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基于多工况融合的化工装置异常状态预警研究
中国石油集团安全环保技术研究院,北京 102200
Study on Abnormal Condition Early Warning of Chemical Plants Based on Multi-Condition Parameter
CNPC Research Institute of Safety &Environment Technology, Beijing 102200, China
 全文: PDF (1153 KB)   HTML (1 KB)  输出: BibTeX | EndNote (RIS)      背景资料
摘要 化工装置的异常状态会导致生产运行过程中发生重大安全事故。提出一种基于多工况融合的化工装置异常状态预警策略,即:分析反映化工装置异常状态的特征参数,采用隶属函数对特征参数变化趋势进行量化处理,计算得到各特征参数的偏差程度;利用特征参数变化速率确定特征参数权重的分配原则与算法,结合特征参数偏差程度和权重的计算结果,构建了基于多工况参数融合的化工装置异常状态预警模型;利用西南油气田川中油气矿天然气净化厂DCS系统数据对预警策略进行了验证。验证结果表明:与传统单参数阈值报警相比,本文提出的预警策略可提前8 min预知脱硫塔异常“发泡”事件,从而达到过程安全管理关口提前的目的。
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阎红巧
易文斌
冒亚明
吴顺成
关键词多工况融合   化工装置异常状态   预警模型   特征参数   偏差程度     
Abstract: Since the abnormal state of chemical plant may lead to major accidents in the production process, this paper proposes warning strategies of the abnormal state of chemical plants based on multiconditions.Firstly,the paper analyzes characteristic parameters which can reflect the abnormal condition of chemical plant, and then the paper applies the membership function to quantify the change trend of characteristic parameter and caleutates the deviation degree of different characteristic parameter.then,this paper determines the allocation principle and algorithm of the weight value of charateristic parameter by using the change rate of characterstic parameter.combining the degree of degradation with the weight values, the study builds an early warning model,which can achieve the purpose of early warning.At last,the early warning strategies are verified by using the DCS system data of natural gas purification plant in Sichuan gas field southwest oil and gas field.The results show that, compared with the traditional one parameter threshold alarm,the proposed early warning strategy can predict the abnormal "foaming" event of the desulphurization tower ahead of 8 minutes,which can realize the purpose of the early warning for the abnormal state of chemical plant.
Key wordsmulti conditions parameter fusion   abnormal state of chemical plant   early warning model   characteristic parameter   degree of degradation   
作者简介: 阎红巧(1988—),女,硕士,工程师,主要从事石油化工过程安全方面的研究工作。E-mail:yanhongqiao@cnpc.com.cn
引用本文:   
阎红巧,易文斌,冒亚明等. 基于多工况融合的化工装置异常状态预警研究[J]. 安全与环境工程, 2017, 24(4): 144-14.
YAN Hongqiao,YI Wenbin,MAO Yaming et al. Study on Abnormal Condition Early Warning of Chemical Plants Based on Multi-Condition Parameter[J]. Safety and Environmental Engineering, 2017, 24(4): 144-14.
链接本文:  
http://aqyhj.cug.edu.cn/CN/10.13578/j.cnki.issn.1671-1556.2017.04.026
 
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[2] 梁润娥,李中社,苗高建,温贻辉,李雪平. 区域地质灾害气象预警模型研究现状与展望[J]. 安全与环境工程, 2013, 20(1): 30-35.
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