CN106094747A - 一种石化企业多分辨率工厂安全模型的建模方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种石化企业多分辨率工厂安全模型的建模方法，包括：(1)建立多层次工厂拓扑模型；(2)建立多层次工厂拓扑模型相邻层次之间的映射关系；(3)构建各层次拓扑模型中的节点信息集合模型、危险源信息集合模型及事故风险信息集合模型；(4)建立各层次拓扑模型中的各信息集合模型之间的映射关系并进行风险评价，形成多层次的风险评价信息集合模型；(5)根据各层次拓扑模型中的节点地理位置信息，将各信息集合模型关联至多层次工厂拓扑模型，形成多分辨率工厂安全模型。本发明可实现石化企业的安全信息与实体单元的自动关联，保证工业现场各层次间的安全信息一致并提高安全管控的信息化水平。
Description
技术领域
本发明涉及石化工业领域，尤其涉及一种石化企业多分辨率工厂安全模型的建模方法。
背景技术
针对石化企业工业现场生产规模庞大、工艺操作复杂、危险性高、环境因素难以监测等特点，基于石化企业多层次管理架构及现有的危险源辨识及风险等级评价技术，石化企业多层级的危险源及风险信息建模及集成管理是目前智能制造在流程工业中示范应用的关键技术。
流程工业安全相关系统标准(Functional Safety-Safety InstrumentedSystems for the Process Industry Sector)IEC61511针对流程工业在安全问题方面的突出特点制定了专门用于流程工业联锁系统定量安全评定的标准，其中包括多层次的安全防护体系，包括安全联锁控制、预防、环节、厂区应急及社区应急这五个层次。在明确了危险源具备的风险属性及多层次特征后，结合Dante Orlandella和James T.Reason提出的瑞士奶酪模型(Swiss Cheese model)，指明了危险源在各防护层次间具有传递性及关联性，而其中的传递过程与企业自身的故障树紧密相联。其中自下而上沿安全防护层次进行危险传递，则意味着不同规模的防护体系被突破，企业需采取不同的安全管控措施；同时，危险源所具有的事故风险类型及风险等级也将随着工艺操作条件、生产环境的变化而改变。然而，石化企业的安全管控仍面临着信息监测不完整、无统一的信息管理标准及体系等问题，而且企业目前无法对危险源及风险评价信息的动态变化进行及时更新和管控。
公开号为CN105094097A的中国专利文献公开了一种基于物联网的工厂危险源实时监测控制系统及控制方法，该系统装置包括数据采集模块、中心控制模块、数据传输模块、应急处理模块和电源模块，该装置可监测工厂环境信息并危险源信息分析、处理及控制响应。然而该装置并未明确环境信息中具体的危险源监测对象，同时未明确不同风险等级下的危险源监测控制方法。
公开号为CN104700185A的中国专利文献公开了一种指挥与培训演练系统的重大危险源管理方法，该方法可通过三维场景对现场危险源分布进行观察及标识，相应的指挥培训系统与视频信息及危险源信息相绑定，危险源辨识结果可手动或自动保存于系统中。虽然该方法基于GIS解决了危险源的信息可视化问题，但对于危险源所具有风险等级和风险类型不同的特征，该方法对不同种类危险源信息的集成管理考虑尚不完善。
因此，通过对工厂实体单元、危险源及风险信息进行建模，并进一步建立具有通用性的多分辨率工厂安全模型，这对石化企业的安全信息集成管理具有重要意义。同时，针对石化企业危险源及风险信息动态变化的特点，信息化手段与企业多层级的安全管控相结合是当下石化企业亟待攻克的重要技术难题。
发明内容
本发明提供了一种石化企业多分辨率工厂安全模型的建模方法，实现石化企业的安全信息与实体单元的自动关联，保证工业现场各层次间的安全信息一致并提高安全管控的信息化水平。
一种石化企业多分辨率工厂安全模型的建模方法，包括：
(1)根据指定的石化企业工业现场的生产流程、人员及设施信息分别建立工业现场层、生产装置层、装置区域层以及厂区层的拓扑模型，形成多层次工厂拓扑模型；
(2)建立多层次工厂拓扑模型相邻层次之间的映射关系；
(3)构建各层次拓扑模型中的节点信息集合模型、危险源信息集合模型及事故风险信息集合模型；
(4)建立各层次拓扑模型中的节点信息集合模型、危险源信息集合模型、事故风险信息集合模型之间的映射关系并进行风险评价，形成多层次的风险评价信息集合模型；
(5)根据各层次拓扑模型中的节点地理位置信息，将各信息集合模型关联至多层次工厂拓扑模型，形成多分辨率工厂安全模型。
多层次工厂拓扑模型包括节点、端口、连接以及各自的静态属性。上述节点指工业现场层中的实体单元和生产装置层、装置区域层以及厂区层中的逻辑单元，包括固定节点和活动节点。
固定节点为生产流程中的生产设备及工业现场的固定服务设施，此处设备不仅指工业现场实际存在的具有地理位置信息的生产设备单元，同样包括其他层次中经抽象得到的逻辑设备单元，各逻辑设备单元均与下层的设备单元存在一对一或一对多的映射关系；此处固定服务设施特指工业现场为保证生产流程稳定、安全运行所设置的定点服务设施、服务单元、服务组织或机构。
活动节点为工业现场人员及非固定服务设施，此处人员指生产区域内的活动人员，包括现场操作人员、安防人员以及外来人员等；此处非固定服务设施包括储运车辆等服务于生产活动的可移动设施。
端口为固定节点中生产设备的输入端和输出端，即各个设备之间的连接端口，不仅包括工业现场层中各实际设备单元的输入出端口，也包括上层中逻辑设备单元的输入出端口，端口根据节点的合并和抽象映射关系建立相邻层次间端口的映射关系。
连接为各固定节点间的物理/逻辑连接关系及其与活动节点间的动态关联关系。
静态属性包括上述元素的物理意义、内部关联关系、序号及地理位置等属性。
本发明基于石化企业多层次安全防护体系以及PCS/MES/ERP多层次结构体系特点，构建多层次工厂拓扑模型，并将不同层次的节点信息、危险源信息及事故风险信息与之相关联，从而形成目标石化企业的多分辨率工厂安全模型。在保证各层次安全信息一致性的基础上，建立节点、危险源以及事故风险之间的映射关系，使得多分辨率工厂安全模型的不同层次间实现安全信息同步，并通过空间尺度、时间尺度以及层次危险等级的多分辨率视角呈现工厂危险源分布情况及风险等级，从而提升企业进行安全信息管理的效率并改善安全管控操作的组织方式。
多分辨率工厂安全模型是在多层次的工厂拓扑模型基础上关联节点信息集合模型、危险源信息集合模型、事故风险信息集合模型及风险评价信息集合模型所构建的，其中多层次工厂拓扑模型根据空间尺度的不同，共包括4个层次，自下至上依次为：工业现场层、生产装置层、装置区域层、厂区层。
工业现场层拓扑模型按照石化企业工业现场的全部设备单元、人员、消防及报警等服务设施及其间的拓扑结构建立，该层中全部的实体单元均具备唯一的地理位置信息，与地理信息紧密贴合。
生产装置层拓扑模型按照石化企业车间、生产流水线、服务单元的划分方式将部分设备及装置合并为逻辑节点，对部分活动节点进行抽象并合并为新的活动节点，而后按照其间的物流拓扑结构及服务关联关系建立拓扑模型。
装置区域层拓扑模型按照石化企业装置类型、装置区域及相应服务组织/机构等管理单元的划分方式进行逻辑节点提炼，连接关系根据节点间的抽象物流关系及服务关联关系建立。
厂区层拓扑模型按照企业制定计划时所参照的工厂抽象物流拓扑结构及服务设施布局方案建立。
各层次拓扑模型可通过以下形式表示：
MTi＝(F_UNIT，D_UNIT，PORT，LINK，{ATTR})
其中MTi指第i层的工厂拓扑模型，i∈P＝{1，2，3，4}，依次自下至上指工业现场层、生产装置层、装置区域层、厂区层；F_UNIT指固定节点，D_UNIT指活动节点，PORT指端口，LINK指连接，{ATTR}指上述元素的静态属性。
多层次工厂拓扑模型的相邻层次间的拓扑结构通过实际生产过程物流对应关系及服务关联关系进行映射，相邻层次间的节点通过合并同类进行映射，映射关系的数学形式如下：
MTi·REL(MTi，MTj)→MTj
其中MTj为第j层的拓扑模型，一般取j＝i+1；REL(MTi，MTj)表示第i层到第j层拓扑模型的映射关系，其中包括MTi中各元素的合并映射关系。
多分辨率工厂安全模型是通过对多层次工厂拓扑模型中的全部节点进行节点信息集合模型、危险源信息集合模型、事故风险信息集合模型及风险评价信息集合模型的关联而构建。
节点信息集合模型以集合的形式描述为：
UNIT＝[UNIT_ID，Level，{U_UNIT}，{L_UNIT}，Location，UNIT_Name，UNIT_Condition，Unit_SafetyState]
其中UNIT_ID，Location，UNIT_Name，UNIT_Condition，UNIT_SafetyState分别表示节点的序号、地理位置信息、名称、工况以及安全状态；Level表示节点所在层次；{U_UNIT}，{L_UNIT}分别表示节点的上层映射节点及下层映射节点，若该节点位于工业现场层，则{L_UNIT}为空；若该节点位于厂区层，则{U_UNIT}为空。
危险源信息集合模型以集合形式描述为：
DANGER_SOURCE＝[DS_ID，Level，{U_DS}，{L_DS}，DS_Type，DS_Content，DS_Measurement]
其中DS_ID，DS_Type，DS_Content，DS_Measurement分别表示危险源的序号、类型、内容以及监测方式；Level表示危险源所在层次；{U_DS}，{L_DS}分别表示危险源的上层映射危险源及下层映射危险源，若该危险源位于工业现场层，则{L_DS}为空；若该危险源位于厂区层，则{U_DS}为空。
事故风险信息集合模型以集合形式描述为：
RISK＝[RISK_ID，Level，RISK_Type，RISK_SUB_Type]
其中RISK_ID，RISK_Type，RISK_SUB_Type分别表示事故风险的序号、主事故风险类型及子事故风险类型；Level表示该事故风险所在层次。
石化企业事故风险类型包括5类主要事故风险类型：人员伤亡事故风险、职业危害事故风险、设备安全事故风险、环境污染事故风险以及质量安全事故风险。主事故风险类型又分为若干子事故风险类型，其中，人员伤亡事故风险细分为物体打击、车辆伤害、机械伤害、起重伤害、触电、淹溺、灼烫、火灾、高处坠落、中毒窒息、爆炸；职业危害事故风险细分为肺部危害、化学中毒、物理冻伤、窒息、职业性肿瘤；设备安全事故风险细分为容器爆炸、泄漏、抽瘪、闪燃、闪爆、设备损坏；环境污染事故风险细分为大气污染、水污染、噪声污染、固体废弃物污染；质量事故风险细分为原料质量不合格、中间产品质量不合格、生产工艺指标不合格、最终产品质量不合格。
风险评价信息为根据危险源辨识结果及风险等级评估结果对上述三种信息集合模型的标识元素进行关联，得到的风险评价信息集合模型以集合形式表示为：
RISK_EVA＝[UNIT_ID，DS_ID，RISK_ID，Level，Possibility_EVA，Consequence_EVA]
其中集合中关联的节点、危险源及事故风险需要位于同一层次，否则该集合为空；其中Possibility_EVA表示该节点在具备某种危险源的情况下触发特定安全事故的可能性评估结果；Consequence_EVA表示该节点在具备某种危险源的情况下，若触发特定类型安全事故，将导致的事故后果严重性。
上述信息集合模型可统一由如下数学形式表示：
MIi＝({UNIT}，{DANGER_SOURCE}，{RISK}，{RISK_EVA})
其中MIi表示第i层的全部信息集合模型，其中每一个元素表示各信息集合模型组，用于表征该层所有节点及关联的危险源及事故风险信息。
对于信息集合模型而言，可被关联至各层次工厂拓扑模型，从而得到多分辨工厂安全模型的各层次模型，数学形式为：
其中表示多分辨率工厂安全模型的第i层；此处运算符表征MTi与MIi相关联，其运算规则如下：
其中F_UNIT指固定节点，D_UNIT指活动节点，PORT指端口，LINK指连接。
该运算规则表示信息集合模型将危险源信息、事故风险信息与多层次工厂拓扑模型中各节点的静态属性相结合，在保留原拓扑模型中元素间的内在联系的基础上，以信息集合模型的形式组织一切属性信息，将工厂各层级节点单元及相应危险源、风险信息规范化管理。
多分辨率是指工厂安全模型各层次间自下至上在空间尺度、时间尺度以及层次风险等级上均呈现聚集状态，工业现场层的信息呈现粒度最细，所包含的所有节点与地理信息点对点对应，该层所有的安全操作频率最高，危险源覆盖种类最多，相应的层次风险等级最低；随着层次上移，生产装置层中的节点对应逻辑设备单元，空间尺度发生聚合，安全操作频率降低，相映射的危险源种类集中于区域类型的危险源，所具有的层次风险等级也随之升高；装置区域层中节点对应更加抽象的逻辑设备单元，最顶层的厂区层则对应全厂的空间尺度，安全操作频率由全厂的安全巡检及应急演练周期决定，该层次的危险源则为全厂级的危险源，因而具有最高的层次风险等级。
空间尺度为工业现场物理空间尺度，具体指各层节点代表的设备单元粒度，自下而上可视为现场粒度、设备/车间粒度、区域粒度及全厂粒度；同时空间尺度也代表各层次危险源所覆盖的物理空间范围。
时间尺度为安全操作周期，包括现场巡检周期、安全应急演练周期，各层次对应的安全操作周期根据工厂实际生产规模而定，生产规模越小，各层次对应的巡检周期及演练周期则越短。
层次风险等级为各层次危险源导致不同类型、不同规模安全事故的风险等级，包括发生事故的可能性及事故后果的严重性。一般随着层次的上升，发生事故的可能性逐渐降低，但事故后果的严重性逐渐上升。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明建立了节点、危险源、事故风险及风险评价信息集合模型，并建立了模型相邻层次间的映射关系，将信息模型与拓扑模型有机结合，保证了各层次内安全信息与生产信息的关联同步，使得各层次间安全信息具有一致性和有效性。当石化企业工业现场的人员、车辆、消防等服务设施发生状态改变时，安全信息可在多层次间动态调整、修改并可供不同层级的管控人员进行分析和应急处置，有助于提高石化企业的安全管控的信息化水平和安全防护等级。
附图说明
图1为多分辨率工厂安全模型的建模方法流程图；
图2为实施例的多层次工厂拓扑模型图；
图3为实施的多分辨率工厂安全模型图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。
如图1所示，本发明的一种石化企业多分辨率工厂安全模型的建模方法，包括以下几个步骤：
(1)根据指定的石化企业工业现场的生产流程、人员及设施信息分别建立工业现场层、生产装置层、装置区域层以及厂区层的拓扑模型，形成多层次工厂拓扑模型；
各层次的拓扑模型均包括固定节点、活动节点、端口、连接以及这四者各自的属性信息数据。
上述基本元素的属性信息均来源于实际工业现场的设计参数及其他数据信息。
固定节点对应工业现场的生产设备和固定服务设施，此处的生产设备既包括工业现场实际存在的具有地理位置信息的生产设备单元，同样包括其他层次中经抽象得到的逻辑设备单元，各逻辑设备单元均与下层的设备单元存在一对一或一对多的映射关系；此处固定服务设施特指工业现场为保证生产流程稳定、安全运行所设置的定点服务设施、服务单元、服务组织或机构。
活动节点对应工业现场人员及非固定服务设施；此处人员指生产区域内的活动人员，包括现场操作人员、安防人员以及外来人员等；此处非固定服务设施包括储运车辆等服务于生产活动的可移动设施。
例如工业现场有3个班组，各班组有3个外操人员，则生产区域内的活动人员至少为9人，其他进入生产区域的人员将动态补充进活动节点；同理，若工业现场有8辆储运车辆，则也需工业现场层考虑上述活动节点。对于上层拓扑模型而言，活动节点将根据操作对象、服务对象进行分类合并，如在生产装置层，工业现场人员则抽象为3个班组活动节点。
端口为固定节点中生产设备的输入端和输出端，即各个设备之间的连接端口，不仅包括工业现场层中各实际设备单元的输入出端口，也包括上层中逻辑设备单元的输入出端口，端口根据节点的合并和抽象映射关系建立相邻层次间端口的映射关系。
例如工业现场4个原油储罐与各自相邻的油泵连接，则储罐的输出端及油泵的输入端则构成4个端口；映射到上层，相应的原料逻辑储罐与逻辑泵相连接，逻辑罐的输出端与逻辑泵的输入端构成1个逻辑端口。
连接为各固定节点间的物理/逻辑连接关系及固定节点与活动节点间的动态关联关系，即通过端口建立的节点间的连接关系，其中活动节点与固定节点间的连接关系与物流连接关系不同，其服务关联关系及操作关联关系可灵活配置。
(2)建立多层次工厂拓扑模型相邻层次之间的映射关系；
相邻层次间生产流程的拓扑结构通过实际生产过程物流对应关系建立映射，相邻层次间的固定节点通过合并同类进行映射。
根据石化企业现场生产工艺流程，优先对固定节点中的生产设备及其相关物流关系进行多层次拓扑模型构建。
如图2所示，工业现场实际存在4个原油储罐，在工业现场层仍表现为4个储罐，且各自储罐具有相应的油罐容量，而所述油罐映射到生产装置层中的逻辑罐，则根据原料成分的不同，映射为2个原油逻辑储罐，每个储罐的油罐容量等同于工业现场层相映射的2个油罐容量之和，所述的逻辑罐进一步映射到厂区层中，则抽象为原料逻辑储罐，油罐容量等同于所有原油储罐容量之和。
对于服务设施而言，若A罐区有4处消防设施，4处消防设施的消防对象和工作原理有所不同，在工业现场层，每处消防设施指定为特定罐或设备提供服务；在生产装置层，对于一个罐区，4处消防设施则根据类别合并为2处消防设施组，为特定罐区提供服务；类似地，装置区域层的消防设施节点抽象服务对象为全部罐区；最终在厂区层，消防设施则抽象为一个消防设施单元，服务对象为全厂设备单元。
(3)构建各层次拓扑模型中的节点信息集合模型、危险源信息集合模型及事故风险信息集合模型；
根据工厂工程师辨识得到的危险源辨识结果、事故风险分类结果对各层次的节点、危险源、事故风险分别建立信息集合模型，以将上述三者的信息以规范化格式录入安全信息数据库中。
上述信息集合模型均需具备明确的层次属性，数据库中相应信息的存储格式分别按照如下格式：
节点信息集合模型以集合的形式描述为：
UNIT＝[UNIT_ID，Level，{U_UNIT}，{L_UNIT}，Location，UNIT_Name，UNIT_Condition，Unit_SafetyState]
其中UNIT_ID，Location，UNIT_Name，UNIT_Condition，UNIT_SafetyState分别表示节点的序号、地理位置信息、名称、工况以及安全状态；Level表示节点所在层次；{U_UNIT}，{L_UNIT}分别表示节点的上层映射节点及下层映射节点，若该节点位于工业现场层，则{L_UNIT}为空；若该节点位于厂区层，则{U_UNIT}为空。
危险源信息集合模型以集合形式描述为：
DANGER_SOURCE＝[DS_ID，Level，{U_DS}，{L_DS}，DS_Type，DS_Content，DS_Measurement]
其中DS_ID，DS_Type，DS_Content，DS_Measurement分别表示危险源的序号、类型、内容以及监测方式；Level表示危险源所在层次；{U_DS}，{L_DS}分别表示危险源的上层映射危险源及下层映射危险源，若该危险源位于工业现场层，则{L_DS}为空；若该危险源位于厂区层，则{U_DS}为空。
事故风险信息集合模型以集合形式描述为：
RISK＝[RISK_ID，Level，RISK_Type，RISK_SUB_Type]
其中RISK_ID，RISK_Type，RISK_SUB_Type分别表示事故风险的序号、主事故风险类型及子事故风险类型；Level表示该事故风险所在层次。
石化企业安全事故风险类型包括5类主要事故风险类型：人员伤亡事故风险、职业危害事故风险、设备安全事故风险、环境污染事故风险以及质量安全事故风险。人员伤亡事故风险细分为物体打击、车辆伤害、机械伤害、起重伤害、触电、淹溺、灼烫、火灾、高处坠落、中毒窒息、爆炸；职业危害事故风险细分为肺部危害、化学中毒、物理冻伤、窒息、职业性肿瘤；设备安全事故风险细分为容器爆炸、泄漏、抽瘪、闪燃、闪爆、设备损坏；环境污染事故风险细分为大气污染、水污染、噪声污染、固体废弃物污染；质量事故风险细分为原料质量不合格、中间产品质量不合格、生产工艺指标不合格、最终产品质量不合格。
上述各模型中{·}表示信息集合组，在数据库中相应的实现方式即为数据长度可灵活调整的一维数据向量，该向量用于表征模型间节点间的映射关系，可支持根据拓扑结构及危险源辨识信息的动态调整，自动修改节点、危险源及事故风险的信息，从而保证工厂各层级安全信息的一致性。
(4)建立各层次拓扑模型中的节点信息集合模型、危险源信息集合模型、事故风险信息集合模型之间的映射关系并进行风险评价，形成多层次的风险评价信息集合模型；
根据现场工程师辨识得到的危险源辨识、事故风险分类及风险评价信息，可对节点、危险源、事故风险进行映射关联，映射关系根据如下原则建立：
a)节点信息、危险源信息、事故风险信息所属层次相同；
b)节点和危险源的关联关系与辨识结果相一致，危险源和事故风险关联关系与事故演变机理一致；
c)节点和事故风险的间接关联关系，需在危险源的环境条件满足的前提下成立。
由此建立三类信息集合模型的映射关系，而后对相应的风险映射关系进行等级评价，评价结果包括事故发生的可能性及事故后果的严重性。映射关系及评价结果即为风险评价信息集合模型，其通过以下形式录入到安全信息数据库中：
RISK_EVA＝[UNIT_ID，DS_ID，RISK_ID，Level，Possibility_EVA，Consequence_EVA]
其中Possibility_EVA表示该节点在具备某种危险源的情况下触发特定安全事故的可能性评估结果；Consequence_EVA表示该节点在具备某种危险源的情况下，若触发特定类型安全事故，将导致的事故后果严重性。
一般随着层次的上升，发生事故的可能性逐渐降低，但事故后果的严重性逐渐上升。
例如在工业现场层，危险源覆盖罐、泵、阀门等级别的设备单元，所关联的安全事故则为泵失效、阀门泄露等发生可能性较高但事故危害较低的事故；而对于装置区域层，罐区危险源则关联的安全事故为罐区火灾、爆炸等重大安全事故，然而事故发生的可能性较低；同理，对于厂区层，全厂级危险源导致的安全事故发生可能性最低，但事故危害也最大。
(5)根据各层次拓扑模型中的节点地理位置信息，将各信息集合模型关联至多层次工厂拓扑模型，形成多分辨率工厂安全模型。
由于多层次工厂拓扑模型中各节点均与GIS地理信息层相映射，每个节点具备唯一的地理位置信息，其中固定节点地理位置除工艺改造情况外均不变，活动节点的地理位置信息可动态更新，同时活动节点与其他节点的关联关系也可动态调整。在完成各节点信息集合模型的构建后，将安全信息规范化录入数据库中，而后可将关联信息后的全部节点重新补充至多层次工厂拓扑模型中，从而得到多分辨率工厂安全模型。
多分辨率工厂安全模型沿层次自下至上依次对应不同的空间尺度、时间尺度以及层次风险等级，尤其在时间尺度上对巡检及演练的周期进行了聚合过程的刻画。
所述空间尺度为工业现场物理空间尺度，具体指各层节点代表的设备单元粒度，自下而上可视为现场粒度、设备/车间粒度、区域粒度及全厂粒度；同时空间尺度也代表各层次危险源所覆盖的物理空间范围。
例如对于工业现场的若干储罐，随着层次上移，将被依次抽象为罐组、罐区、全厂罐；相应的危险源的覆盖范围也将逐渐扩大，如罐切换泵或阀门故障、罐区储料泄露、全厂罐内储量超限等。
所述时间尺度为安全操作周期，包括现场巡检周期、安全应急演练周期，各层次对应的安全操作周期根据工厂实际生产规模而定，生产规模越小，各层次对应的巡检周期及演练周期则越短。
例如对于储量上限为10万m3以内的储运流程，现场巡检周期以2个小时为最短周期，安全应急演练周期以1周为最短周期，随着储运规模不断提升，安全操作周期根据实际情况适度进行调整；在生产装置层现场巡检及应急演练的操作对象为车间粒度，则巡检周期可延长至4个小时，演练周期延长至2周；在装置区域层，面向装置区域的巡检周期可延长至12个小时，演练周期延长至1个月；在厂区层，对于全厂的巡检和操作，巡检周期可延长至1天，演练周期延长至1季度。
如图3所示，除图2中已经绘制得到的生产设备固定节点及物流拓扑结构外，补充加入了其他节点，其中固定节点包括包含若干消防设施表征固定服务设施节点；活动节点包括6个现场操作人员。活动节点及固定节点中的服务设施与其他节点的关联关系因可动态调整因此可非显性绘制。对于服务单元及活动节点，可从图中看出，其在相邻层次间也具备映射及合并关系，其物理意义在于：工业现场层的人员及服务单元均具备自身的操作及服务对象，此时对应的节点均为人员个体或服务设施个体，动作对象也均为现场工艺设备；而对于生产装置层和装置区域层，人员依次合并抽象为班组、组织机构，服务节点依次合并抽象为服务单元及服务单元组。相应的，各节点所关联的信息集合模型，因不同层次的空间、时间及层次风险等级粒度不同，使得顶层次的节点信息集合模型并非直接合并下层信息，而是需要根据各层级安全管控需求进行分析、整合、更新，从而各层次安全信息得以有机集成，在保证信息一致性、有效性的基础上提高信息管理效率并改变各层级安全管控的组织方式。
本发明基于石化企业多层次工厂拓扑模型，建立关联节点、危险源及风险信息的多分辨率工厂安全模型，从而解决工厂多层次安全信息不一致，安全管控信息化水平低的问题。
通过建立节点、危险源、事故风险及风险评价信息集合模型，对安全信息数据库进行设计，其中包括建立了模型相邻层次间的映射关系，并将信息模型与拓扑模型有机结合，保证了各层次内安全信息与生产信息的关联同步，使得各层次间安全信息具有一致性和有效性。当石化企业工业现场的人员、车辆、消防等服务设施发生状态改变时，安全信息可在多层次间动态调整、修改并可供不同层级的管控人员进行分析和应急处置，有助于提高石化企业的安全管控的信息化水平和安全防护等级。
Claims (8)
1.一种石化企业多分辨率工厂安全模型的建模方法，其特征在于，包括：
(1)根据指定的石化企业工业现场的生产流程、人员及设施信息分别建立工业现场层、生产装置层、装置区域层以及厂区层的拓扑模型，形成多层次工厂拓扑模型；
(2)建立多层次工厂拓扑模型相邻层次之间的映射关系；
(3)构建各层次拓扑模型中的节点信息集合模型、危险源信息集合模型及事故风险信息集合模型；
(4)建立各层次拓扑模型中的节点信息集合模型、危险源信息集合模型、事故风险信息集合模型之间的映射关系并进行风险评价，形成多层次的风险评价信息集合模型；
(5)根据各层次拓扑模型中的节点地理位置信息，将各信息集合模型关联至多层次工厂拓扑模型，形成多分辨率工厂安全模型。
2.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，多层次工厂拓扑模型包括固定节点、活动节点、端口、连接以及各自的静态属性。
3.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤(2)中，多层次工厂拓扑模型的相邻层次间的拓扑结构通过实际生产过程物流对应关系及服务关联关系进行映射，相邻层次间的节点通过合并同类进行映射。
4.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，节点信息集合模型以集合的形式描述为：
UNIT＝[UNIT_ID，Level，{U_UNIT}，{L_UNIT}，Location，UNIT_Name，
UNIT_Condition，Unit_SafetyState]
其中UNIT_ID，Location，UNIT_Name，UNIT_Condition，UNIT_SafetyState分别表示节点的序号、地理位置信息、名称、工况以及安全状态；Level表示节点所在层次；{U_UNIT}，{L_UNIT}分别表示节点的上层映射节点及下层映射节点，若该节点位于工业现场层，则{L_UNIT}为空；若该节点位于厂区层，则{U_UNIT}为空。
5.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，危险源信息集合模型以集合形式描述为：
DANGER_SOURCE＝[DS_ID，Level，{U_DS}，{L_DS}，DS_Type，DS_Content，
DS_Measurement]
其中DS_ID，DS_Type，DS_Content，DS_Measurement分别表示危险源的序号、类型、内容以及监测方式；Level表示危险源所在层次；{U_DS}，{L_DS}分别表示危险源的上层映射危险源及下层映射危险源，若该危险源位于工业现场层，则{L_DS}为空；若该危险源位于厂区层，则{U_DS}为空。
6.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，事故风险信息集合模型以集合形式描述为：
RISK＝[RISK_ID，Level，RISK_Type，RISX_SUB_Type]
其中RISK_ID，RISK_Type，RISK_SUB_Type分别表示事故风险的序号、主事故风险类型及子事故风险类型；Level表示该事故风险所在层次。
7.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，步骤(4)中，各层次拓扑模型中的节点信息集合模型、危险源信息集合模型、事故风险信息集合模型之间映射关系的建立原则为：
a)节点信息、危险源信息、事故风险信息所属层次相同；
b)节点和危险源的关联关系与辨识结果相一致，危险源和事故风险关联关系与事故演变机理一致；
c)节点和事故风险的间接关联关系，需在危险源的环境条件满足的前提下成立。
8.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，
风险评价信息集合模型以集合形式表示为：
RISK_EVA＝[UNIT_ID，DS_ID，RISK_ID，Level，Possibility_EVA，
Consequence_EVA]
其中，UNIT_ID表示节点的序号，DS_ID表示危险源的序号，RISK_ID表示事故风险的序号，Level表示节点、危险源、事故风险所在的层次，Possibility_EVA表示该节点在具备某种危险源的情况下触发特定安全事故的可能性评估结果；Consequence_EVA表示该节点在具备某种危险源的情况下，若触发特定类型安全事故，将导致的事故后果严重性。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108490889A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-09-04 | 浙江大学 | 基于te模型的智能工厂安全大数据数据源发生方法及装置 |
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| GR20190100313A (el) * | 2019-07-23 | 2021-02-15 | Nimbltech Ltd | Συστημα και μεθοδος διαμορφωσης,εκτελεσης και παρακολουθησης δεδομενων λειτουργιας εγκαταστασης ή μοναδας |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101727562A (zh) * | 2009-11-05 | 2010-06-09 | 同济大学 | 交通系统多分辨率建模仿真系统与方法 |
| CN103455948A (zh) * | 2013-08-06 | 2013-12-18 | 国家电网公司 | 一种配电系统多维多分辨率建模与分析方法 |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101727562A (zh) * | 2009-11-05 | 2010-06-09 | 同济大学 | 交通系统多分辨率建模仿真系统与方法 |
| CN103455948A (zh) * | 2013-08-06 | 2013-12-18 | 国家电网公司 | 一种配电系统多维多分辨率建模与分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 冯毅萍 等: "石化企业多分辨率物流模型的建模方法", 《化工学报》 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108490889A (zh) * | 2018-02-08 | 2018-09-04 | 浙江大学 | 基于te模型的智能工厂安全大数据数据源发生方法及装置 |
| CN108490889B (zh) * | 2018-02-08 | 2019-09-10 | 浙江大学 | 基于te模型的智能工厂安全大数据数据源发生方法及装置 |
| CN109241606A (zh) * | 2018-08-30 | 2019-01-18 | 中广核核电运营有限公司 | 应急演习情景设计方法及系统 |
| CN109241606B (zh) * | 2018-08-30 | 2023-04-25 | 中广核核电运营有限公司 | 应急演习情景设计方法及系统 |
| CN109407632A (zh) * | 2018-10-12 | 2019-03-01 | 西南交通大学 | 利用七元组和服务单元建立离散制造系统逻辑模型的方法 |
| CN109407632B (zh) * | 2018-10-12 | 2020-05-12 | 西南交通大学 | 利用七元组和服务单元建立离散制造系统逻辑模型的方法 |
| GR20190100313A (el) * | 2019-07-23 | 2021-02-15 | Nimbltech Ltd | Συστημα και μεθοδος διαμορφωσης,εκτελεσης και παρακολουθησης δεδομενων λειτουργιας εγκαταστασης ή μοναδας |
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