基于广义似然比法的化工非线性动态过程过失误差侦破

基于深度残差网络的化工过程故障诊断

第20卷第12期 2020年12月过程工程学报The Chinese Journal of Process Engineering V 〇1.20N 〇.12Dec. 2020Processdata蜂岭Diagnostic resultT P —骞9•m% I* '■* <Abstract: A fault diagnosis method forchemical processes based on deep residual network (DRN ) was proposed , which could automatically extract fault features from a large number of chemical processes operation data . Themodeladoptedtheshortcutconnections to alleviate the training difficulty in the traditional deep neural network , and adopted the batch normalization (BN ) method , whichcould effectively alleviate the problem o f vanishing/exploding gradients . The Tennessee Eastman (TE ) process was used as the experimental object to evaluate the diagnostic performance of the proposed method . The proposed method and the previous TE process fault diagnosis method based on traditional deep learning model were compared . Furthermore , the effects o f the number of layers , BN technology and residual structure on fault diagnosis rate were studied . Finally , the output o f some layers was visualized by the t-distributed stochastic neighbor embedding (t -SNE ) method . The results showed that the model achieved an average fault diagnosis rate of 94% and an average false positive rate o f 0.30% for 21 working conditions , showing more excellent diagnostic performance . The two-dimensional scatter plot o f the output layer showed clear clustering , which indicated that the proposed DRN model can accurately diagnose the faults .Key words: fault diagnosis ; chemical processes ; deep learning ; deep residual network ; Tennessee Eastman process过程系统集成与化工安全DOI: 10.12034/j.issn.l009-606X.219374-------------Fault diagnosis for chemical processes based on deep residual networkLusheng ZHONG *, Xiangming X IACollege of Electrical and Automation Engineering, East China Jiaotong University, Nanchang, Jiangxi 330013, China收稿：2019-12-23，修回• 2020-03-07，网络发表：2020-03-31，Received: 2019—12-23, Revised: 2020-03-07, Published online: 2020—03-31 基金项目：国家自然科学基金资助项目(编号：61863012; 61263010);江西省科技计划项目(编号：20181BBE50〇2〇;20161BBE50082;20161BAB202067) 作者简介：衷路生(1979-)，男，江西省信丰县人，博士，教授，研究方向为故障诊断与检测，E-mail:******************.引用格式：衷路生，夏相明.基于深度残差网络的化工过程故障诊断.过程工程学报,2020, 20(12): 1483-1490.Zhong L S, Xia X M. Fault diagnosis for chemical processes based on deep residual network (in Chinese). Chin. J. Process Eng., 2020, 20(12):1483-1490, DOI: 10.12034/j.issn.l009-606X.219374.H ils lil11484过程工程学报第20卷基于深度残差网络的化工过程故障诊断衷路生' 夏相明华东交通大学电气与自动化工程学院，江西南昌330013摘要：本工作提出了一种基于深度残差网络(D R N>的化工过程故障诊断方法，可从大量化工过程运行数据中自动提取故障特征。

化工过程危险与可操作性及爆炸事故分析技术

ＨＡＺｏＰ分析的智能化，而且增强了分析的完备性ｒ４］。追求系统分析、深度发掘危险路径的同时，也使极小发生概率值的危险隐患在报表中占了很大篇幅，报表中结沦过多、主次性不强足计算机辅助ＨＡＺＯＰ的通病Ｊ’７］。将计算机辅助ＨＡＺＯＰ分析方法与层次分析法结合在一起可以解决主次性不强、人为影响因素过多的问题。基于层次分析法的计算机辅助ＨＡＺｏＰ分析技术实施步骤如图３所示。３
ａｎａｌｙｔｉｃｈｉｅｒａｒｃｈｙｐｒｏｃｅｓｓ（ＡＨＰ）ａｎｄｔｈｅｅｘｐｌｏｓｉｏｎ
ａｎａｌｙｓｉｓｐｒｏｇｒａｍｉｎｃｈｅｍｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓｗｅｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｐｏｔｅｎｔｉａｌｈａｚａｒｄｓｗｅｒｅｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙａｎａｌｙｚｅｄｍａｔｅｒｉａｌ，
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ａｒｒａｎｇｃａｌｌｍｉｓｔａＩ‘ｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｓｉｔｕａｔｉｏｎｓｉｎｏｒｄｅｒｏｆｒｉｓｋａｎｄ
ｐｍｂａｂｉｌ时
●
ｓｕｇｇｅｓｔｐｒｅＶｅｎｔｉｏｎａｄＶｉｃｅｓｆｏｒａｌｌｍｉｓｔａｋｃ。ｐｅｆａｔｉｎｇｓｉｔｕａｔｉ。ｎｓ
●
ｒｅｐｏｎＯａｒｄａｎｄｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓａｂｏｕｔｔｈｅｍａｎｕａｌｍｉｓｔａｋｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎｃｈｅｍｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓ，ｔｈｅ
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ｃｏｍｐｕｔｅｒａｉｄｅｄＨＡＺＯＰａｎａｌｙｓｉｓｔｅｃｈｎ０１０９ｙｂａｓｅｄ
ｃａｓｅｓ
Ｍ【）．ＨＡＺ（）Ｐ分析步骤
Ｆ１０ｗｃｈａｒｔｏｆ
Ｍｏ—ＨＡＺ（）Ｐ
极小；（３）对于步骤遗漏的操作，遗漏１个步骤比遗漏２个步骤的误操作发生概率值大。Ｍｏ—ＨＡＺ（）Ｐ对所有操作步骤进行全排列，依据Ｍ０一ＨＡＺｏＰ内部算法，得到所有步骤颠倒情况的发生概率值，概率值介于Ｏ～１之间；对于步骤遗漏的误操作，Ｍｏ—ＨＡＺｏＰ会给出除遗漏步骤外其他步骤的排列顺序组合。如：某单元操作开车有１６步，所有步骤全排列有２０９２２７８９８８８０００种情况，分析工作量巨大。ＭＯ－ＨＡｚｏＰ对所有操作步骤全排列后计算可知：两相邻步骤颠倒位置发生概率值为０．９０３，间隔１步的两步骤颠倒位置发生概率值为Ｏ．８１０。经过Ｍｏ—ＨＡＺｏＰ计算可以找出发生误操作可能性大小的顺序，将不同步骤数的不同概率值拟合成曲线，得到如下的关系式

与软测量建模相结合的过失误差侦破新方法

关键词：失误差侦破；测量；聚类分析；建模；氏距离过软欧国家标准学科分类代码：１．８４５０００
Ｎｅｍｅｈｏｆｇｏｓｅｒｒｄｅｅｔｏｏｂｉｅｔｏｔｓｎｏｏｅｉｗｔｄｏｒｓｒｏｔｃｉｎｃｍｎｄｗｉｈｓｆｅｓｒｍｄｌｎｇ
ｄｒｇｓｆｓｎｏｄｌｇａｎｗｃｓｒｎｌｉａｏｉｍｃｌｄＣＤ（ｅｔｕｌｅｎｄｓｎｅｓｒｐｓｄｉｕｉｏｓｒｎｔｅｍｏｅｎ，ｅｌｔａｓｌｒｈａｅＥｃｎｒＥｃｄａｉａｃ）ｉｐｏｏｅｉｕｅａｙｓｇｔｌｅｉｔｎ
Ｓｅｙｎ１０４，ｈｎ）ｈｎａｇ，００Ｃｉａ
ＡｂｔａｔＩｉｅｅｓｒｏｄｔｃｈｅｇｏｓｅｒｒｅｏｅｂｕｌｉｇｓｆｅｓｒｍｏｅｏｎｕｉｇｔｅｑａｉｙｏｄ－ｓｒｃ：ｔｓｎｃｓａｙｔｅｅｔｔｒｓｒｏｓｂｆｒｉｎｏｓｎｏｄｌｆｒｅｓｒｎｈｕｌｔｆｍｏｄｔ
ｔｓｐｐｒｈｉａｅ．Ｕｎｉｅｔａｉｏａｔｏ，ｔｅｎｗｔｏｏｓｎｔｒｌｎｔｅｍｅｈｎｓｍｏｅｎｄａｔｈｏｌｒｄｔｎｌｍｅｈｄｓｈｅｍｅｈｄｄｅｏｅｙｏｈｃａｉｍｄｌａｄａｐｓｔｅｓｆｋｉｔｓｎｏｅｔｒｅｓｒｂｔｅ．Ｔｈｅｍｅｈｄｉｏｉｅｔｏｅｓｒｍｏｅｉｇ．Ｔｄｌｎｒｏｓｕｓｄｔｕｄｈｅｅｎｗｔｏｓｃｍｂｎｄｗｉｓｆｓｎｏｄｌｈｔｎｈｅｍｏｅｉｇｅｒｒｉｅｏｇｉｅｔｅｎｗｇｏｓｅｒｒｄｔｃｉｎｍｅｈｄ，ｗｈｃｖｒｏｓｔｅｌｍｉａｉｎｏｉｇｅｇｏｓｅｒｒｄｔｃｉｎｔｔｉｎｙｂｓｄｏａｒｓｒｏｅｅｔｔｏｏｉｈｏｅｃｍｅｈｉｔｔｏｆｓｎｌｒｓｒｏｅｅｔｈａｓｏｌａｅｎｄ－ｏｔ．Ａｔｔｅｓｍｅｔｍｅ，ｔｅｓｆｓｎｏｄｌｇｉｓａｌｈｄＥｘｅｉｎｅｕｌｓｏｈｔｔｅｎｅｄｕｓｅｔｄａｈａｉｈｏｅｓｒｍｏｅｉｓｅｔｂｉｅ．ｔｎｓｐｒｍｅｔｒｓｔｈｗｓｔａｈｗｔｒｍｅｈｏ

化工过程综合与分析考试题库

2 / 39
①
过程系统模拟方法有
、
和
。
②
化工过程系统分解可分为
及
。
③
试判断图 a 中换热匹配可行性 1 , 2 , 3 ,4 。
④
在过程系统夹点分析中，随着夹点上方热物流的热负荷提高，则Ｑｈｍｉｎ将随之，
系统热回收ＱＲｍａｘ则随之
。
⑤
精馏塔与系统热集成,如图 b 所示，则在总组合曲线中，塔 T-102 的合理位置
法和
法；
4 一个含有 C 组分的独立流股具有
个自由度；
5 当一过程系统只需要一种公用工程物流，这样的系统不存在夹点，称为
问题；
6 过程系统的总组合曲线就是过程系统中
的分布在 T—H 图上的标绘；
7 分离序列综合的主要目的是选择
和确定
；
8 动态规划的最优化原理为：作为整个过程的最优策略具有这样的性质，即无论前面的状
一
二
三
四
作业论文总分
标准 25
10
15
10
10
30
100
分
一、基本概念（25 分）
（1）名词解释（10 分）
①
过程系统综合
②
夹点的意义
③
过程用能一致性原则
④
过程系统自由度
⑤
过程系统模拟
（2）判断以下问题是非（N，Y）（4 分）
（）1. 对于冷热流股换热系统，传热量一定的前提下，传热温差愈小，过程不可逆程度愈
S4
S1
S2
S3
1
2
S5 3
S8 4
S9
S10
5
6
S7

基于KECA的化工过程故障监测新方法

基于KECA的化工过程故障监测新方法齐咏生;张海利;高学金;王普【期刊名称】《化工学报》【年(卷),期】2016(67)3【摘要】A chemical process fault monitoring algorithms based on kernel entropy component analysis (KECA) is presented for the complexity and nonlinear of industrial chemical process data. The number of principal components selected by the KECA algorism is much less than the KPCA algorism, which can effectively reduce computational complexity. This is achieved by selections onto eigenvalue and eigenvector based on the value of Renyi entropy. Research shows that KECA reveals angular structure relating to the Renyi entropy of the input space data set. A new statistic—Cauchy-Schwarz divergence measure, namely the cosine value between vectors in kernel space, is proposed, which describes the similarity between different PDFs (probability density functions). It is shown that KECA has great advantages in detection latency and fault detection rate in comparing to KPCA by applying them to TE (Tennessee Eastman) process respectively.%针对化工过程数据复杂、非线性的特点，提出一种基于核熵成分分析（KECA）的化工过程故障监测算法。

化工仪表级自动化课后答案

化⼯仪表级⾃动化课后答案P161. 化⼯⾃动化是化⼯、炼油、⾷品、轻⼯等化⼯类型⽣产过程⾃动化的简称。

在化⼯设备上，配备上⼀些⾃动化装置，代替操作⼈员的部分直接劳动，使⽣产在不同程度上⾃动地进⾏，这种⽤⾃动化装置来管理化⼯⽣产过程的办法，称为化⼯⾃动化。

实现化⼯⽣产过程⾃动化的意义：（1）加快⽣产速度，降低⽣产成本，提⾼产品产量和质量。

（2）减轻劳动强度，改善劳动条件。

（3）能够保证⽣产安全，防⽌事故发⽣或扩⼤，达到延长设备使⽤寿命，提⾼设备利⽤能⼒的⽬的。

（4）能改变劳动⽅式，提⾼⼯⼈⽂化技术⽔平，为逐步地消灭体⼒劳动和脑⼒劳动之间的差别创造条件。

2、化⼯⾃动化主要包括哪些内容？⼀般要包括⾃动检测、⾃动保护、⾃动操纵和⾃动控制等⽅⾯的内容。

4、⾃动控制系统主要由哪些环节组成？⾃动控制系统主要由测量元件与变送器、⾃动控制器、执⾏器和被控对象等四个环节组成。

6、图为某列管式蒸汽加热器控制流程图。

试分别说明图中PI-307、TRC-303、FRC-305所代表的意义。

PI-307表⽰就地安装的压⼒指⽰仪表，⼯段号为3，仪表序号为07；TRC-303表⽰集中仪表盘安装的，具有指⽰记录功能的温度控制仪表；⼯段号为3，仪表序号为03；FRC-305表⽰集中仪表盘安装的，具有指⽰记录功能的流量控制仪表；⼯段号为3，仪表序号为05。

7.⽅块图是⽤来表⽰控制系统中各环节之间作⽤关系的⼀种图形，由于各个环节在图中都⽤⼀个⽅块表⽰，故称之为⽅块图。

8.测量元件与变送器：⽤来感受被控变量的变化并将它转换成⼀种特定的信号（如⽓压信号、电压、电流信号等）；控制器：将测量元件与变送器送来的测量信号与⼯艺上需要保持的给定值信号进⾏⽐较得出偏差，根据偏差的⼤⼩及变化趋势，按预先设计好的控制规律进⾏运算后，将运算结果⽤特定的信号送住执⾏器。

执⾏器：能⾃动地根据控制器送来的信号值相应地改变流⼊（或流出）被控对象的物料量或能量，从⽽克服扰动影响，实现控制要求。

211262197_HAZOP_方法在氢气压缩机风险分析中的应用

第52卷第5期辽宁化工 Vol.52，No. 5 2023年5月 Liaoning Chemical Industry May，2023基金项目：中国石化炼油事业部项目（项目编号：CLY21027）。

收稿日期： 2022-06-06HAZOP 方法在氢气压缩机风险分析中的应用王一昊1,2，张毅1,2，凌晓东1,2，姜雪1,2（1. 中石化安全工程研究院有限公司，化学品安全控制国家重点实验室，山东青岛 266071；2. 中石化国家石化项目风险评估技术中心有限公司，山东青岛 266071）摘要：相比于传统的化石能源，氢能具有零排放、高热值等一系列优势，因此世界各国都相继加快了对氢能的研发和应用步伐。

氢气压缩机是我国加氢站建设的关键，也是确保加氢、储氢、运氢环节畅通无阻的关键设备。

由于氢气易燃易爆的特性，一旦氢气压缩机发生故障，极有可能会出现压缩机停机、气体泄漏等危险，甚至引发火灾和爆炸。

因此迫切需要对氢气压缩机可能面临的安全风险进行评估，辨识氢气压缩机运行中的危险因素，查明可能的故障原因并制定相应的保护措施。

以氢气压缩机为研究对象，采用HAZOP 方法对氢气压缩机进行了危险辨识与后果评估，保障了其安全平稳运行。

结果表明：氢气压缩机面临入口过滤器压差过高、一级进气缓冲罐压力过低以及一级排气温度过高等风险，应考虑增设报警装置。

关键词：氢气压缩机；自动化安全控制；HAZOP中图分类号：TQ086 文献标识码： A 文章编号： 1004-0935（2023）05-0669-04在大规模的气体化工过程中，压缩机的应用十分普遍。

在氢能网络的建设中，需要将氢气压缩至高压状态，以便用于存储、运输环节以及氢燃料电池汽车。

氢气压缩机通常会面临频繁的启动停机过程，进排气压力的波动范围大，维护频率低，维护难度大。

因此需要明确氢气压缩机可能面临的风险状况与风险等级，提前制定维护措施与风险预防措施，提高其安全平稳运行能力。

化工仪表及自动化期末复习

绪论1.化工自动化：化工设备上,配备上一些自动化装置，代替操作人员的部分直接劳动，使生产的不同程度上自动的进行,这种用自动化装置来管理化工生产过程的办法，称为化工自动化.2.自动化目的:（1）加快生产速度，降低生产成本，提高产品产量和质量。

（2）减轻劳动强度,改善劳动条件。

（3）能够保证生产安全，防止事故发生或扩大，达到延长设备使用寿命,提高设备利用能力的目的。

（4）能根本上改变劳动方式，提高工人文化技术水平，为逐步的消灭体力劳动和脑力劳动之间的差别创造条件。

第一章1。

化工生产过程自动化包括：自动检测、自动保护、自动操作、自动控制四个方面。

2.自动检测系统:利用各种检测仪表对主要工艺参数进行测量、指示、记录。

3.自动控制系统:对化工生产中的某些关键性参数进行自动控制，是他们在受到外界干扰的影响而偏离正常状态时,能自动的控制而回到规定的数值范围内.4。

自动控制系统的基本组成:被控对象、测量变送系统、控制器、执行器。

5。

对象:在自动控制系统中，将需要控制其工艺参数的生产设备或机器叫做被控对象,简称对象。

6.自动控制系统是一个具有被控变量负反馈的闭环系统。

被控变量不是被控对象。

7.反馈：把系统(或环节)的输出信息直接或经过一些环节重新返回到输入端的做法叫做反馈。

反馈的信号取负值就叫做负反馈。

8.自动控制系统按需要控制的被控变量的给定值是否变化和如何变化分:定值控制、随动控制和程序控制系统.9。

控制系统静态：当一个自动控制系统的输入和输出据恒定不变时，整个系统就处于一种相对稳定的平衡状态,系统的各个组成环节入变送器、控制器、控制阀都不改变其原先的状态,他们的输出信号也都处于相对静止状态,即静态(被控变量不随时间而变化的平衡状态）。

10.控制系统动态:从干扰发生开始,经过控制,直到系统重新建立平衡，在这一段时间中,整个系统的各个环节和信号都处于变动状态之中，即动态（被控变量随时间而变化的不平衡状态）。

11。