申请/专利权人：浙江中控技术股份有限公司;浙江中控软件技术有限公司

申请日：2020-06-24

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN111949700B

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06Q10/0631;G06Q10/04;G06Q10/0635;G06F17/11;G06N3/0464;G06F18/214;G06N7/01

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2020.12.04#实质审查的生效;2020.11.17#公开

摘要：本发明涉及用于石化装置的智能安全保障实时优化方法及系统，属于安全生产智能保障领域。包括建立智能监测模型和智能预警模型，对提示的异常工况发生原因进行异常预判推理；实时采集石化装置异常期间的关键参数和关联操作参数，进行数据处理动态整定操作，在优化调整目标和约束条件的限定下，在线实时求得石化装置异常关联操作参数的优化设定。基于数字孪生的双重异常智能预警预测模块将工艺机理建模和大数据分析方法创新融合应用到生产异常工况预警预测的工业场景，比单一数据的工艺预测更具有可解释性和有效性；基于动态实时优化和先进控制闭环联动技术模块，能对装置异常工况进行实时响应，通过动态优化调整保证生产装置的安全运行和经济效益。

主权项：1.用于石化装置的智能安全保障实时优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，从石化装置中实时获取装置生产过程各类参数数据；步骤二，收集石化装置生产过程数据和关键参数数据，离线训练建立智能监测模型，并对石化装置的关键参数进行在线实时异常监测，在石化装置工作异常期间参数数据的匹配下，若有关键参数被识别出异常，则会自动给出警告；步骤三，根据石化装置在线运行的实时输入数据，确定石化装置在未来的预测工况状态，同时自动提前识别出各类异常类型并评估风险等级，并及时给出异常预警；步骤四，对提示的异常工况发生的原因，进行自动推理与追溯，生成异常预判推理结果表及异常推理网络，并将推理结果表中概率值最大的参数作为导致指标异常的最大关键影响参数；步骤五，自动实时采集石化装置异常期间的关键参数和关联操作参数，并进行数据处理整定操作，根据整定后的当前数据集，在优化调整目标和约束条件的限定下，在线实时求得石化装置异常关联操作参数的优化设定；步骤六，将求得的石化装置异常关联操作参数的优化设定，作为被控变量的设定值，自动下载给先进控制器执行；所述步骤三基于智能预警模型，所述智能预警模型的建立，包括如下步骤：利用动态机理建模方法建立装置关键参数的动态预警模型，并对装置各种异常工况进行模拟仿真，生成仿真的虚拟外推样本集其中为与关键参数关联的操作参数虚拟样本，为关键参数虚拟样本；采集装置实时历史数据作为离线基础训练样本集并与虚拟外推样本集混合为建模样本X,Y；对所述建模样本经过智能标注、深度特征预学习抽取出与装置的设备、工艺各相关参数之间的耦合关联，并基于大数据模型挖掘出装置设备关键参数在各种复杂工况下的运行规律，对未来的关键参数工况进行预测，并设定预警阈值，若关键参数输出有超限的趋势则提前触发异常预警，具体如下公式所示： 其中，Yt,Xt,Yt-i,Xt-i,i＝1,2,3...分别为当前时刻t和过去时刻t-i关键参数和关联操作参数输入输出样本，为关键参数未来时刻预测输出，f·为关键参数大数据预警模型,δmin,n,δmax,n为预警阈值上下限；步骤五中所述的数据处理整定操作，包括数据一致性检测、数据在线预处理及动态数据整定和参数估计；所述动态数据整定和参数估计，包括如下步骤：利用石化装置生产过程的物料平衡或者能量平衡关系，在原始测量数据的基础上，对测量数据进行动态整定，利用数据整定后的数据集，动态调整装置模型的参数，要求整定值与整定值对应的测量值的偏差之平方和最小，具体数学表达为： 其中，Xt表示t时刻己测变量向量，Ut表示t时刻未测变量向量，表示t时刻整定值向量，表示t时刻整定值向量的偏导数，m为优化的时间长度，βt表示t时刻估计的模型参数，Q为测量变量协方差矩阵，为装置模型的开放式动态约束方程；步骤五中所述约束条件的函数表达式如下： yquality,min≤yquality,t≤yquality,max其中，Xmin,Xmax分别为各装置关联操作参数最小值和最大值，yquality,min,yquality,max分别为装置产品质量要求最小规格、最大规格，为非线性动态模型方程组。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江中控技术股份有限公司;浙江中控软件技术有限公司 用于石化装置的智能安全保障实时优化方法及系统

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