【摘 要】
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三甘醇脱水装置是重要的石化生产设备,具有设备多,故障机理复杂的特点。由于其高温高压的生产环境,当其发生故障时,将导致巨大的经济损失,甚至重大事故。因此,为避免重大事故的发生和不必要的经济损失,确保其安全稳定运行,对脱水系统进行状态监测与故障诊断具有重要意义。同时,三甘醇脱水装置在运行中产生了大量的监测数据,这些工业大数据蕴含了设备的状态信息,基于此,本文以三甘醇脱水装置为研究对象,以实现三甘醇脱水
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三甘醇脱水装置是重要的石化生产设备,具有设备多,故障机理复杂的特点。由于其高温高压的生产环境,当其发生故障时,将导致巨大的经济损失,甚至重大事故。因此,为避免重大事故的发生和不必要的经济损失,确保其安全稳定运行,对脱水系统进行状态监测与故障诊断具有重要意义。同时,三甘醇脱水装置在运行中产生了大量的监测数据,这些工业大数据蕴含了设备的状态信息,基于此,本文以三甘醇脱水装置为研究对象,以实现三甘醇脱水装置的智能监测与诊断为目标,开展三甘醇脱水装置异常识别和参数预测技术研究,设计开发三甘醇脱水装置的智能监测与诊断系统。具体研究内容如下:（1）在三甘醇脱水装置的工艺过程的基础上,分析三甘醇脱水装置的典型故障。针对经验知识可能存在偏差的问题,建立三甘醇脱水装置HYSYS稳态和动态模型,完善脱水装置典型故障与监测参数的映射关系,为异常识别和故障诊断提供基础。（2）针对三甘醇脱水装置数据监测中存在数据缺失和噪声等数据问题,建立随机插补方法、四分位距（Interquartile range,IQR）准则法和小波包降噪相结合的数据预处理方法,以提高数据的质量。针对三甘醇脱水装置的参数动态变化的运行特点,提出主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和符号有向图（Sign Directed Graph,SDG）异常识别技术,通过PCA异常识别和SDG故障定位的联合诊断进行脱水装置异常识别,利用历史故障数据对PCA-SDG故障诊断方法进行验证,结果表明,PCA-SDG故障诊断方法能够有效的识别故障。基于智能监测系统状态监测和保存案例数据的思想,提出基于阈值和基于案例库的识别方法,基于阈值的方法通过设定阈值识别简单过程故障。基于案例库的识别方法通过将PCA识别出的异常数据与故障案例数据进行比较分析,直接准确的定位故障。（3）针对三甘醇脱水装置缺乏监测参数状态预测的问题,提出基于向量自回归（Vector Auto-Regressive,VAR）模型对监测参数进行预测,实验验证表明,VAR预测模型具有良好的预测效果,有效的预测了参数的变化趋势。针对在实际生产过程中对天然气水露点等关键脱水指标检测成本高的问题,提出工艺监测参数融合驱动的注意力神经过程（Attentive Neural Processes,ANP）在线预测方法,首先通过梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree,GBDT）选择关键特征参数,然后通过ANP模型自适应的建立关键参数与天然气水露点的函数回归关系并预测天然气水露点。利用历史数据进行实验验证,并与GBDT进行对比,结果表明,通过特征选择后的ANP模型具有较强的泛化能力和预测准确度。（4）设计开发天然气脱水装置智能监测与诊断系统。为提高系统的扩展性,设计了基于Spring boot的系统开发框架,同时设计了以B/S三层应用体系结构和以面向服务架构（Service-Oriented Architecture,SOA）的开发模式。设计数据源层、数据服务层、应用服务层和界面展示层的系统整体架构,分别对系统的数据库、Python数据分析服务模块和系统前端功能模块进行设计。通过智能监测与诊断系统上线测试运行时的测试实例分析,本文研发的三甘醇脱水装置智能监测与诊断系统满足三甘醇脱水装置监测诊断的需求。
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