基于趋势分析的间歇过程异常工况超早期报警研究

• 作者: 张来斌 胡瑾秋 郭放
• 来源期刊: 石油学报（石油加工）
• 学科: 工学
• 关键词: 间歇过程 阶跃变化 异常工况 趋势分析 早期报警 最小二乘
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 101-107
• 页数: 7页
• 分类号: TE687
• 字数: 3982字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8719.2018.01.014

摘要

为了实现化工间歇过程阶跃变化中异常工况的早期报警,重点监测过程参数的变化趋势,提出基于最小二乘法的拟合-微分-再微分的化工间歇过程趋势分析方法.采用最小二乘法对历史数据进行拟合,依据过程参数的变化趋势,将间歇过程分为3个阶段.对数据微分求导计算,根据得出的过程参数一阶变化率的取值区间进行间歇过程多时段工况识别,针对危险性较大的阶跃变化过程利用再微分计算过程参数的二阶变化率取值区间,结合滑动窗算法,实现连续的间歇过程异常工况早期报警监测.在聚丙烯装置异常工况早期预警案例分析中,以聚合釜升温过程中上温为目标参数,实时监测上温变化趋势,识别间歇过程工况,并且在上温升温速率过快但温度未超出分布式控制系统(Distributed control system,DCS)阈值时发出警报.结果表明,所提出方法能够在参数状态出现异常的早期发出警报,相比于3σ报警阈值的方法提前24 min 34 s报警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张来斌	中国石油大学油气资源与工程国家重点实验室机械与储运工程学院	175	1325	18.0	27.0
2	胡瑾秋	中国石油大学油气资源与工程国家重点实验室机械与储运工程学院	20	66	4.0	7.0
3	郭放	中国石油大学油气资源与工程国家重点实验室机械与储运工程学院	1	1	1.0	1.0