CN107515595A - 一种具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，包括：数据采集装置，采集煤制乙炔生产流程中各个工段的生产数据，输入至实时数据库中；实时数据库，实现生产数据的实时存储和管理；数据分析设备，对实时生产数据进行计算、监控、评估和诊断；信息显示终端，对数据分析设备输出的结果进行可视化显示。本发明的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，使原本无法由传统的集散控制系统(DCS)等设备监控的深层次工艺指标KPI能显式地推送给操作人员，可以帮助操作人员更深入细致地监控评估当前各工段的生产状况，并根据上流工段KPI的优劣来决定下流工段的操作参数的选取与操作模式的决策。
Description
技术领域
本发明涉及软硬件集成和煤制乙炔生产监控领域，尤其涉及一种具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板。
背景技术
乙炔是重要的基本有机化工原料。我国的乙炔生产主要依靠传统的电石水解法，这种工艺流程长、能耗高、环境污染严重。煤等离子体热解制乙炔是利用等离子体具有能量高度集中、高热焓、高化学活性的特点，将等离子体技术与煤转化相结合，它克服了传统工艺的许多缺点，具有流程短、洁净转化的优点，是煤直接转化的一条有效途径。但由于等离子体裂解煤制乙炔还是一种正在发展的生产方案，业界目前对其的研究还停留在工程化阶段。目前，还很少有人研究通过分析实时生产数据来监控煤制乙炔生产过程工艺指标的方法。
煤制乙炔生产流程可以分为三个工段：反应淬冷工段、除尘工段和气体分离工段，如图1所述。其中，反应淬冷工段最为重要。在反应淬冷工段，氢等离子体射流与煤粉一起进入反应器，煤粉进料流速需保持在超稳定状态，否则会导致严重结焦。过厚的焦层会导致生产效率降低，甚至会引发生产事故。煤粉需要在高温、高氢环境下发生反应，并且反应对温度要求很高，需严格控制温度于2000K到5000K之间。而之后混合有未反应煤粉的裂解气在淬冷装置内被冷却剂急冷，需要迅速降温才能避免乙炔的分解。在除尘工段，混有大量水蒸气和部分煤粉的裂解气经过旋风分离器和湿法除尘后，脱除大部分煤粉和水蒸气。之后裂解气再进入气体分离工段，在经过吸收和分段解吸等单元操作后，其中的轻组分、乙炔、高炔被分离开来，最终得到高纯度乙炔和分离出的其他气体。由于等离子体裂解煤制乙炔是一个超高温毫秒级的反应过程，因此需要对其一些能表征其生产过程“安、稳、长、满、优”的关键工艺指标KPI进行实时可视化监控。
看板本是离散工业中实现准时制造的工具，可分为用来记录后道工序应该从前道工序领取的产品种类和数量的“领取看板”以及指示前道工序必须生产的产品品种和数量的“生产指示看板”两类。
发明内容
本发明提供一种具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，使原本无法由传统的集散控制系统(DCS)等设备监控的深层次工艺指标KPI能显式地推送给操作人员，可以帮助操作人员更深入细致地监控评估当前各工段的生产状况，并根据上流工段KPI的优劣来决定下流工段的操作参数的选取与操作模式的决策。
一种具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，包括：
数据采集装置，采集煤制乙炔生产流程中各个工段的生产数据，输入至实时数据库中；
实时数据库，实现生产数据的实时存储和管理；
数据分析设备，对实时生产数据进行计算、监控、评估和诊断；
信息显示终端，对数据分析设备输出的结果进行可视化显示。
所述的数据采集装置包括工厂中的集散控制系统(DCS)或监测控制与数据采集系统(SCADA)，用于连续采集煤制乙炔生产流程中各个工段的输入输出(IO)数据，包括流量、压力等操作和工艺参数数据。
所述的实时数据库的主要功能是实现数据采集装置所采集的生产数据的实时存储和管理，为后续的数据分析提供实时数据服务，以满足在对煤制乙炔生产流程监控时的实时信息完整性、一致性、安全共享的需求。根据具体工段的不同，其数据更新周期也不同，例如，在反应淬冷工段的数据更新周期为毫秒级，其余工段的数据更新周期为秒级。
所述的数据分析设备包括：
KPI(工艺指数)计算模块，对生产数据进行预处理，再通过预定义的煤制乙炔生产过程KPI的计算公式计算得到相应的实时KPI值；
报警模块，根据预定义的KPI的基线值和阈值对KPI进行监控，若实时KPI值超过其阈值，报警模块报警；
评估与诊断模块，对当前煤制乙炔生产流程的实时生产状况进行量化评分，并对出现问题的KPI进行诊断以查找问题的根源。
所述的KPI计算模块主要功能是：首先对从实时数据库中得到的生产数据使用双线性数据校正方法进行预处理，然后根据煤制乙炔生产流程的关键工艺指标KPI的预置计算方法来得到各KPI值，计算出来的KPI值将实时存储至实时数据库中。
双线性数据校正是基于物流流量和组分之间存在物料平衡和组分平衡的思想，使得校正后的数据协调值与其对应测量值的偏差的加权平方和最小。通过数据校正可以检测并剔除显著误差，减小随机误差的影响，从而保证数据的一致性和准确性。
作为优选，所述的煤制乙炔生产流程的KPI包括煤粉进料流速平稳性、等离子炬功率、焦层厚度、淬冷速度、淬冷效率、除尘比和乙炔回收率。
上述七种工艺指标KPI能完全表征煤制乙炔生产流程的“安、稳、长、满、优”，各个KPI每秒钟计算更新一次，其计算方法如下所示：
(1)煤粉进料流速平稳性s：
煤粉进料流速平稳性的定义是当前时刻之前一分钟内煤粉流速采样值序列的方差，所述的数据采集装置对煤粉进料流速每秒钟快速采用一次。
所述的煤粉进料流速平稳性的计算公式为：
其中，s为煤粉进料流速平稳性；vt为当前时刻前一分钟内煤粉进料流速采样值序列；m为当前时刻前一分钟内煤粉进料流速的平均值。
(2)等离子炬功率W：
乙炔的大量产出需要等离子体反应器内快速升温到1800K以上，最好是稳定在1800K到2000K之间。而等离子体反应器内气体的温度与等离子炬的输入功率、工作气体流量、反向载气流量及温度、反向载气喷管出口与发生器阳极喷嘴出口间的距离以及等离子体射流或反向载气的旋流流动等参数有关，但由于其中很多参数都是固定的或者不可控的，而且无法使用热电偶等浸入式温度触感器，非接触式温度传感器又大多只能感知反应器表面温度，精度也不高，所以选取与反应器温度关联最大的等离子炬功率作为监控反应器温度的间接手段。
(3)焦层厚度h：
严重的结焦现象导致流道面积减小直至堵塞，迫使反应器不能正常运行。所以很有必要对焦层厚度进行监控。
作为优选，采用放射法检测所述的焦层厚度。所述的放射法是通过将放射源与探测器放在反应器的两侧，探测器实时计算透过的放射量来间接得到炉壁的焦层厚度。
(4)淬冷速度Cv：
在高温下，乙炔不稳定会分解为氢气和炭黑，所以淬冷速度需要越快越好。
所述的淬冷速度的计算公式为：
Cv＝(T1-T2)Vh，
其中，Cv为淬冷速度，Vh为裂解气体积流量；T1和T2分别为裂解气在淬冷装置入口和出口处的温度。
(5)淬冷效率Ce：
在考虑淬冷速度的情况下，还需考虑淬冷装置能耗以及淬冷剂成本等因素，因此淬冷效率需越高越好。对其进行有效监控，可以显著改进企业节能降耗水平。
所述的淬冷效率的计算公式为：
其中，Ce为淬冷效率；Cv为淬冷速度；Vc为淬冷剂的体积流量；t2和t1分别是淬冷剂在出口和进口的温度。
(6)除尘比A：
除尘工段中最重要的工艺参数就是除尘比，除尘比越小越好。
所述的除尘比的计算公式为：
其中，A为除尘比；Cs1和Cs2分别为经过除尘工段之前和除尘工段之后的裂解气含煤粉量的采样值。
(7)乙炔回收率P：
气体分离工段中最重要的就是乙炔的回收率，回收率越高越好。
所述的乙炔回收率的计算公式为：
其中，P为乙炔回收率；M1和M2分别为通过气体分离工段之前的裂解气和最终产物中乙炔的浓度的采样值。
作为优选，所述的煤制乙炔生产流程的KPI还包括用户自定义KPI。
上述系统自带的七种煤制乙炔标准KPI有限，有时需要用户根据实际需求计算自己所关心的性能指标，如产量、效益等。智能看板运行时可以根据用户自定义的公式进行在线计算用户自定义KPI。
所述的报警模块支持自动和手动两种模式设置各个KPI的基线值以及相应阈值。
自动模式设置各个KPI的基线值以及相应阈值时，报警模块自动调用实时数据库中过去一段时间生产过程正常运行时各个KPI的历史数据，通过核密度估计方法计算各个KPI的期望，将该期望作为相应KPI的基线值，将20％分位数和80％分位数分别设置为低限和高限，2％分位数和98％分位数分别设置为低低限和高高限。
手动模式设置各个KPI的基线值以及相应阈值时，操作用户根据实际情况和操作经验来设置各个KPI的基线值和阈值。为了避免盲目设置，启用手动模式时，报警模块提供参考基线值和相关阈值(参考基线值和相关阈值的计算方法同自动模式)。
对于手动模式，相关上下限可由下式得到：
高限：基线值(基准值)+0.6×阈值；
低限：基线值(基准值)-0.6×阈值；
高高限：基线值(基准值)+阈值；
低低限：基线值(基准值)-阈值。
需要注意的是，并不是所有的KPI都有上下限。例如，煤粉进料流速平稳性s和焦层厚度h都只有上限，淬冷速度Cv、淬冷效率Ce、除尘比A和乙炔回收率P都只有下限。
实际运行过程中，当某KPI超出其基线值上下限范围时，报警模块立即启动报警功能。
所述的评估与诊断模块的主要功能是提供对当前煤制乙炔生产流程的实时生产状况进行量化评分，得到全流程评分和各个KPI的KPI评分，所述的全流程评分为各个KPI评分的加权和；将当前KPI对应的参数与标准KPI对应的参数进行对比分析以查找问题的根源。
对各个KPI进行量化评分时，需要对每个KPI设置一个基准值，越接近基准值，其打分越高，满分为10分。所述的基准值是各个KPI的理论值，只能接近而无法达到。
对各个KPI进行量化评分的方法如下：
(i)对煤粉进料流速平稳性进行量化评分的计算公式为：
其中，Scores为煤粉进料流速平稳性评分；s为当前煤粉进料流速平稳性，其基准值为0；ks是煤粉进料流速平稳性的基线值数量级的相反数；
(ii)对等离子炬功率进行量化评分的计算公式为：
其中，Scorew为等离子炬功率评分；W为当前等离子炬功率，其基准值为额定功率；Wstandard为等离子炬额定功率；
(iii)对焦层厚度进行量化评分的计算公式为：
其中，Scoreh为焦层厚度评分；h为当前焦层厚度，其基准值为0；kh是焦层厚度的基线值数量级的相反数；
(iv)对淬冷速度进行量化评分的计算公式为：
其中，ScoreCv为淬冷速度评分；Cv为当前淬冷速度，其基准值为∞；kCv为淬冷速度Cv的基线值数量级的相反数；
(v)对淬冷效率进行量化评分的计算公式为：
其中，ScoreCe为淬冷效率评分；Ce为当前淬冷效率，其基准值为∞；kCe为淬冷效率Ce的基线值数量级的相反数；
(vi)对除尘比进行量化评分的计算公式为：
其中，ScoreA为除尘比评分；A为当前除尘比其基准值为0；kA为除尘比A的基线值数量级的相反数；
(vii)对乙炔回收率进行量化评分的计算公式为：
其中，ScoreP为乙炔回收率评分；P为当前乙炔回收率，其基准值为1。
为了避免数据更新频率过高，导致在信息显示终端上显示不清，需要对各个KPI评分每分钟内的值进行加和求均值。
而生产过程的全流程评估分由各KPI评分的每分钟评分均值加权和得到，具体的权值设置可由工厂操作人员根据具体情况设置，只要保证权值之和为1。
评估与诊断模块在得到评估结果之后还提供对KPI的诊断功能。当某个KPI指标评分较差时，可将当前KPI对应的参数与标准KPI对应的参数进行对比分析以查找问题的根源。
所述的信息显示终端的显示界面包括：
评分显示区域，显示当前煤制乙炔生产流程的全流程评分以及各个KPI评分；
KPI值显示区域，显示各个KPI当前的KPI值。
所述的评分显示区域中，以雷达图可视化演示各个KPI评分。
所述的KPI值显示区域中，分别以不同的颜色标注各个KPI值处于正常、预警或报警状态。
信息显示终端的监控界面可分为四块显示，分别为全流程评估、反应淬冷工段、除尘工段和气体分离工段的KPI值。全流程评估可以实时显示当前煤制乙炔生产全流程的评估分以及各个KPI的得分，后三块每一块都可以实时显示该工段所包含的工艺指标KPI的当前值，并用三种颜色加以标注，分别代表正常、预警和警报。点击每一个KPI显示框，都可以打开其详情页，可以展示其实际变化曲线，以便于用户进行数据分析预测和异常定位。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板针对等离子体裂解煤制乙炔的生产特点对其进行实时监控，可以有效辅助中控室工程师对当前生产系统进行工况监控与评估；
(2)本发明的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板实现了对生产信息的二次加工，将七个通用的能显著表征煤制乙炔生产流程“安、稳、长、满、优”的工艺指标KPI和用户自定义KPI用一种可视化的方法直观地显示给工程师；
(3)本发明的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板具备煤制乙炔全流程生产状况量化评分功能，并能通过折线图、柱状图、雷达图等各种图示化手段诊断当前各KPI的缺陷并对生产状况进行评估；
(4)专业性强，该具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板对煤制乙炔工厂的生产流程作了专门的设计，无需过多设置即可以实现即插即用。
附图说明
图1为等离子体裂解煤制乙炔工艺流程图；
图2为本发明智能看板的结构示意图；
图3为本发明智能看板的工作示意图；
图4为信息显示终端的监控界面示意图；
图5为本发明智能看板的KPI评估分雷达图；
图6为本发明智能看板的KPI详情页历史曲线示意图；
图7为本发明智能看板的报警模块手动设置示意图；
图8为本发明智能看板的KPI参数对比分析诊断示意图。
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2所示，一种具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，从功能上包括数据采集装置、实时数据库、KPI计算模块、报警模块、评估与诊断模块以及信息显示终端。
如图3所示，以某现实煤制乙炔工厂为例，数据采集装置通过工厂中的DCS系统自动采集数据，输入至实时数据库中，KPI计算模块提取实时数据库中的生产数据并根据预设的七个通用煤制乙炔工艺指标KPI(煤粉进料流速平稳性、等离子炬功率、焦层厚度、淬冷速度、淬冷效率、除尘比和乙炔回收率)公式以及用户自定义的KPI公式计算出各KPI值，并将其实时显示于信息显示终端上，即监控界面。
预设的七个通用煤制乙炔工艺指标KPI的计算公式如下：
(1)煤粉进料流速平稳性s：
所述的煤粉进料流速平稳性的计算公式为：
其中，s为煤粉进料流速平稳性；vt为当前时刻前一分钟内煤粉进料流速采样值序列；m为当前时刻前一分钟内煤粉进料流速的平均值。
(2)等离子炬功率W：
选取与反应器温度关联最大的等离子炬功率作为监控反应器温度的间接手段。
(3)焦层厚度h：
采用放射法检测所述的焦层厚度。所述的放射法是通过将放射源与探测器放在反应器的两侧，探测器实时计算透过的放射量来间接得到炉壁的焦层厚度。
(4)淬冷速度Cv：
所述的淬冷速度的计算公式为：
Cv＝(T1-T2)Vh，
其中，Cv为淬冷速度，Vh为裂解气体积流量；T1和T2分别为裂解气在淬冷装置入口和出口处的温度。
(5)淬冷效率Ce：
所述的淬冷效率的计算公式为：
其中，Ce为淬冷效率；Cv为淬冷速度；Vc为淬冷剂的体积流量；t2和t1分别是淬冷剂在出口和进口的温度。
(6)除尘比A：
所述的除尘比的计算公式为：
其中，A为除尘比；Cs1和Cs2分别为经过除尘工段之前和除尘工段之后的裂解气含煤粉量的采样值。
(7)乙炔回收率P：
所述的乙炔回收率的计算公式为：
其中，P为乙炔回收率；M1和M2分别为通过气体分离工段之前的裂解气和最终产物中乙炔的浓度的采样值。
信息显示终端的监控界面分为四个区域显示，分别为全流程评估、反应淬冷工段、除尘工段和气体分离工段，如图4所示。全流程评估区域可以实时显示当前煤制乙炔生产全流程的总评分(10分制)以及七个通用KPI评分的雷达图，见图5。从图中，可以看到目前总评分为8分，并且其中焦层厚度KPI的评分最低，接近0分，说明目前反应器内焦层较厚，急需处理。反应淬冷工段、除尘工段和气体分离工段分为三块显示，其中每一块都可以实时显示该工段所包含的工艺指标KPI的当前值。点击每一个KPI显示框，都可以打开其详情页，可以展示其实际变化曲线，以便于用户进行数据分析预测和异常定位。比如：点击煤粉进料流速平稳性KPI的显示框，就会跳出其在过去一个月内的历史变化曲线，如图6所示。
当用户点击报警设置按钮，就可以进入报警模块。在报警模块中可以通过自动或手动模式来设置各个KPI的基线值以及相应的阈值。
如图7所示，当用户点击了手动模式按钮后，用户就可以在各KPI对应的输入框内自定义其基线值和阈值，并且在它们旁边还附有报警模块自动计算的相应参数的推荐值，可供用户作参考。当用户完成了所有KPI报警参数的设置后，点击确认按钮，就可把所有参数输入至报警模块中，后续的报警工作就会基于这些参数完成。由于这里用户并没有自定义KPI，所以只显示了通用的七个工艺指标KPI。在运行过程中，当某个KPI超过其相关阈值时立即启动报警功能。即：当某个KPI超过高限(低限)时，监控界面中其对应的显示框便变成黄色，为警告状态；超过高高限(低低限)时，显示框就变成红色，为报警状态；显示框为绿色时，为正常状态。如图4所示：目前，煤粉进料流速平稳性KPI、淬冷效率KPI以及除尘比KPI为绿色，处于正常状态；等离子炬功率KPI、焦层厚度KPI以及乙炔回收率KPI为黄色，处于警告状态；淬冷速度KPI为红色，处于报警状态。
评估与诊断模块提供对当前煤制乙炔全流程生产状况量化评分功能，其评分结果会在监控界面上每分钟刷新一次，如图4中全流程评分区域所示。
对各个KPI进行量化评分的方法如下：
(i)对煤粉进料流速平稳性进行量化评分的计算公式为：
其中，Scores为煤粉进料流速平稳性评分；s为当前煤粉进料流速平稳性，其基准值为0；ks是煤粉进料流速平稳性的基线值数量级的相反数；
(ii)对等离子炬功率进行量化评分的计算公式为：
其中，Scorew为等离子炬功率评分；W为当前等离子炬功率，其基准值为额定功率；Wstandard为等离子炬额定功率；
(iii)对焦层厚度进行量化评分的计算公式为：
其中，Scoreh为焦层厚度评分；h为当前焦层厚度，其基准值为0；kh是焦层厚度的基线值数量级的相反数；
(iv)对淬冷速度进行量化评分的计算公式为：
其中，ScoreCv为淬冷速度评分；Cv为当前淬冷速度，其基准值为∞；kCv为淬冷速度Cv的基线值数量级的相反数；
(v)对淬冷效率进行量化评分的计算公式为：
其中，ScoreCe为淬冷效率评分；Ce为当前淬冷效率，其基准值为∞；kCe为淬冷效率Ce的基线值数量级的相反数；
(vi)对除尘比进行量化评分的计算公式为：
其中，ScoreA为除尘比评分；A为当前除尘比其基准值为0；kA为除尘比A的基线值数量级的相反数；
(vii)对乙炔回收率进行量化评分的计算公式为：
其中，ScoreP为乙炔回收率评分；P为当前乙炔回收率，其基准值为1。
当出现某个(些)KPI指标评分较差(警告与报警状态时)时，可点击诊断按钮，就可进入诊断页面，如图8所示。在诊断页面，点击想查看的KPI对应按钮，智能看板就会将该KPI当前值对应的参数值与其标准值对应的参数值进行对比分析以方便用户查找具体问题所在。比如：从图4可见，当前淬冷速度KPI处于报警状态，在监控界面点击诊断按钮后，就会跳出诊断界面。在诊断界面，点击淬冷速度按钮，就会跳出淬冷速度KPI对应的参数对比分析图。
Claims (9)
1.一种具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，包括：
数据采集装置，采集煤制乙炔生产流程中各个工段的生产数据，输入至实时数据库中；
实时数据库，实现生产数据的实时存储和管理；
数据分析设备，对实时生产数据进行计算、监控、评估和诊断；
信息显示终端，对数据分析设备输出的结果进行可视化显示。
2.根据权利要求1所述的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，所述的数据分析设备包括：
KPI计算模块，对生产数据进行预处理，再通过预定义的煤制乙炔生产过程KPI的计算公式计算得到相应的实时KPI值；
报警模块，根据预定义的KPI的基线值和阈值对KPI进行监控，若实时KPI值超过其阈值，报警模块报警；
评估与诊断模块，对当前煤制乙炔生产流程的实时生产状况进行量化评分，并对出现问题的KPI进行诊断以查找问题的根源。
3.根据权利要求2所述的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，所述的煤制乙炔生产流程的KPI包括煤粉进料流速平稳性、等离子炬功率、焦层厚度、淬冷速度、淬冷效率、除尘比和乙炔回收率。
4.根据权利要求3所述的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，所述的煤粉进料流速平稳性的计算公式为：
其中，s为煤粉进料流速平稳性；vt为当前时刻前一分钟内煤粉进料流速采样值序列；m为当前时刻前一分钟内煤粉进料流速的平均值；
所述的淬冷速度的计算公式为：
Cv＝(T1-T2)Vh，
其中，Cv为淬冷速度，Vh为裂解气体积流量；T1和T2分别为裂解气在淬冷装置入口和出口处的温度；
所述的淬冷效率的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>e</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>t</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<msub>
<mi>V</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，Ce为淬冷效率；Cv为淬冷速度；Vc为淬冷剂的体积流量；t2和t1分别是淬冷剂在出口和进口的温度；
所述的除尘比的计算公式为：
<mrow>
<mi>A</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，A为除尘比；Cs1和Cs2分别为经过除尘工段之前和除尘工段之后的裂解气含煤粉量的采样值；
所述的乙炔回收率的计算公式为：
<mrow>
<mi>P</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msub>
<mi>M</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msub>
<mi>M</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，P为乙炔回收率；M1和M2分别为通过气体分离工段之前的裂解气和最终产物中乙炔的浓度的采样值。
5.根据权利要求2所述的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，所述的报警模块支持自动和手动两种模式设置各个KPI的基线值以及相应阈值。
6.根据权利要求2所述的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，所述的评估与诊断模块对当前煤制乙炔生产流程的实时生产状况进行量化评分，得到各个KPI的KPI评分和全流程评分，所述的全流程评分为各个KPI评分的加权和。
7.根据权利要求6所述的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，对煤粉进料流速平稳性进行量化评分的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Score</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>10</mn>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mn>10</mn>
<msub>
<mi>k</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
</msup>
</mrow>
</msup>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，Scores为煤粉进料流速平稳性评分；s为当前煤粉进料流速平稳性，其基准值为0；ks是煤粉进料流速平稳性的基线值数量级的相反数；
对等离子炬功率进行量化评分的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Score</mi>
<mi>W</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>10</mn>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>|</mo>
<mi>W</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>W</mi>
<mrow>
<mi>s</mi>
<mi>tan</mi>
<mi>d</mi>
<mi>a</mi>
<mi>r</mi>
<mi>d</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>|</mo>
</mrow>
</msup>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，Scorew为等离子炬功率评分；W为当前等离子炬功率，其基准值为额定功率；Wstandard为等离子炬额定功率；
对焦层厚度进行量化评分的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Score</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>10</mn>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mi>h</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mn>10</mn>
<msub>
<mi>k</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
</msup>
</mrow>
</msup>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，Scoreh为焦层厚度评分；h为当前焦层厚度，其基准值为0；kh是焦层厚度的基线值数量级的相反数；
对淬冷速度进行量化评分的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Score</mi>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>10</mn>
<msup>
<mi>e</mi>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mn>10</mn>
<msub>
<mi>k</mi>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>v</mi>
</msub>
</msub>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
</msup>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，ScoreCv为淬冷速度评分；Cv为当前淬冷速度，其基准值为∞；kCv为淬冷速度Cv的基线值数量级的相反数
对淬冷效率进行量化评分的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Score</mi>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>e</mi>
</msub>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>10</mn>
<msup>
<mi>e</mi>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>e</mi>
</msub>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mn>10</mn>
<msub>
<mi>k</mi>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>e</mi>
</msub>
</msub>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
</msup>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，ScoreCe为淬冷效率评分；Ce为当前淬冷效率，其基准值为∞；kCe为淬冷效率Ce的基线值数量级的相反数；
对除尘比进行量化评分的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Score</mi>
<mi>A</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>10</mn>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mi>A</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mn>10</mn>
<msub>
<mi>k</mi>
<mi>A</mi>
</msub>
</msup>
</mrow>
</msup>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，ScoreA为除尘比评分；A为当前除尘比其基准值为0；kA为除尘比A的基线值数量级的相反数；
对乙炔回收率进行量化评分的计算公式为：
<mrow>
<msub>
<mi>Score</mi>
<mi>P</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>10</mn>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<mi>P</mi>
</mrow>
</msup>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，ScoreP为乙炔回收率评分；P为当前乙炔回收率，其基准值为1。
8.根据权利要求1所述的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，所述的信息显示终端包括：
评分显示区域，显示当前煤制乙炔生产流程的全流程评分以及各个KPI评分；
KPI值显示区域，显示各个KPI当前的KPI值。
9.根据权利要求8所述的具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板，其特征在于，所述的KPI值显示区域中，分别以不同的颜色标注各个KPI值处于正常、预警或报警状态。
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| CN201710588047.8A CN107515595B (zh) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | 一种具有数据分析功能的煤制乙炔生产信息智能看板 |
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108508856A (zh) * | 2018-03-28 | 2018-09-07 | 西安西电电气研究院有限责任公司 | 一种工业设备智能控制系统及方法 |
| CN109063412A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-21 | 浙江大学 | 用于等离子体裂解煤制乙炔反应状态评估的多源数据融合系统及方法 |
| CN109358579A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-02-19 | 浙江大学 | 等离子体裂解煤制乙炔生产过程的全流程协调控制系统及方法 |
| CN113050548A (zh) * | 2019-12-26 | 2021-06-29 | 上海异工同智信息科技有限公司 | 基于现场生产经验和化工机理模型的辅助决策系统及方法、电子设备、存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103649859A (zh) * | 2011-04-15 | 2014-03-19 | Abb技术有限公司 | 监视过程控制系统 |
| CN103745311A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-04-23 | 天通精电新科技有限公司 | 生产数据管理信息系统 |
| CN104252572A (zh) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | 国际商业机器公司 | 评估对象性能的方法和设备 |
| CN104657823A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-27 | 云南电网有限责任公司西双版纳供电局 | 一种提升供电企业决策精确度的kpi动态分析方法 |
| CN204833270U (zh) * | 2015-02-11 | 2015-12-02 | 云南电网有限责任公司西双版纳供电局 | 供电企业决策管理数字化看板 |
-
2017
- 2017-07-18 CN CN201710588047.8A patent/CN107515595B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103649859A (zh) * | 2011-04-15 | 2014-03-19 | Abb技术有限公司 | 监视过程控制系统 |
| CN104252572A (zh) * | 2013-06-28 | 2014-12-31 | 国际商业机器公司 | 评估对象性能的方法和设备 |
| CN103745311A (zh) * | 2013-12-25 | 2014-04-23 | 天通精电新科技有限公司 | 生产数据管理信息系统 |
| CN104657823A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-05-27 | 云南电网有限责任公司西双版纳供电局 | 一种提升供电企业决策精确度的kpi动态分析方法 |
| CN204833270U (zh) * | 2015-02-11 | 2015-12-02 | 云南电网有限责任公司西双版纳供电局 | 供电企业决策管理数字化看板 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 周泽伟等: "等离子体裂解煤工艺过程的三维仿真与可视化监控系统", 《化工学报》 * |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108508856A (zh) * | 2018-03-28 | 2018-09-07 | 西安西电电气研究院有限责任公司 | 一种工业设备智能控制系统及方法 |
| WO2019184375A1 (zh) * | 2018-03-28 | 2019-10-03 | 西安西电电气研究院有限责任公司 | 一种工业设备智能控制系统及方法 |
| CN108508856B (zh) * | 2018-03-28 | 2020-09-22 | 西安西电电气研究院有限责任公司 | 一种工业设备智能控制系统及方法 |
| CN109063412A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-21 | 浙江大学 | 用于等离子体裂解煤制乙炔反应状态评估的多源数据融合系统及方法 |
| CN109063412B (zh) * | 2018-08-27 | 2020-08-11 | 浙江大学 | 用于等离子体裂解煤制乙炔反应状态评估的多源数据融合系统及方法 |
| CN109358579A (zh) * | 2018-10-18 | 2019-02-19 | 浙江大学 | 等离子体裂解煤制乙炔生产过程的全流程协调控制系统及方法 |
| CN113050548A (zh) * | 2019-12-26 | 2021-06-29 | 上海异工同智信息科技有限公司 | 基于现场生产经验和化工机理模型的辅助决策系统及方法、电子设备、存储介质 |
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