CN104238501A - 一种炼化***的告警数据处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种炼化***的告警数据处理方法及装置，方法包括：接收炼化***的告警数据，告警数据包括炼化***中的各传感器的标识数据、各传感器采集的参数数据；根据各传感器标识数据生成节点告警处理数据、传感器组告警处理数据；根据各传感器采集的参数数据生成传感器异常告警处理数据、单独传感器告警处理数据；根据节点告警处理数据、传感器组告警处理数据、传感器异常告警处理数据及单个传感器告警处理数据生成炼化***的告警数据处理结果。本发明针结合单独传感器告警方法、传感器组告警方法和传感器自身异常判断形成炼化过程***智能告警，减少冗余报警、误报警和漏报警，提高操作人员的处理效率和***的安全性。

Description

一种炼化***的告警数据处理方法及装置

技术领域

本发明涉及监控技术领域，特别是关于炼化过程中告警数据监控技术，具体的讲是一种炼化***的告警数据处理方法及装置。

背景技术

告警***在炼化过程中起着至关重要的作用，操作员根据告警***的告警数据查找告警原因并采取相应的措施，当异常消除后，装置回到正常状态。

现有技术的炼化过程中的告警方法针对单一传感器的孤立数据，缺乏考虑传感器之间、设备之间的相互关系以及传感器的自身状态。在事故多发的炼化过程中，由于传感器故障、信息传输异常、人员误操作阻碍告警等因素造成的冗余报警、误报警和漏报警，不仅降低操作人员的处理效率，还存在重大的安全隐患。

发明内容

为减少冗余报警、误报警和漏报警，提高操作人员的处理效率和***的安全性，本发明实施例提供了一种炼化***的告警数据处理方法，方法包括：

接收炼化***的告警数据，所述告警数据包括炼化***中的各传感器的标识数据、各传感器采集的参数数据；

根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整，生成节点告警处理数据；

根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的各传感器组的数据是否完整，生成传感器组告警处理数据；

根据所述各传感器采集的参数数据和预设的传感器异常参数值生成传感器异常告警处理数据；

根据所述各传感器采集的参数数据和预设的报警阈值生成单独传感器告警处理数据；

根据所述节点告警处理数据、传感器组告警处理数据、传感器异常告警处理数据及单个传感器告警处理数据生成炼化***的告警数据处理结果。

此外，本发明还提供了一种炼化***的告警数据处理装置，装置包括：

数据接收模块，用于接收炼化***的告警数据，所述告警数据包括炼化***中的各传感器的标识数据、各传感器采集的参数数据；

节点告警处理模块，用于根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整，生成节点告警处理数据；

传感器组告警处理模块，用于根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的各传感器组的数据是否完整，生成传感器组告警处理数据；

传感器异常告警处理模块，用于根据所述各传感器采集的参数数据和预设的传感器异常参数值生成传感器异常告警处理数据；

单独传感器告警处理模块，用于根据所述各传感器采集的参数数据和预设的报警阈值生成单独传感器告警处理数据；

告警结果生成模块，用于根据所述节点告警处理数据、传感器组告警处理数据、传感器异常告警处理数据及单个传感器告警处理数据生成炼化***的告警数据处理结果。

本发明针对工艺管道仪表流程图进行分析，建立对应的贝叶斯网络模型，同时结合单独传感器告警方法、传感器组告警方法和传感器自身异常判断形成炼化过程***智能告警，减少冗余报警、误报警和漏报警，提高操作人员的处理效率和***的安全性。

为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为为本发明公开的一种炼化***的告警数据处理方法的流程图；

图2为本发明公开的一种炼化***的告警数据处理装置的框图；

图3为本发明进行炼化过程***智能告警的实施例的流程图；

图4为本实施例中的基于贝叶斯网络的耦合告警的逻辑结构图；

图5为本发明实施例预先根据炼化过程中常解压流程的工艺管道仪表流程图建立贝叶斯网络模型；

图6为本发明实施例的参数模拟图；

图7为本实施例中传感器组的告警方法的逻辑结构图；

图8为传感器异常告警处理逻辑结构图；

图9为单独传感器告警逻辑结构图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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做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。

如图1所示，为本发明公开的一种炼化***的告警数据处理方法，包括：

步骤S101，接收炼化***的告警数据，所述告警数据包括炼化***中的各传感器的标识数据、各传感器采集的参数数据；

步骤S102，根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整，生成节点告警处理数据；

具体的，根据各传感器的标识数据判断告警数据中是否包含炼化***最后一个节点的节点数据，以判断炼化***的节点数据是否完整。

步骤S103，根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的各传感器组的数据是否完整，生成传感器组告警处理数据；

根据各传感器的标识数据判断告警数据中各传感器组的数据是否包含该传感器组的最后一个传感器的传感器数据，判断是，则该传感器组数据完整。

步骤S104，根据所述各传感器采集的参数数据和预设的传感器异常参数值生成传感器异常告警处理数据；

步骤S105，根据所述各传感器采集的参数数据和预设的报警阈值生成单独传感器告警处理数据；

步骤S106，根据所述节点告警处理数据、传感器组告警处理数据、传感器异常告警处理数据及单独传感器告警处理数据生成炼化***的告警数据处理结果。

所述方法还包括：预存储根据炼化过程中的工艺管道仪表流程图建立表达节点关系的贝叶斯网络模型。步骤S102中，判断炼化***的节点数据完整时，基于建立的贝叶斯网络进行耦合告警处理。

此外，如图2所示，本发明还公开了一种炼化***的告警数据处理装置，装置包括：

数据接收模块201，用于接收炼化***的告警数据，所述告警数据包括炼化***中的各传感器的标识数据、各传感器采集的参数数据；

节点告警处理模块202，用于根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整，生成节点告警处理数据；

传感器组告警处理模块203，用于根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的各传感器组的数据是否完整，生成传感器组告警处理数据；

传感器异常告警处理模块204，用于根据所述各传感器采集的参数数据和预设的传感器异常参数值生成传感器异常告警处理数据；

单独传感器告警处理模块205，用于根据所述各传感器采集的参数数据和预设的报警阈值生成单独传感器告警处理数据；

告警结果生成模块206，用于根据所述节点告警处理数据、传感器组告警处理数据、传感器异常告警处理数据及单独传感器告警处理数据生成炼化***的告警数据处理结果。

下面结合具体的实施方式，对本发明的技术方案做进一步详细说明：

如图3所示，为依据本发明的技术方案进行炼化过程***智能告警的实施例的流程图。

根据前述，本发明具体实施时，接收到炼化***的告警数据，告警开始，根据告警数据中包含的各传感器的标识数据，判断告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整，根据判断结果，生成响应的节点告警处理数据，即进行图3中的步骤S301、S302，即判断节点数据完整，执行步骤S302的耦合告警。

本实施例中的耦合报警是针对***中单一节点的报警模式，多个节点因某一根原因参数异常时，同时触发告警，在短时间内，大量的告警信息出现，冗余的告警信息将增加安全维护人员信息处理工作量，并影响了其对告警的信任度、警觉性以及制定安全措施的决策力。以工艺管道仪表流程图图为基础，建立相应的贝叶斯网络模型表达节点之间的关系，并通过贝叶斯网络的条件概率的计算找出节点之间的耦合关系，进一步建立所有的危险场景，将此其作为本发明实施例中的耦合告警方法的理论基础。如图4所示，为本实施例中的基于贝叶斯网络的耦合告警的逻辑结构图。

当多个节点的参数符合某个危险场景的各个报警阈值时，触发耦合告警，根据先前建立的贝叶斯网络直接推断出导致危险场景的根原因，针对根原因进行告警，同时建议应急措施，如图5所示，为本实施例中，预先根据炼化过程中常解压流程的工艺管道仪表流程图图建立贝叶斯网络模型。

本实施例的图5中贝叶斯网络中节点字母代表事件见下表1：

表1

A：电脱盐脱水阀门误开大；	H：注水罐液位高；
		B：循环注水泵故障；	I：初馏塔温度高；
C：初馏塔顶换热器堵塞；	J：初馏塔压力高；
		D：注水量过大；	K：初顶罐液位低；
E：常压炉管破裂；	L：初馏塔顶液位低；
		F：电脱盐罐水位低；	M：炉膛温度低；
G：注水量中断；

通过贝叶斯网络进一步建立常解压流程中的5个危险场景，如表2：

表2常解压流程的危险场景

本实施例中的对节点的此种告警方式减少了多节点异常时非根故障节点产生大量的冗余告警信息，提高了报警效率和安全维护人员处理信息采取措施的速度。

针对电脱盐脱水阀误开大这一危险场景，模拟电脱盐罐水位、注水量、注水罐液位、初馏塔温度、初馏塔压力、初顶罐液位、初馏塔顶液位、炉膛温度等八项参数的正常/异常状态，参数模拟图如图6所示。

在步骤S102后，执行步骤S103根据各传感器标识数据判断告警数据中包含的各传感器组的数据是否完整，生成传感器组告警处理数据，对应图3中的步骤S303、S304。即针对安装于同一个装置内的一组传感器参数进行处理，当同组传感器数据同时接近告警上限或下限但并未触发任何告警时，设备也有可能处于危险状态，应当进行告警。如图7所示，为本实施例中传感器组的告警方法的逻辑结构图。

定义传感器的参数与告警上限之间的比值为上限判断因子α和下限判断因子β:

${\mathrm{\α}}_i=\frac{Q_i}{A_i}---\left(1\right)$

α_i为第i个传感器的告警上限判断因子；Q_i为第i个传感器的参数；A_i为第i个传感器的上限告警值。

${\mathrm{\β}}_i=\frac{Q_i}{B_i}---\left(2\right)$

β_i为第i个传感器的告警下限判断因子；Q_i为第i个传感器的参数；B_i为第i个传感器的下限告警值。

针对判断因子的告警触发条件为：

${\mathrm{\Σ}}_i{\mathrm{\α}}_i\≥\∂---\left(3\right)$

或

${\mathrm{\Σ}}_i{\mathrm{\β}}_i\≥\∂---\left(4\right)$

其中为判断因子的告警值。

当符合触发条件时，进行告警，逻辑结构图见图7。针对传感器组的告警优化方法作为单一传感器告警的补充，可以在某些特殊危险状态时进行告警，并且能够更早的警告异常设备，为操作人员预留更多采取措施的时间。

步骤S103后，执行步骤S104，根据所述各传感器采集的参数数据和预设的传感器异常参数值生成传感器异常告警处理数据，即进行传感器自身异常判断方法。

当传感器因电源耗尽、外界环境、自身损耗等因素而不能进行正常采集功能时，常出现误报警或漏报警，针对此种状况，对于传感器的自身状态进行判断，当判断出传感器失效时，将此传感器切除报警***。

在连续时间t内，当传感器采集参数均为0或超出环境内的合理参数值(如塔内极端最高温度值)时，判断此传感器损坏，将其隔离出告警***之后的告警步骤，并提示更换传感器，逻辑结构图见图8。

最后，执行步骤S105，根据所述各传感器采集的参数数据和预设的报警阈值生成单独传感器告警处理数据，即进行单独传感器告警优化方法。

在炼化流程中的关键设备和危险节点安装传感器，用于测量温度、压力和液位等参数。根据每个传感器所在设备的外景温度、历史数据和自身属性设定报警阈值，在传感器测量数据达到报警阈值时触发告警。

在触发告警后，设备处于危险状态，当且仅当传感器参数低于告警上限或高于告警下限5％时回复正常状态，可以进行下一次告警弹出的判断，逻辑结构图见附图9。通过这种优化方法，可以避免传感器参数在告警限值附近进行震荡而产生的大量冗余告警，减少操作人员处理大量冗余告警的工作量。

本发明实施例的炼化过程***智能告警优化方法采用了MATLAB对进行了编程，选取了上述各步骤的模拟数据作为输入进行优化告警，与传统单一告警方式对比的结果如下表3所示：

表3：炼化过程***智能告警优化方法与单一告警方法结果对比

	误告警率	正确告警率	漏告警率	冗余告警次数
					单一告警方法	3.3％	78.7％	21.3％	77％
优化告警方法	0％	85.5％	14.5％	12％

从表中可以看出，采用该炼化过程***智能告警优化方法的提高了传统单一告警方法的正确告警率，降低了误告警和漏告警率并减少冗余告警次数。充分说明了炼化过程***智能告警优化方法用于炼化过程***告警的可行性。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种炼化***的告警数据处理方法，其特征在于，所述的方法包括：

接收炼化***的告警数据，所述告警数据包括炼化***中的各传感器的标识数据、各传感器采集的参数数据；

根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整，生成节点告警处理数据；

根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的各传感器组的数据是否完整，生成传感器组告警处理数据；

根据所述各传感器采集的参数数据和预设的传感器异常参数值生成传感器异常告警处理数据；

根据所述各传感器采集的参数数据和预设的报警阈值生成单独传感器告警处理数据；

根据所述节点告警处理数据、传感器组告警处理数据、传感器异常告警处理数据及单个传感器告警处理数据生成炼化***的告警数据处理结果。

2.如权利要求1所述的告警数据处理方法，其特征在于，所述的根据各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整包括：

根据所述各传感器的标识数据判断所述告警数据中是否包含炼化***最后一个节点的节点数据。

3.如权利要求1所述的告警数据处理方法，其特征在于，所述的根据各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的各传感器组的数据是否完整包括：

根据所述各传感器的标识数据判断所述告警数据中各传感器组的数据是否包含该传感器组的最后一个传感器的传感器数据。

4.如权利要求1所述的告警数据处理方法，其特征在于，所述的方法还包括：

预存储根据炼化过程中的工艺管道仪表流程图建立表达节点关系的贝叶斯网络模型。

5.如权利要求4所述的告警数据处理方法，其特征在于，所述的根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整，生成节点告警处理数据包括：

判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据完整时，根据所述贝叶斯网络模型生成节点告警处理数据。

6.一种炼化***的告警数据处理装置，其特征在于，所述的装置包括：

数据接收模块，用于接收炼化***的告警数据，所述告警数据包括炼化***中的各传感器的标识数据、各传感器采集的参数数据；

节点告警处理模块，用于根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据是否完整，生成节点告警处理数据；

传感器组告警处理模块，用于根据所述各传感器标识数据判断所述告警数据中包含的各传感器组的数据是否完整，生成传感器组告警处理数据；

传感器异常告警处理模块，用于根据所述各传感器采集的参数数据和预设的传感器异常参数值生成传感器异常告警处理数据；

单独传感器告警处理模块，用于根据所述各传感器采集的参数数据和预设的报警阈值生成单独传感器告警处理数据；

告警结果生成模块，用于根据所述节点告警处理数据、传感器组告警处理数据、传感器异常告警处理数据及单个传感器告警处理数据生成炼化***的告警数据处理结果。

7.如权利要求6所述的告警数据处理装置，其特征在于，所述的节点告警处理模块包括：

节点判断单元，用于根据所述各传感器的标识数据判断所述告警数据中是否包含炼化***最后一个节点的节点数据。

8.如权利要求6所述的告警数据处理装置，其特征在于，所述的传感器组告警处理模块包括：

传感器判断单元，用于根据所述各传感器的标识数据判断所述告警数据中各传感器组的数据是否包含该传感器组的最后一个传感器的传感器数据。

9.如权利要求6所述的告警数据处理装置，其特征在于，所述的方法还包括：

存储模块，用于预存储根据炼化过程中的工艺管道仪表流程图建立表达节点关系的贝叶斯网络模型。

10.如权利要求9所述的告警数据处理装置，其特征在于，所述的节点告警处理模块还包括：

节点告警处理单元，用于判断所述告警数据中包含的炼化***的节点数据完整时，根据所述贝叶斯网络模型生成节点告警处理数据。