ＨＡＺＯＰ分析化工過程故障診斷研究

導語：ＨＡＺＯＰ分析化工過程故障診斷研究一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：危險與可操作性（HAZOP）分析是一種廣泛應用于石化行業等流程工業的危險分析方法，它能通過頭腦風暴的方式，發現裝置中可能存在的安全隱患和操作問題。而故障診斷方法是保障化工過程安全運行的一項重要技術。目前，大多數故障診斷方法都需要利用過程本身的工藝知識或歷史數據進行建模，實現在線診斷。而HAZOP分析報告則是集合了各方面專家知識和歷史經驗的寶貴財富。因此，本文提出了一套新的故障診斷專家系統，將HAZOP分析報告轉化為故障診斷系統能夠解讀的專家知識庫，利用知識庫對化工過程的在線數據進行分析，實現對化工過程的故障診斷。

關鍵詞：HAZOP分析；化工過程；專家系統；故障診斷

石油和化工行業在國民經濟中占有重要的地位，提高化工生產的安全水平一直是該行業的一項重要目標。在過去的幾十年問，為減少或排除化工過程中的潛在危險，各種過程危險分析（PHA）方法被廣泛應用于生產實踐，如危險與可操作性分析（HAZOP）、故障模式和影響分析（FMEA）、定量危害分析（QRA）、故障樹分析（FTA）等。而HAZOP作為其中一項系統深入的PHA方法，近年來被國內眾多石油石化公司、化工生產企業和設計施工單位普遍接受，并應用于裝置、設備生命周期始終。另一方面，故障診斷作為DCS控制系統之后的一項保障化工過程安全運行的技術，已有40多年的研究歷史。然而，由于化工過程本身工藝異常復雜，涉及數據量十分龐大，到目前為止有關理論和技術尚未實現大規模工業化應用。當一個化工過程經過了HAZOP分析，它的許多潛在的風險隱患都被發現出來，許多可能發生的故障前因后果都在HAZOP分析過程中，經過各專業的專家討論揭發出來。那如果能夠將HAZOP分析的結論應用于故障診斷，無疑能給化工過程的故障診斷技術的研究提供一個新的思路。

1HAZOP分析與故障診斷

HAZOP分析可按分析的準備、完成分析和編制分析結果報告3個步驟來完成。HAZOP分析首先要建立由各種專業人員（如：工藝、設備、自控、現場操作人員等）組成的分析小組，并確立主持人和記錄員。然后以頭腦風暴的方式召開小組會議，按照規定的方法對偏離設計的工藝條件進行分析。分析的過程中，主持人將化工過程劃分為若干節點，小組成員再在主持人的引導下依次選擇節點、參數、偏差，分析偏差可能產生的原因、導致的結果及已有保護措施，并判斷風險是否能夠接受，提出改進建議。在這一過程中，主持人充分引導、發揮小組成員的專業知識，確保每一個工藝細節的偏差及其可能存在的安全、操作隱患都充分考慮。而最后這些分析討論的結果，都將編輯到一個HAZOP分析報告中，根據該報告采取糾正措施，并為實際的生產操作提供一定的指導。由HAZOP分析的過程我們不難發現，HAZOP分析主要就是圍繞化工過程的參數偏差展開的頭腦風暴。這讓我們很容易聯想到，在化工過程故障診斷研究中，故障的定義：化工過程中的某一個觀測變量或操作參數出現不可接受的偏離［1］?？梢姡收显\斷與HAZOP一樣，關注的重點也是化工過程的一個偏差。正因如此，一直以來都有一些學者嘗試將HAZOP分析與故障診斷相結合，而符號有向圖（SDG）就成為大多數學者將HAZOP與故障診斷技術結合的一個紐帶技術。SDG是由節點和節點之間有方向的連線所構成的一個網絡圖，它表達了不同節點所代表的狀態互相之間的一種傳遞關系。如果某個節點的值偏離了正常范圍，應用SDG模型推理，能夠找到這些偏離在系統中傳播的結果或者造成這些偏差的原因。這一偏差傳遞的前因后果恰好與HAZOP分析的思想相吻合。普渡大學VenkatVenkatasubramanian的科研小組最先將SDG應用于HAZOP分析的建模，建立的模型稱為SDG模型［2－3］。在SDG模型基礎上Venkat等人開發了PHASuite軟件，試圖替代專家進行HAZOP分析，并在一些簡單的化工過程中實現了較好的應用［4－5］。由于SDG只能體現變量偏差的傳遞，卻不能表現操作等的影響，化工大學的崔琳等人又提出了分層有向圖（LDG），大大擴展了模型的表達能力［6－7］。而在實際生產過程中，對于在線數據的偏差，可以通過SDG模型反向推導，查找導致偏差的根本原因。這一點又恰好能解決故障診斷技術的需求，因此一直以來有不少學者都嘗試使用SDG模型來進行故障診斷［8－10］。而將HAZOP與故障診斷結合起來，便有學者提出基于SDG－HAZOP的故障診斷，并應用于加熱爐［11］、合成氨［12］、催化裂化［13］等石油化工過程的研究。然而在實踐過程中人們發現，對于十分復雜的石油化工過程，SDG模型的建立和驗證非常困難，且SDG模型不能全面的表達所偏差推導中的所有原因后果，因此基于SDG的HAZOP分析始終無法在所有化工過程中得到應用。因此，當前主流的HAZOP軟件并不試圖取代專家做分析，而是為專家提供更好的工具，輔助專家進行分析工作，而HAZOP分析工作本身還是以專家小組的頭腦風暴形式為主。同樣由于SDG建模困難，對于故障原因、后果不能全面表達，且在在線診斷過程中網絡復雜可能導致推導速度受限，SDG方法也始終沒有在更多的化工過程故障診斷研究中得到應用。然而，盡管用SDG模型進行HAZOP分析存在諸多問題，但是HAZOP針對偏差傳遞的分析思路依然對在線故障診斷有著啟發意義。而HAZOP報告作為對過程進行了全面系統分析的匯集了眾多專家智慧的寶貴財富，如果能將其應用于故障診斷的建模，無疑能夠對化工過程的安全運行起到極大的幫助。因此，本文提出了不依靠SDG模型，而是將HAZOP分析報告中的內容通過系統的方法建立專家知識庫，開發故障診斷專家系統，應用于化工過程故障診斷的方法研究。

2基于HAZOP分析的故障診斷

專家系統對于缺少歷史數據，工藝又十分復雜無法建立精確數學模型的化工過程，采用基于知識的專家系統是故障診斷研究的一個主要方法。專家系統將專家積累的豐富經驗轉化為計算機能夠解讀并應用的知識，對在線數據進行監測和分析，推理化工過程的故障原因。一個典型的化工過程故障診斷專家系統的結構如圖1所示，由人機界面、知識獲取程序、知識庫、數據庫、推理機和解釋器六部分組成。1故障診斷專家系統結構圖人機界面用于操作員和專家與故障診斷專家系統溝通。專家可以通過人機界面將知識錄入系統，通過知識獲取程序，將專家的還是轉化為專家系統而已用于診斷的知識存入知識庫。知識庫是專家系統的核心，它以不同的形式和結構存儲來存儲故障診斷的知識及規則。而在在線診斷時，化工過程在線數據被專家系統讀入，存儲至數據庫中。推理機根據數據，選擇知識庫內的知識規則，對在線數據進行推理，搜索、判斷化工過程可能存在故障。最后，再通過解釋器將推理結果經人機界面展示給操作員。關于化工過程故障診斷專家系統的推理機及知識庫設計，華南理工大學李秀喜的科研小組有一套系統的研究方法［14－15］。而本文的研究重點是如何將HAZOP分析報告的報告內容經解讀后存入故障診斷專家系統的知識庫。表1為一個典型HAZOP報表中的一個偏差的分析記錄，將這樣一個分析結果轉化為專家系統的知識，首先要確定變量偏差規則，也就是專家系統的事實規則。這些變量規則可能是偏差，也可能是原因、后果，他們都是能夠通過在線數據測量推導的。該實例中包含的變量規則就可以表示為IFFI101＜1．2m3／sTHEN進料流量低；IFΔLI101＜0．1mTHEN反應器液位下降；IFΔLI101＝0THEN反應器液位空；IFFI102＝0THEN產品采出中斷。然后要確定變量關系的傳遞規則，也就是專家系統的中間規則。這就涉及HAZOP分析中對于偏差原因、后果的推導。在此例中的傳遞規則有：IF進料泵故障停THEN進料流量低；IF進料流量低THEN反應器液位下降；IF反應器液位空THEN產品采出中斷；IF產品采出中斷THEN產品泵抽空損壞。在線運行過程中，推理機首先對數據庫中的數據進行檢測，首先對異常數據按變量偏差規則，推導化工過程中存在的偏差。再對推導出的偏差由傳遞規則分別由前后進行推理得到其它滿足的相關規則。最后對所有滿足的規則進行綜合分析，判斷出現故障的原因，給出目前故障發展的情況，以及可能導致的后果。

3應用案例

精餾塔是石油化工過程中最典型的裝置。如圖2所示，以一個簡單的乙醇－水體系精餾塔實驗裝置為案例，討論基于HAZOP的故障診斷專家系統的診斷過程。正常操作時，體積比30％的乙醇－水溶液經計量泵P101以10L／h的流速進入預熱器E102，與塔釜采出換熱后進入精餾塔T101。T101塔釜由電阻絲加熱，塔釜液位由出口閥控制在35cm。T101塔釜與塔頂均有溫度和壓力的DCS指示。塔頂采出經冷凝器E101與冷卻水換熱后進入回流罐V102，冷卻水的流量由控制閥控制。V102內部分物料由計量泵P102打回流至T101塔頂，并與V102液位關聯進行控制，固定回流比，再由計量泵P103采出乙醇產品。計量泵的流量均遠傳至DCS。表2記錄了關于精餾塔液位高這一偏差的HAZOP分析結果。由上述HAZOP分析報告得出事實規則有：IFLI101＞36THEN精餾塔液位高；IFFI＞10THEN進料流量過大；IFP102＞2kPaTHEN塔釜壓力大；IFT102＞89THEN塔釜溫度高；IFFI104＝0THEN塔釜采出中斷。中間規則有IF進料流量過大THEN精餾塔液位高；IFLIC101回路故障，LV101關THEN精餾塔液位高；IFLIC101回路故障，LV101關THEN塔釜采出中斷；IF精餾塔液位高THEN精餾塔溫度高；IF精餾塔液位高THEN可能導致淹塔。實際生產過程中，發現數據庫發現LI101＝36．1，啟動推理機進行推理。由事實規則推理得到“精餾塔液位高”。再經反向推理得到可能原因“進料流量過大”及“LIC101回路故障，LV101關”，但此時數據庫中FI101＝10，與“IFFI＞10THEN進料流量過大”規則矛盾，表明該原因不合理，只保留原因“LIC101回路故障，LV101關”。再順向推理得到結論“塔釜采出中斷”，“塔釜溫度高”，“可能淹塔”。此時數據庫中FI104＝0，負荷規則“IFFI104＝0THEN塔釜采出中斷”，表明該后果已發生。而TI102＝88．4，不符合規則“IFT102＞89THEN塔釜溫度高”，表明該后果還未發生。而“可能淹塔”的結果不能由事實規則判斷，因此直接作為結果輸出給操作員。經以上推理，專家系統的人機界面即可給出診斷結果：偏差：精餾塔液位高。可能原因：LIC101回路故障，LV101關。已產生后果：塔釜采出中斷?？赡墚a生后果：“塔釜溫度高”，“可能淹塔”。而操作員則應當根據上述專家系統的診斷結果提示，采取相應的應對措施來處理故障。在在線診斷過程中，對于“進料流量過大”這樣的原因要通過其他節點關于流量大的偏差分析結果得到的中間規則，推理出導致進料流量過大的根本原因，例如“計量泵故障”，“備用泵誤開”等。

4結論與探討

由于HAZOP分析報告中的原因和后果不一定是必然對應關系的，有的后果是原因發生后必然發生的，而有的后果是原因和偏差發生到一定程度后才會發生的，因此在將HAZOP分析報告結果轉化為知識的時候，對于部分中間規則要靈活地應用AND、OR等邏輯關系詞。而對于一些并列可能發生原因及后果，可以參考文獻14中的算法，對其進行可能性的排序，給操作員更明確的提示。HAZOP分析報告是匯集了各專業專家知識的一個寶貴成果。本文提出的故障診斷專家系統，將HAZOP分析報告轉化為故障診斷系統能夠解讀的專家知識庫，利用知識庫對化工過程的在線數據進行分析，實現對石化過程的故障診斷。未來要實現更加復雜的大規模化工過程HAZOP分析報告在故障診斷中的應用，應當在分析階段就考慮故障診斷專家系統解讀知識的需要，對一些分析結論以專家系統能夠識別的格式或說法進行記錄，如果能夠實現專家系統直接讀取并學習HAZOP分析報告，則該方法離實際生產應用將更進一步，而HAZOP分析報告也更多了一份價值。

作者：黃超 戴一陽 代長春 單位：四川大學化學工程學院 四川鴻鵬新材料科技有限公司