[发明专利]化工过程异常工况因果关系推理模型建模与图形化展示方法

摘要

本发明涉及一种化工过程异常工况因果关系推理模型建模与图形化展示方法，主要解决现有技术中异常工况根原因判断不准确、图形化展示效果差的问题。本发明通过采用一种化工过程异常工况因果关系推理模型建模与图形化展示方法，采集控制系统的实时数据，建立与异常工况判断过程密切相关的专家规则模型，根据发生异常工况的根原因分析的模式，建立异常工况根原因分析的故障树逻辑推理模型，采用智能计算方法，通过对关键安全技术参数的阈值判断与特征提取，与建立的专家规则模型与故障树分析模型进行特征匹配，实现对生产工艺过程异常工况智能监测预警与根原因分析的技术方案较好地解决了上述问题，可用于化工过程异常工况的处理中。

主权项

一种化工过程异常工况因果关系推理模型建模与图形化展示方法，针对石化生产过程异常工况的故障模式与表现特点，采集控制系统的实时数据，在基于专家系统的基础上，建立与异常工况判断过程密切相关的专家规则模型，根据发生异常工况的根原因分析的模式，建立异常工况根原因分析的故障树逻辑推理模型，采用智能计算方法，通过对关键安全技术参数的阈值判断与特征提取，与建立的专家规则模型与故障树逻辑推理模型进行特征匹配，实现对生产工艺过程异常工况智能监测预警与根原因分析；其中，异常工况的判断建立在装置操作人员判断异常工况的实际流程上，采用CLIPS专家系统语言，并根据异常工况实际分析过程需要的逻辑关系，建立异常工况判断分析推理组态环境，以图形化的方式针对异常工况进行组态建模；所述异常工况进行组态建模模型中的参数有三种类型的节点：可观测节点、分析节点和虚拟节点；可观测节点从控制系统读取数据，虚拟节点用别的可观测节点通过数学运算得出，分析节点由操作人员根据定时的质量分析数据来录入；所述故障树逻辑推理模型中顶事件的状态诊断综合了最小路集和最小割集的方法，首先根据故障树基事件的状态，将故障树分为可能故障基事件、正常基事件、未知基事件和故障基事件四种状态；如果含n个基事件的最小路集中有n‑1个正常事件，那么剩下的一个事件必定是故障事件，将该故障事件放入故障基事件库中；如果所含正常基事件数小于n‑1，则将非正常基事件放入可能故障基事件；如果一个最小割集中含有正常事件，则顶事件失效必定不是由该割集引发，可将该割集从等价树上删除，从而缩小诊断范围；最后利用故障树作最后判断，若最小割集等价树或门下的分支只剩下一个割集，则将此割集中的基事件均放入故障基事件库中，它们即为顶事件故障的所有故障源；反之，若最小割集等价树或门下不只一个割集，则从故障基事件库中取出事件与每一个剩下的割集进行匹配，完全匹配的割集则一定为故障源；所述逻辑关系包括：与、或、非、原因、后果、基本数学运算，并且以可组态的逻辑运算符形式，根据判断异常工况发生及原因分析过程的专家规则，完成对异常工况识别与故障根原因分析的组态建模工作。