[发明专利]一种原油蒸馏过程初馏塔冲塔故障预警方法

说明书

本发明公开了一种原油蒸馏过程初馏塔冲塔故障预警方法，该方法首先根据初馏塔的工作过程和传感器分布情况，选择与冲塔有关的变量；随后选取当前若干天前的数据作为训练集；再将训练集进行包括平滑滤波和标准化在内的预处理并进行主成分分析，计算出SPE和T²控制限；最后，对待测数据计算出每一时刻的SPE和T²，综合两个指标进行预警。若两个指标同时超过时限阈值，则发出故障预警。该方法针对初馏塔冲塔故障，每天自动更新模型，滚动建模，用综合评价指标预警，能减少误报，对于提前发现故障、降低损失具有重要应用价值。

技术领域

本发明涉及工业过程故障检测，具体为一种基于数据驱动的面向原油蒸馏过程的初馏塔冲塔故障预警方法。

背景技术

原油蒸馏是炼化企业的关键环节，其典型工艺流程包括：初馏、常压蒸馏和减压蒸馏。初馏是原油蒸馏过程的首道工序，其稳定与否对后续加工影响很大。

冲塔是初馏过程中的常见故障，是指在蒸馏过程中气相流量过大，液相直接被带入上层塔盘的现象，会造成分馏效果变差或分馏被破坏，进而严重影响后续工艺流程的进行。原油含水量偏高、密度偏小、进油量过大等都可能导致冲塔故障。近年来，随着我国进口的原油种类越来越多，原油性质难以把握，初馏塔冲塔故障时有发生。企业急需合适的方法对冲塔故障进行预警，从而及时操作补救，降低损失。

相较于基于机理模型等其它故障检测方法，基于数据驱动的故障检测方法近年来发展很快。但现有的方法往往将所有能测量到的变量全部加以分析，所以一般只能做到故障检测，而难以实现故障的准确诊断。如果针对冲塔故障选择有效变量进行分析，不仅能精确诊断故障，还能增加故障预警的准确性。

此外，主成分分析(PCA)作为一种数据分析方法，被广泛应用于基于数据的故障检测中，而这种方法只采用平方预测误差SPE或者Hotelling's T²中的单一评价指标，易误报，而误报率高是企业最为头疼的问题。

最后，现有的故障预警方法普遍是收集生产过程中的数据后，一次建模，持续预报，而采用一成不变的模型，极易误报或者漏报。

发明内容

针对上述问题，本发明公开一种原油蒸馏过程初馏塔冲塔故障预警的方法，可针对初馏塔冲塔故障，进行滚动建模，并且采取综合评价指标进行故障预警。

本方法具有以下步骤：

(1)分析初馏塔的工艺过程和传感器分布情况，确定与冲塔故障相关的初始变量范围；

(2)在初始变量范围中进一步筛选：若变量为闭环控制系统的被控变量则予以剔除，同时选择该闭环控制系统的操纵变量进入最终变量范围；若变量开环不受控，则直接选择进入最终变量范围；

(3)针对每天得到的待测数据，选取前t₁天的数据作为训练集；

(4)对训练集进行预处理，包括平滑滤波和标准化；

(5)对预处理后的样本进行主成分分析，算出平方预测误差SPE的控制限和Hotelling's T²统计量的控制限；

(6)对待测数据进行预处理，计算出每一时刻的SPE和T²统计量，综合两个指标进行预警。

本方法中，在如下范围内选择变量：进料压力、进料温度、塔顶压力、塔顶温度、初顶冷回流量、初顶循回流量、初顶油气后冷器出口温度、初顶回流罐压力和初顶回流罐液位。

本方法中，t₁的取值范围为5～10天，且剔除已确认的故障数据。

优选的，平滑滤波算法使用Savitzky-Golay(S-G)卷积平滑算法。

本方法中，按照下式重组样本矩阵X(d)，其中d为时间滞后因子：