)。當某一實時數(shù)據(jù)向量
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·1062· 化 工 進 展 2014年第33卷
的綜合指標z>2時，則認為過程出現(xiàn)異?；蚬收?。
該綜合指標不僅避免了診斷結果的不確定性，并且
對過程變量分布的依賴性較小。
此外，PCA方法的優(yōu)勢是能實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的變
化，但難以給出造成數(shù)據(jù)變化的根源。即該方法適
用于“監(jiān)測”而非“診斷”。
因此，為了集合各種技術方法的特長，本文提
出一個層次融合監(jiān)測與診斷模型【6 j，并在此基礎上
開發(fā)了工藝監(jiān)測與診斷引擎。其結構如圖1所示。
圖1 層次融合監(jiān)測診斷模型
工藝監(jiān)測與診斷引擎利用符號有向圖的雙向推
理能力，結合風險發(fā)生的嚴重等級、頻率等級，計
算風險的發(fā)生概率以及嚴重度，得到各個可能性風
險的排隊序列。其輸出是以一定規(guī)則編輯的邏輯代
碼，該代碼不能直接反饋到人機界面，需要專家知
識庫的支持。該知識庫包括異常工況經(jīng)驗庫、設備
知識庫、物性知識庫、控制系統(tǒng)知識庫和傳感器知
識庫，為工藝監(jiān)測引擎提供歷史事故經(jīng)驗、設備失
效知識、物性參數(shù)、常見控制器失效模式和傳感器
失靈模式等相關知識與規(guī)則。在異常處理過程中得
到的新規(guī)則，可以動態(tài)加入到知識庫中，提高其準
確性和效率。工藝監(jiān)測與診斷引擎得到分析結果的
邏輯編碼后，便可到專家系統(tǒng)知識庫中去匹配相應
的解釋，解釋的內(nèi)容以自然化的語言被保存到內(nèi)存
數(shù)據(jù)庫中，提供給客戶端模塊調(diào)用，輔助操作人員
了解裝置運行的動態(tài)。
客戶端的GUI子系統(tǒng)是人機界面部分，負責所
有的數(shù)據(jù)顯示、聲光報警、報表生成和人員對本系
統(tǒng)的相關操作。
HAZOP分析結果經(jīng)過整理，即可以作為報警
分析的“知識”來源，也可以形成異常工況經(jīng)驗庫
的一部分。結合其他的定性定量的工藝狀態(tài)監(jiān)測方
法形成的層次融合監(jiān)測與診斷模型，不僅部分解決
了裝置的DCS控制系統(tǒng)“數(shù)據(jù)充分，信息缺乏”的
問題，而且可以保留住裝置上優(yōu)秀的操作經(jīng)驗。
2 系統(tǒng)開發(fā)與應用
以上述安全運行指導技術為核心，結合某煉化
企業(yè)己內(nèi)酰胺裝置的實際需求，開發(fā)完成了“己內(nèi)
酰胺裝置安全運行指導系統(tǒng)”，并在現(xiàn)場進行應用。
2．1 系統(tǒng)功能
系統(tǒng)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)采集、組態(tài)建模、實時監(jiān)測、
知識管理等功能，軟件系統(tǒng)為B／S架構。軟件系統(tǒng)
的整體功能示意圖如圖2所示。
2．2 現(xiàn)場應用
“己內(nèi)酰胺裝置安全運行指導系統(tǒng)”在該煉化
企業(yè)的己內(nèi)酰胺裝置酰胺化單元進行了應用。酰胺
化單元主要由反應氣正己烷吸收、循環(huán)蒸餾、預混
合、酰胺化、水解、CCA萃取、酸團貯存、中性副
產(chǎn)物處理、組合工藝等工序組成，如圖3所示。
對裝置進行了深入分析，結合專家經(jīng)驗及多種
監(jiān)測診斷方法，構建了針對酰胺化單元的專家知識
庫和監(jiān)測診斷應用模型，其中，故障邏輯關系模型
如圖4所示。
圖2 系統(tǒng)功能示意圖
堊墮墮墊至 堡 ： 五 星 皇重
煙酸21％L- 。
匝遺
N
工
O
H
水
S04 ,
工藝
—
—1—_1[
● f-
1．!=r—丁[
十
I I圓
]
CLC
O2中付H一0101
氨氣H一0101
至H一0lO1
60單元
j氨水(o6單元)
圖3 酰胺化單元流程簡圖
工藝水
酸團至05
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第4期 李傳坤等： 己內(nèi)酰胺裝置安全運行指導系統(tǒng)研發(fā)與應用
圖4 酰胺化單元故障邏輯關系模型圖
2．2．1 報警分析
對于重要的DCS儀表，實時監(jiān)測其狀態(tài)：關聯(lián)
HAZOP 分析結果，根據(jù)報警優(yōu)先級，進行報警分
析。例如T10414在某時刻發(fā)生高報，畫面上部給出
“低”的報警優(yōu)先值，畫面下部給出可能原因、建
議措施、不利后果、防范措施等，如圖5所示。
位
2．2．2 工藝監(jiān)測與診斷
系統(tǒng)對工藝狀態(tài)進行實時監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)異常時，
及時提示用戶。
(1)中性副產(chǎn)物工段停工，清洗系統(tǒng)某日，
由于中性副產(chǎn)物工段要清洗系統(tǒng)，故該工段停工。
而作為該工段的進料流量，F(xiàn)IC041 1前的泵P0410
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·1066· 化 工 進 展 2014年第33卷
3 結 論 Bbae
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hods[一
， D 1．
[31 Qin s J．Statistical process monitoring：basics and beyond[J]．Journal
根據(jù)某煉化企業(yè)己內(nèi)酰胺裝置工藝技術特點及 ofChem。 ，2003,l7：480-502．
故障模式，應用多種定性定量的故障分析診斷技術， [4]王海清．工業(yè)過程監(jiān)測：基于小波和統(tǒng)計學的方法[D]航州：浙江
開發(fā)了己內(nèi)酰胺裝置在線安全運行指導系統(tǒng)，對生 大學，2000．
產(chǎn)過程進行實時的異常監(jiān)測和診斷，幫助現(xiàn)場操作 [ 】z m。脅D，B ?！?d0 M· ∞ arg。。 。 i。 P data 。 ““
人員及時發(fā)現(xiàn)裝置中存在的問題并作出快速反應。 ： ∞ ： ：
該系統(tǒng)的投用后，取得了良好的應用效果：有助于 Research，2008，47：1201—1220．
輔助裝置工藝技術人員分析可能出現(xiàn)的各種復雜工 【6]Zhang Weihua，Wu Chongguang，Wang Chunli．Qualitative algebra
況，避免由于判斷失誤或誤操作等原因?qū)е碌纳a(chǎn) and grap he。ry 劬od。 g yn鋤 ”e“d analysis of
波動或非計劃停車事件的發(fā)生。 2o11，
19 ( ：30
～
8-315．
。 。
參 考 文 獻 [ 】陶少輝，李傳坤_化工過程故障原因診斷的變量異常順序法【J1·計
算機與應用化學， 2012，29 (2)： 178-180．
[1] 張衛(wèi)華，王春利， 姜巍巍，等．石化裝置安全運行指導系統(tǒng)開發(fā) [8] GaoDong，ZhangBeike，MaXin，et a1．SDGmultiplefault diagnosis
及應用[C]／／2009年中國過程系統(tǒng)工程年會暨中國MES年會論文 by fuzzy logic and real—time bidirectional inference[C]／／2009
集．2009：181．186． International Conference on Information Engineering and Computer
[2] Zhang Weihua．Study on abnormal situation management system Science．United States：IEEE Computer Society，2009：118·125．
≯ 、 痧 痧《 、 痧痧痧 、痧 痧 爭 汐、 痧 ≯痧 痧
(上接第1049頁)
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H2S的工業(yè)應用『J]．石油化工，2013，42(8)：902—906．
f151 冷繼斌，于召洋， 李振虎，等．超重力氧化還原法用于天然氣脫
硫的探索性研究I川．化工進展，2007，26(7)：1023．1027
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PetrochemicalTechnology，2011，13 (4)：16-21．
、 《 - 《 — 《 、 《 、 —驢 - 《 、《 《 、 、 、《
· 技術信息·
南方泵業(yè)攜手霍尼韋爾鑄就智慧城市
南方泵業(yè)與霍尼韋爾戰(zhàn)略合作簽約儀式于2014年3月14
日上午10：00在浙江省余杭區(qū)天都城酒店隆重舉行。雙方就
凈水、供水整體解決方案簽署合作協(xié)議，在杭州成立杭州霍
韋流體技術有限公司。出席簽約儀式的有區(qū)領導祝振偉，浙
江水協(xié)秘書長姚水根、區(qū)發(fā)改局、區(qū)經(jīng)信局、區(qū)財政局、區(qū)
科技局、區(qū)商務局、區(qū)環(huán)保局、工商余杭分局、質(zhì)監(jiān)余杭分
局、余杭經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)、仁和街道、霍尼韋爾授權業(yè)務副
總裁MaryNewel1．Miller、南方泵業(yè)股份有限公司董事長沈金
浩、南方泵業(yè)股份有限公司總裁沈鳳祥、南方泵業(yè)股份有限
公司執(zhí)行總經(jīng)理魯炯等。就南方泵業(yè)攜手霍尼韋爾戰(zhàn)略合作
各位領導都發(fā)表了重要講話。
雙方期望今后基于霍尼韋爾提供的Niagara智能軟件平
臺，合作開發(fā)新一代可實現(xiàn)智能管理的凈水、供水系統(tǒng)。這
次合作協(xié)議的簽署，將助力杭州霍韋流體技術有限公司進入
高端市場，解決技術挑戰(zhàn)。新公司充分利用霍尼韋爾公司在
節(jié)能、環(huán)保、安全、智能等相關領域的全球領先的技術實力
和品牌優(yōu)勢，設計與推廣滿足中國客戶和社會需求的更安
全、更節(jié)能、更環(huán)保、更智能的產(chǎn)品和技術解決方案，為中
國建設資源節(jié)約和環(huán)境友好型社會做出貢獻。
基于霍尼韋爾與南方泵業(yè)股份有限公司簽署的合作協(xié)
議，霍尼韋爾授權南方泵業(yè)在中國獨家制造及銷售霍尼韋爾
品牌的供水系統(tǒng)的全系列產(chǎn)品。通過該協(xié)議，杭州霍韋流體
技術有限公司將與霍尼韋爾一起針對中國的市政、民用、工
業(yè)與商用市場推出一系列新的節(jié)能高效產(chǎn)品，面對未來中國
市場提供更好的用水服務，同時為未來智慧城市提供凈水、
供水整體解決方案。積極響應和參與政府五水共治。
(信息來源：南方泵業(yè)股份有限公司)

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03-11