CN111379967A - 存储器、氢气管网故障排查方法、装置和设备 - Google Patents
存储器、氢气管网故障排查方法、装置和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111379967A CN111379967A CN201811609219.6A CN201811609219A CN111379967A CN 111379967 A CN111379967 A CN 111379967A CN 201811609219 A CN201811609219 A CN 201811609219A CN 111379967 A CN111379967 A CN 111379967A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- hydrogen
- node
- working condition
- condition data
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 title claims abstract description 432
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 432
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 430
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 title description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 92
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 91
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 25
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 23
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 22
- 239000012071 phase Substances 0.000 claims description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 16
- 239000007791 liquid phase Substances 0.000 claims description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 9
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 7
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 3
- 150000002431 hydrogen Chemical class 0.000 claims description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 11
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- VGGSQFUCUMXWEO-UHFFFAOYSA-N Ethene Chemical compound C=C VGGSQFUCUMXWEO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000005977 Ethylene Substances 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007717 exclusion Effects 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 238000004989 laser desorption mass spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 238000002407 reforming Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000000629 steam reforming Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
- F17D—PIPE-LINE SYSTEMS; PIPE-LINES
- F17D1/00—Pipe-line systems
- F17D1/02—Pipe-line systems for gases or vapours
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
- F17D—PIPE-LINE SYSTEMS; PIPE-LINES
- F17D3/00—Arrangements for supervising or controlling working operations
- F17D3/01—Arrangements for supervising or controlling working operations for controlling, signalling, or supervising the conveyance of a product
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
- F17D—PIPE-LINE SYSTEMS; PIPE-LINES
- F17D3/00—Arrangements for supervising or controlling working operations
- F17D3/18—Arrangements for supervising or controlling working operations for measuring the quantity of conveyed product
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
- F17D—PIPE-LINE SYSTEMS; PIPE-LINES
- F17D5/00—Protection or supervision of installations
- F17D5/02—Preventing, monitoring, or locating loss
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/30—Hydrogen technology
- Y02E60/34—Hydrogen distribution
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/45—Hydrogen technologies in production processes
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了存储器、氢气管网故障预判方法、装置和设备，其中所述方法包括分别为供氢单元中的各个装置在其供氢数据的合理波动区间内获取供氢采样值，以及，为耗氢单元中的各个装置在其在其耗氢数据的合理波动区间内获取耗氢采样值；根据每个组合方式中的供氢采样值和耗氢采样值，分别进行各组合方式下氢气管网中管段和节点工况数据的推算；根据预设的各管段或节点的合理工况数据区间，确定故障工况数据；根据故障工况数据确定非合理组合；判断实时获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据是否属于非合理组合。本发明可以有效的降低减少氢气管网中故障的发生，降低氢气管网故障所造成的损失。
Description
技术领域
本发明涉及一种石油化工领域，特别是涉及存储器、氢气管网故障排查方法、装置和设备。
背景技术
炼油厂的氢气系统通常由供氢单元、耗氢单元、氢回收单元和氢气管网等部分组成；其中，氢气管网作为连接供氢单元、耗氢单元和氢回收单元的桥梁，是氢气资源优化得以实现的重要基础。氢气管网的主要作用有：将各种纯度的氢气输送至耗氢单元；负责将耗氢单元的排放气输送至氢气回收单元或瓦斯系统；同时，还要输送过程中维持稳定的压力场、速度场，确保含氢流体的正确流向。
在生产过程中，氢气管网会发生波动、凝液、憋压等问题，严重时还会发生管线凝液倒灌、压缩机憋停等故障和事故；现有技术中，在对氢气管网的故障诊断一般是在故障发生后，需要工作人员的经验来进行大致的判断，因此不但会因为故障已经发生而造成损失，还会经常造成故障判断的失误，进而氢气系统的正常运行。
公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明的目的在于提供了存储器、氢气管网故障排查方法、装置和设备，从而可以提高减少氢气管网中故障的发生，降低氢气管网故障所造成的损失。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面，本发明提供了一种氢气管网故障预判方法，其特征在于，包括步骤：
S11、分别为供氢单元中的各个装置在其所述供氢数据的合理波动区间内获取预设数量的供氢采样值，以及，为供氢单元中的各个装置在其在其所述耗氢数据的合理波动区间内获取预设数量的耗氢采样值；所述供氢数据包括供氢流量；所述耗氢数据包括补充氢流量；
S12、遍历各所述供氢采样值和所述耗氢采样值的组合方式，并分别根据每个组合方式中的所述供氢采样值和所述耗氢采样值进行氢气管网中管段和节点工况数据的推算；
S13、根据预设的各管段或节点的合理工况数据区间，将所述工况数据中不属于合理工况数据区间的工况数据确定为故障工况数据；
S14、将与所述故障工况数据所对应的供氢采样值和耗氢采样值的组合方式确定为非合理组合；
S15、判断实时获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据是否属于非合理组合。
进一步，上述技术方案中，所述推算包括：
根据所述供氢采样值和/或所述耗氢采样值，确定氢气管网中预设管段相对于连接节点的物料流向；所述物料流向包括流入节点和流出节点；
根据管段相对于节点的物料流向，确定所述节点的节点类型；所述节点类型包括汇流节点和分流节点；
以所述供氢采样值和/或所述耗氢采样值为输入，根据预设规则计算出各所述管段和/或节点的工况数据；所述工况数据包括管段或节点的流量和流速；所述预设规则包括，当所述预设节点的节点类型为汇流节点时，先分别计算两个物料流向为流入节点的管段的工况数据；再依据两股流体混合规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算物料流向为流出节点的管段的工况数据；当所述预设节点的节点类型为分流节点时，先计算物料流向为流入节点的管段的工况数据；再计算某一物料流向为流出节点的管段的工况数据；接着依据两股流体分流规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算另一物料流向为流出节点的管段的工况数据。
进一步，上述技术方案中，所述推算包括：
S21、预先将氢气管网中与节点邻接的装置的类型划分为供氢单元、耗氢单元和下级节点；
S22、以与氢气管网连接的供氢单元或耗氢单元中的任一装置为参考点确定邻接的节点为目标节点，根据参考点的类型和监测数据，确定参考点与目标节点之间管段中物料的流向；物料流向包括流入节点和流出节点；所述监测数据包括供氢流量或补充氢流量；
S23、根据所述参考点与所述目标节点之间管段中的物料流向，以及，与所述目标节点邻接的另外两个装置的监测数据和/或类型，对所述目标节点所连接的另两个管段中的物料流向进行获取或推算；
S24、当所述目标节点的所有邻接管段中的物料流向均已确定，且所述目标的邻接装置中包括下级节点时，将所述目标节点设定为参考点并返回步骤S22；
S25、当所述目标节点的所有邻接管段中的物料流向均已确定，且所述目标的邻接装置中没有下级节点时，或，当所述目标节点中包括无法推算出物料流向的管段时，将与所述氢气管网连接的供氢单元或耗氢单元中尚未成为过参考点的任一装置设定为参考点并返回步骤S22；
S26、对于所述氢气管网中确定了物料流向，且邻接装置为供氢单元或耗氢单元的预设管段，以所述监测数据为输入，进行管段工况数据的计算；
对于三个邻接管段均已确定了物料流向的预设节点，根据所述氢气管网中预设管段相对于目标节点的物料流向，确定所述预设节点的节点类型；所述节点类型包括汇流节点和分流节点；以所述监测数据为输入，根据预设规则计算所述预设节点的工况数据；所述工况数据包括管段或节点的流量和流速；所述预设规则包括：
当所述预设节点的节点类型为汇流节点时，先分别计算两个物料流向为流入节点的管段的工况数据；再依据两股流体混合规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算物料流向为流出节点的管段的工况数据；
当所述预设节点的节点类型为分流节点时，先计算物料流向为流入节点的管段的工况数据；再计算某一物料流向为流出节点的管段的工况数据；接着依据两股流体分流规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算另一物料流向为流出节点的管段的工况数据。
进一步，上述技术方案中，所述供氢数据还包括组成和/或原料加工量；
所述耗氢数据还包括高分排放氢流量、低分气流量、干气流量、组成、原料加工量和补充氢组成中的一种及其任意组合；
所述工况数据还包括压力、压降、液相量、气相量、液相组成和气相组成中的一种及其任意组合。
进一步，上述技术方案中，所述合理工况数据区间包括：
流量、流速、压力、压降、液相量、气相量、液相组成和气相组成这些属性的中的一种及其任意组合的合理区间。
进一步，上述技术方案中，所述以所述供氢数据和所述耗氢数据为输入，根据预设规则计算各所述预设管段和预设节点的工况数据，包括：
采用流速计算模型、流动状态判定模型、压降计算模型、相态判定模型和热力学方程中的一种及其任意组合。
根据本发明的第二方面，本发明还提供了一种氢气管网故障预判装置，包括：
采样单元，用于分别为供氢单元中的各个装置在其所述供氢数据的合理波动区间内获取预设数量的供氢采样值，以及，为供氢单元中的各个装置在其在其所述耗氢数据的合理波动区间内获取预设数量的耗氢采样值；所述供氢数据包括供氢流量；所述耗氢数据包括补充氢流量；
推算单元，用于遍历各所述供氢采样值和所述耗氢采样值的组合方式，并分别根据每个组合方式中的所述供氢采样值和所述耗氢采样值进行氢气管网中管段和节点工况数据的推算；
故障确定单元，用于根据预设的各管段或节点的合理工况数据区间，将所述工况数据中不属于合理工况数据区间的工况数据确定为故障工况数据；
故障对应单元，用于将与所述故障工况数据所对应的供氢采样值和耗氢采样值的组合方式确定为非合理组合；
监控单元，用于判断实时获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据是否属于非合理组合。
进一步，上述技术方案中，还包括预警单元，用于根据所述监控单元的判断结果生成预警信息。
为解决以上技术问题，本发明还提供了一种存储器，所述存储器包括非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行以上各个方面所述的方法，并实现相同的技术效果。
为解决以上技术问题，本发明还提供了一种氢气管网故障预判设备，所述氢气管网故障预判设备包括存储在存储器上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行以上各个方面所述的方法，并实现相同的技术效果。
有益效果
本发明提供的存储器、氢气管网故障预判方法、装置和设备，将供氢单元的供氢数据和耗氢单元的耗氢数据所有的理论组合可能进行了遍历，来分别推算氢气管网内节点和管段的工况数据；这样就可以获取那种组合下会导致氢气管网中节点或是管段中的工况数据超出合理范围。然后，通过对供氢单元的供氢数据和耗氢单元的耗氢数据的实时监测，可以提前预判哪些工况将会引起氢气管网的故障或事故。从而有效的减少氢气管网中故障的发生几率，降低氢气管网故障所造成的损失。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。
图1为本发明实施例提供的氢气管网故障预判方法的步骤示意图；
图2为本发明实施例提供的氢气管网故障预判方法的又一步骤示意图；
图3为本发明实施例提供的氢气管网故障预判装置的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的氢气管网故障预判设备硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
另外，为了更好的说明本发明，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本发明同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件未作详细描述，以便于凸显本发明的主旨。
实施例1
图1示出本发明实施例提供的氢气管网故障预判方法的流程图，该方法可以由电子设备执行，例如网络设备、终端设备或服务端设备等。换言之，所述方法可以由安装在网络设备、终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群等。参考图1，该方法包括以下步骤。
S11、分别为供氢单元中的各个装置在其供氢数据的合理波动区间内获取预设数量的供氢采样值，以及，为耗氢单元中的各个装置在其在其耗氢数据的合理波动区间内获取预设数量的耗氢采样值；供氢数据包括供氢流量；耗氢数据包括补充氢流量；
现有技术中，一般进行故障的判断，都需要在故障发生后在根据仪器仪表的数据来进行判断，此时往往故障的所造成的损失已经发生，只能被动的消除故障。发明人经过研究发现，对于氢气管网来说，很多故障的发生往往是有一个累积的过程，如当某些管段或是节点的工况数据(如流量、流速或压力等)处于非合理状态一段时间后，就可以会慢慢的形成诸如凝液和憋压等问题；而这些问题的发生初期，往往各供氢单元和耗氢单元还都处于正常的工作状态，所以很难被发现和预防。
基于以上认知，在本发明实施例中，首先确定了每个装置(包括供氢单元和耗氢单元)正常运行时的供氢数据的合理波动区间和耗氢数据的合理波动区间；
接着，通过对供氢单元中每个装置的供氢数据的合理波动区间进行多点采样，假定该装置在实际运行时其供氢数据会是多个供氢采样值中的任一一个；同理，通过对耗氢单元中每个装置的耗氢数据的合理波动区间进行多点采样，假定该装置在实际运行时其耗氢数据会是多个供氢采样值中的任一一个。每个装置通过遍历其所有采样值，可以分别代表该装置所有的运行状态下的运行参数。
需要说明的是，在本发明实施例中，某一装置属于供氢单元还是属于耗氢单元，是根据与其连接的管段的作用来确定的，也就说，只要是通过管段内进行供氢，那么对于该管段所连接的节点来说，该装置就是供氢单元；具体来说，本发明实施例中的供氢单元除了包括天然气水蒸汽重整制氢装置、煤制氢装置、重整副产氢装置、乙烯副产氢装置、电解水制氢装置等制氢设备以外，当某一装置在耗氢的同时，还具有制氢功能(氢回收)时，那么，对于与该装置的供氢接口连接的管段来说，就是用于向节点供氢，此时，该装置将会被对应的节点定义为属于供氢单元；由于该装置还具有耗氢接口，对于与耗氢接口连接的管段来说，就是用于对节点进行耗氢排放，此时该装置将会被对应的节点定义为属于耗氢单元。
在实际应用中，供氢数据和耗氢数据的获取方式可以是来自供氢单元或耗氢单元中的监测设备，如各种仪表或是传感器，此外，也可以是根据分布式控制系统DCS、实验室信息管理系统LIMS、实时数据库或是人为输入等数据来生成的；为了能够获取更加全面地工况信息，在本发明实施例中，供氢数据还包括组成和/或原料加工量；耗氢数据还包括高分排放氢流量、低分气流量、干气流量、组成、原料加工量和补充氢组成中的一种及其任意组合。
S12、遍历各所述供氢采样值和所述耗氢采样值的组合方式，并分别根据每个组合方式中的所述供氢采样值和所述耗氢采样值进行氢气管网中管段和节点工况数据的推算；
氢气管网会分别与多个供氢单元的装置和多个耗氢单元的装置；每个供氢单元的装置的供氢数据会有多种(即，供氢采样值的个数)可能性；每个耗氢单元的装置的耗氢数据也会有多种(即，耗氢采样值的个数)可能性；这样，就可以通过遍历各种供氢采样值和所述耗氢采样值的组合方式，来模拟出实际氢气系统实际运行时，各供氢单元的装置和各耗氢单元的装置有可能出现的供氢数据和耗氢数据的组合方式。
在每一种组合方式下，各供氢单元的装置和各耗氢单元的装置都有其对应的供氢数据(通过供氢采样值来体现)和耗氢数据(通过耗氢采样值来体现)；此时，针对某一组合方式，均可以以供氢采样值和耗氢采样值为参数，根据氢气管网的拓扑结构进行各管段和节点的工况数据的推算。
具体的推算方式可以是：根据所述供氢采样值和/或所述耗氢采样值，确定氢气管网中预设管段相对于连接节点的物料流向；所述物料流向包括流入节点和流出节点；根据管段相对于节点的物料流向，确定所述节点的节点类型；所述节点类型包括汇流节点和分流节点；以所述供氢采样值和/或所述耗氢采样值为输入，根据预设规则计算出各所述管段和/或节点的工况数据；所述工况数据包括管段或节点的流量和流速；所述预设规则包括，当所述预设节点的节点类型为汇流节点时，先分别计算两个物料流向为流入节点的管段的工况数据；再依据两股流体混合规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算物料流向为流出节点的管段的工况数据；当所述预设节点的节点类型为分流节点时，先计算物料流向为流入节点的管段的工况数据；再计算某一物料流向为流出节点的管段的工况数据；接着依据两股流体分流规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算另一物料流向为流出节点的管段的工况数据。
具体来说，在本发明实施例中，典型的供氢数据和耗氢数据可以是物料的流量，其中，供氢单元会通过管段将物料传输至邻接的节点中，耗氢单元则会接收到邻接节点传输过来的物料；因此对于节点来说，物料的流向包括流入节点和流出节点；
需要说明的是，本发明实施例中的节点是指氢气管网中的三通连接设备，每个节点连接有三个管段，管段的一端连接有节点，另一端可以连通某一供氢单元的供氢接口，或，连通某一耗氢单元的耗氢接口，此外，还可以是连通下一级的另一个节点；每个节点的物料的进量和出量是相同。
根据供氢数据和耗氢数据确定氢气管网中预设管段相对于连接节点的物料流向的具体方式可以是：
供氢单元是向节点输入物料的，其物料流向为流入节点；耗氢单元是接收节点流出物料的，其物料流向为流出节点，而每个节点的物料的进量和出量又是相同的；这样，当节点连接的三个管段中有两个管段中物料的流量和流向能够确定后，就可以推算出第三个管段的流量和流向；一般情况下，一个节点中需要推算的第三个管段的连接对象会是另一个节点(即，进行推算节点的下级节点)。对于该下级节点来说，当其为接收上级节点的物料时，将视该上级节点为供氢单元；反之，当对于该下级节点来说，当其为向上级节点输送物料时，将视该上级节点为耗氢单元。
由于氢气管网中传输的物料为流体且有分流现象和汇流现象，为了便于工况数据的计算，本发明实施例中，还根据节点中物料的流入流出的特性，将节点分为汇流节点和分流节点两种类型，即，根据节点的三个管段相对于节点的物料流向，将物料一进两出的节点设定为分流节点；物料两进一出的节点设定为汇流节点。
以供氢数据和耗氢数据为输入，根据预设规则计算各预设管段和/或预设节点的工况数据；工况数据包括管段或节点的流量，此外，还可以包括压力、压降、流速、液相量、气相量、液相组成和气相组成中的一种及其任意组合；
本发明实施例中，可以根据不同类型的节点，采用不同的计算方式，以获得更加准确的结果；在实际应用中，供氢数据可以包括供氢流量，以及，物料的组成和原料加工量等数据；耗氢数据可以包括补充氢流量，以及，高分排放氢流量、低分气流量、干气流量、组成、原料加工量和补充氢组成等数据；当增加了数据的种类，可以相应的可以通过预设规则得到更多种类的工况数据，如流量，以及，压力、压降、流速、液相量、气相量、液相组成和气相组成等工况数据。具体来说，预设规则可以包括：当预设节点的节点类型为汇流节点时，先分别计算两个物料流向为流入节点的管段的工况数据；再依据两股流体混合规则计算预设节点的工况数据；然后计算物料流向为流出节点的管段的工况数据；当预设节点的节点类型为分流节点时，先计算物料流向为流入节点的管段的工况数据；再计算某一物料流向为流出节点的管段的工况数据；接着依据两股流体分流规则计算预设节点的工况数据；然后计算另一物料流向为流出节点的管段的工况数据。
在实际应用中，以供氢数据和耗氢数据为输入，根据预设规则计算各预设管段和预设节点的工况数据，所采用的算法、公式和计算模型可以包括：流速计算模型、流动状态判定模型、压降计算模型、相态判定模型和热力学方程中等，其中：
流速计算模型可以是为：
式中：v为流速；V为体积流量；S为管道横截面积；P0为标准大气压，101325Pa；T0为273.15K；V0为标准体积流量；T为温度；P为压力；di为管内径。
所述的流动状态判定模型为：
式中：Re为雷诺系数；v为流速；ρ为流体密度；μ为流体动力粘度；P为压力；T为温度；R为8.314J/(mol.K)；Mmix为混合摩尔质量；
为组分i的体积分数；Mi为组分i的摩尔质量。
所述的压降计算模型为：
ΔPp＝(ΔPf+ΔPt)×1.15 式7
式中：ΔPp为管段压降；ΔPf为直管压力降；ΔPt为局部阻力压降；λ为摩察系数；L为管线长度；K为管段、节点、管件或阀门等阻力系数。
本发明实施例中的相态判定模型可以是，在已知温度T、压力P、组成n的前提下，利用热力学状态方程计算该流股在同样温度T、组成n下的露点压力PL，若实际压力P＞露点压力PL，则表明有液相存在，再利用相平衡原理计算T、P下气液相的流量及组成，反之表明无液相存在。
本发明实施例中的热力学方程可以包括SRK方程、PR方程或BWRS方程等成熟的热力学模型，本领域技术人员可以根据需要选择使用，在此并不做具体的限定。
优选的，本发明实施例中关于工况数据的推算，其具体过程还可以如图2所示，包括以下步骤：
S21、预先将氢气管网中与节点邻接的装置的类型划分为供氢单元、耗氢单元和下级节点；
S22、以与所述氢气管网连接的供氢单元或耗氢单元中的任一装置为参考点确定邻接的节点为目标节点，根据所述参考点的类型和监测数据，确定所述参考点与所述目标节点之间管段中物料的流向；所述物料流向包括流入节点和流出节点；所述供氢监测数据包括供氢流量或补充氢流量；
S23、根据所述参考点与所述目标节点之间管段中的物料流向，以及，与所述目标节点邻接的另外两个装置的监测数据和/或类型，对所述目标节点所连接的另两个管段中的物料流向进行获取或推算；
S24、当所述目标节点的所有邻接管段中的物料流向均已确定，且所述目标的邻接装置中包括下级节点时，将所述目标节点设定为参考点并返回步骤S22；
S25、当所述目标节点的所有邻接管段中的物料流向均已确定，且所述目标的邻接装置中没有下级节点时，或，当所述目标节点中包括无法推算出物料流向的管段时，将与所述氢气管网连接的供氢单元或耗氢单元中尚未成为过参考点的任一装置设定为参考点并返回步骤S22；
S26、对于所述氢气管网中确定了物料流向，且邻接装置为供氢单元或耗氢单元的预设管段，以所述监测数据为输入，进行管段工况数据的计算；
对于三个邻接管段均已确定了物料流向的预设节点，根据所述氢气管网中预设管段相对于目标节点的物料流向，确定所述预设节点的节点类型；所述节点类型包括汇流节点和分流节点；以所述数据为输入，根据预设规则计算所述预设节点的工况数据；所述工况数据包括管段或节点的流量和流速；所述预设规则包括：
当所述预设节点的节点类型为汇流节点时，先分别计算两个物料流向为流入节点的管段的工况数据；再依据两股流体混合规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算物料流向为流出节点的管段的工况数据；
当所述预设节点的节点类型为分流节点时，先计算物料流向为流入节点的管段的工况数据；再计算某一物料流向为流出节点的管段的工况数据；接着依据两股流体分流规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算另一物料流向为流出节点的管段的工况数据。
S13、根据预设的各管段或节点的合理工况数据区间，将所述工况数据中不属于合理工况数据区间的工况数据确定为故障工况数据；
根据每种组合方式，都可以推算出对应的氢气管网中管段和节点的工况数据；其中，某些组合方式中推算出的工况数据就可能会出现不属于合理工况数据区间的情况，比如，不符合某一管段的合理流速区间，或是合理的压力区间；这就意味着，如果实际运行中，各个供氢单元装置和耗氢单元装置分别符合上述组合方式中的供氢采样值和耗氢采样值时，氢气管网中就会有管段的工况处于了不合理的范围。
S14、将与所述故障工况数据所对应的供氢采样值和耗氢采样值的组合方式确定为非合理组合；
如果某一组合方式下，有节点或是管段的工况数据处于不合理的范围，那么就意味着当各个供氢单元装置和耗氢单元装置的分别符合该组合方式中的供氢采样值和耗氢采样值时，有节点或是管段的会有发生故障或事故的隐患，因此，可以将将与故障工况数据所对应的供氢采样值和耗氢采样值的组合方式确定为非合理组合。
在遍历了每种组合方式后，就可以获取都有哪些组合方式会有发生故障或事故的隐患，这样就获得了所有的非合理组合。
S15、判断实时获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据是否属于非合理组合。
通过在氢气系统运行时，实时的获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据，通过与非合理组合的比对，就有以判断出当前的整体工况是否存在发生故障或事故的隐患。
综上所述，本发明实施例通过将供氢单元的供氢数据和耗氢单元的耗氢数据所有的理论组合可能进行遍历，来分别推算氢气管网内节点和管段的工况数据；这样就可以获取那种组合下会导致氢气管网中节点或是管段中的工况数据超出合理范围。然后，通过对供氢单元的供氢数据和耗氢单元的耗氢数据的实时监测，可以提前预判哪些工况将会引起氢气管网的故障或事故。从而有效的降低减少氢气管网中故障的发生，降低氢气管网故障所造成的损失。
实施例2
图3示出本发明实施例提供的氢气管网故障预判装置的结构示意图，所述氢气管网故障预判装置为与实施例1中所述氢气管网故障预判方法对应的装置，即，通过虚拟装置的方式实现实施例1中所述氢气管网故障预判方法，构成所述氢气管网故障预判装置的各个虚拟模块可以由电子设备执行，例如网络设备、终端设备、或服务器。
具体来说，本发明实施例中的氢气管网故障预判装置包括：
采样单元01用于分别为供氢单元中的各个装置在其所述供氢数据的合理波动区间内获取预设数量的供氢采样值，以及，为供氢单元中的各个装置在其在其所述耗氢数据的合理波动区间内获取预设数量的耗氢采样值；所述供氢数据包括供氢流量；所述耗氢数据包括补充氢流量；
推算单元02用于遍历各所述供氢采样值和所述耗氢采样值的组合方式，并分别根据每个组合方式中的所述供氢采样值和所述耗氢采样值进行氢气管网中管段和节点工况数据的推算；
故障确定单元03用于根据预设的各管段或节点的合理工况数据区间，将所述工况数据中不属于合理工况数据区间的工况数据确定为故障工况数据；
故障对应单元04用于将与所述故障工况数据所对应的供氢采样值和耗氢采样值的组合方式确定为非合理组合；
监控单元05用于判断实时获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据是否属于非合理组合。
由于本发明实施例中氢气管网故障预判装置的工作原理和有益效果已经在实施例1中的氢气管网故障预判方法中也进行了记载和说明，因此可以相互参照，在此就不再赘述。
实施例3
本发明实施例提供了一种存储器，所述存储器可以是非暂态(非易失性)计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中氢气管网故障预判方法的各个步骤，并实现相同的技术效果。
实施例4
本发明实施例提供了一种氢气管网故障预判设备，氢气管网故障预判设备所包括的存储器中，包括有相应的计算机程序产品，所述计算机程序产品所包括程序指令被计算机执行时，可使所述计算机执行以上各个方面所述的氢气管网故障预判方法，并实现相同的技术效果。
图4是本发明实施例作为电子设备的氢气管网故障预判设备的硬件结构示意图，如图4所示，该设备包括一个或多个处理器610以及存储器620。以一个处理器610为例。该设备还可以包括：输入装置630和输出装置640。
处理器610、存储器620、输入装置630和输出装置640可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。
存储器620作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器610通过运行存储在存储器620中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的处理方法。
存储器620可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储数据等。此外，存储器620可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器620可选包括相对于处理器610远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置630可接收输入的数字或字符信息，以及产生信号输入。输出装置640可包括显示屏等显示设备。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器620中，当被所述一个或者多个处理器610执行时，执行：
分别为供氢单元中的各个装置在其供氢数据的合理波动区间内获取预设数量的供氢采样值，以及，为耗氢单元中的各个装置在其在其耗氢数据的合理波动区间内获取预设数量的耗氢采样值；所述供氢数据包括供氢流量；所述耗氢数据包括补充氢流量；
根据所述氢气管网的拓扑结构，遍历各所述供氢采样值和所述耗氢采样值的组合方式，并根据每个组合方式中的所述供氢采样值和所述耗氢采样值，分别进行各组合方式下氢气管网中管段和节点工况数据的推算；
根据预设的各管段或节点的合理工况数据区间，将所述工况数据中不属于合理工况数据区间的工况数据确定为故障工况数据；
将与所述故障工况数据所对应的供氢采样值和耗氢采样值的组合方式确定为非合理组合；
判断实时获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据是否属于非合理组合。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明实施例所提供的方法。
本发明实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于以下设备。
(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括:PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。
(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
(5)其他具有数据交互功能的电子装置。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种氢气管网故障预判方法，其特征在于，包括步骤：
S11、分别为供氢单元中的各个装置在其供氢数据的合理波动区间内获取预设数量的供氢采样值，以及，为耗氢单元中的各个装置在其在其耗氢数据的合理波动区间内获取预设数量的耗氢采样值；所述供氢数据包括供氢流量；所述耗氢数据包括补充氢流量；
S12、根据所述氢气管网的拓扑结构，遍历各所述供氢采样值和所述耗氢采样值的组合方式，并根据每个组合方式中的所述供氢采样值和所述耗氢采样值，分别进行各组合方式下氢气管网中管段和节点工况数据的推算；
S13、根据预设的各管段或节点的合理工况数据区间，将所述工况数据中不属于合理工况数据区间的工况数据确定为故障工况数据；
S14、将与所述故障工况数据所对应的供氢采样值和耗氢采样值的组合方式确定为非合理组合；
S15、判断实时获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据是否属于非合理组合。
2.根据权利要求1所述的氢气管网故障预判方法，其特征在于，所述推算包括：
根据所述供氢采样值和/或所述耗氢采样值，确定氢气管网中预设管段相对于连接节点的物料流向；所述物料流向包括流入节点和流出节点；
根据管段相对于节点的物料流向，确定所述节点的节点类型；所述节点类型包括汇流节点和分流节点；
以所述供氢采样值和/或所述耗氢采样值为输入，根据预设规则计算出各所述管段和/或节点的工况数据；所述工况数据包括管段或节点的流量和流速；所述预设规则包括，当所述预设节点的节点类型为汇流节点时，先分别计算两个物料流向为流入节点的管段的工况数据；再依据两股流体混合规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算物料流向为流出节点的管段的工况数据；当所述预设节点的节点类型为分流节点时，先计算物料流向为流入节点的管段的工况数据；再计算某一物料流向为流出节点的管段的工况数据；接着依据两股流体分流规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算另一物料流向为流出节点的管段的工况数据。
3.根据权利要求1所述的氢气管网故障预判方法，其特征在于，所述推算包括：
S21、预先将氢气管网中与节点邻接的装置的类型划分为供氢单元、耗氢单元和下级节点；
S22、以与所述氢气管网连接的供氢单元或耗氢单元中的任一装置为参考点确定邻接的节点为目标节点，根据所述参考点的类型和监测数据，确定所述参考点与所述目标节点之间管段中物料的流向；所述物料流向包括流入节点和流出节点；所述监测数据包括供氢流量或补充氢流量；
S23、根据所述参考点与所述目标节点之间管段中的物料流向，以及，与所述目标节点邻接的另外两个装置的监测数据和/或类型，对所述目标节点所连接的另两个管段中的物料流向进行获取或推算；
S24、当所述目标节点的所有邻接管段中的物料流向均已确定，且所述目标的邻接装置中包括下级节点时，将所述目标节点设定为参考点并返回步骤S22；
S25、当所述目标节点的所有邻接管段中的物料流向均已确定，且所述目标的邻接装置中没有下级节点时，或，当所述目标节点中包括无法推算出物料流向的管段时，将与所述氢气管网连接的供氢单元或耗氢单元中尚未成为过参考点的任一装置设定为参考点并返回步骤S22；
S26、对于所述氢气管网中确定了物料流向，且邻接装置为供氢单元或耗氢单元的预设管段，以所述监测数据为输入，进行管段工况数据的计算；
对于三个邻接管段均已确定了物料流向的预设节点，根据所述氢气管网中预设管段相对于目标节点的物料流向，确定所述预设节点的节点类型；所述节点类型包括汇流节点和分流节点；以所述监测数据为输入，根据预设规则计算所述预设节点的工况数据；所述工况数据包括管段或节点的流量和流速；所述预设规则包括：
当所述预设节点的节点类型为汇流节点时，先分别计算两个物料流向为流入节点的管段的工况数据；再依据两股流体混合规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算物料流向为流出节点的管段的工况数据；
当所述预设节点的节点类型为分流节点时，先计算物料流向为流入节点的管段的工况数据；再计算某一物料流向为流出节点的管段的工况数据；接着依据两股流体分流规则计算所述预设节点的工况数据；然后计算另一物料流向为流出节点的管段的工况数据。
4.根据权利要求1所述的氢气管网故障预判方法，其特征在于，
所述供氢数据还包括组成和/或原料加工量；
所述耗氢数据还包括高分排放氢流量、低分气流量、干气流量、组成、原料加工量和补充氢组成中的一种及其任意组合；
所述工况数据还包括压力、压降、液相量、气相量、液相组成和气相组成中的一种及其任意组合。
5.根据权利要求1所述的氢气管网故障预判方法，其特征在于，所述合理工况数据区间包括：
流量、流速、压力、压降、液相量、气相量、液相组成和气相组成这些属性的中的一种及其任意组合的合理区间。
6.根据权利要求1所述的氢气管网故障预判方法，其特征在于，所述以所述供氢数据和所述耗氢数据为输入，根据预设规则计算各所述预设管段和预设节点的工况数据，包括：
采用流速计算模型、流动状态判定模型、压降计算模型、相态判定模型和热力学方程中的一种及其任意组合。
7.一种氢气管网故障预判装置，其特征在于，包括：
采样单元，用于分别为供氢单元中的各个装置在其所述供氢数据的合理波动区间内获取预设数量的供氢采样值，以及，为供氢单元中的各个装置在其在其所述耗氢数据的合理波动区间内获取预设数量的耗氢采样值；所述供氢数据包括供氢流量；所述耗氢数据包括补充氢流量；
推算单元，用于遍历各所述供氢采样值和所述耗氢采样值的组合方式，并分别根据每个组合方式中的所述供氢采样值和所述耗氢采样值进行氢气管网中管段和节点工况数据的推算；
故障确定单元，用于根据预设的各管段或节点的合理工况数据区间，将所述工况数据中不属于合理工况数据区间的工况数据确定为故障工况数据；
故障对应单元，用于将与所述故障工况数据所对应的供氢采样值和耗氢采样值的组合方式确定为非合理组合；
监控单元，用于判断实时获取的供氢单元中各个装置的供氢数据和耗氢单元中各个装置的耗氢数据是否属于非合理组合。
8.根据权利要求7所述的氢气管网故障预判装置，其特征在于，还包括预警单元，用于根据所述监控单元的判断结果生成预警信息。
9.一种存储器，其特征在于，包括指令集，所述指令集适于处理器执行如权利要求1至6中任一所述氢气管网故障预判方法中的步骤。
10.一种氢气管网故障预判设备，其特征在于，包括总线、输入装置、输出装置、处理器和如权利要求9中所述存储器；
所述总线用于连接所述存储器、所述输入装置、所述输出装置和所述处理器；
所述输入装置和所述输出装置用于实现与用户的交互；
所述处理器用于执行所述存储器中的指令集。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811609219.6A CN111379967B (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 存储器、氢气管网故障排查方法、装置和设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811609219.6A CN111379967B (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 存储器、氢气管网故障排查方法、装置和设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111379967A true CN111379967A (zh) | 2020-07-07 |
| CN111379967B CN111379967B (zh) | 2021-11-05 |
Family
ID=71222356
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811609219.6A Active CN111379967B (zh) | 2018-12-27 | 2018-12-27 | 存储器、氢气管网故障排查方法、装置和设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111379967B (zh) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001246464A (ja) * | 2000-03-02 | 2001-09-11 | Nippon Supingu Kk | ガス切断方法及びその装置 |
| JP2005265701A (ja) * | 2004-03-19 | 2005-09-29 | Mitsubishi Electric Corp | 異常箇所検出装置 |
| EP2858015A1 (en) * | 2013-10-04 | 2015-04-08 | Building Research Establishment Ltd | System and method for simulation, control and performance monitoring of energy systems |
| CN105350014A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-02-24 | 南京国盛电子有限公司 | 氢气自动供应集成控制系统 |
| CN107730129A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-02-23 | 重庆大学 | 考虑光热热电联产与电锅炉的电‑气‑热互联系统风险评估方法 |
-
2018
- 2018-12-27 CN CN201811609219.6A patent/CN111379967B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001246464A (ja) * | 2000-03-02 | 2001-09-11 | Nippon Supingu Kk | ガス切断方法及びその装置 |
| JP2005265701A (ja) * | 2004-03-19 | 2005-09-29 | Mitsubishi Electric Corp | 異常箇所検出装置 |
| EP2858015A1 (en) * | 2013-10-04 | 2015-04-08 | Building Research Establishment Ltd | System and method for simulation, control and performance monitoring of energy systems |
| CN105350014A (zh) * | 2015-12-08 | 2016-02-24 | 南京国盛电子有限公司 | 氢气自动供应集成控制系统 |
| CN107730129A (zh) * | 2017-10-24 | 2018-02-23 | 重庆大学 | 考虑光热热电联产与电锅炉的电‑气‑热互联系统风险评估方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111379967B (zh) | 2021-11-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2014111212A (ru) | Система испытания скважины на чистую нефть и газ | |
| CN111379975B (zh) | 存储器、氢气系统监测方法、装置和设备 | |
| RU2014129560A (ru) | Устройство и способ для мониторинга рабочих характеристик в сети связи | |
| WO2017054326A1 (zh) | 一种加油站poi自动发现的方法、装置、存储介质和设备 | |
| US8180716B2 (en) | Method and device for forecasting computational needs of an application | |
| CN115378859B (zh) | 用于确定极限状态信息的方法、装置、设备、介质和产品 | |
| CN111379966B (zh) | 存储器、氢气管网工况数据生成方法、装置和设备 | |
| CN111379967B (zh) | 存储器、氢气管网故障排查方法、装置和设备 | |
| CN101308364A (zh) | 基于瞬变流分析的给水管网事件模型建模方法 | |
| CN111379965B (zh) | 存储器、氢气系统优化方法、装置和设备 | |
| CN111379968B (zh) | 存储器、氢气管网工况数据获取方法、装置和设备 | |
| Liemberger et al. | Accuracy limitations of the ILI: is it an appropriate indicator for developing countries | |
| US20230280000A1 (en) | Management system and management method, and computer-readable storage medium | |
| CN117170969A (zh) | 服务器集群的运维方法、分区均衡恢复装置、设备和介质 | |
| Lari et al. | Error correction of a coriolis mass flow meter in two-phase flow measurment using Neuro-Fuzzy | |
| CN105577432A (zh) | 一种基于关联分析的网络丢包概率预测方法 | |
| EP2770256B1 (en) | Fuel-use instrument discrimination device, flow-measurement device, gas meter, and method for discriminating between fuel-use instruments | |
| CN104407604A (zh) | D5000调试中规约测试装置及方法 | |
| CN112163722A (zh) | 天然气管网的供气状态预测方法及装置 | |
| CN106677263B (zh) | 一种管网真实漏失的确定方法及系统 | |
| CN105141473B (zh) | 一种在线分析仪器通信可靠性评测方法和系统 | |
| CN117240755B (zh) | 一种用于边缘计算设备的日志审计方法、装置和存储介质 | |
| US11729103B2 (en) | Estimation method, estimation device, and estimation program | |
| CN112786118B (zh) | 存储器、加氢反应流出物的腐蚀风险评估方法、装置及设备 | |
| JP6614285B1 (ja) | 採取する天然資源の状態を推測するための装置、方法およびプログラム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20231017 Address after: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Patentee after: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Patentee after: Sinopec (Dalian) Petrochemical Research Institute Co.,Ltd. Address before: 100728 No. 22 North Main Street, Chaoyang District, Beijing, Chaoyangmen Patentee before: CHINA PETROLEUM & CHEMICAL Corp. Patentee before: DALIAN RESEARCH INSTITUTE OF PETROLEUM AND PETROCHEMICALS, SINOPEC Corp. |
|
| TR01 | Transfer of patent right |