CN117311287A - 一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统，针对化工行业生产的模式与特点，构建生产工艺模型、生产操作模型、设备模型及能耗模型，上述模型比对实际生产中的各类参数，实现对生产过程的异常诊断得出诊断结果并关联异常处置模型，如诊断结果评定为异常，则通过冗余控制纠偏模型进行处置引导和监控告警或自动处理使异常恢复正常，最后通过智能分析模块对生产过程进行分析形成生产溯源分析、异常报警分析和考核指标分析。本发明解决的技术问题是：在化工生产过程中如何及时正确判断生产异常状况、将异常状况及时反馈或自动化处理。
Description
技术领域
本发明涉及一种数字信息的传输的传输控制规程，其利用数字信号进行化工生产预警、纠偏、报警操作，具体的说是一种化工生产领域的现场生产纠偏控制系统。
背景技术
目前化工企业在生产控制方面已经具备了比较完善的自动化系统，绝大部分企业都建有PLC、DCS、SIS等控制系统，由于这些系统的特点是仅对工艺进行逻辑控制，使其因操作人员失误、经验不足、设备异常的情况下常导致异常紧急停车、安全/质量等生产事故。因此，如何对生产状况作出正确判断、异常生产状况下如何正确处置、操作人员能力如何有效评估对化工企业节能降耗、降本增效及安全环保具有非常重要的意义。
目前，针对化工行业生产过程异常预警的技术有很多，比较典型的如CN201710875532.3涉及的一种基于物联网技术的化工生产安全监测系统，包括信息采集系统，所述的信息采集系统通过网络传输系统连接数据处理平台，所述的数据处理平台连接预警系统，所述的信息采集系统用于采集各个生产车间的监测数据；所述网络传输系统用于把信息采集系统采集的数据及视频信息通过网络，实时、准确的将数据传输到数据处理平台；所述数据处理平台用于控制前端信息采集系统、中间网络传输系统、管理平台的数据处理、预警系统的运行及预警处理预案的启动。这种仅通过压力、液位、温度、浓度等各类传感器实时监测，超限报警的方法存在多个缺陷：一是该预警方法无法结合工艺工况，导致误报频繁；二是当传感器发生异常或故障时无法及时发现，并且会提供操作人员错误信息；三是预警后的处置完全依靠操作人员的经验和责任心，无法有效的进行引导和监控。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统，解决的技术问题是：在化工生产过程中如何及时正确判断生产异常状况、将异常状况及时反馈或自动化处理。
一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统，针对化工行业生产的模式与特点，构建生产工艺模型、生产操作模型、设备模型及能耗模型，上述模型比对实际生产中的各类参数，实现对生产过程的异常诊断得出诊断结果并关联异常处置模型，如诊断结果评定为异常，则通过冗余控制纠偏模型进行处置引导和监控告警或自动处理使异常恢复正常，最后通过智能分析模块对生产过程进行分析形成生产溯源分析、异常报警分析和考核指标分析；
所述生产工艺模型是根据产品生产工艺要求，将采集的与生产工艺对应的数据源利用逻辑关系进行组合关联，实现标准化生产工艺模型；
所述生产操作模型是将工艺操作规程所需要的工艺条件、操作顺序和操作时间要求制订成标准化生产操作步骤要求；
所述设备模型是对生产装置中的动设备、静设备、仪表、阀门四种配件进行监控并设定算法关联和逻辑关联，上述的设备的各种参数通过算法关联计算在正常范围内，并需与关联设备的参数在逻辑上相吻合；
所述的能耗模型是指根据正常操作规范，利用实时数据源、逻辑关系制订能源浪费的规则；
所述处置是指根据本企业曾经发生、同行业曾经发生的事故案例或根据HAZOP分析方法制订的异常处置标准化方法和步骤；
所述算法关联包括基本数学运算算法或多点组合异常算法或示值持续不变算法；所述基本数学运算算法是指对配件进行增加或减少的运算；所述多点组合异常算法是指在现场起相同作用的动设备、静设备、仪表、阀门四种配件中多组数据中找出异常数据的算法，相应配件显示的数值为x,n个相同作用的配件各显示数值分别为：x1,x2,...xn，具体方式如下：
其中Y：为预设置允许的偏差量；S1,S2,...Sn为对应下标的x与其余x的单项差绝对值大于Y的元素数量；Sm是S1至Sn中的最大值，与Sm对应的xm即为异常数据；
所述示值持续不变算法与其他节点结合使用，即在同一数据源在特定情况下持续一定时间无任何变化，即该数据异常。
所述逻辑关系是指参数之间的与、或、非、上升、下降、小于、大于、等于中的一种或多种组合的关系。
所述动设备是指由驱动机带动的转动设备，静设备是指没有驱动机带动的非转动或移动的设备。
所述比对实际生产中的各类参数是指采集控制系统和设备数据，逐一对比生产工艺模型、生产操作模型、设备模型、能耗模型进行诊断分析。
所述处置引导和监控告警是指通过语音、文字、报警的方式，引导人工进行纠偏操作，同时对人工纠偏操作进行监督。
所述自动处理使异常恢复正常是指通过模型匹配结果，配合异常处置模型对控制系统发送动作指令，自动进行控制纠偏。
所述生产溯源分析是对生产过程中的工艺操作、工艺点位平稳率、报警及处置进行溯源分析比对；所述异常报警分析是通过分析工艺、操作、设备、节能的异常报警情况；所述考核指标分析包含能力考核指标，该核指标通过分配对应分数和权重形成工艺纪律考核分；上述能力考核指标包括工艺点位平稳率、操作正确率、处置正确率、报警处置率；上述工艺纪律考核分由各项考核指标组合后分配对应权重统计得出，具体统计算法如下：
其中，Z：工艺纪律考核得分，n：指标数量即操作正确率、处置正确率、报警处置率、工艺点位平稳率总的数量，E：单项指标得分，p：指标项权重(％)。
本发明的有益效果是：本发明将生产工艺、生产操作、设备及能耗的各类参数形成标注化模型并对比实际生产中的各类参数，这样形成智能化比对便于异常判断并得出诊断结果，通过诊断结果关联对应的异常处置模型，这样对异常进行处理；同时通过冗余控制纠偏模型进行异常信息的提示或自动处理，最后通过智能分析模块对生产溯源过程进行分析，对异常保健进行分析及对各项考核指标通过分配对应分数和权重形成工艺纪律考核分。通过特定公式的应用，能更精准的得出对应的结果。
附图说明
图1是本发明所述现场生产纠偏控制系统的模块结构示意图；
图2是本发明所述生产过程异常诊断流程图。
具体实施方式
请参考图1，本技术方案设计了生产工艺模型、生产操作模型、能耗模型、设备模型、异常处置模型、冗余控制纠偏模型、智能分析模块。
生产工艺模型主要是指和工艺、工序关联的参数信息，如某工序的温度、时间、液位等信息。生产操作模型主要是指每个工序的正常操作顺序、正常操作时间、和工艺要求等信息，如某步骤需先打开进料阀，再打开进料泵的操作顺序。
能耗模型是指对能耗进行检测是否超出正常范围，若超出，评定超出多少，如某工序，假如工人把釜温原设定70度却升至90℃，然后使用冷冻水降温至60℃，既浪费了蒸汽又浪费了冷冻水。
设备模型是指某工序中各动、静设备及仪表阀门进行动作检测，同时利用逻辑关系进行组合、利用算法关系进行运算分析，其中逻辑关系组合可以为如【进料阀数据＝1】且【打料泵＝1】且【进料流量>0】，算法关系可以为如反应釜液位示值持续不变；判断逻辑关系和算法关系是否吻合，不吻合系统即判定为异常，如上述【进料阀数据＝1】且【打料泵＝1】且【进料流量>0】，反应釜液位示值却持续不变，则判断逻辑关系和算法关系不吻合，系统即判定为异常。
异常处置模型对异常的正确处理步骤，如对泵、阀门等进行关闭处理，并进行更换部件或进行其它对应配置。
冗余控制纠偏模型是指当判断异常时，对异常信息通过语音、文字、报警的方式，引导人工进行纠偏操作，同时对人工纠偏操作进行监督。
智能分析模块为常规的对各数据进行比对并给出比对结果的现有模块，如根据比对结果做出1或0的判断。
现结合实施例对本技术方案应用的实施场景进行详细描述。
实施场景例1：
工序1.向反应釜中打入A溶液，先打开A溶液进料阀，再打开A溶液进料泵；
工序2.液位到达1500mm时，先关闭进料泵，再关闭进料阀，当液位达到要求的量时，自动切断进料阀、打料泵；
工序3.釜温升至70-80℃；
工序4.打开B溶液进料阀，加入B溶液；
工序5.进料完毕后关闭B溶液进料阀；
工序6.釜温升至120-125℃，保温反应30-40分钟；
工序7.保温完毕后，温度恒定时，打开反应釜出料阀转料，温度呈现上升趋势时应立即停止转料。
根据上述生产要求，构建模型如下：
1、构建生产工艺模型，该工艺的标准工艺要求为工序2液位小于1500mm；工序3温度70-80℃；工序6温度120-125℃，保温30分钟；工序7温度呈现上升趋势时；
2、构建生产操作模型，根据工序1至工序7，对每个工序的操作顺序(如第1步需先打开A溶液进料阀，再打开A溶液进料泵的操作顺序)、正常操作时间(如工序1的操作时间为10分钟)和工艺要求(工序6温度120-125℃，保温30分钟)制订标准化的操作模型；
3、构建能耗模型，对能源浪费进行检测(如工序3，假如工人把釜温升至85℃，然后使用冷冻水降温至80℃，既浪费了蒸汽又浪费了冷冻水；又如工序6保温反应超过30分钟，浪费保温用的蒸汽，都是能耗模型检测内容)；
4、构建设备模型，对动、静设备和仪表阀门设备状态进行检测，以上述实施例1工序2中为防止打料过量，设置了自控联锁装置，理论上到达目标液位即会自动停止打料，但实际过程中液位仪表有可能卡住或故障(失效)就会导致液位示值不变，引起控制联锁失效，打料无法及时自动切断，最终导致物料溢出，因此利用逻辑节点进行组合、利用算法节点进行运算分析，实时数据利用逻辑节点组合即：
【进料阀数据＝1】且【打料泵＝1】且【进料流量>0】，算法节点为反应釜液位示值持续不变。此时算法节点和逻辑节点不相吻合，系统即判定为异常。
5、构建异常处置模型，针对第四点中的异常，可配置为【关闭打料泵】且【切断进料阀】，并检查A溶液是否溢出，若未溢出则检查更换液位计，若溢出则佩戴防酸服、防酸手套、防护面罩使用砂土、石灰混合后检查更换液位计。
请参考图2，现通过逻辑流程对实施例1进行进一步说明：
S1:实时采集进料阀、打料泵、液位计、流量计的实时数据；
S2:系统利用进料阀、打料泵、液位计、流量计的实时数据，匹配设备模型；
S3:匹配成功后，发出液位计故障提醒；
S4:自动匹配异常处置模型；
S5:冗余控制纠偏模型的信息化纠偏模块采用文字、语音及报警方式提醒一线员工检查浓硫酸溢出情况及引导处置方式；
S6:通过冗余控制纠偏模型的智能化纠偏自动发送动作指令，让系统关闭打料泵、进料阀。实施场景例2：
工序1.将反应釜A中溶液打入反应釜B中，打开转料泵，调节反应釜B进料调节阀开度为75％-80％，控制管道压力在0.1-0.15MPa，控制管道流量在0.75-1m3/s；
工序2.转料完成后，关闭反应釜B进料阀；
工序3.开启反应釜B搅拌，开启反应釜C底阀进行滴加；
工序4.反应釜B中溶液PH在6.5-7.5时停止滴加，关闭反应釜C底阀；
工序5.反应釜B自然升温至120℃；
工序6.反应釜B保持120-135℃持续10-20min；
工序7.保温完毕后，温度恒定时，关闭反应釜B搅拌，打开反应釜B出料阀转料。
根据上述生产要求，构建模型如下：
1、构建生产工艺模型，该工艺的标准工艺要求为反应釜B中PH计需要≤7.5，工序5反应釜B温度120-135℃；
2、构建生产操作模型，根据工序1至工序7，对每个工序的操作顺序(如先从反应釜A转料到反应釜B中再滴加反应釜C中溶液)、正常操作时间(工序6保持120-135℃持续10-20min)和工艺要求(反应釜B中溶液PH在6.5-7.5时停止滴加)制订标准化的操作模型；
3、构建能耗模型，对能源浪费进行检测(反应釜B中无溶液时打开了搅拌，造成无效能源浪费)；
4、构建设备模型，
设备模型1：工序1中转料过程为例，转料泵及调节阀打开，向反应釜B中打入溶液，监测管道内流量数据比预期流量小，说明管道内部存在堵塞情况。因此利用逻辑节点进行运算分析。实时数据利用逻辑节点关联组合即：
【转料泵数据＝1，调节阀开度数据≥75％，管道压力数据≥0.1MPa，流量数据＜0.75m3/s】。此时管道内实际流量小于正常流量，系统即判定为异常，存在管道堵塞问题。
设备模型2：工序4中要求反应釜B中溶液PH值需要在6.5-7.5范围内，为防止中和不充分，在反应釜底部、中部位置设置多个PH计，实际过程中PH计有可能故障(失效)就会导致示值与其他PH计相差过大。因此利用逻辑节点进行组合、利用算法节点进行运算分析。实时数据利用逻辑节点组合即：
【转料泵数据＝1，调节阀开度数据≥75％】且【管道压力数据≥0.1MPa，管道流量数据≥0.75m3/s】，算法节点为PH计多点监控超差。此时算法节点和逻辑节点不相吻合，系统即判定为异常；
5、构建异常处置模型，针对第四点中的设备模型1异常，可配置为关闭打料泵，关闭进料调节阀，清空管道内残留溶液，佩戴防酸服、防酸手套、防护面罩检查更换转料段的管道。针对第四点中的设备模型2异常，可配置为关闭反应釜C底阀且关闭反应釜B搅拌，反应釜自然降温至室温，检查PH与其他位置偏差较大的疑似故障PH计，确定并更换新PH计。
实施场景例3：
工序1.用氮气置换出反应釜中的氧气，打开反应釜排气阀门将余留气体排出；
工序2.关闭排气阀门，并打开反应釜进气阀门，打开氮气瓶气阀，打开打气泵，将氮气通入反应釜中；
工序3.当反应釜压力变为2MPa时，关闭进气阀门，关闭氮气瓶气阀，关闭打气泵；
工序4.打开反应釜排气阀门，将反应釜中气体排出，反应釜压力变为1MPa时关闭排气阀门；
工序5.测量反应釜内氧气含量是否降至1％以下，若不满足则重复工序2、3、4；
工序6.氧气含量降至1％以下时置换完成，反应釜可投入使用。
根据上述生产要求，构建模型如下：
1、构建生产工艺模型，该工艺的标准工艺要求为反应釜气压≤2MPa；
2、构建生产操作模型，根据工序1至工序6，对每个工序的操作顺序(如工序2、3、4需要重复执行直到满足条件)、正常操作时间和工艺要求(反应釜中氧气含量需要降至1％以下)制订标准化的操作模型；
3、构建能耗模型，对能源浪费进行检测(如反应釜进气阀未开启时打开氮气打气泵，造成无效电能浪费)；
4、构建设备模型，对动、静设备和仪表阀门设备状态进行检测，以上述实施例3工序3中为防止反应釜超压，设置了自控联锁装置，理论上到达目标压力时即会自动停止进气，但实际过程中压力检测仪表有可能故障(失效)就会导致压力示值不变，引起控制联锁失效，进气无法及时自动切断，最终导致反应釜压力过高，发生物理爆炸。因此利用逻辑节点进行组合、利用算法节点进行运算分析。实时数据利用逻辑节点组合即：
【进气阀数据＝1】且【打气泵＝1】且【排气阀数据＝0】，算法节点为反应釜压力示值持续不变，此时算法节点和逻辑节点不相吻合，系统即判定为异常。
5、构建异常处置模型，针对实例3中氧气含量条件不满足时需要重复执行工序2、3、4操作，可配置工序2、3、4操作顺序异常时关闭排气阀，关闭出料阀，打开氮气进气阀和反应釜进气阀，进行氮气置换，通过执行处置操作将反应釜内氧气含量控制在1％以下。
上述多个实施例仅是一种典型案例，化工类似相应的工艺、操作和节能的异常诊断及控制纠偏流程、处置与其保持对应，如各种模型的参数调整。
上述实施例示值持续不变算法仅是设备异常算法的一种典型，相应的还有基础数学运算如加设备或减设备、多点组合异常算法。
多点组合异常算法结合上述实施场景，为避免液位计卡住导致联锁失效，通常还会在相同或邻近位置安装多个液位计以加强冗余。针对此种场景，多点组合算法即比对多个液位计之间的偏差量，通过预设置允许的偏差量，判别液位计中是否有异常数值。若现场安装了3个液位计，对应的液位分别为LT_V1313A:3000mm,LT_V1313B:3010mm,LT_V1313C：3800mm,分别对应X1、X2、X3根据液位计精度及可能存在的偏差情况，预设置允许的偏差量为30mm,根据如下公式：
其中Y：为预设置允许的偏差量，S1,S2,...Sn为对应下标的x液位计数值与其余x液位计数值的单项差绝对值大于Y的元素数量，Sm是S的最大值。即S1＝1,S2＝1,S3＝2,Sm＝MAX(S1:S3)＝S3,得出数值为X3【LT_V1313C】：3800mm所在液位计存在异常。
智能分析模块主要按一定周期进行统计汇总，形成报表，其包括生产溯源分析、异常报警分析、考核指标分析。
生产溯源分析是对生产过程中的工艺操作、工艺点位平稳率、报警及处置进行溯源分析比对；其中工艺操作、报警及处置可基于常规技术用语理解，工艺点位平稳率可参考中国专利申请号2022110809125公开的内容；报警及处置可根据记录结合智能分析模块一起分析对比。异常报警分析是通过分析工艺、操作、设备、节能的异常报警情况得出结果。考核指标分析包含工艺纪律考核，其考核方式通过各项考核指标项如操作正确率、处置正确率、报警处置率、工艺点位平稳率进行得分范围配置和相应自主确定权重配置，经过公式自动计算得出最终考核得分。操作正确率、处置正确率、报警处置率可参考中国专利申请号2022110809125公开的内容。如依某一车间操作正确率、处置正确率、报警处置率、工艺点位平稳率配置为例：
若根据工艺、操作的智能诊断情况，若员工操作正确率为：97％，处置正确率为：95％，报警处置率：95％，工艺点位平稳率：97％。根据上表指标得分范围，则单向得分分别为：操作正确率：95分，处置正确率为：80分，报警处置率：80分，工艺点位平稳率：90分，指标数量：n＝4，根据公式：
计算得出：
Z＝95x40％+80x30％+80x20％+90x10％＝86,
然后通过报表形式，展现车间内各班组的工艺考核记录分。
Claims (7)
1.一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统，其特征在于：针对化工行业生产的模式与特点，构建生产工艺模型、生产操作模型、设备模型及能耗模型，上述模型比对实际生产中的各类参数，实现对生产过程的异常诊断得出诊断结果并关联异常处置模型，如诊断结果评定为异常，则通过冗余控制纠偏模型进行处置引导和监控告警或自动处理使异常恢复正常，最后通过智能分析模块对生产过程进行分析形成生产溯源分析、异常报警分析和考核指标分析；
所述生产工艺模型是根据产品生产工艺要求，将采集的与生产工艺对应的数据源利用逻辑关系进行组合关联，实现标准化生产工艺模型；
所述生产操作模型是将工艺操作规程所需要的工艺条件、操作顺序和操作时间要求制订成标准化生产操作步骤要求；
所述设备模型是对生产装置中的动设备、静设备、仪表、阀门四种配件进行监控并设定算法关联和逻辑关联，上述的设备的各种参数通过算法关联计算在正常范围内，并需与关联设备的参数在逻辑上相吻合；
所述的能耗模型是指根据正常操作规范，利用实时数据源、逻辑关系制订能源浪费的规则；
所述处置是指根据本企业曾经发生、同行业曾经发生的事故案例或根据HAZOP分析方法制订的异常处置标准化方法和步骤；
所述算法关联包括基本数学运算算法或多点组合异常算法或示值持续不变算法；所述基本数学运算算法是指对配件进行增加或减少的运算；所述多点组合异常算法是指在现场起相同作用的动设备、静设备、仪表、阀门四种配件中多组数据中找出异常数据的算法，相应配件显示的数值为x,n个相同作用的配件各显示数值分别为：x1,x2,...xn，具体方式如下：
Sm＝MAX(S1：Sn)；
其中Y：为预设置允许的偏差量；S1,S2,...Sn为对应下标的x与其余x的单项差绝对值大于Y的元素数量；Sm是S1至Sn中的最大值，与Sm对应的xm即为异常数据；
所述示值持续不变算法与其他节点结合使用，即在同一数据源在特定情况下持续一定时间无任何变化，即该数据异常。
2.根据权利要求1中所述的一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统，其特征在于：所述逻辑关系是指参数之间的与、或、非、上升、下降、小于、大于、等于中的一种或多种组合的关系。
3.根据权利要求1中所述的一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统，其特征在于：所述动设备是指由驱动机带动的转动设备，静设备是指没有驱动机带动的非转动或移动的设备。
4.根据权利要求1中所述的一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统，其特征在于：所述比对实际生产中的各类参数是指采集控制系统和设备数据，逐一对比生产工艺模型、生产操作模型、设备模型、能耗模型进行诊断分析。
5.根据权利要求1中所述的一种基于化工行业的生产现场纠偏控制系统，其特征在于：所述处置引导和监控告警是指通过语音、文字、报警的方式，引导人工进行纠偏操作，同时对人工纠偏操作进行监督。
6.根据权利要求1中所述的，其特征在于：所述自动处理使异常恢复正常是指通过模型匹配结果，配合异常处置模型对控制系统发送动作指令，自动进行控制纠偏。
7.根据权利要求1中所述的，其特征在于：所述生产溯源分析是对生产过程中的工艺操作、工艺点位平稳率、报警及处置进行溯源分析比对；所述异常报警分析是通过分析工艺、操作、设备、节能的异常报警情况；所述考核指标分析包含能力考核指标，该核指标通过分配对应分数和权重形成工艺纪律考核分；上述能力考核指标包括工艺点位平稳率、操作正确率、处置正确率、报警处置率；上述工艺纪律考核分由各项考核指标组合后分配对应权重统计得出，具体统计算法如下：
其中，Z：工艺纪律考核得分，n：指标数量即操作正确率、处置正确率、报警处置率、工艺点位平稳率总的数量，E：单项指标得分，p：指标项权重(％)。
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