CN110045695A - 一种基于方差分析的工艺参数在线预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于方差分析的工艺参数在线预警方法及计算机可读存储介质,用于解决生产过程中不能及时地发现生产参数不变的技术问题。该方法包括,从生产***实时数据库中获取工艺参数的监测数据样本;计算所述监测数据样本的方差值,以表征所述工艺参数的波动情况;基于所述工艺参数预设的预警配置和所述方差值生成所述工艺参数的预警信息;按照预设的预警分级推送机制推送所述预警信息。本发明以实时数据为基础,能够对各种工艺参数进行在线连续分析和诊断,发现隐患,预知风险,采用分级预警及推送机制,细化了预警信息及预警方式,对生产调度管理提供了更有力的支持。
Description
技术领域
本发明属于工业生产监控技术领域,尤其涉及一种基于方差分析的工艺参数在线预警方法及计算机可读存储介质。
背景技术
工艺参数是反映企业安全生产状态的重要指标。在原油开采、炼油、化工等工业企业,其生产运营的典型特征是昼夜连续生产,生产过程多采用管道、容器等设备,物料在流动过程完成物理和化学加工过程,其中生产过程和流动过程中的工艺参数需要进行监控,尤其是需要根据变化趋势做出预先调整,以避免发生停产事故或安全事故。
在实际的生产中,因传感器故障或者传输故障而发生数据不变,这是非常常见的仪表现象。数据不变的时间过长,则会导致操作人员无法观察到已经发生的变化,由此可能造成生产效率降低或者导致生产事故。
例如,正常生产的催化装置的反应器的进料量是时刻变化的,进料量会严重地影响反应温度和反应压力。一旦反应器的进料流量计发生故障,出现了进料量的数据不变的情况时,由于***不能够及时地得到正确的反应参数,反应器的温度和压力就有可能发生较大幅度的变化。而作为反应器的后续装置,再生器的温度和压力也会随之波动,这会使得工艺操作难度剧增,进而影响产品质量,甚至造成事故。
发明内容
针对上述问题,本发明提出一种基于方差分析的工艺参数在线预警方法,用于对生产调度调整提供辅助支持,以避免发生停产事故或安全事故。
根据本发明的实施例,一种基于方差分析的工艺参数在线预警方法,包括如下步骤,
从生产***实时数据库中获取工艺参数的监测数据样本;所述监测数据样本为在包括当前时刻的样本窗口期内所述工艺参数的数值的集合;
计算所述监测数据样本的方差值,用于表征所述工艺参数的波动情况;
基于所述工艺参数预设的预警配置和所述方差值生成所述工艺参数的预警信息;
按照预设的预警分级推送机制推送所述预警信息。
优选地,所述预警配置包括预警阈值区间,所述预警信息包括预警的事件等级;其中,生成和推送所述预警信息具体为:
将所述方差值与所述预警阈值区间的各端点值进行比较,判断所述方差值所处的预警阈值区间,以确定所述预警的事件等级;
根据所述预警的事件等级,按照预设的预警分级推送机制推送所述预警信息。
优选地,确定所述预警的事件等级具体为:
当所述方差值大于第一端点值小于第二端点值时,所述方差值落入高报阈值区间,所述预警的事件等级为高报警事件;
当所述方差值小于等于第一端点值时,所述方差值落入超高报阈值区间,所述预警的事件等级为超高报警事件,
其中,所述第二端点值大于所述第一端点值。
优选地,所述第一端点值为0.001,所述第二端点值为0.01。
优选地,根据所述预警的事件等级,按照预设的预警分级推送机制推送所述预警信息具体为:
当所述预警的事件等级为超高报警事件时,将所述预警信息向公司级推送;
当所述预警的事件等级为高报警事件时,将所述预警信息向责任部门和/或厂级推送。
优选地,利用不同的颜色标识不同的事件等级。
优选地,从生产***实时数据库中获取工艺参数的监测数据样本具体为:
根据所述工艺参数的位号参数从所述实时数据库获取当前时刻的数据和在当前时刻的数据之前指定个数的历史数据,将包含当前时刻的数据和所述指定个数的历史数据的集合作为所述监测数据样本。
优选地,所述指定个数大于等于10小于等于60。
此外,本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其中存储有程序,所述程序在被处理器执行时实现上述任一方案所述的基于方差分析的工艺参数在线预警方法。
与现有技术相比,上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果:
1)本发明基于方差分析的工艺参数预警是建立在实时数据基础之上的在线计算和分析***,能够对各种工艺参数进行连续分析和诊断,发现隐患,提早预知风险,以便及时给出科学的指导意见;
2)本发明采用分级预警及推送的机制,细化了预警信息及预警方式,对生产调度管理提供了更加有力的支持。
本发明的其他优点、目标,和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述,并且在某种程度上,基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的,或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书,权利要求书,以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的技术方案或现有技术的进一步理解,并且构成说明书的一部分。其中,表达本发明实施例的附图与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案,但并不构成对本发明技术方案的限制。
图1是根据本发明实施例的工艺参数在线预警方法的流程示意图;
图2是根据本发明一实施例的方差分析的三种典型状态的示意图;
图3是根据本发明一实施例的预警方法在连续监测时的流程示意图;
图4是根据本发明一实施例的工艺参数预警***的预警信息显示界面;
图5是根据本发明一实施例的工艺参数预警***的预警信息配置界面;
图6是包含有本发明的一工艺参数预警***实施例的调度管理***的处置方案推送界面。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。本发明实施例以及实施例中的各个特征,在不相冲突前提下可以相互结合,所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
图1是本发明的基于方差分析的工艺参数在线预警方法的流程图。
生产***实时数据库中保存了各个传感器所采集的工艺参数的监测数据,并按照一定的规则存储这些监测数据。例如,以位号为主键进行存储。当需要利用监测数据进行分析时,可以通过访问生产***实时数据库的位号的方式,来得到对应的传感器所采集的工艺参数的监测数据,进而在这些监测数据的基础上,分析生产***的运行状况。本发明提出的方法利用生产***实时数据库中存有实时监测数据的特点,通过访问生产***实时数据库来获取一定量的监测数据,从而组成监测数据样本。
在本实施例中,由于生产***实时数据库的上述存储特征,因此在进行方差分析之前,首先需要获取待分析的工艺参数所对应的传感器的位号,然后依据该位号从生产***实时数据库中读取该位号所对应的工艺参数的监测数据。由于方差分析是针对已经过去一段时间内的监测数据进行分析,因此除了获取该位号的工艺参数的当前时刻的检测数据之外,还要获取在当前时刻之前的指定个数的历史监测数据。
为了既能够分析工艺参数的变化幅度,又能够确保预警报警的及时性,历史检测数据的指定个数不应太多也不应太少,一般以10~60个为宜。另一方面,为了保证分析的及时性和分析的稳定性,获取监测数据的采样频率也不宜太低或者太高。可选的,每15秒采一次样,即每15秒进行一次方差分析。将该指定个数的监测数据提取出来,作为监测数据样本,以供后续方差分析。
特别地,如图3所示,如果不是首次获取监测数据样本,那么只需要丢掉现有的监测数据样本中历史最久的监测数据,并采集当前时刻最新的监测数据,即可组成一个新的监测数据样本。
在得到监测数据样本之后,对该监测数据样本进行方差计算,获得的方差能够表征此工艺参数的波动情况。
方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数,通常用字母D表示。在概率论和数理统计中,方差用来度量随机变量和其数学期望(即平均数)之间的偏离程度。
在实际计算中,我们用下式计算方差。
其中,x表示数据样本的平均数,n表示监测数据样本中的数据的个数,xi表示各个监测数据值,S2表示方差值。
当监测数据样本中的数据分布比较分散(即数据在平均数附近波动较大)时,各个数据与平均数的差的平方和较大,方差就较大;当数据分布比较集中时,各个数据与平均数的差的平方和较小,方差就较小。因此方差越大,表示数据的波动越大;方差越小,表示数据的波动就越小。方差反映了数据的波动情况,可以通过实时数据方差值来判断工艺参数的值是否突然不再变化。
图2示出了一种不变预警模型,横轴表示时间,纵轴表示监测数据值。
在“不变”所标识的竖线左侧,监测数据值在不断地变动,若监测数据样本全部取自“不变”所标识的竖线左侧区域,由于监测数据一直在波动,因此监测数据样本的方差就比较大;若监测数据样本一部分取自“不变”所标识的竖线左侧区域,而另一部分取自“不变”所标识的竖线的右侧区域,由于监测数据的波动幅度越来越小,因此监测数据样本的方差就比较小;若监测数据样本取自“不变”所标识的竖线左侧区域,由于监测数据几乎没有波动,因此监测数据样本的方差极小,接近于零。
在正常生产过程中,大部分数值时刻都在波动的,并不会出现方差接近或等于零的状态。当监测数据样本的方差接近于零的时候,就表示监测数据有一段时间没有变化了,这一般表示传感器故障或者信号传输路径故障,进而有可能造成生产效率降低、停产甚至安全事故。因此,可以利用这种方差接近零的状态来进行判断和预警。
将监测数据样本中的数据代入上述方差计算式中,即可生成在当前时刻下所对应的监测数据样本的方差值,例如0.005或者0.0005。
然后,将方差值与预设的预警阈值区间的各端点值进行比较,判断方差值所处的预警阈值区间,以确定预警的事件等级。
例如,当第一端点值为0.001,第二端点值为0.01时,
若此时方差值为0.005,由于0.001<0.005<0.01,因此方差值落入高报阈值区间,预警的事件等级为高报警事件;此时,可以用橙色颜色标识,并将预警信息向责任部门和/或厂级推送;
若此时方差值为0.0005,由于0.0005<0.001<0.01,因此方差值落入超高报阈值区间,预警的事件等级为超高报警事件;此时,可以用红色颜色标识,说明其紧急程度更高,需向更广的范围推送,如向公司级推送;
若此时方差值为零,表示发生了监测数据不变的情况。此时的监测数据不具有使用价值,基于此监测数据的其他计算也不具有指导意义,有可能是仪器出现了故障。当方差值为零时,除了上述预警之外,通知需要利用监测数据的相关人员。
此外,本申请的实施例还提供了一种基于方差分析的工艺参数预警***。图4所示界面为该***的预警信息显示界面,图5所示界面为该***的预警信息配置界面。在一个具体的实施例中,上述预警***可以为一种调度管理***的子***。如图6所示,在该调度管理***中,在推送一预警信息时,同时为调度人员提供针对该预警信息的处置方案,调度人员点击“处置”即推出匹配方案,操作人员对于***自动推送的方案可选择“采用”“不采用+新建”“采用+修改”中的某一项,生成实际处置方案,然后进入指令流程。预警事件处理结束后,根据本次预警事件的处理记录决定是需要否沉淀新方案,若需要,则在预警事件处置方案配置表中新增或者更新该预警事件新的方案模板。
以上内容仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉该技术的人员在本发明所揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种基于方差分析的工艺参数在线预警方法,包括如下步骤,
从生产***实时数据库中获取工艺参数的监测数据样本;所述监测数据样本为在包括当前时刻的样本窗口期内所述工艺参数的数值的集合;
计算所述监测数据样本的方差值,用于表征所述工艺参数的波动情况;
基于所述工艺参数预设的预警配置和所述方差值生成所述工艺参数的预警信息;
按照预设的预警分级推送机制推送所述预警信息。
2.根据权利要求1所述的工艺参数在线预警方法,其特征在于,所述预警配置包括预警阈值区间,所述预警信息包括预警的事件等级;其中,生成和推送所述预警信息具体为:
将所述方差值与所述预警阈值区间的各端点值进行比较,判断所述方差值所处的预警阈值区间,以确定所述预警的事件等级;
根据所述预警的事件等级,按照预设的预警分级推送机制推送所述预警信息。
3.根据权利要求2所述的工艺参数在线预警方法,其特征在于,确定所述预警的事件等级具体为:
当所述方差值大于第一端点值小于第二端点值时,所述方差值落入高报阈值区间,所述预警的事件等级为高报警事件;
当所述方差值小于等于第一端点值时,所述方差值落入超高报阈值区间,所述预警的事件等级为超高报警事件,
其中,所述第二端点值大于所述第一端点值。
4.根据权利要求3所述的工艺参数在线预警方法,其特征在于,所述第一端点值为0.001,所述第二端点值为0.01。
5.根据权利要求3所述的工艺参数在线预警方法,其特征在于,根据所述预警的事件等级,按照预设的预警分级推送机制推送所述预警信息具体为:
当所述预警的事件等级为超高报警事件时,将所述预警信息向公司级推送;
当所述预警的事件等级为高报警事件时,将所述预警信息向责任部门和/或厂级推送。
6.根据权利要求5所述的工艺参数在线预警方法,其特征在于,
利用不同的颜色标识不同的事件等级。
7.根据权利要求1所述的工艺参数在线预警方法,其特征在于,从生产***实时数据库中获取工艺参数的监测数据样本具体为:
根据所述工艺参数的位号参数从所述实时数据库获取当前时刻的数据和在当前时刻的数据之前指定个数的历史数据,将包含当前时刻的数据和所述指定个数的历史数据的集合作为所述监测数据样本。
8.根据权利要求7所述的工艺参数预警方法,其特征在于,所述指定个数大于等于10小于等于60。
9.一种计算机可读存储介质,其中存储有程序,所述程序在被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的工艺参数预警方法。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190723 |
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