[发明专利]基于现场生产经验和化工机理模型的辅助决策系统及方法、电子设备、存储介质在审
申请号: | 201911368124.4 | 申请日: | 2019-12-26 |
公开(公告)号: | CN113050548A | 公开(公告)日: | 2021-06-29 |
发明(设计)人: | 李超;杨树青;周志杰;陈浩;杨林林;陈豪骅;李珊珊 | 申请(专利权)人: | 上海异工同智信息科技有限公司 |
主分类号: | G05B19/418 | 分类号: | G05B19/418 |
代理公司: | 上海点威知识产权代理有限公司 31326 | 代理人: | 杜焱 |
地址: | 201207 上海市浦东新区中国(上海)*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 现场 生产 经验 化工 机理 模型 辅助 决策 系统 方法 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种基于现场生产经验和化工机理模型的辅助决策系统,其特征在于,包括:
数据集成中心,用于采集实时生产数据;所述实时生产数据包括来自控制系统的现场生产数据和来自生产管理系统的业务数据;
数据管理中心,用于对所述实时生产数据进行实时动态预处理;
辅助决策中心,用于将预处理后的实时生产数据输入预先构建的所述辅助决策模型进行实时动态处理,输出相应的诊断信息和辅助决策建议;
其中,所述辅助决策模型是结合现场生产经验知识图谱、工艺诊断工具、机理模型和物性模型共同构建的。
2.根据权利要求1所述的辅助决策系统,其特征在于,所述数据集成中心包括:
控制系统接口,用于接入所述控制系统或所述控制系统的实时数据库或数据采集网关,并从所述实时数据库或数据采集网关获取现场生产数据;
生产运行管理接口,用于接入所述生产管理系统的关系型数据库,并从所述关系数据库获取业务数据。
3.根据权利要求2所述的辅助决策系统,其特征在于,所述控制系统接口采用多种标准工业接口协议。
4.根据权利要求3所述的辅助决策系统,其特征在于,所述控制系统接口采用OPC通用接口协议、MQTT协议或HTTP协议;和/或,所述生产运行管理接口采用API或ODBC通用接口协议。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的辅助决策系统,其特征在于,所述数据管理中心包括:
数据处理模块,用于对所述实时生产数据进行实时动态预处理,并提炼得到核心信息;
数据存储模块,用于将所述实时生产数据、经过预处理后的实时生产数据和提炼得到的所述核心信息进行分布式存储。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述实时生产数据、预处理后的实时生产数据和核心信息分布式存储于分布式时序数据库中。
7.根据权利要求5所述的辅助决策系统,其特征在于,所述数据处理模块包括:
预处理单元,用于对所述实时生产数据进行预处理;
工艺指标管理单元,用于预定义关键工艺指标预期值,并监控和存储关键工艺指标实际值;
数据挖掘单元,用于根据所述实时生产数据、预处理后的所述实时生产数据,以及所监控到的所述关键工艺指标实际值进行数据分析,以挖掘和提炼得到核心信息。
8.根据权利要求5所述的辅助决策系统,其特征在于,所述辅助决策中心包括现场生产经验知识图谱、工艺过程诊断工具集、化工工艺机理模型库、物性模型库和决策模块。
9.根据权利要求8所述的辅助决策系统,其特征在于,其中,所述决策模块用于结合所述现场生产经验知识图谱、所述工艺过程诊断工具集中的诊断工具、化工工艺机理模型库中的工艺机理模型、物性模型库中的物性模型组合生成至少一个辅助决策模型;以及将所述核心信息输入所述辅助决策模型进行数值求解,然后输出求解得到的诊断信息和辅助决策建议。
10.根据权利要求9所述的辅助决策系统,其特征在于,所述工艺过程诊断工具集包括:定性趋势分析方法、神经网络算法和机器学习算法。
11.根据权利要求9所述的辅助决策系统,其特征在于,所述决策模块进行数值求解时所用到的数值求解器包括:线性方程组求解器和非线性方程组求解器,以及常微分和偏微分方程组求解器。
12.根据权利要求9所述的辅助决策系统,其特征在于,所述经验知识图谱包括由具有多年现场生产经验人员提供的经验知识编制而成的决策过程逻辑。
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