通过大数据分析进行设备故障诊断的技术研究
大数据分析师如何进行故障诊断和维护
大数据分析师如何进行故障诊断和维护在当今信息时代，大数据分析已成为企业决策的关键，因为它能够揭示隐藏在数据背后的有价值的信息。
然而，大数据处理系统并不总是能够完美运行，故障和错误是难以避免的。
因此，作为一名大数据分析师，掌握故障诊断和维护技巧是至关重要的。
本文将介绍大数据分析师如何进行故障诊断和维护。
一、故障诊断1. 数据收集和监控在开始故障诊断之前，首先需要收集和监控数据，以帮助我们了解当前系统的状态和潜在问题。
这包括收集系统运行日志、性能指标和异常报警等。
通过对这些数据进行分析，可以更好地理解系统的健康状况。
2. 异常检测和分析一旦收集到数据，并进行合适的监控，就需要关注异常数据和指标。
大数据分析师需要学会使用各种工具和技术，如机器学习算法和统计分析方法，来检测和分析异常情况。
通过比较异常数据和正常数据之间的差异，可以定位可能存在的故障。
3. 根本原因分析当检测到异常情况时，大数据分析师需要进一步进行根本原因分析，以找出导致故障的真正原因。
这可能涉及对系统各个组件的细致排查，如网络连接、硬件故障或软件错误等。
通过仔细分析系统的各个方面，可以找到问题的源头，从而采取相应的措施解决故障。
二、故障维护1. 故障排除一旦找到了故障的根本原因，大数据分析师需要着手解决问题，即故障排除。
在排除故障时，分析师应该遵循一定的步骤，采取一系列有针对性的措施来修复或替换受损的组件。
在这个过程中，及时的沟通和与其他团队的协作是非常重要的。
2. 系统优化为了减少故障的发生和提高系统的性能，大数据分析师需要对系统进行优化。
这包括优化硬件设备、网络连接和软件设置等。
通过对系统的持续监测和改进，可以减少故障的频率，并提高系统的稳定性和性能。
3. 定期维护除了故障排除和系统优化外，定期维护也是大数据分析师需要关注的重点之一。
这包括检查硬件设备的健康状态、系统的更新和升级、备份数据以及保护系统的安全等。
通过定期的维护工作，可以提前预防潜在的故障，并保持系统的稳定运行。
基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测
基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测随着电力系统的规模和复杂性不断增长，故障的诊断和预测对于保证电力系统的稳定运行和安全性具有重要意义。
基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测可以有效地提高故障检测精度和预测准确性，减少电力系统故障带来的损失。
首先，基于大数据技术的电力系统故障诊断是通过收集、存储和分析大量的电力系统数据来实现的。
这些数据包括电力设备的工作参数、运行状态、环境条件等。
通过大数据分析和挖掘，可以建立电力设备的工作模型，检测异常数据，并及时发出警报。
这种方法可以对电力系统的故障进行快速定位和识别，减少故障处理的时间和成本。
其次，基于大数据技术的电力系统故障预测可以提前发现潜在的故障风险，并采取相应的预防措施。
通过分析历史的电力系统数据，结合机器学习和人工智能算法，可以建立电力设备的故障预测模型。
这样，当电力系统出现异常情况时，系统可以通过实时监测数据与预测模型进行对比，判断故障的发生概率，并提出相应的应对方案。
这种方法可以大大减少故障带来的损失，提高电力系统的可靠性和稳定性。
此外，基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测还可以优化电力系统的运行效率。
通过对电力系统数据的分析，可以识别出系统在特定条件下的优化策略。
例如，根据电力需求和节能要求，可以实时调整电力设备的运行参数，以最小化能源消耗和损失。
同时，通过分析电力设备的健康状况和工作条件，可以制定合理的维护计划，延长电力设备的寿命。
综上所述，基于大数据技术的电力系统故障诊断与预测是提高电力系统运行稳定性和安全性的重要手段。
通过收集、存储和分析大量的电力系统数据，可以实现故障的快速定位和识别，提前预测潜在的故障风险，并优化电力系统的运行效率。
这些方法能够降低故障带来的损失，提高电力系统的可靠性和可持续发展能力。
因此，大数据技术在电力系统故障诊断与预测方面具有广阔的应用前景。
基于大数据的电力系统故障分析与预测技术研究
基于大数据的电力系统故障分析与预测技术研究电力系统是现代经济和社会生活的重要基础设施，其稳定和故障恢复能力对社会运转至关重要。
而随着电力系统规模的不断扩大，故障频率也随之增加，因此如何提高电力系统的故障分析和预测能力是当前亟待解决的问题。
一、大数据在电力系统中的应用从整个电力系统的角度来看，其各个子系统之间相互关联，各步骤之间要交换大量的实时数据。
这其中，大量的实时数据对于电力系统的稳定运行和故障分析具有重要作用。
因此，基于大数据的电力系统故障分析和预测技术正变得越来越重要。
具体而言，这种技术可以在以下几个方面应用：1. 大数据分析技术在电力系统故障分析中的应用基于大数据技术的电力系统故障分析可以有效地从众多的数据中筛选出有价值的信息，进一步加快电力系统故障的诊断和恢复。
这可以通过一些AI算法，比如机器学习、数据挖掘和深度学习等技术来实现。
2. 电力系统中的预测技术除了故障分析外，基于大数据技术的电力系统预测技术也是很有前途的。
通过集成各种数据，如天气、负载、供电等信息，可以创建一个全面的电力系统模型。
这种模型可以通过深度学习、神经网络等技术进行训练，从而使其可以预测电力系统的容量、稳定性和可靠性等重要指标。
二、大数据在电力系统故障分析中的应用在电力系统运行中，每一个子系统都会产生大量的数据，但这些数据往往非常庞杂并且不易处理。
传统方法很难处理这些数据，但基于大数据的电力系统故障分析技术可以解决这一问题。
1. 数据收集和处理在采集数据时，电力系统运行状态数据应包括负载、电流、电压和功率等。
这些数据不仅要收集，还要进行规范化、离散化和转化等处理。
这种处理可以使数据变得更加有意义，更容易理解，并与其他数据整合在一起。
2. 数据分析在数据分析方面，数据的清理和格式化也是非常重要的。
这可以帮助分析师针对每个数据项进行有针对性的分析，从而找到系统中的合适关系。
此外，还可以使用数据挖掘算法来检测潜在的问题。
大数据分析在航空业中的异常检测与故障诊断方法
大数据分析在航空业中的异常检测与故障诊断方法航空业是一个极其重要且复杂的行业，涉及到飞行安全、航班正常运行以及客户满意度等诸多方面。
其中，异常检测与故障诊断对于航空业的运营和维护至关重要。
近年来，随着大数据分析技术的广泛应用，航空业开始采用大数据分析来进行异常检测与故障诊断，提高航空业的安全性和运行效率。
本文将介绍大数据分析在航空业中的异常检测与故障诊断方法。
一、大数据分析在航空业中的应用航空业是一个信息量巨大的行业，每个飞机上都有大量的传感器收集飞行数据、航班数据、维修数据等。
这些海量的数据提供了宝贵的信息，利用大数据分析技术可以发现其中的规律和异常情况，从而实现异常检测和故障诊断。
针对航空业中出现的异常情况，大数据分析可以帮助航空公司快速发现异常事件，并及时采取相应的措施。
例如，通过分析飞行数据，可以检测到飞行器在飞行过程中出现的异常行为，如姿态角变化过大、高度变化异常等。
通过大数据分析，可以将这些异常行为与以往的数据进行比对，进而判断出是否存在故障或危险情况，并及时通知相应的部门进行处理，确保飞机和乘客的安全。
二、异常检测方法1. 数据预处理大数据分析的第一步是对数据进行预处理。
在航空业中，数据预处理的任务包括数据清洗、数据去噪和数据整合等。
例如，对飞行数据进行清洗可以去除异常值和缺失值，同时对数据进行标准化和归一化处理，以便后续的分析。
2. 统计分析在航空业中使用统计分析方法可以帮助识别数据中的异常。
统计分析方法包括假设检验、异常值检测等。
例如，可以使用假设检验方法来判断数据样本是否符合正态分布的要求，如果数据不符合正态分布，可能表明数据存在异常行为。
3. 机器学习方法机器学习是大数据分析中常用的方法之一，可以用于航空业中的异常检测。
机器学习方法可以通过训练模型来对未知数据进行分类和判断。
例如，可以使用支持向量机（SVM）或随机森林（Random Forest）等算法来构建异常检测模型，通过模型的预测结果来判断数据是否异常。
基于大数据分析的配电网故障检测和诊断技术研究
Telecom Power Technology运营维护技术基于大数据分析的配电网故障检测和诊断技术研究王键（重庆文理学院，重庆 402160随着智能电网的发展，如何深挖配电网大数据价值，提升配电网故障检测和诊断效率变得尤为重要。
为充分利用和开发配电网大数据，提升配电网故障检测和诊断效率，减少配电网故障问题，更好地提升供电服务质量，文章采用文献分析研究的方法，并结合工作经验，从配电网自动化系统、配电网大数据、配电网常见异常问题以及大数据分析技术等多个维度出发，探寻配电网故障检测和诊断的实现模式、处理流程、分析方法及策略。
文章系统地阐述基于大数据分析技术的配电网状态监测与故障处理流程，并提出相应的故障定位隔离与非故障区域恢复分析大数据分析；配电网故障检测；故障诊断Research on Fault Detection and Diagnosis Technology of Distribution Network Based onBig Data AnalysisWANG Jian(Chongqing University of Arts and Sciences, Chongqing 2024年2月10日第41卷第3期231 Telecom Power TechnologyFeb. 10, 2024, Vol.41 No.3王 键：基于大数据分析的配电网故障检测和诊断技术研究对多元状态信息的需求，实现对电网信息的多元采集和捕获。
配电网大数据主要来源于电网业务数据和电网系统运行环境相关的气象、地理、环境等数据。
其中，电网业务数据主要来源于3个方向，即电网运行和设备监测或检测数据、电力企业营销数据、电力企业管理数据。
根据数据的内在结构形式，可以将这些数据细分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，不同的数据需要不同的存储与处理方式。
2.2 数据特点配电网大数据基于区域用户数量，拥有数十万乃至百万、千万的数据采集点，需要监测的设备数量巨大。
基于大数据分析的电力系统故障预警与在线诊断
基于大数据分析的电力系统故障预警与在线诊断电力系统是现代社会的重要基础设施，承担着供应稳定电力的重要责任。
然而，由于电力系统复杂性和运行环境的不确定性，故障的发生时有所见。
为了确保电力系统的稳定运行和减少故障带来的影响，基于大数据分析的电力系统故障预警与在线诊断成为了研究和实践的热点。
大数据分析是指通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，获取有价值的信息和知识的一种方法。
在电力系统领域中，大数据分析可以帮助我们全面了解电力系统的运行状态、发现潜在的故障风险，并提供准确的故障预警和在线诊断。
首先，大数据分析可以帮助我们实时监测和分析电力系统的运行状态。
通过监测关键设备的传感器数据，如温度、电流、电压等，结合历史数据和其他相关数据，可以建立精确的电力系统运行模型。
利用这些模型，可以预测电力系统的运行状态，及时发现异常情况，并进行预警。
其次，大数据分析可以帮助我们发现电力系统中的潜在故障风险。
通过对电力系统的历史数据进行深入分析，可以识别出与故障相关的模式和趋势。
这些模式和趋势可能是设备老化、负荷异常、电力线路过载等故障的征兆。
通过对这些征兆的分析，可以提前发现潜在的故障风险，及时采取措施进行维修和更换，从而避免故障的发生。
此外，大数据分析还可以帮助我们进行在线诊断。
一旦故障发生，通过对实时数据的分析，可以快速定位故障点，并进行故障诊断。
与传统的人工诊断相比，基于大数据分析的在线诊断可以大大缩短诊断时间，提高诊断准确性。
通过及时准确地诊断故障，可以大大减少停电时间，提高电力系统的可靠性。
然而，在实际应用中，基于大数据分析的电力系统故障预警与在线诊断也面临一些挑战。
首先，电力系统的数据量庞大，如何高效地收集、存储和处理数据成为了一个难题。
其次，如何建立准确可靠的电力系统运行模型，对于分析和预测电力系统的运行状态至关重要。
此外，电力系统的复杂性和不确定性导致了故障预警和在线诊断的准确性存在一定的限制。
为了克服这些挑战，我们可以采取以下策略。
电力系统中基于大数据分析的故障诊断与预测技术研究
电力系统中基于大数据分析的故障诊断与预测技术研究随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，对电力系统的故障诊断和预测技术提出了更高的要求。
基于大数据分析的故障诊断与预测技术应运而生，为电力系统的安全运行提供了有效的保障。
本文将深入探讨这一主题，从故障诊断和故障预测两个方面展开讨论。
首先，基于大数据分析的故障诊断技术在电力系统中发挥着重要作用。
传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验，难以满足大规模电力系统的实际需求。
而基于大数据分析的故障诊断技术通过对大量的历史数据进行分析，能够准确的识别和定位故障。
例如，可以通过监测关键数据指标的异常变化来判断系统的故障情况，或者通过对历史数据进行模式识别来预测潜在的故障风险。
这些技术可以帮助电力系统的运维人员快速发现和排查故障，提高故障处理的效率。
其次，基于大数据分析的故障预测技术也是电力系统中的重要组成部分。
通过对大量历史数据的分析，可以探寻潜在的故障规律，预测未来可能发生的故障。
这为电力系统的预防性维护提供了有力支持。
例如，可以通过对历史故障数据的挖掘，建立模型来预测不同部件的寿命，进而制定合理的维护策略。
同时，在实时监测的基础上，结合大数据分析技术，可以及时发现潜在的故障隐患，并采取相应的措施加以解决，从而避免大规模的故障发生。
基于大数据分析的故障诊断和预测技术的研究面临着一些挑战。
首先，大数据平台的构建需要耗费大量的资源和成本，要求系统具备强大的存储、处理和计算能力。
其次，复杂的电力系统需要建立有效的数据模型和算法，并且要考虑数据的可靠性和准确性。
另外，大数据的隐私和安全问题也是值得关注的，需要确保数据的保密性和完整性。
为了克服这些挑战，可以采取以下措施。
首先，加强大数据平台的建设，提高存储和处理能力。
其次，开展深入的数据分析和挖掘工作，建立有效的数据模型和算法，改进故障诊断和预测的准确性和可靠性。
此外，加强对数据隐私和安全的保护，确保数据的合法和安全使用。
机械设备的智能监测与故障诊断技术研究
机械设备的智能监测与故障诊断技术研究摘要：随着制造业的快速发展，造纸行业作为其中的关键领域，面临着市场竞争日益激烈和技术挑战不断增加的压力。
为了提高生产效率、降低成本、确保安全生产，机械设备的智能监测与故障诊断技术逐渐成为推动造纸行业智能化发展的关键因素。
本文深入探讨了智能监测技术在造纸行业的应用，以及故障诊断技术的研究与应用，旨在为行业的可持续发展提供有益的思路和建议。
关键字：智能监测技术、故障诊断技术、造纸行业一、引言造纸行业作为制造业的关键领域之一，近年来面临着日益激烈的市场竞争和不断增长的技术挑战。
为了适应市场的变化和提高生产效率，机械设备的智能监测与故障诊断技术成为提升造纸行业竞争力、实现智能制造的关键因素之一。
本文旨在深入研究造纸行业机械设备的智能监测与故障诊断技术，探讨其在提高生产效率、降低成本、确保安全生产等方面的应用和潜在贡献。
随着科技的迅速发展，智能监测与故障诊断技术在制造业得到广泛应用，其对提高设备运行效率、降低维护成本、预防潜在故障等方面的优势逐渐显现。
在造纸行业，机械设备涉及到众多复杂的工艺和运作环节，引入先进的监测与诊断技术显得尤为迫切。
通过引入智能监测系统，可以实现对设备运行状态的实时监测，帮助企业及时发现潜在问题，减少停机时间，提高生产效益。
二、智能监测技术在造纸行业的应用1.传感器技术的应用:在造纸行业的生产过程中，各种机械设备的运行状态直接关系到生产效率和产品质量。
通过在关键设备上布置各类传感器，包括温度传感器、压力传感器、振动传感器等，可以实现对设备运行状态的实时监测。
这些传感器将采集到的数据传输至中央控制系统，使得运营人员能够实时了解设备的工作状况。
2.大数据分析与云计算:采集到的大量运行数据通过云计算平台进行存储和分析，形成设备的运行历史数据。
通过对这些数据进行深度学习和数据挖掘，可以发现设备运行的规律和趋势。
云计算技术还能够实现多设备之间的信息共享，提高整个生产链的协同效率。
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７２ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ技术纵横 文献标识码：Ｂ文章编号：１００３—０４９２（２０１７）１２－００７２－０６中图分类号：ＴＰ２０６＋３ 通过大数据分析进行设备故障
诊断的技术研究 Ｒｅｓｅａｒｃｈ ＯＩ１ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｆａｕｌｔ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ ★冯言勇，刘桐杰，李昱，方俊伟（杭州和利时自动化有限公司，浙江杭州３１００１８）
摘要：精馏塔是化工生产过程中最常见也是最重要的分离设备之一。其 性能直接关系到生产装置的投资、产能、质量、能耗及成本，出现故障 将直接影响装置安全稳定运行。然而，采用传统的设备建模方式，存在 模型构建复杂、构建的数学模型通常不完善、存在诊断滞后、不能提前 预测等问题。本文通过大数据分析的方式，进行精馏塔设备建模、故障 诊断以及应用实施方案的研究，可解决目前行业中存在的难题，将为用 户提升产品质量、降低设备的维护成本和运行损耗做出贡献。 关键词：化工行业；精馏塔：大数据；建模；设备诊断 Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｉｓｔ…ａｔｉｏｎ ｃｏｌｕｍＲ Ｓ ｏｎｅ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｃｏｍｍｏｎ ａｎｄ ｍｏｓｔ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｉｎ ｃｈｅｍｉｃａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｉｔｓ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｉｓ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｌａｎｔ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ，ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｃａｐａｃｉｔｙ，ｑｕａｌｉｔｙ，ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｓｔ．ｆａｉｌｕｒｅ ｗｉｌｌ ｄｉｒｅｃｔｌｙ ａｆｆｅｃｔ ｔｈｅ ｄｅｖｉｃｅ ｓａｆｅ ａｎｄ ｓｔａｂｌｅ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ｍｏｄｅＩ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ， ｔｈｅ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｉｓ ｕｓｕａｌｌｙ ｉｍｐｅｒｆｅｃｔ， ｔｈｅｒｅ ｉｓ ａ ｌａｇ ｉｎ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｃａｎ ｎｏｔ ａｄｖａｎｃｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｔｈｅｒ ｉｓｓｕｅｓ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｌａｒｇｅ ｄａｔａ，ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｍｏｄｅｔｉｎｇ，ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｄｉｓｔｉｌｌａｔｉｏｎ ｃｏｌｕｍｎ ｃａｎ ｓｏｌｖｅ ｔｈｅ ｅｘｉｓｔｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｔｈｅ ｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｗｈｉｃｈ ｗｉｌｌ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｃｏｓｔ ａｎｄ ｒｕｎｎｉｎｇ ｌｏｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ．Ｍａｋｅ ａ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｃｈｅｍｉｃａｌ ｉｎｄｕｓｔｒｙ；Ｄｉｓｔｉｌｌａｔｉｏｎ ｃｏｌｕｍｎ；Ｂｉｇ Ｄａｔａ；Ｍｏｄｅｌｉｎｇ； Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ １ 引言 精馏塔是化工生产过程中最常见也是最重要的分 离设备之一。化工装置中精馏塔设备的投资巨大，约占 化工项目设备总投资的３０％～４０％，其性能直接关系到 生产装置的投资、产能、质量、能耗及成本，出现故障 将直接影响装置安全稳定运行，甚至影响化工企业全厂
的安全生产，因此精馏塔的故障诊断成为化工生产的重 要环节。然而，基于传统的设备建模方式，模型构建复 杂、构建的数学模型通常不完善、存在诊断滞后、不能 提前预测等缺陷。因此，化工行业精馏塔设备的故障诊 断研究大多处于实验示范阶段，在装置中的实际应用不 多。在化工行业的自动化发展过程中，精馏塔设备运行 的过程监测较为成熟，已经积累了大量的包括设备物联 数据、生产经营数据和外部数据的工业大数据，实现涵 盖了精ｔ留塔生产的全流程，包含时间与空间两个维度上 不同尺度的大容量工业大数据的信息收集和整理。 因此，如何有效地对化工行业精馏塔设备历史积累 的大数据进行大数据驱动的精馏塔建模，并存有效建模 的基础上实现精馏塔的故障诊断和预测成为化工行业继 续解决的问题，也是化工行业转型升级的必然需求。
２糟馏塔故障和异常工况研究 精馏塔有故障和异常工况两种特殊情况。精馏塔故 ２０１ ７ １ ２ ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮ ＰＡＮＯＲＡＭＡ ＇７３ 障是一种不可逆过程，一旦发生故障，无法通过其他手 段恢复到正常工况，继续操作将对设备及工作人员造成 重大损害；精馏塔操作过程中，表现出了故障趋势或者 有微小的异常变化但精馏塔未发生故障，此情况称为精 馏塔异常工况，该情况下可以通过调整操作条件，消除 故障趋势使情馏塔继续在正常工况下运行，因此，精馏 塔异常工况属于可逆过程。目前精馏塔设备的常见故障 如下： （１）精馏塔塔顶塔盘堵塞 原因：原料中合有过多盐类；缓和的反应条件；精 馏塔内上升气相中携带过多焦炭和催化剂粉末；塔顶操 作气相线速过低；顶循中含有过多的明水；操作不稳， 特别是精馏塔全塔负荷变化过大。 现象：顶循环量大幅下降，二中循环量下降，塔顶 压力大幅上升，塔顶温度显著上升，油浆上、下返塔循 环量大幅下降。 （２）塔顶回流带水 原冈：塔顶回流油由塔顶同流油罐抽出，如果同流 油罐油水界位控制不好或失灵，水界位高过正常范丽超 过回流汽油抽出管水平面位置时，回流油将含水共同送 至塔顶，或者塔顶水冷却器管柬腐蚀穿孔，大量冷却水 漏进回流油罐来不及脱水，也可造成回流油带水。 现象：塔顶压力上升，塔顶温度下降，顶循环量下 降，一中捕出温度下降。 （３）精馏塔液泛 原因：如果由于机械原因或气相负荷太大，或两者 兼有．造成液体不能顺利沿塔向下流动，液体就会在塔 板上或填料内聚集，则称产生了液泛。液泛会逐板向上 发展。一股不经控制，液泛能够自动平稳，因为当液层 到达板间距非常大的空间时，液头的持续增长，会产生 足够的推动力，在造成更上一层板液泛前迫使液体沿塔 向下流动。 现象：同流罐液面下降，塔顶压力上升，塔顶温度 下降．塔底液位上升。 （４）精馏塔冲塔 原因：由于精馏塔内汽相负荷过大，大量气流通过 塔板冲开液层使气液两相没有很好接触就塔底冲出，下 面的重组分带上去，使侧线产品不合格。 现象：塔顶压力显著上升，塔顶温度显著上升．顶 循环抽出温度大幅上升，一中抽出温度显著上升．二中 抽出温度显著上升，塔底液位下降。 （５）回炼油泵抽空 原因：机泵故障，同炼油罐液位控制失灵。回炼 油抽出出口堵塞，反应进料量太低等都会造成同炼油泵 抽空。处理不及时，会使精馏油气中的催化剂粉尘携带 到精馏塔塔盘，对于将同炼油作稳定塔底重沸器热源装 置，会使稳定汽油蒸汽压超标。 现象：二中循环量大幅下降，二中抽出温度大幅上 升，人字塔板上温度大幅上升，塔顶温度一ｈ升，塔顶压 力上升，塔底液位下降。 （６）顶同流泵抽空 原因：机泵故障，反应进料量太低，反应深度过 小，从顶回流泵入口回炼污油带水严重，柴油抽出温度 压得过低会造成塔顶回流泵抽空。精馏塔顶同流泵抽空 会导致汽油千点超高。 现象：顶循环量大幅下降，塔顶温度大幅上升，塔 顶压力大幅上升。
３通过大数据的精馏塔设备建棋及故障诊 断技术研究
３．１ 通过大数据的精馏塔设备建模技术研究 近年来随着工业自动化技术和Ｄｃｓ技术的发展，精 馏塔设备已经初步实现了生产的自动化，并存运行中收 集了大量的数据。但是，其大数据的深度利用不足，缺 少基于大数据的精馏塔设备运行建模或者评价方法和依 据。这里研究精馏塔系统基于大数据驱动的模型构建方 法、模型测试、模型评估及系统部署方法。模型的离线 学习和在线预测的整体架构如图１昕示。
图１模型的离线学习和在线预测的整体架构图 ７４ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ技术纵横 （１）数据驱动的精馏塔模型构建及运行 针对精馏塔系统，对采集到的２个多月的历史系统 控制信息进行数据挖掘，分析多达６８个变量之间的内在 耦合关系，以寻找变化规律。并将这些学习得到的规律 用于精馏塔系统控制中，以提升在保证输出质量、能耗 较小和满足设备约束条件下的系统效率和降低系统耗电 量。主要解决思路是基于时间序列。通过深度学习对精 ｔ留塔系统的系统运行历史数据进行建模．构建系统各参 数间的关系模型对模型的输出进行预测。 （２）数据预处理 由于精馏塔中数据繁多，数据中存在较多的缺失和 异常数据。首先需进行数据异常的鉴别，通过物理模型 对异常数据进行筛选和重构。由于物理特性、定律的限 制，设备的不同状态之间存在一定的耦合关系。传感器 的数值的异常通常不会同时对所有的数值进行修改。因 此。可以由此特性对异常的数据进行鉴别。 忽视离群点的存在是非常危险的，不加处理地将其 包括进数据的计算分析过程中，对模型建立会产生不良 的影响。可以通过绘制变量的箱型图，可以通过平均数 和中位数来描述数据集中趋势的统计量，在一定程度上 都反映数据的整体水平。 （３）特征值选取和处理 精馏塔模型是一个时滞的模型，构建了集成近期数 据、中期数据和长期数据的特征集。通过考察输入特征 参数对模型输出的敏感性来判定特征参数对模型输出的 影响重要程度，进而删减冗余特征参数，此类方法称为基 于敏感性分析的特征参数选择方法。根据敏感性系数的 计算方式，基于敏感性分析的特征选择方法可相应的分 为两类：基于统计的随机敏感性的特征参数选择方法和 基于偏导数敏感性的特征参数选择方法。 当影响因素较多时，采用平均影响值方法挑选出部 分特征参数作为建模的输入可简化模型。当影响因素较 少或挑选出的部分特征参数，可采用平均影响值计各特 征参数的权重系数并进行加权，进一步提高建模精度。 由于精馏塔数据有不同的类型：当前时刻的特征 分成三类：第一类（ｒｅｃｅｎｔ）是该时刻的相邻区间字段 值，区间大小为分钟级，在该区间内系统应该是一个平 滑变化的过程，比如前几分钟的变化可能反映了当前时 刻相似的特性；第二类（ｎｅａｒ）是对应该时刻每间隔１ 个小时的时刻参数，直至间隔５ＪＪ＼Ｂ＇Ｉ以后不再考虑，总 共重复取值操作；第三类（ｄｉｓｔａｎｔ）是更远时间点相 同的数据，中发现数据分布可能具有１天的周期同分布 情况，故以１天为间隔，取１天以后的该时刻数据作为特 征的部分内容。 （４）模型构建 由于输入参数和输出参数的数量总和较大，且需 要进行基于时间序列的多变量多输出预测，属于较为复 杂的系统分析问题。该系统数据分析需要较多的专业知 识。为弱化这一前提，并期望习得一些潜在的变量间规 律，提出了采用深度学习方法，用一个５层神经网络来 目标物浓度、含水量、耗电量和（不）可控变量得到系 统模型。 这里，使用同样的５层神经网络模型：一层为输入 层，一层为输出层，中间三层为隐簸层。对于模型１、 ２来说，仅仅是输入层有所不通。其中隐藏层的神经元 个数分别为３０００个、２０００个和１００个。同时需要为该 神经网络选择激励函数，如果不用激励函数，每一层的 输出都是上层输入的线性函数，导致无论神经网络有多 少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相 当，退化成最原始的感知机（Ｐｅｒｃｅｐｔｒｏｎ）。 在激励函数的选择上，ＲｅＬ１Ｉ优于常用的ｔａｎｈ和 ｓｉｇｍｏｉｄ。采用ｓｉｇｍｏｉｄｅ函数时，计算 相对较大， 同时在深层网络中进行反向传播时，容易出现梯度消失 的情况，从而无法完成神经网络的训练。相比较而言， ＲｅＬｕ可以使一部分神经元的输出为０，Ｉ『以形成稀疏的 网络结构，减少参数间的相互依存关系，缓解了预测过 程的过拟合问题。 同时由于深度学习的神经网络结构中神经元个数太 多，造成计算过程极其漫长，一般都采用优化算法来优 化学习过程。本此研究使用的Ｎａｄａｍ算法，它是带有 Ｎｅｓｔｅｒｏｖ动量项的Ａｄａｍ（带有动量向的ＲＭＳｐｒｏｐ。 利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数 的学习率）。其对学习率的约束更强．也更直接地影响 梯度的更新。 ３＿２通过大数据的精馏塔设备诊断技术研究 基于大数据的精馏塔设备故障珍断流程如图２所示。