CN108593622B - 一种用于石化生产过程的智能化集成光纤传感系统及其实时监测诊断方法 - Google Patents

一种用于石化生产过程的智能化集成光纤传感系统及其实时监测诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及光纤传感监测与诊断应用技术领域，具体指一种用于石化生产过程的智能化集成光纤传感系统，同时公开了一种用于石化生产过程的实时监测诊断方法；包括光源模块、耦合器、分路器、信号解调单元、计算机和传感单元，其特征在于：所述传感单元包括安装在反应釜上的耐高温光纤F‑P温压复合传感器、拉曼探头、光纤流量计、光纤F‑P振动传感器和弱光栅探头阵列，本发明结构合理，光纤传感器具有体积小巧、本征安全、抗电磁干扰能力强、信号传输距离远等优势；系统采用多点分布式多参量测量，通过获得不同关键部位上相应参量的实时变化量，故障专家诊断与报警系统可以分析和诊断石化生产过程的故障源和故障类型，进行有效的故障类型信息预警提示。

Description

一种用于石化生产过程的智能化集成光纤传感系统及其实时 监测诊断方法
技术领域
本发明涉及光纤传感监测与诊断应用技术领域，具体指一种用于石化生产 过程的智能化集成光纤传感系统，同时公开了一种用于石化反应的实时监测诊 断方法。
背景技术
石化生产是现代石油化工工业的核心，其过程反应温度高、压力大等苛刻 反应条件。因此，需要对石化生产的过程进行实时的多参量监测，并根据各参 量反映的数据分析和诊断石化生产过程中的常见故障类型。目前对于石化生产 的在线监测多是采用电类传感器，如压电式传感器、电子流量传感器、电涡流 传感器、热电阻或热电偶传感器，而化工工业对于现场用电的使用有着苛刻的 要求，并且该类传感器存在温度稳定性差和信号无法进行长距离传输等诸多问 题。同时，传统信号监测数据相互隔离，无法反应系统的整体状态，所以需要 对不同传感数据进行数据融合，并与控制中心有机连接起来，以提高石化生产 过程的整体装备智能化水平。因此，现有技术有待于改进和发展。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种结构合理、对石 化生产过程中多参量进行实时监测，并各参量反映的现象分析和诊断常见故障 类型，实现有效预警的用于石化反应的智能化集成光纤传感系统及其实时监测 诊断方法。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的一种用于石化反应的智能化集成光纤传感系统,包括光源模 块、耦合器、分路器、信号解调单元、计算机和传感单元，其特征在于：所述 耦合器通过光缆分别连接光源模块、信号解调单元和分路器，信号解调单元通 过数据线与计算机连接；所述传感单元包括安装在反应釜上的耐高温光纤F-P 温压复合传感器、拉曼探头、光纤流量计、光纤F-P振动传感器和弱光栅探头 阵列，分路器通过光缆分别与耐高温光纤F-P温压复合传感器、拉曼探头、光 纤流量计、光纤F-P振动传感器、弱光栅探头阵列连接。
根据以上方案，所述耐高温光纤F-P温压复合传感器和拉曼探头设于反应 釜的釜体内。
根据以上方案，所述光纤F-P振动传感器设于反应釜的外壁上且与搅拌杆 相对设置。
根据以上方案，所述光纤流量计为若干耐高温毛细管封装的FBG点式流量 传感器，且若干FBG点式流量传感器分别安装在反应釜的气体输入口、气体输 出口和输气管道上。
根据以上方案，所述弱光栅探头阵列安装于输气管道表面。
根据以上方案，所述计算机与信号解调单元采用MODBUS协议在TCP/IP 网络上进行通信，计算机作为MODBUS服务器，任一传感单元在信号解调单元 上均作为独立MODBUS客户端与计算机上的MODBUS服务器进行TCP连接， 并传输指令和数据。
一种用于石化反应的实时监测诊断方法，其步骤如下：
a、计算机通过信号解调单元提取耐高温光纤F-P温压复合传感器、拉曼探 头、光纤流量计上各参量的特征参数，计算机上的故障专家诊断与报警系统根 据特征参数识别判定故障类型和故障源，并通过计算机上的人机交互装置显示 实时监测参量值、故障检测结果和运行监测警示信息；
b、计算机从信号解调单元提取耐高温光纤F-P温压复合传感器的温度和压 力特征参数，将温度和压力两个特征参数输入到线性模式分类器中，根据模式 分类器的输出值来识别和判定故障类型，专家故障诊断与报警系统并将温度和 压力参量、故障检测结果和异常温度、压力的警示信息显示在计算机的人机交 互装置上；
c、计算机从信号解调单元的光谱仪中获得拉曼探头返回的原始光谱数据 后，采用SavitzkyGolay卷积平滑法对原始光谱数据进行滤波、去噪预处理， 提高信噪比；然后分峰截幅提取光谱数据中各物质特征峰的独立信息；最后对 特征峰进行定量分析，将此输入到最小二乘法的标定模型中，输出为各物质的 浓度参量；专家故障诊断与报警系统通过气体成分和浓度的变化检测出石化生 产反应的状态，并将结果信息显示在计算机的人机交互装置上；
d、计算机从信号解调单元提取光纤流量计的返回光谱，通过返回波长漂移 值来定量计算出实时流量速度，从而检测气体输出量和速度；根据标定信息重 建各点的气体流量速度，专家故障诊断与报警系统根据气体流量速度作为石化 生产原料气体消耗速度和生产气体速度的判定依据，将气体流量信息或异常流 量信息警示信息显示在计算机的人机交互装置上；
e、计算机从信号解调单元提取光纤F-P振动传感器接收搅拌杆的振动信号， 专家故障诊断与报警系统通过FFT转换为频域信号，将频谱中的振动频率和振 动幅度两个特征参量作为线性模式分类器，以识别往搅拌杆的搅拌不平衡、轴 弯曲变形、安装不垂直、轴套间隙过大磨损或松动等故障和异常，并将异常信 息和警示信息显示在计算机的人机交互装置上；
f、计算机从信号解调单元获取弱光栅探头阵列的反射光谱，通过采用光波 长时域反射技术进行定位和解调，同时检测出每个点的温度和振动；专家故障 诊断与报警系统将温度特征数据用于判断管道上的高温和异常温度变化，振动 信号的数据用于监测气体泄漏等异常情况，并将异常信息和警示信息显示在计 算机的人机交互装置上；
h、计算机中的专家故障诊断与报警系统将传感单元的各传感器收集的信息 通过数据的形式实时的显示在人机交互界面上，同时通过工业通信技术与控制 中心有机连接起来，实现石化生产过程实时数据共享，提高装备智能化；
g、计算机有专家故障诊断和预警系统有多数据融合故障诊断，系统包含数 据级、特征级和决策级融合诊断模块；数据级融合模块主要是对多传感器收集 到的数据进行处理，首先对数据进行清洗，然后进行数据的标准化及离散化处 理，利用数据挖掘方法得出用于故障诊断的核心属性，并分别送入特征级；特 征级融合模块该模块采用个并行BP神经网络进行局部诊断，将数据级融合模块 处理后的类不同的特征属性作为神经网络的输入，利用神经网络在特征级上进 行局部诊断，得到局部诊断结果作为决策级D-S证据理论的基本概率赋值，并 根据诊断数据实时搜索故障类型，将结果送到决策级；决策级融合诊断模块采 用D-S证据理论，建立D-S证据理论的识别框架为待诊断的故障，将组神经网 络的输出作为基本概率赋值，利用D-S证据理论合成公式对网络的输出进行合 成，用基本合成规则和改进合成规则对神经网络的输出进行了合成，最后在计 算机的人机交互界面上输出融合诊断结果。
本发明有益效果为：本发明结构合理，光纤传感器具有体积小巧、本征安 全、抗电磁干扰能力强、信号传输距离远、频率响应范围大、精度高等优势； 系统采用多点分布式多参量测量的方式，可以通过获得不同关键部位上相应参 量的实时变化量，故障专家诊断与报警系统可以分析和诊断石化生产过程的故 障源和故障类型，进行有效的故障类型信息预警提示。
附图说明
图1是本发明的整体结构示意图。
图中：
1、光源模块；2、耦合器；3、光缆；4、分路器；5、信号解调单元；6、 计算机；7、耐高温光纤F-P温压复合传感器；8、光纤流量计；9、拉曼探头； 10、搅拌杆；11、光纤F-P振动传感器；12、输气管道；13、弱光栅探头阵列； 14、反应釜。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明的技术方案进行说明。
如图1所示，本发明所述的一种用于石化反应的智能化集成光纤传感系统, 包括光源模块1、耦合器2、分路器4、信号解调单元5、计算机6和传感单元， 其特征在于：所述耦合器2通过光缆3分别连接光源模块1、信号解调单元5 和分路器4，信号解调单元5通过数据线与计算机6连接；所述传感单元包括 安装在反应釜14上的耐高温光纤F-P温压复合传感器7、拉曼探头9、光纤流 量计8、光纤F-P振动传感器11和弱光栅探头阵列13，分路器4通过光缆3 分别与耐高温光纤F-P温压复合传感器7、拉曼探头9、光纤流量计8、光纤F-P 振动传感器11、弱光栅探头阵列13连接。
所述耐高温光纤F-P温压复合传感器7和拉曼探头9设于反应釜14的釜体 内，耐高温光纤F-P温压复合传感器7的温度腔和压力腔均由高温金属材料制 备而来，可承受石化生产过程中的550℃以上的高温，实时准确地检测石化生 产过程中化学反应堆的温度和压力变化，同时对压力敏感腔进行温度补偿，提 高压力监测的精度；所述拉曼探头9用于实时检测石化生产反应进程中的气体 原料和产物浓度，以确保生成正确的产物和控制产物的质量；拉曼探头9采用 拉曼增强腔来会聚光斑能量，从而增强拉曼散射信号，有利于在线监测石化生 产反应中的低浓度气体。
所述光纤F-P振动传感器11设于反应釜14的外壁上且与搅拌杆10相对 设置，光纤F-P振动传感器11用于监测反应釜14搅拌过程中搅拌杆10的运 行状况。
所述光纤流量计8为若干耐高温毛细管封装的FBG点式流量传感器，且若 干FBG点式流量传感器分别安装在反应釜14的气体输入口、气体输出口和输 气管道12内气体流向的垂直方向上，实时在线监测各点气体流量速度，同时采 用高功率泵浦光或者改变FBG涂层，以提高光纤流量计8的测量灵敏度和动态 测量范围。
所述弱光栅探头阵列13安装于输气管道12表面，以构建高速复用分布式 传感网络，实时在线监测长距离气体传输管道的实时温度和振动。
所述计算机6与信号解调单元5采用MODBUS协议在TCP/IP网络上进行通 信，计算机6作为MODBUS服务器，任一传感单元在信号解调单元5上均作 为独立MODBUS客户端与计算机6进行TCP连接；计算机6与信号解调单元 5以及传感单元的数据传输方式如下：
a、计算机6上的MODBUS服务器与信号解调单元5中每个传感解调模块 的MODBUS客户端之间采用问答式通讯，信号解调单元5中的各MODBUS客 户端接收到计算机6上的MODBUS服务器的指令后，主动发送各自特征数据。
b、计算机6和信号解调单元5上的程序使用TCO/IP库提供的TCP和提 供基于连接的通信服务的流套接字，同时计算机6的服务器上为每个传感解调 模块的MODBUS客户端创建一条单独的线程，同时设置线程的优先级。
c、计算机6上的MODBUS服务器与信号解调单元5中每个传感解调模块 的MODBUS客户端之间的MODBUS帧如图1所示，发送前将将包含包头和 数据的数据包按照MODBUS协议封装到MODBUS帧中，然后发送到指定的 客户端或服务器；同样收到MODBUS帧按照MODBUS协议解析出数据包， 根据指令集协议，结合包头和数据进一步处理得出有效参数。
一种用于石化生产过程的实时监测诊断方法，该方法通过安装在计算机6 上的故障专家诊断与异常报警系统软件实现，其步骤如下：
a、计算机6通过信号解调单元5提取耐高温光纤F-P温压复合传感器7、 拉曼探头9、光纤流量计8上各参量的特征参数，计算机6上的故障专家诊断 与报警系统根据特征参数识别判定故障类型和故障源，并通过计算机6上的人 机交互装置显示实时监测参量值、故障检测结果和运行监测警示信息；
b、计算机6从信号解调单元5提取耐高温光纤F-P温压复合传感器7的温 度和压力特征参数，将温度和压力两个特征参数输入到线性模式分类器中，根 据模式分类器的输出值来识别和判定故障类型，专家故障诊断与报警系统并将 温度和压力参量、故障检测结果和异常温度、压力的警示信息显示在计算机6 的人机交互装置上；
c、计算机6从信号解调单元5的光谱仪中获得拉曼探头9返回的原始光谱 数据后，采用Savitzky2Golay卷积平滑法对原始光谱数据进行去噪滤波预处 理，提高信号性噪比；然后分峰截幅提取光谱数据中各物质特征峰的独立信息； 最后对特征峰进行定量分析，将此输入到最小二乘法的标定模型中，输出为各 物质的浓度参量；专家故障诊断与报警系统通过气体成分和浓度的变化检测出 石化生产反应的状态，并将结果信息显示在计算机6的人机交互装置上；
d、计算机6从信号解调单元5提取光纤流量计8的返回光谱，通过返回波 长漂移值来定量计算出实时流量速度，从而检测气体输出量和速度；根据标定 信息重建各点的气体流量速度，专家故障诊断与报警系统根据气体流量速度作 为石化生产原料气体消耗速度和生产气体速度的判定依据，将气体流量信息或 异常流量信息警示信息显示在计算机6的人机交互装置上；
e、计算机6从信号解调单元5提取光纤F-P振动传感器11接收搅拌杆10 的振动信号，专家故障诊断与报警系统通过FFT转换为频域信号，将频谱中的 振动频率和振动幅度两个特征参量作为线性模式分类器，以识别往搅拌杆10的 搅拌不平衡、轴弯曲变形、安装不垂直、轴套间隙过大磨损或松动等故障和异 常，并将异常信息和警示信息显示在计算机6的人机交互装置上；
f、计算机6从信号解调单元5获取弱光栅探头阵列13的反射光谱，通过 采用光波长时域反射技术进行定位和解调，同时检测出每个点的温度和振动； 专家故障诊断与报警系统将温度特征数据用于判断管道上的高温和异常温度变 化，振动信号的数据用于监测气体泄漏等异常情况，并将异常信息和警示信息 显示在计算机6的人机交互装置上；
h、计算机6中的专家故障诊断与报警系统将传感单元的各传感器收集的信 息通过数据的形式实时的显示在人机交互界面上，同时通过工业通信技术与控 制中心有机连接起来，实现石化生产过程实时数据共享，提高装备智能化；
g、计算机6有专家故障诊断和预警系统有多数据融合故障诊断，系统包含 数据级、特征级和决策级融合诊断模块；数据级融合模块主要是对多传感器收 集到的数据进行处理，首先对数据进行清洗，然后进行数据的标准化及离散化 处理，利用数据挖掘方法得出用于故障诊断的核心属性，并分别送入特征级； 特征级融合模块该模块采用3个并行BP神经网络进行局部诊断，将数据级融合 模块处理后的3类不同的特征属性作为神经网络的输入，利用神经网络在特征 级上进行局部诊断，得到局部诊断结果作为决策级D-S证据理论的基本概率赋 值，并根据诊断数据实时搜索故障类型，将结果送到决策级；决策级融合诊断 模块采用D-S证据理论，建立D-S证据理论的识别框架为待诊断的故障，将3 组神经网络的输出作为基本概率赋值，利用D-S证据理论合成公式对网络的输 出进行合成，用基本合成规则和改进合成规则对神经网络的输出进行了合成， 最后在计算机6的人机交互界面上输出融合诊断结果。
以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述的 构造、特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。

Claims (3)

1.一种用于石化生产过程的智能化集成光纤传感系统，包括光源模块(1)、耦合器(2)、分路器(4)、信号解调单元(5)、计算机(6)和传感单元，其特征在于：所述耦合器(2)通过光缆(3)分别连接光源模块(1)、信号解调单元(5)和分路器(4)，信号解调单元(5)通过数据线与计算机(6)连接；所述传感单元包括安装在反应釜(14)上的耐高温光纤F-P温压复合传感器(7)、拉曼探头(9)、光纤流量计(8)、光纤F-P振动传感器(11)和弱光栅探头阵列(13)，分路器(4)通过光缆(3)分别与耐高温光纤F-P温压复合传感器(7)、拉曼探头(9)、光纤流量计(8)、光纤F-P振动传感器(11)、弱光栅探头阵列(13)连接；
所述耐高温光纤F-P温压复合传感器(7)和拉曼探头(9)设于反应釜(14)的釜体内；
所述光纤流量计(8)为若干耐高温毛细管封装的FBG点式流量传感器，且若干FBG点式流量传感器分别安装在反应釜(14)的气体输入口、气体输出口和输气管道(12)上；所述光纤F-P振动传感器(11)设于反应釜(14)的外壁上且与搅拌杆(10)相对设置；所述弱光栅探头阵列(13)安装于输气管道(12)表面。
2.根据权利要求1所述的一种用于石化生产过程的智能化集成光纤传感系统，其特征在于：所述计算机(6)与信号解调单元(5)采用MODBUS协议在TCP/IP网络上进行通信，计算机(6) 作为MODBUS服务器，任一传感单元在信号解调单元(5)上均作为独立MODBUS客户端与计算机(6)上的MODBUS服务器进行TCP连接，并传输指令和数据。
3.根据权利要求1-2任一所述的一种用于石化生产过程的智能化集成光纤传感系统的实时监测诊断方法，其步骤如下：
a、计算机(6)通过信号解调单元(5)提取耐高温光纤F-P温压复合传感器(7)、拉曼探头(9)、光纤流量计(8)上各参量的特征参数，计算机(6)上的故障专家诊断与报警系统根据特征参数识别判定故障类型和故障源，并通过计算机(6)上的人机交互装置显示实时监测参量值、故障检测结果和运行监测警示信息；
b、计算机(6)从信号解调单元(5)提取耐高温光纤F-P温压复合传感器(7)的温度和压力特征参数，将温度和压力两个特征参数输入到线性模式分类器中，根据模式分类器的输出值来识别和判定故障类型，专家故障诊断与报警系统并将温度和压力参量、故障检测结果和异常温度、压力的警示信息显示在计算机(6)的人机交互装置上；
c、计算机(6)从信号解调单元(5)的光谱仪中获得拉曼探头(9)返回的原始光谱数据后，采用Savitzky2Golay卷积平滑法对原始光谱数据进行去噪滤波预处理，提高信号性噪比；然后分峰截幅提取光谱数据中各物质特征峰的独立信息；最后对特征峰进行定量分析，将此输入到最小二乘法的标定模型中，输出为各物质的浓度参量；专家故障诊断与报警系统通过气体成分和浓度的变化检测出石化生产反应的状态，并将结果信息显示在计算机(6)的人机交互装置上；
d、计算机(6)从信号解调单元(5)提取光纤流量计(8)的返回光谱，通过返回波长漂移值来定量计算出实时流量速度，从而检测气体输出量和速度；根据标定信息重建各点的气体流量速度，专家故障诊断与报警系统根据气体流量速度作为石化生产原料气体消耗速度和生产气体速度的判定依据，将气体流量信息或异常流量信息警示信息显示在计算机(6)的人机交互装置上；
e、计算机(6)从信号解调单元(5)提取光纤F-P振动传感器(11)接收搅拌杆(10)的振动信号，专家故障诊断与报警系统通过FFT转换为频域信号，将频谱中的振动频率和振动幅度两个特征参量作为线性模式分类器，以识别往搅拌杆(10)的搅拌不平衡、轴弯曲变形、安装不垂直、轴套间隙过大磨损或松动故障和异常，并将异常信息和警示信息显示在计算机(6)的人机交互装置上；
f、计算机(6)从信号解调单元(5)获取弱光栅探头阵列(13)的反射光谱，通过采用光波长时域反射技术进行定位和解调，同时检测出每个点的温度和振动；专家故障诊断与报警系统将温度特征数据用于判断管道上的高温和异常温度变化，振动信号的数据用于监测气体泄漏异常情况，并将异常信息和警示信息显示在计算机(6)的人机交互装置上；
h、计算机(6)中的专家故障诊断与报警系统将传感单元的各传感器收集的信息通过数据的形式实时的显示在人机交互界面上，同时通过工业通信技术与控制中心有机连接起来，实现石化生产过程实时数据共享，提高装备智能化；
g、计算机(6)有专家故障诊断和预警系统有多数据融合故障诊断，系统包含数据级、特征级和决策级融合诊断模块；数据级融合模块主要是对多传感器收集到的数据进行处理，首先对数据进行清洗，然后进行数据的标准化及离散化处理，利用数据挖掘方法得出用于故障诊断的核心属性，并分别送入特征级；特征级融合模块该模块采用3个并行BP神经网络进行局部诊断，将数据级融合模块处理后的3类不同的特征属性作为神经网络的输入，利用神经网络在特征级上进行局部诊断，得到局部诊断结果作为决策级D-S证据理论的基本概率赋值，并根据诊断数据实时搜索故障类型，将结果送到决策级；决策级融合诊断模块采用D-S证据理论，建立D-S证据理论的识别框架为待诊断的故障，将3组神经网络的输出作为基本概率赋值，利用D-S证据理论合成公式对网络的输出进行合成，用基本合成规则和改进合成规则对神经网络的输出进行了合成，最后在计算机(6)的人机交互界面上输出融合诊断结果。
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