CN113869712A - 一种规模化工业气体生产智能*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能***技术领域，公开了一种规模化工业气体生产智能***。包括生产管理平台，生产管理平台双向电性连接事故风险评估模块，数据处理模块收集整理生产链各节点中气体实时数据，特征处理模块对收集目标上传数据进行异常数据的特征提取，大数据分析模块利用特征向量提取生产链各节点中气体生产的异常数据，作为特征数据配合风险评估计算模型对安全事故引发风险进行评估得出风险值，风险值超出设置的安全阈值时，报警模块受触发进行报警，调度指挥模块线上调度安排工作人员赶往该生产节点进行处理，消除安全隐患，必要时及时启动紧急预案降低安全事故的影响，从而更好的进行预防和及时修正隐患，避免事故引发重大损失。

Description

一种规模化工业气体生产智能***

技术领域

本发明涉及智能***技术领域，具体而言，涉及一种规模化工业气体生产智能***。

背景技术

工业上，把常温常压下呈气态的产品统称为工业气体产品。气体产品种类繁多，大致可以分为一般工业气体和特种气体两大类。一般工业气体产销量大，但对纯度要求不高。特种气体产销量虽小，但根据不同的用途，对不同特种气体的纯度或组成、有害杂质允许的最高含量、产品的包装贮运等都有极其严格的要求，属于高技术、高附加值产品。气体产品作为现代工业重要的基础原料，应用范围十分广泛，在冶金、钢铁、石油、化工、机械、电子、玻璃、陶瓷、建材、建筑、食品加工、医药医疗等部门，均使用大量的常用气体或特种气体。因为气体产品的应用覆盖面大，一般将气体的生产和供应与供电、供水一样，作为工业投资环境的基础设施，被视为国民经济“命脉”而列为公用事业行业。

工业气体一般都是通过自动化的智能***控制进行生产的，对于一些不稳定且具备威胁的工业气体来说，在生产过程中的任何一点偏差都会被放大，进而引发一些安全生产事故，给企业带来巨大的损失。然而，现有的智能控制***只是单单控制设备自动化进行工业气体的生产，无法及时准确的预知判定安全事故的前奏，从而及时通知工作人员进行安全事故隐患的纠正排除，引发生产事故造成损失。

因此，我们推出了一种规模化工业气体生产智能***。

发明内容

本发明的目的在于提供一种规模化工业气体生产智能***，旨在解决上述背景技术中，气体生产智能***无法及时准确的预知判定安全事故的前奏，从而及时通知工作人员进行安全事故隐患的纠正排除，引发生产事故造成损失的问题。

为实时上述目的，本发明提供如下技术方案：一种规模化工业气体生产智能***，包括生产管理平台，生产管理平台用于管理控制气体的生产，生产管理平台配套设置有气体检测单元和外部检测单元，且气体检测单元和外部检测单元均通过无线通信与生产管理平台相连接，且生产管理平台电性连接连接有数据存储模块和数据管理模块，其分别用于进行气体生产数据的存储和气体生产数据的管理，生产管理平台分别依次电性连接有用于监控气体生产的生产监控模块、调度指挥工作人员的调度指挥模块以及研究气体生产安全事故原因的模拟演练模块，且生产管理平台双向电性连接事故风险评估模块，其用于在气体生产数据异常时进行事故风险评估分析，计算安全事故的发生概率的大小，生产管理平台还与对用于安全事故进行报警的报警模块电性连接，生产管理平台通过导线连接有显示大屏，其用于监控显示气体生产的全过程和数据。

进一步地，气体检测单元用于对各生产链节点流经的工业气体进行气体压强、气体密度、气体温度、气体流量和气体浓度情况的实时检测，并生成数据传递给生产管理平台；而外部检测单元用于对各生产链节点收纳和输送气体的容器、管道强度进行实时检测，并生成数据传递给生产管理平台。

进一步地，工业气体生产链节点的设置步骤如下：

1)、节点部署，逐步建设核心节点、节点1、节点2、节点3、节点4、节点5、节点6……，使其构成生产工业气体的完整生产链；

2)、检测单元的架设，根据生产链各节点的分布，在其所属节点区域内分别设置气体检测单元和外部检测单元，并完成气体检测单元和外部检测单元对生产管理平台的连接调试。

进一步地，模拟演练模块包括用于发布运行指令的指令模块，指令模块电性连接有场景模拟模块和流程跟踪模块，其分别用于气体生产安全事故引发原因的情景模拟还原研究和情景模拟还原研究事故原因时的跟踪，且指令模块与运行调整模块电性连接，其用于情景模拟还原研究的生产条件变量控制，模拟演练模块的版块下还设置有过程记录模块和结果判定模块，过程记录模块用于情景模拟还原研究过程数据记录，而结果判定模块针对情景模拟还原研究进行结论判定，给出事故的引发原因。

进一步地，事故风险评估模块包括用于主持***运行的MCU模块，MCU模块电性连接数据处理模块，其用于对气体生产过程中上传的整体数据进行收集整理，且MCU模块电性连接特征处理模块，其用于对数据处理模块收集的气体生产上传数据进行异常数据的特征提取，特征数据提取后传输给MCU模块，经MCU模块电性连接的大数据分析模块进行安全事故风险的计算分析评估，给出安全事故引发的概率大小。

进一步地，大数据分析模块进行安全事故风险的计算分析评估步骤如下：

S1：基于外部检测单元检测工业气体生产时其外在影响因素，实时检测个生产链节点的环境温度、生产容器强度和气体输送管道的强度，并生成数据传递给生产管理平台；

S2：基于气体检测单元实时检测工业气体生产时个生产链节点气体的压强、密度、实时流量、浓度以及温度的情况，并生成数据传递给生产管理平台；

S3:事故风险评估模块利用特征向量提取生产链各节点中气体生产的异常数据，作为特征数据配合风险评估计算模型对安全事故引发风险进行评估，得出风险值；

S4：风险值超出设置的安全阈值时，报警模块受触发进行报警，调度指挥模块线上调度安排工作人员赶往该生产节点进行处理，消除安全隐患，必要时及时启动紧急预案降低安全事故的影响。

进一步地，事故风险评估模块计算气体生产安全事故风险值的方法如下：

a.计算安全事件发生的可能性，

计算安全事件发生的可能性＝L(威胁出现频率，脆弱性)＝L(T，V)；

b.计算安全事件发生后的损失，

安全事件的损失＝F(资产价值，脆弱性严重程度)＝F(Ia，Va)；

c.计算风险值，

风险值＝R(安全事件发生的可能性，安全事件造成的损失)＝R(L(T，V)，F(Ia，Va))。

进一步地，风险分析计算原理如下：

风险值＝R(A，T，V)＝R(L(T，V)，F(Ia，Va))，

其中R表示安全风险计算函数；A表示资产；T表示威胁；V表示脆弱性；Ia表示安全事件所作用的资产价值；Va表示脆弱性严重程度；L表示威胁利用资产的脆弱性导致安全事件发生的可能性；F表示安全事件发生后产生的损失。

进一步地，生产管理平台包括访问层、***层、服务层和网络层：

访问层包括移动端和管理端两大板块，移动端和管理端供应管理者进行用户注册，确定管理者的管理人员身份和职责；

***层通过基于分布式的MySQL集群以及Hadoop的Hive以及HDFS组件，构建了数据存储模块；二是通过业务管理、模拟演练、评估报警和调度指挥构建数据子***；三是构建用于气体生产数据安全保障的安全辅助模块；

服务层基于日志服务、权限服务、无线服务、web引擎、查询服务、报表服务和安全管理构建管理人员日常使用的基础应用；

网络层通过基于共识算法、P2P网络和数据标识对气体生产异常数据进行特征提取，保障数据的分析计算。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1.本发明提出的一种规模化工业气体生产智能***，生产管理平台双向电性连接事故风险评估模块，MCU模块电性连接数据处理模块收集整理***上传的生产链各节点中气体实时数据，特征处理模块对收集目标上传数据进行异常数据的特征提取，大数据分析模块利用特征向量提取生产链各节点中气体生产的异常数据，作为特征数据配合风险评估计算模型对安全事故引发风险进行评估得出风险值，风险值超出设置的安全阈值时，报警模块受触发进行报警，调度指挥模块线上调度安排工作人员赶往该生产节点进行处理，消除安全隐患，必要时及时启动紧急预案降低安全事故的影响，能够提前分析处气体生产时引发事故的可能性，从而更好的进行预防和及时修正隐患，避免事故引发重大损失。

2.本发明提出的一种规模化工业气体生产智能***，逐步建设核心节点、节点1、节点2、节点3、节点4、节点5、节点6……，使其构成生产工业气体的完整生产链，根据生产链各节点的分布，在其所属节点区域内分别设置气体检测单元和外部检测单元，生产管理平台电性连接模拟演练模块，基于生产链节点的建设，配合场景模拟模块和流程跟踪模块对气体生产安全事故引发原因进行情景模拟还原追踪研究，利用运行调整模块对情景模拟还原研究的生产条件进行变量控制，能够快速准确的模拟探究出事故在具体节点的引发原因，加快事故原因的探寻以便进行生产整改，保证生产的安全进行。

附图说明

图1为本发明规模化工业气体生产智能***的整体架构图；

图2为本发明规模化工业气体生产智能***的模拟演练模块架构图；

图3为本发明规模化工业气体生产智能***的事故风险评估模块架构图；

图4为本发明规模化工业气体生产智能***的事故风险评估流程图；

图5为本发明规模化工业气体生产智能***的事故风险评估计算方法示意图；

图6为本发明规模化工业气体生产智能***的气体生产链节点架构图；

图7为本发明规模化工业气体生产智能***的生产管理平台架构图。

图中：1、生产管理平台；2、气体检测单元；3、外部检测单元；4、数据存储模块；5、数据管理模块；6、生产监控模块；7、调度指挥模块；8、模拟演练模块；81、指令模块；82、场景模拟模块；83、流程跟踪模块；84、运行调整模块；85、过程记录模块；86、结果判定模块；9、事故风险评估模块；91、MCU模块；92、数据处理模块；93、特征处理模块；94、大数据分析模块；10、报警模块；11、显示大屏。

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。

请参阅图1，一种规模化工业气体生产智能***，包括用于管理控制气体生产的生产管理平台1，生产管理平台1配套设置有气体检测单元2和外部检测单元3，其均通过无线通信与生产管理平台1相连接，且生产管理平台1电性连接连接有数据存储模块4和数据管理模块5，其分别用于进行气体生产数据的存储和气体生产数据的管理，生产管理平台1分别依次电性连接有用于监控气体生产的生产监控模块6、调度指挥工作人员的调度指挥模块7以及研究气体生产安全事故原因的模拟演练模块8，且生产管理平台1双向电性连接事故风险评估模块9，其用于在气体生产数据异常时进行事故风险评估分析，计算安全事故的发生概率的大小，生产管理平台1还与对用于安全事故进行报警的报警模块10电性连接，生产管理平台1通过导线连接有显示大屏11，其用于监控显示气体生产的全过程和数据。

请参阅图1和图6，气体检测单元2用于对各生产链节点流经的工业气体进行气体压强、气体密度、气体温度、气体流量和气体浓度情况的实时检测，并生成数据传递给生产管理平台1；而外部检测单元3用于对各生产链节点收纳和输送气体的容器、管道强度进行实时检测，并生成数据传递给生产管理平台1。

工业气体生产链节点的设置步骤如下：

1)、节点部署，逐步建设核心节点、节点1、节点2、节点3、节点4、节点5、节点6……，使其构成生产工业气体的完整生产链；

2)、检测单元的架设，根据生产链各节点的分布，在其所属节点区域内分别设置气体检测单元2和外部检测单元3，并完成气体检测单元2和外部检测单元3对生产管理平台1的连接调试。

请参阅图1和图2，模拟演练模块8包括用于发布运行指令的指令模块81，指令模块81电性连接有场景模拟模块82和流程跟踪模块83，其分别用于气体生产安全事故引发原因的情景模拟还原研究和情景模拟还原研究事故原因时的跟踪，且指令模块81与运行调整模块84电性连接，其用于情景模拟还原研究的生产条件变量控制，模拟演练模块8的版块下还设置有过程记录模块85和结果判定模块86，过程记录模块85用于情景模拟还原研究过程数据记录，而结果判定模块86针对情景模拟还原研究进行结论判定，给出事故的引发原因；基于生产链节点的建设，配合场景模拟模块82和流程跟踪模块83对气体生产安全事故引发原因进行情景模拟还原追踪研究，利用运行调整模块84对情景模拟还原研究的生产条件进行变量控制，能够快速准确的模拟探究出事故在具体节点的引发原因，加快事故原因的探寻以便进行生产整改，保证生产的安全进行。

请参阅图1和图3事故风险评估模块9包括用于主持***运行的MCU模块91，MCU模块91电性连接数据处理模块92，其用于对气体生产过程中上传的整体数据进行收集整理，且MCU模块91电性连接特征处理模块93，其用于对数据处理模块92收集的气体生产上传数据进行异常数据的特征提取，特征数据提取后传输给MCU模块91，经MCU模块91电性连接的大数据分析模块94进行安全事故风险的计算分析评估，给出安全事故引发的概率大小，MCU模块91电性连接数据处理模块92收集整理***上传的生产链各节点中气体实时数据，特征处理模块93对收集目标上传数据进行异常数据的特征提取，大数据分析模块94利用特征向量提取生产链各节点中气体生产的异常数据，作为特征数据配合风险评估计算模型对安全事故引发风险进行评估得出风险值，风险值超出设置的安全阈值时，报警模块10受触发进行报警，调度指挥模块7线上调度安排工作人员赶往该生产节点进行处理，消除安全隐患，必要时及时启动紧急预案降低安全事故的影响，能够提前分析处气体生产时引发事故的可能性，从而更好的进行预防和及时修正隐患，避免事故引发重大损失。

请参阅图3、图4和图5，大数据分析模块94进行安全事故风险的计算分析评估步骤如下：

步骤一：基于外部检测单元3检测工业气体生产时其外在影响因素，实时检测个生产链节点的环境温度、生产容器强度和气体输送管道的强度，并生成数据传递给生产管理平台1；

步骤二：基于气体检测单元2实时检测工业气体生产时个生产链节点气体的压强、密度、实时流量、浓度以及温度的情况，并生成数据传递给生产管理平台1；

步骤三:事故风险评估模块9利用特征向量提取生产链各节点中气体生产的异常数据，作为特征数据配合风险评估计算模型对安全事故引发风险进行评估，得出风险值；

步骤四：风险值超出设置的安全阈值时，报警模块10受触发进行报警，调度指挥模块7线上调度安排工作人员赶往该生产节点进行处理，消除安全隐患，必要时及时启动紧急预案降低安全事故的影响。

事故风险评估模块9计算气体生产安全事故风险值的方法如下：

a.计算安全事件发生的可能性，

计算安全事件发生的可能性＝L(威胁出现频率，脆弱性)＝L(T，V)；

b.计算安全事件发生后的损失，

安全事件的损失＝F(资产价值，脆弱性严重程度)＝F(Ia，Va)；

c.计算风险值，

风险值＝R(安全事件发生的可能性，安全事件造成的损失)＝R(L(T，V)，F(Ia，Va))。

风险分析计算原理如下：

风险值＝R(A，T，V)＝R(L(T，V)，F(Ia，Va))，

其中R表示安全风险计算函数；A表示资产；T表示威胁；V表示脆弱性；Ia表示安全事件所作用的资产价值；Va表示脆弱性严重程度；L表示威胁利用资产的脆弱性导致安全事件发生的可能性；F表示安全事件发生后产生的损失。

请参阅图1和图7，生产管理平台1包括访问层、***层、服务层和网络层：

访问层包括移动端和管理端两大板块，移动端和管理端供应管理者进行用户注册，确定管理者的管理人员身份和职责；

***层通过基于分布式的MySQL集群以及Hadoop的Hive以及HDFS组件，构建了数据存储模块；二是通过业务管理、模拟演练、评估报警和调度指挥构建数据子***；三是构建用于气体生产数据安全保障的安全辅助模块；

服务层基于日志服务、权限服务、无线服务、web引擎、查询服务、报表服务和安全管理构建管理人员日常使用的基础应用；

网络层通过基于共识算法、P2P网络和数据标识对气体生产异常数据进行特征提取，保障数据的分析计算。

工作原理：生产管理平台1双向电性连接事故风险评估模块9，MCU模块91电性连接数据处理模块92收集整理***上传的生产链各节点中气体实时数据，特征处理模块93对收集目标上传数据进行异常数据的特征提取，大数据分析模块94利用特征向量提取生产链各节点中气体生产的异常数据，作为特征数据配合风险评估计算模型对安全事故引发风险进行评估得出风险值，风险值超出设置的安全阈值时，报警模块10受触发进行报警，调度指挥模块7线上调度安排工作人员赶往该生产节点进行处理，消除安全隐患，必要时及时启动紧急预案降低安全事故的影响，能够提前分析处气体生产时引发事故的可能性，从而更好的进行预防和及时修正隐患，基于生产链节点的建设，配合场景模拟模块82和流程跟踪模块83对气体生产安全事故引发原因进行情景模拟还原追踪研究，利用运行调整模块84对情景模拟还原研究的生产条件进行变量控制，能够快速准确的模拟探究出事故在具体节点的引发原因，加快事故原因的探寻以便进行生产整改，保证生产的安全进行。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种规模化工业气体生产智能***，包括生产管理平台(1)，生产管理平台(1)用于管理控制气体的生产，其特征在于：生产管理平台(1)配套设置有气体检测单元(2)和外部检测单元(3)，且气体检测单元(2)和外部检测单元(3)均通过无线通信与生产管理平台(1)相连接，且生产管理平台(1)电性连接连接有数据存储模块(4)和数据管理模块(5)，其分别用于进行气体生产数据的存储和气体生产数据的管理，生产管理平台(1)分别依次电性连接有用于监控气体生产的生产监控模块(6)、调度指挥工作人员的调度指挥模块(7)以及研究气体生产安全事故原因的模拟演练模块(8)，且生产管理平台(1)双向电性连接事故风险评估模块(9)，其用于在气体生产数据异常时进行事故风险评估分析，计算安全事故的发生概率的大小，生产管理平台(1)还与对用于安全事故进行报警的报警模块(10)电性连接，生产管理平台(1)通过导线连接有显示大屏(11)，其用于监控显示气体生产的全过程和数据。

2.如权利要求1所述的一种规模化工业气体生产智能***，其特征在于：气体检测单元(2)用于对各生产链节点流经的工业气体进行气体压强、气体密度、气体温度、气体流量和气体浓度情况的实时检测，并生成数据传递给生产管理平台(1)；而外部检测单元(3)用于对各生产链节点收纳和输送气体的容器、管道强度进行实时检测，并生成数据传递给生产管理平台(1)。

3.如权利要求2所述的一种规模化工业气体生产智能***，其特征在于：工业气体生产链节点的设置步骤如下：

1)、节点部署，逐步建设核心节点、节点1、节点2、节点3、节点4、节点5、节点6……，使其构成生产工业气体的完整生产链；

2)、检测单元的架设，根据生产链各节点的分布，在其所属节点区域内分别设置气体检测单元(2)和外部检测单元(3)，并完成气体检测单元(2)和外部检测单元(3)对生产管理平台(1)的连接调试。

4.如权利要求1所述的一种规模化工业气体生产智能***，其特征在于：模拟演练模块(8)包括用于发布运行指令的指令模块(81)，指令模块(81)电性连接有场景模拟模块(82)和流程跟踪模块(83)，其分别用于气体生产安全事故引发原因的情景模拟还原研究和情景模拟还原研究事故原因时的跟踪，且指令模块(81)与运行调整模块(84)电性连接，其用于情景模拟还原研究的生产条件变量控制，模拟演练模块(8)的版块下还设置有过程记录模块(85)和结果判定模块(86)，过程记录模块(85)用于情景模拟还原研究过程数据记录，而结果判定模块(86)针对情景模拟还原研究进行结论判定，给出事故的引发原因。

5.如权利要求1所述的一种规模化工业气体生产智能***，其特征在于：事故风险评估模块(9)包括用于主持***运行的MCU模块(91)，MCU模块(91)电性连接数据处理模块(92)，其用于对气体生产过程中上传的整体数据进行收集整理，且MCU模块(91)电性连接特征处理模块(93)，其用于对数据处理模块(92)收集的气体生产上传数据进行异常数据的特征提取，特征数据提取后传输给MCU模块(91)，经MCU模块(91)电性连接的大数据分析模块(94)进行安全事故风险的计算分析评估，给出安全事故引发的概率大小。

6.如权利要求5所述的一种规模化工业气体生产智能***，其特征在于：大数据分析模块(94)进行安全事故风险的计算分析评估步骤如下：

S1：基于外部检测单元(3)检测工业气体生产时其外在影响因素，实时检测个生产链节点的环境温度、生产容器强度和气体输送管道的强度，并生成数据传递给生产管理平台(1)；

S2：基于气体检测单元(2)实时检测工业气体生产时个生产链节点气体的压强、密度、实时流量、浓度以及温度的情况，并生成数据传递给生产管理平台(1)；

S3:事故风险评估模块(9)利用特征向量提取生产链各节点中气体生产的异常数据，作为特征数据配合风险评估计算模型对安全事故引发风险进行评估，得出风险值；

S4：风险值超出设置的安全阈值时，报警模块(10)受触发进行报警，调度指挥模块(7)线上调度安排工作人员赶往该生产节点进行处理，消除安全隐患，必要时及时启动紧急预案降低安全事故的影响。

7.如权利要求6所述的一种规模化工业气体生产智能***，其特征在于：事故风险评估模块(9)计算气体生产安全事故风险值的方法如下：

a.计算安全事件发生的可能性，

计算安全事件发生的可能性＝L(威胁出现频率，脆弱性)＝L(T，V)；

b.计算安全事件发生后的损失，

安全事件的损失＝F(资产价值，脆弱性严重程度)＝F(Ia，Va)；

c.计算风险值，

风险值＝R(安全事件发生的可能性，安全事件造成的损失)＝R(L(T，V)，F(Ia，Va))。

8.如权利要求7所述的一种规模化工业气体生产智能***，其特征在于：风险分析计算原理如下：

风险值＝R(A，T，V)＝R(L(T，V)，F(Ia，Va))，

其中R表示安全风险计算函数；A表示资产；T表示威胁；V表示脆弱性；Ia表示安全事件所作用的资产价值；Va表示脆弱性严重程度；L表示威胁利用资产的脆弱性导致安全事件发生的可能性；F表示安全事件发生后产生的损失。

9.如权利要求1所述的一种规模化工业气体生产智能***，其特征在于：生产管理平台(1)包括访问层、***层、服务层和网络层：

访问层包括移动端和管理端两大板块，移动端和管理端供应管理者进行用户注册，确定管理者的管理人员身份和职责；

***层通过基于分布式的MySQL集群以及Hadoop的Hive以及HDFS组件，构建了数据存储模块；二是通过业务管理、模拟演练、评估报警和调度指挥构建数据子***；三是构建用于气体生产数据安全保障的安全辅助模块；

服务层基于日志服务、权限服务、无线服务、web引擎、查询服务、报表服务和安全管理构建管理人员日常使用的基础应用；

网络层通过基于共识算法、P2P网络和数据标识对气体生产异常数据进行特征提取，保障数据的分析计算。

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