[发明专利]一种基于产品质量的化工过程可靠性在线评估方法

说明书

本发明公开了一种基于产品质量的化工过程可靠性在线评估方法，首先利用质量预测模型，构建化工过程数据与离线质量检测数据的回归关系，通过分析过程变量对此预测模型的贡献，从质量角度量化过程变量重要性，进而提出一种新的损失函数，通过计算各重要质量变量与期望值的偏差，综合量化化工过程运行状态是否可靠，即是否运行在最佳操作状态附近。本发明方法充分考虑到化工过程的产品质量是行业重点关注的因素，弥补现有可靠性评估方法只注重经济效益的不足，从产品质量角度评估运行状态与理想操作状态的偏离程度，从而量化化工过程运行状态可靠性。对进一步提高和完善化工过程的安全管控能力至关重要。

技术领域

本发明属于化工过程安全管控应用技术领域，具体涉及一种利用基于产品质量的损失函数在线评估化工过程生产可靠性的方法。

背景技术

化工过程的安全性一直以来是业内人士关注的焦点，然而目前主流的方法大多认为产品质量控制属于过程优化的范围，同时由于化工过程的产品质量多为成分含量，产品检测间隔长，采样频率远低于传感器数据采集频率，检测结果具有时滞性，因此目前主要从经济或者安全角度评估化工过程运行状态的可靠性而忽略了产品质量漂移等所提供的宝贵线索。

产品质量不仅关系到工厂的经济消息，也是评估其过程可靠性的重要因素。对于化工过程中产品质量的监督，一般采用的是采样后离线检测的方法。这种方法具有比较明显的缺点，人为操作产生的误差较大。即使化工过程尚处于能够安全生产的状态，但产品质量偏离期望值，的确能在一定程度上反应生产过程运行过程中的潜在危险，为进一步提高化工过程安全生产提供宝贵线索。

随着计算机技术的快速发展，收集和存储数据能力的改善，各种机器学习算法的广泛应用，使得产品质量的在线预测得到了广泛应用。基于产品质量预测，从产品质量角度评估化工过程运行状态的可靠性，改善化工过程生产安全监控的方法，从而提高产品质量检测对化工过程操作的指导作用，进一步提高化工过程可靠性成为可能。

化工过程数据一般分为两类，一类是DCS系统等通过传感器采集的化工过程数据，一类是离线质量检测数据。化工过程数据的采集频率一般为每分钟一次或者更高，而离线质量检测数据需要通过离线的设备进行测量及处理，所以采集的频率远低于化工过程数据。但是产品质量是否合格能在很大程度上反应化工过程运行状态的可靠性。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于产品质量的化工过程可靠性在线评估方法，解决现有技术中主要从经济或者安全角度评估化工过程运行状态的可靠性而忽略了产品质量漂移等所提供的宝贵线索，从而对生产过程运行过程中的潜在危险不能准确评估的问题。

本发明的技术方案为：

一种基于产品质量的化工过程可靠性在线评估方法，包括以下步骤：

首先采集数据，从化工厂数据中心收集固定时以内的化工过程数据以及产品质量检测数据，结合历史数据走势，分析评估化工过程安全平稳高效运行的阶段，提取这个阶段的数据；保留离线产品质量检测数据和传感器采集的化工过程数据；

进行预处理，由于化工过程数据与离线质量数据的采样频率不同，所以需要进行样本比对、标识使其与离线质量数据的时间标签相互对应；

构建产品质量预测模型，将传感器数据作为输入，离线质量检测数据作为输出，训练回归模型，得到离线质量检测数据与传感器数据的回归系数，作为量化过程变量对产品质量影响力的主要依据；

计算和优化损失函数参数，结合化工过程系统正常运行阶段的历史数据，确定每个过程变量的目标值；损失函数中的形状参数ρ可通过遗传算法或其他优化算法进行优化；

采集待评估的化工过程数据，利用损失函数实时评估计算化工过程运行状态的可靠性损失。

所述损失函数为：