[发明专利]基于化工过程知识自动化的报警根原因诊断方法

权利要求书

1.基于化工过程知识自动化的报警根原因诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：基于偏差因果时序传递分析，利用化工过程知识建立过程拓扑，采集化工过程报警数据及其时间信息；

步骤二：通过路径搜索判断变量间的因果关联，自动推理报警根原因；

步骤三：通过即时搜索引擎自动检索报警根原因关键字，从数据库中检索相关的操作信息，辅助操作员决策；

偏差因果时序传递分析的拓扑建立：利用改进HAZOP分析方法，通过初始原因-中间原因-偏差-中间后果-最终后果优化HAZOP分析表格，通过报警变量位号间的因果关联分析建立能够被计算机识别的过程拓扑关系；

过程拓扑中对节点进行分类：字母A代表正常的工艺偏差报警；字母B代表无法使用高、低来表述的后果；字母C代表设备仪表失效/故障、管理控制失效；

报警根原因推理：将报警数据从数据存储系统抽取到MYSQL数据库，采用回溯法来分析当前的实时报警数据之间的关系；

对任一报警信号进行分析，根据报警位号从过程拓扑图中提取偏差分析行中的所有类型的原因项；

针对不同类型的原因的每一个依次进行循环回溯分析，识别关联报警，并将因果拓扑关系图显示输出；

根据关联报警发生的时间数据，核实报警的初始原因。

2.根据权利要求1所述的基于化工过程知识自动化的报警根原因诊断方法，其特征在于，所述化工过程报警数据的采集：采用编程实现的报警数据的实时采集平台，平台具备双处理器板，支持冗余备份，配备UPS电源，采用可扩展机框管理单元，通过IPMI总线完成插箱内各节点板及风机的控制和管理，同时具备USB接口，支持加密卡，由支持OPC AE通信协议的数据采集层作为基础，实时从DCS系统、SIS系统采集报警数据，采集的报警数据由Hadoop分布式文件系统进行存储。

3.根据权利要求1所述的基于化工过程知识自动化的报警根原因诊断方法，其特征在于，所述辅助操作员决策：采用基于Lucene检索引擎的即时搜索系统，智能对报警根原因关键字智能实时跨库检索，从岗位操作法数据库中检索得到与该报警根原因相关的参数信息和操作信息。