[发明专利]基于独立分量贡献度加权分析的天然气净化过程异常监测方法

摘要

本发明公开了一种基于独立分量贡献度加权分析的天然气净化过程异常监测方法，该监测方法按如下步骤进行：(1)选取所监测的高含硫天然气净化脱硫生产过程中的工艺参数；(2)采集天然气净化过程中所述工艺参数的正常工况下数据；(3)对数据进行预处理；(4)构建基于独立分量贡献度加权的模型，计算正常工况下的总体残差三阶累积量HE与加权总体独立分量三阶累积量HS_w；(5)计算正常工况下联合指标SE，并获得联合指标SE统计量的控制限；在线获取高含硫天然气净化脱硫生产过程中所述工艺参数运行工况下数据，输入模型重新计算联合指标SE，统计样本联合指标是否超出控制限，若超限则发生异常工况，否则正常。本发明能够及时发现故障。

主权项

1.一种基于独立分量贡献度加权分析的天然气净化过程异常监测方法，其特征在于，该监测方法按如下步骤进行：步骤1：选取所监测的高含硫天然气净化脱硫生产过程中的m个工艺参数，其中，m＝26，各工艺参数分别为：x1原料气中H2S含量、x2溶液循环量、x3贫MDEA溶液入塔压力、x4吸收塔液位、x5吸收塔压差、x6湿净化气压力、x7湿净化气H2S含量、x8湿净化气CO2含量、x9闪蒸塔压差、x10闪蒸气流量、x11闪蒸塔压力、x12闪蒸塔液位、x13MDEA活性炭过滤器压差、x14贫富液换热器富液出口温度、x15贫富液换热器贫液出口温度、x16再生塔液位、x17再生塔塔顶温度、x18再生塔上部压力、x19再生塔下部压力、x20重沸器进口半贫液温度、x21重沸器出口半贫液温度、x22重沸器蒸汽压力、x23重沸器蒸汽流量、x24酸气分离器压力、x25酸气分离器液位、x26酸水回流量；步骤2：预设采样间隔时间，采集所述工艺参数的正常工况下数据，剔除误差样本后形成训练集x∈Rm×n；步骤3：对步骤2所得的训练样本数据x∈Rm×n进行均值中心化以及标准化的数据处理；步骤4：基于步骤3所得的训练样本数据，构建基于独立分量贡献度加权的模型，计算在正常工况下的总体残差三阶累积量HE与加权总体独立分量三阶累积量HSw；步骤5：计算联合指标SE，并获得联合指标SE统计量的控制限，其中，lHSw和lHE分别为HSw和HE的控制限；步骤6：在线获取高含硫天然气净化脱硫生产过程中的所述工艺参数的运行工况下数据，通过步骤4构建的基于独立分量贡献度加权的模型，计算当前工况下的总体残差三阶累积量HE与加权总体独立分量三阶累积量HSw，并重新计算联合指标SE，分析样本联合指标SE是否超出正常工况下控制限，若超限则发生异常工况，否则正常。