CN113283070B - 一种工艺过程本质安全智能诊断方法及系统 - Google Patents

一种工艺过程本质安全智能诊断方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种工艺过程本质安全智能诊断方法及系统，其方法包括：获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果，获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果，检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果，模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，根据目标工艺的多个诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数，以将多个方面的影响因子考虑在内来综合评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数，保证了评估数据的准确性和实际性，提高了安全性。

Description

一种工艺过程本质安全智能诊断方法及系统
技术领域
本发明涉及本质安全智能诊断技术领域，尤其涉及一种工艺过程本质安全智能诊断方法及系统。
背景技术
近几年，我国石化行业重特大事故时有发生，暴露出行业领域在规划布局、安全设计、自动化监控、生产管理、人员素质等方面存在的问题还比较突出，本质安全水平普遍有待于提升。为有效防范和遏制重特大事故的发生，打造本质安全型企业被提到了一定的高度，本质安全是指通过设计等手段使生产设备或生产系统本身具有安全性，即使在误操作或发生故障的情况下也不会造成事故的功能，现有技术中的本质安全诊断方法为在工艺过程中插入不同的人工干扰因素来检测工艺过程的完成进度和事故发生概率，这种方法存在以下缺点：在检测过程中没有考虑到外界影响因素，进而导致最终的检测结果与实际情况不想符合从而发生诊断失误情况造成安全事故，对用户的生命安全造成了威胁。
发明内容
针对上述所显示出来的问题，本发明提供了一种工艺过程本质安全智能诊断方法及系统用以解决背景技术中提到的在检测过程中没有考虑到外界影响因素，进而导致最终的检测结果与实际情况不想符合从而发生诊断失误情况造成安全事故，对用户的生命安全造成了威胁的问题。
一种工艺过程本质安全智能诊断方法，包括以下步骤：
获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果；
获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果；
检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果；
模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果；
根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数。
优选的，所述获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果，包括：
将所述工艺流程划分为多个子流程；
对每个子流程进行敏感环境分析，获取每个子流程对应的敏感环境的敏感环境参数，根据每个子流程的敏感环境参数与目标工艺正常进行时的标准环境参数计算出目标工艺在工作过程中的自然异常概率；
确定每个子流程的风险指标值，根据每个子流程的风险指标值计算出工艺流程的稳定性指数；
根据所述目标工艺在工作过程中的自然异常概率以及工艺流程的稳定性指数确定工艺流程的安全系数，将所述安全系数确认为所述安全性评估结果。
优选的，所述获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果，包括：
解析所述安全管理流程，获得用户对于目标工艺的安全管理制度和安全监管机制，评估所述安全管理制度和安全管理机制的合理性指数；
在所述安全管理流程中获得用户设置的应急管理流程，评估所述应急管理流程的风险指数；
根据所述安全管理制度和安全管理机制的合理性指数以及应急管理流程的风险指数计算出目标工艺的管理可靠性指数；
将所述管理可靠性指数确认为目标工艺的管理可靠性诊断结果。
优选的，所述检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果，包括：
根据多个设备的多个当前设备参数对每个设备进行性能诊断，获得每个工艺设备的性能诊断结果；
根据每个工艺设备的性能诊断结果确定目标工艺对应的运行介质稳定性指数；
将所述运行介质稳定性指数确认为目标工艺对应的运行介质诊断结果。
优选的，所述模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，包括：
根据所述模拟结果确认目标工艺在发生故障时出现安全事故的概率；
根据所述概率确认目标工艺的实施可靠性指数；
将所述实施可靠性指数确认为目标工艺的实施可靠性诊断结果。
优选的，所述根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数，包括：
确定目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果各自对应的权重值；
根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果各自对应的权重值利用预设本质安全指数计算函数计算出目标工艺的本质安全指数。
优选的，所述模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，包括：
开展目标工艺在发生故障时的全三维过程模拟，获得模拟流程；
根据所述模拟流程确定目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数；
根据不同阶段的畸变指数构建目标工艺在发生故障时的工作畸变图谱；
在所述工作畸变图谱中选择最大畸变指数和最小畸变指数以以及出现频率最多的目标畸变指数；
根据所述最大畸变指数、最小畸变指数和目标畸变指数以及目标工艺的预设工艺参数构建功指数模型；
利用所述功指数模型确定每个阶段的功指数值；
根据不同阶段的功指数值拟合出目标工艺模拟流程中的功指数趋势线图；
根据所述功指数趋势线图确定目标工艺模拟流程中的中位功指数；
根据所述中位功指数和目标工艺的预设工艺参数以及模拟环境的环境特征指数构建目标工艺的工作过程稳定性评估模型；
获取每个阶段的当前工艺参数，利用所述稳定性评估模型根据每个阶段的当前工艺参数评估处每个阶段的工作稳定性；
根据每个阶段的工作稳定性获得目标工艺模拟流程中的稳定性指数；
根据目标工艺模拟流程中的稳定性指数推算出目标工艺的实施可靠性。
优选的，所述工艺过程本质安全智能诊断方法，根据所述模拟流程确定目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数，包括：
基于所述模拟流程，获取所述目标工艺发生故障时不同阶段的故障三维模型，并在所述故障三维模型中确定预设数量的采样点和对应的坐标值；
获取所述目标工艺在不同时刻的预设三维模型，基于预设的点追踪算法，确定相同时刻下所述故障三维模型中每个采样点对应在所述预设三维模型中的坐标值；
基于所述故障三维模型和所述预设三维模型中采样点的坐标值，计算所述目标工艺在发生故障时不同时刻的畸变程度系数：
Figure BDA0003075104220000041
式中，t为所述目标工艺在发生故障时的t时刻，p(t)为所述目标工艺在发生故障时的t时刻的畸变程度系数，At(i,j)为所述目标工艺在发生故障时的t时刻的预设三维模型中坐标值为(i,j)的采样点，Bt(i,j)为在t时刻所述预设三维模型中坐标值为(i,j)的采样点在所述故障三维模型中的坐标值，n为所述目标工艺在预设三维模型中采样点的横坐标值总个数，m为所述目标工艺在预设三维模型中采样点的纵坐标值总个数，i为表示横坐标值，j表示纵坐标值；
然后，基于所述目标工艺在发生故障时不同时刻的畸变程度系数，计算所述目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数：
Figure BDA0003075104220000051
式中，q为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段，pq为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的畸变指数，t1为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的起始时间，t2为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的终止时间。
一种工艺过程本质安全智能诊断系统，该系统包括：
第一评估模块，用于获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果；
诊断模块，用于获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果；
获取模块，用于检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果；
确认模块，用于模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果；
第二评估模块，用于根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明所提供的一种工艺过程本质安全智能诊断方法的工作流程图；
图2为本发明所提供的一种工艺过程本质安全智能诊断方法的另一工作流程图；
图3为本发明所提供的一种工艺过程本质安全智能诊断方法的又一工作流程图；
图4为本发明所提供的一种工艺过程本质安全智能诊断系统的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
近几年，我国石化行业重特大事故时有发生，暴露出行业领域在规划布局、安全设计、自动化监控、生产管理、人员素质等方面存在的问题还比较突出，本质安全水平普遍有待于提升。为有效防范和遏制重特大事故的发生，打造本质安全型企业被提到了一定的高度，本质安全是指通过设计等手段使生产设备或生产系统本身具有安全性，即使在误操作或发生故障的情况下也不会造成事故的功能，现有技术中的本质安全诊断方法为在工艺过程中插入不同的人工干扰因素来检测工艺过程的完成进度和事故发生概率，这种方法存在以下缺点：在检测过程中没有考虑到外界影响因素，进而导致最终的检测结果与实际情况不想符合从而发生诊断失误情况造成安全事故，对用户的生命安全造成了威胁。为了解决上述问题，本实施例公开了一种工艺过程本质安全智能诊断方法。
一种工艺过程本质安全智能诊断方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101、获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果；
步骤S102、获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果；
步骤S103、检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果；
步骤S104、模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果；
步骤S105、根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数。
上述技术方案的工作原理为：获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果，获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果，检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果，模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数。
上述技术方案的有益效果为：通过将与目标工艺相关的所有因素诸如管理流程和设备参数等来综合计算出目标工艺在工作过程中的本质安全指数可以将多个方面的影响因子考虑在内来综合评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数，保证了评估数据的准确性和实际性，间接地提高了安全性，解决了现有技术中在检测过程中没有考虑到外界影响因素，进而导致最终的检测结果与实际情况不想符合从而发生诊断失误情况造成安全事故，对用户的生命安全造成了威胁的问题。
在一个实施例中，如图2所示，所述获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果，包括：
步骤S201、将所述工艺流程划分为多个子流程；
步骤S202、对每个子流程进行敏感环境分析，获取每个子流程对应的敏感环境的敏感环境参数，根据每个子流程的敏感环境参数与目标工艺正常进行时的标准环境参数计算出目标工艺在工作过程中的自然异常概率；
步骤S203、确定每个子流程的风险指标值，根据每个子流程的风险指标值计算出工艺流程的稳定性指数；
步骤S204、根据所述目标工艺在工作过程中的自然异常概率以及工艺流程的稳定性指数确定工艺流程的安全系数，将所述安全系数确认为所述安全性评估结果。
上述技术方案的有益效果为：通过计算目标工艺在工艺过程中的自然异常概率可以确定目标工艺在工作过程中的自然非人为因素造成的影响，，进一步地，通过确定工艺流程的安全系数可以从客观上只针对目标工艺的本身运行进行安全评估，从目标工艺本质上来确定其安全系数，为后续对目标工艺进行本质安全指数评估提供了数据基础。
在一个实施例中，如图3所示，所述获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果，包括：
步骤S301、解析所述安全管理流程，获得用户对于目标工艺的安全管理制度和安全监管机制，评估所述安全管理制度和安全管理机制的合理性指数；
步骤S302、在所述安全管理流程中获得用户设置的应急管理流程，评估所述应急管理流程的风险指数；
步骤S303、根据所述安全管理制度和安全管理机制的合理性指数以及应急管理流程的风险指数计算出目标工艺的管理可靠性指数；
步骤S304、将所述管理可靠性指数确认为目标工艺的管理可靠性诊断结果。
上述技术方案的有益效果为：通过评估安全管理制度和安全管理机制的合理性指数可以针对企业或者公司对于目标工艺的管理工作来间接地确定目标工艺在该企业或者公司管理下的风险概率，进而可以根据风险概率提醒企业或者公司人员对管理工作进行完善，进一步地提高了安全性的同时也为后续计算目标工艺的本质安全指数提供了基础。
在一个实施例中，所述检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果，包括：
根据多个设备的多个当前设备参数对每个设备进行性能诊断，获得每个工艺设备的性能诊断结果；
根据每个工艺设备的性能诊断结果确定目标工艺对应的运行介质稳定性指数；
将所述运行介质稳定性指数确认为目标工艺对应的运行介质诊断结果。
上述技术方案的有益效果为：可有效地针对目标工艺施行设备来确定其对于目标工艺工作过程中进行本质安全指数评估的影响因子，进一步地保证了数据的准确性和实际性。
在一个实施例中，所述模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，包括：
根据所述模拟结果确认目标工艺在发生故障时出现安全事故的概率；
根据所述概率确认目标工艺的实施可靠性指数；
将所述实施可靠性指数确认为目标工艺的实施可靠性诊断结果。
上述技术方案的有益效果为：通过确认目标工艺在发生故障时出现安全事故的概率可以快速地根据概率推算出目标工艺的实施可靠性指数，提高了工作效率，同时为后续计算目标工艺的本质安全指数提供了基础。
在一个实施例中，所述根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数，包括：
确定目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果各自对应的权重值；
根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果各自对应的权重值利用预设本质安全指数计算函数计算出目标工艺的本质安全指数。
上述技术方案的有益效果为：通过根据没个诊断结果对应的权重值利用预设本质安全指数计算函数计算出目标工艺的本质安全指数可以将每个诊断结果对应的指标权重值来综合评估出目标工艺的本质安全指数，保证了数据的精确性。
在一个实施例中，所述模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，包括：
开展目标工艺在发生故障时的全三维过程模拟，获得模拟流程；
根据所述模拟流程确定目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数；
根据不同阶段的畸变指数构建目标工艺在发生故障时的工作畸变图谱；
在所述工作畸变图谱中选择最大畸变指数和最小畸变指数以以及出现频率最多的目标畸变指数；
根据所述最大畸变指数、最小畸变指数和目标畸变指数以及目标工艺的预设工艺参数构建功指数模型；
利用所述功指数模型确定每个阶段的功指数值；
根据不同阶段的功指数值拟合出目标工艺模拟流程中的功指数趋势线图；
根据所述功指数趋势线图确定目标工艺模拟流程中的中位功指数；
根据所述中位功指数和目标工艺的预设工艺参数以及模拟环境的环境特征指数构建目标工艺的工作过程稳定性评估模型；
获取每个阶段的当前工艺参数，利用所述稳定性评估模型根据每个阶段的当前工艺参数评估处每个阶段的工作稳定性；
根据每个阶段的工作稳定性获得目标工艺模拟流程中的稳定性指数；
根据目标工艺模拟流程中的稳定性指数推算出目标工艺的实施可靠性。
上述技术方案的有益效果为：通过构建功指数模型可以根据每个阶段的功指数值初步确定该阶段的工作稳定性，结合目标工艺每个阶段的当前工艺参数可以更加准确地确定该阶段的工作稳定性进而可以快速地评估出目标工艺模拟流程中的稳定性指数进而推算出目标工艺实施可靠性，从模拟结果的各个参数来实现精准地评估过程，无其他干扰因素影响，保证了数据的准确率。
在一个实施例中，所述工艺过程本质安全智能诊断方法，根据所述模拟流程确定目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数，包括：
基于所述模拟流程，获取所述目标工艺发生故障时不同阶段的故障三维模型，并在所述故障三维模型中确定预设数量的采样点和对应的坐标值；
获取所述目标工艺在不同时刻的预设三维模型，基于预设的点追踪算法，确定相同时刻下所述故障三维模型中每个采样点对应在所述预设三维模型中的坐标值；
基于所述故障三维模型和所述预设三维模型中采样点的坐标值，计算所述目标工艺在发生故障时不同时刻的畸变程度系数：
Figure BDA0003075104220000111
式中，t为所述目标工艺在发生故障时的t时刻，p(t)为所述目标工艺在发生故障时的t时刻的畸变程度系数，At(i,j)为所述目标工艺在发生故障时的t时刻的预设三维模型中坐标值为(i,j)的采样点，Bt(i,j)为在t时刻所述预设三维模型中坐标值为(i,j)的采样点在所述故障三维模型中的坐标值，n为所述目标工艺在预设三维模型中采样点的横坐标值总个数，m为所述目标工艺在预设三维模型中采样点的纵坐标值总个数，i为表示横坐标值，j表示纵坐标值；
然后，基于所述目标工艺在发生故障时不同时刻的畸变程度系数，计算所述目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数：
Figure BDA0003075104220000121
式中，q为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段，pq为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的畸变指数，t1为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的起始时间，t2为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的终止时间。
上述技术方案的有益效果为：通过对所述目标工艺在发生故障时的不同时刻的预设三维模型进行点追踪，确定所述故障三维模型和所述预设三维模型的坐标差值，可以计算出述目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数，为后续构建所述工作畸变图谱提供数据，有利于后续进一步推算出目标工艺的实施可靠性。
本实施例还公开了一种工艺过程本质安全智能诊断系统，如图4所示，该系统包括：
第一评估模块401，用于获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果；
诊断模块402，用于获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果；
获取模块403，用于检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果；
确认模块404，用于模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果；
第二评估模块405，用于根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数。
上述技术方案的工作原理及有益效果在方法权利要求中已经说明，此处不再赘述。
本领域技术人员应当理解的是，本发明中的第一、第二指的是不同应用阶段而已。
本领域技术用户员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种工艺过程本质安全智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果；
获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果；
检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果；
模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果；
根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数；
所述模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，包括：
开展目标工艺在发生故障时的全三维过程模拟，获得模拟流程；
根据所述模拟流程确定目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数；
根据不同阶段的畸变指数构建目标工艺在发生故障时的工作畸变图谱；
在所述工作畸变图谱中选择最大畸变指数和最小畸变指数以及出现频率最多的目标畸变指数；
根据所述最大畸变指数、最小畸变指数和目标畸变指数以及目标工艺的预设工艺参数构建功指数模型；
利用所述功指数模型确定每个阶段的功指数值；
根据不同阶段的功指数值拟合出目标工艺模拟流程中的功指数趋势线图；
根据所述功指数趋势线图确定目标工艺模拟流程中的中位功指数；
根据所述中位功指数和目标工艺的预设工艺参数以及模拟环境的环境特征指数构建目标工艺的工作过程稳定性评估模型；
获取每个阶段的当前工艺参数，利用所述稳定性评估模型根据每个阶段的当前工艺参数评估处每个阶段的工作稳定性；
根据每个阶段的工作稳定性获得目标工艺模拟流程中的稳定性指数；
根据目标工艺模拟流程中的稳定性指数推算出目标工艺的实施可靠性。
2.根据权利要求1所述工艺过程本质安全智能诊断方法，其特征在于，所述获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果，包括：
将所述工艺流程划分为多个子流程；
对每个子流程进行敏感环境分析，获取每个子流程对应的敏感环境的敏感环境参数，根据每个子流程的敏感环境参数与目标工艺正常进行时的标准环境参数计算出目标工艺在工作过程中的自然异常概率；
确定每个子流程的风险指标值，根据每个子流程的风险指标值计算出工艺流程的稳定性指数；
根据所述目标工艺在工作过程中的自然异常概率以及工艺流程的稳定性指数确定工艺流程的安全系数，将所述安全系数确认为所述安全性评估结果。
3.根据权利要求1所述工艺过程本质安全智能诊断方法，其特征在于，所述获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果，包括：
解析所述安全管理流程，获得用户对于目标工艺的安全管理制度和安全监管机制，评估所述安全管理制度和安全管理机制的合理性指数；
在所述安全管理流程中获得用户设置的应急管理流程，评估所述应急管理流程的风险指数；
根据所述安全管理制度和安全管理机制的合理性指数以及应急管理流程的风险指数计算出目标工艺的管理可靠性指数；
将所述管理可靠性指数确认为目标工艺的管理可靠性诊断结果。
4.根据权利要求1所述工艺过程本质安全智能诊断方法，其特征在于，所述检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果，包括：
根据多个设备的多个当前设备参数对每个设备进行性能诊断，获得每个工艺设备的性能诊断结果；
根据每个工艺设备的性能诊断结果确定目标工艺对应的运行介质稳定性指数；
将所述运行介质稳定性指数确认为目标工艺对应的运行介质诊断结果。
5.根据权利要求1所述工艺过程本质安全智能诊断方法，其特征在于，所述模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，包括：
根据所述模拟结果确认目标工艺在发生故障时出现安全事故的概率；
根据所述概率确认目标工艺的实施可靠性指数；
将所述实施可靠性指数确认为目标工艺的实施可靠性诊断结果。
6.根据权利要求1-5任一所述工艺过程本质安全智能诊断方法，其特征在于，所述根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数，包括：
确定目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果各自对应的权重值；
根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果各自对应的权重值利用预设本质安全指数计算函数计算出目标工艺的本质安全指数。
7.根据权利要求1所述工艺过程本质安全智能诊断方法，其特征在于，根据所述模拟流程确定目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数，包括：
基于所述模拟流程，获取所述目标工艺发生故障时不同阶段的故障三维模型，并在所述故障三维模型中确定预设数量的采样点和对应的坐标值；
获取所述目标工艺在不同时刻的预设三维模型，基于预设的点追踪算法，确定相同时刻下所述故障三维模型中每个采样点对应在所述预设三维模型中的坐标值；
基于所述故障三维模型和所述预设三维模型中采样点的坐标值，计算所述目标工艺在发生故障时不同时刻的畸变程度系数：
Figure FDA0003312127580000051
式中，t为所述目标工艺在发生故障时的t时刻，p(t)为所述目标工艺在发生故障时的t时刻的畸变程度系数，At(i,j)为所述目标工艺在发生故障时的t时刻的预设三维模型中坐标值为(i,j)的采样点，Bt(i,j)为在t时刻所述预设三维模型中坐标值为(i,j)的采样点在所述故障三维模型中的坐标值，n为所述目标工艺在预设三维模型中采样点的横坐标值总个数，m为所述目标工艺在预设三维模型中采样点的纵坐标值总个数，i为表示横坐标值，j表示纵坐标值；
然后，基于所述目标工艺在发生故障时不同时刻的畸变程度系数，计算所述目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数：
Figure FDA0003312127580000061
式中，q为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段，pq为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的畸变指数，t1为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的起始时间，t2为所述目标工艺在发生故障时的第q个阶段的终止时间。
8.一种工艺过程本质安全智能诊断系统，其特征在于，该系统包括：
第一评估模块，用于获取目标工艺的工艺流程，对所述工艺流程进行安全评估，获取安全性评估结果；
诊断模块，用于获取用户对于目标工艺的安全管理流程，对所述安全管理流程进行诊断，获取管理可靠性诊断结果；
获取模块，用于检测目标工艺所需工艺设备的当前设备参数，根据所述当前设备参数获取目标工艺对应的运行介质诊断结果；
确认模块，用于模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果；
第二评估模块，用于根据目标工艺的安全性评估结果、管理可靠性诊断结果、运行介质诊断结果和实施可靠性诊断结果评估出目标工艺在工作过程中的本质安全指数；
所述确认模块模拟目标工艺在发生故障时的工作过程，获取模拟结果，根据所述模拟结果确认目标工艺的实施可靠性诊断结果，包括：
开展目标工艺在发生故障时的全三维过程模拟，获得模拟流程；
根据所述模拟流程确定目标工艺在发生故障时不同阶段的畸变指数；
根据不同阶段的畸变指数构建目标工艺在发生故障时的工作畸变图谱；
在所述工作畸变图谱中选择最大畸变指数和最小畸变指数以及出现频率最多的目标畸变指数；
根据所述最大畸变指数、最小畸变指数和目标畸变指数以及目标工艺的预设工艺参数构建功指数模型；
利用所述功指数模型确定每个阶段的功指数值；
根据不同阶段的功指数值拟合出目标工艺模拟流程中的功指数趋势线图；
根据所述功指数趋势线图确定目标工艺模拟流程中的中位功指数；
根据所述中位功指数和目标工艺的预设工艺参数以及模拟环境的环境特征指数构建目标工艺的工作过程稳定性评估模型；
获取每个阶段的当前工艺参数，利用所述稳定性评估模型根据每个阶段的当前工艺参数评估处每个阶段的工作稳定性；
根据每个阶段的工作稳定性获得目标工艺模拟流程中的稳定性指数；
根据目标工艺模拟流程中的稳定性指数推算出目标工艺的实施可靠性。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104766160A (zh) * 2015-03-19 2015-07-08 中国石油化工股份有限公司 基于企业固有危险等级的安全生产诊断与预警系统
CN107016488A (zh) * 2017-03-07 2017-08-04 中国石油化工股份有限公司 一种工艺危险性连续化固有危险度评估方法
CN107730124A (zh) * 2017-10-20 2018-02-23 安厦系统科技成都有限责任公司 一种用于企业或项目进行安全风险评估的方法
CN110414868A (zh) * 2019-08-13 2019-11-05 南京工业大学 一种评估化工工艺过程热失控危险度的方法
CN112280055A (zh) * 2020-10-30 2021-01-29 中国工程物理研究院化工材料研究所 一种由1064nm激光直接起爆的镉基含能金属有机框架、制备方法及应用
CN112686581A (zh) * 2021-02-09 2021-04-20 大连理工大学 一种自然灾害次生危险化学品事故风险评估方法及评估系统

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108964274B (zh) * 2018-07-17 2024-05-28 应急管理部沈阳消防研究所 一种电气安全的智能管理系统及控制方法
CN110991063B (zh) * 2019-12-11 2020-09-29 中信重工机械股份有限公司 干法粉磨生产工艺数字验证系统及方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104766160A (zh) * 2015-03-19 2015-07-08 中国石油化工股份有限公司 基于企业固有危险等级的安全生产诊断与预警系统
CN107016488A (zh) * 2017-03-07 2017-08-04 中国石油化工股份有限公司 一种工艺危险性连续化固有危险度评估方法
CN107730124A (zh) * 2017-10-20 2018-02-23 安厦系统科技成都有限责任公司 一种用于企业或项目进行安全风险评估的方法
CN110414868A (zh) * 2019-08-13 2019-11-05 南京工业大学 一种评估化工工艺过程热失控危险度的方法
CN112280055A (zh) * 2020-10-30 2021-01-29 中国工程物理研究院化工材料研究所 一种由1064nm激光直接起爆的镉基含能金属有机框架、制备方法及应用
CN112686581A (zh) * 2021-02-09 2021-04-20 大连理工大学 一种自然灾害次生危险化学品事故风险评估方法及评估系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"The Intrinsic Safety Engineering Design Method for the Petrochemical Plant";Feng Wang .etc;《International Symposium on Safety Science and Engineering in China》;20121005;156-161 *
"化工工艺设备本质安全程度评价模式研究";付燕平;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 工程科技Ⅰ辑》;20080815(第2期);B015-41 *
"化工本质安全化理念及评价方法发展";陈思凝;《2010（沈阳）国际安全科学与技术研讨会论文集》;20110718;165-168 *
"基于本质安全的工业事故风险管理方法研究";吴宗之;《中国工程科学》;20070531;第9卷(第5期);46-49 *

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