基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：采集聚酯酯化反应过程的实时数据，并将实时数据接入预先构建的数字孪生体；通过数字孪生体根据实时数据对聚酯酯化反应过程进行实时监测；数字孪生体包括聚酯酯化装置的几何模型、工艺模型和数据模型；通过数据模型根据实时数据实时获取聚酯酯化反应过程的风险分区结果，并以标准风险四色图的形式对实时获取到的风险分区结果进行可视化展示。本发明专利技术能够实现生产过程中风险分区的定量分析，提高识别准确度，能够对风险分区结果进行直观展示，并且提高了监测过程数据的保存及调用的便捷度。便捷度。便捷度。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法及装置


[0001]本专利技术涉及风险监测
，尤其是涉及一种基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，国家多个部门就互联网+安全生产密集发文，要求企业将互联网新技术应用于安全生产领域。
[0003]化工行业由于行业自身的高度信息化以及生产过程的危险性特征，对安全生产方面的应用关注较多。
[0004]聚酯行业属于典型的危险化学行业。聚酯装置由于高温、高真空的技术特点，在实际生产过程中，其酯化段压力较高，温度达到260℃左右。原料MEG和PTA均属于甲类危险品，MEG在高温、高压反应条件下，易产生可燃性醛类物质。所以，在聚酯装置中易出现着火、烫伤事故，严重时可发生火灾爆炸事故。聚酯装置除了物料泄漏而易发生事故外，不同原理的聚酯装置因自身的特点差异，因设备老化、冲刷腐蚀、真空系统堵塞等造成的事故也不同。
[0005]对于聚酯企业安全生产而言，风险辨识与管控是一项重要工作。建立健全风险管理体系不仅可以帮助聚酯企业在安全生产方面取得良好的效益，并且可以使聚酯企业在产品研发、质量管理等方面间接受益。
[0006]风险分级管控建设的前提是对风险进行分区。安全风险分区是指通过生产过程危险和有害因素的辨识，利用安全检查表(SCL)、工作危害分析(JHA)、故障类型和影响分析(FMEA)、危险和可操作性分析(HAZOP)等安全风险分析方法，或多种方法的组合，通过统计分析方法确定其风险程度，从高到低依次划分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险四级。
[0007]传统的风险分区，具有以下缺点：1、依赖人工经验识别，缺乏定量分析过程，精确度和全面性都难以达到要求；2、依赖数据描述，难以直观展示；3、数据保存困难，后期难以调用。

技术实现思路

[0008]本专利技术旨在提供一种基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法、装置、设备及存储介质，以解决上述技术问题，从而能够实现生产过程中风险分区的定量分析，提高识别准确度，能够对风险分区结果进行直观展示，并且提高了监测过程数据的保存及调用的便捷度。
[0009]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法，包括：
[0010]采集聚酯酯化反应过程的实时数据，并将所述实时数据接入预先构建的数字孪生体；所述实时数据包括人员数据、作业数据、工控数据、物料数据、设备数据和环境数据中的至少一种；
[0011]通过所述数字孪生体根据所述实时数据对聚酯酯化反应过程进行实时监测；所述数字孪生体包括聚酯酯化装置的几何模型、工艺模型和数据模型；
[0012]通过所述数据模型根据所述实时数据实时获取所述聚酯酯化反应过程的风险分区结果，并以标准风险四色图的形式对实时获取到的风险分区结果进行可视化展示。
[0013]进一步地，所述数字孪生体的构建过程包括：
[0014]通过预设的工业设计软件构建所述聚酯酯化装置的几何模型；
[0015]基于预设的生产工艺流程图和工艺物料平衡图，构建所述聚酯酯化装置的工艺模型；
[0016]基于预设的神经网络以及神经元数据构建所述聚酯酯化装置的数据模型；
[0017]基于所述几何模型、所述工艺模型和所述数据模型构建得到聚酯酯化反应过程的数字孪生体。
[0018]进一步地，所述采集聚酯酯化反应过程的实时数据，包括：
[0019]通过API接口获取所述聚酯酯化反应装置的DCS数据以采集得到生产工控运行过程的工控数据；
[0020]通过API接口与ERP系统连接以采集得到所述聚酯酯化反应装置的物料数据；
[0021]基于安装在聚酯酯化设备上的各种传感器采集得到所述聚酯酯化反应装置的设备数据；
[0022]通过预先配置的气体传感器以及视觉分析装置采集得到所述聚酯酯化反应装置的环境数据；
[0023]通过集成的作业管理系统和人员定位系统分别采集得到所述聚酯酯化反应装置的作业数据和人员数据。
[0024]进一步地，所述采集聚酯酯化反应过程的实时数据，还包括：
[0025]对于难以使用硬件设施采集的数据，通过模拟仿真构建软传感器的形式进行数据采集。
[0026]进一步地，所述通过所述数据模型根据所述实时数据实时获取所述聚酯酯化反应过程的风险分区结果，包括：
[0027]利用深度神经网络，以所述实时数据作为元数据进行有效特征提取，并对这些有效特征进行拟合；
[0028]利用深度神经网络将输入的元数据进行逐层计算，提取并抽象出拟合的原始特征空间中的特征作为高级特征；
[0029]将所述高级特征输入至训练好的数据模型深度神经网络中，得到预测的风险指数等级值；
[0030]基于预测得到的风险指数等级值与预设的风险评估标准获取得到所述聚酯酯化反应过程的风险分区结果。
[0031]进一步地，在构建所述深度神经网络过程中，采用缩放指数线性单元作为激活函数，并采用随机失活技术进行神经元构造。
[0032]进一步地，在所述数据模型的自适应训练过程中，利用均方根误差作为损失函数，通过反向传播算法计算出基于误差的权重更新值，并对数据模型逐层更新这些值。
[0033]本专利技术还提供一种基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测装置，包括：
[0034]数据采集模块，用于采集聚酯酯化反应过程的实时数据，并将所述实时数据接入预先构建的数字孪生体；所述实时数据包括人员数据、作业数据、工控数据、物料数据、设备数据和环境数据中的至少一种；
[0035]孪生监测模块，用于通过所述数字孪生体根据所述实时数据对聚酯酯化反应过程进行实时监测；所述数字孪生体包括聚酯酯化装置的几何模型、工艺模型和数据模型；
[0036]风险提示模块，用于通过所述数据模型根据所述实时数据实时获取所述聚酯酯化反应过程的风险分区结果，并以标准风险四色图的形式对实时获取到的风险分区结果进行可视化展示。
[0037]本专利技术还提供一种终端设备，包括处理器和存储有计算机程序的存储器，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一项所述的基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法。
[0038]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现任一项所述的基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法。
[0039]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
[0040]本专利技术提供了一种基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：采集聚酯酯化反应过程的实时数据，并将所述实时数据接入预先构建的数字孪生体；所述实时数据包括人员数据、作业数据、工控数据、物料数据、设备数据和环境数据中的至少一种；通过所述数字孪生体根据所述实时数据对聚酯酯化反应过程进行实时监测；所述数字孪生体包括聚酯酯化装置的几何模型、工艺模型和数据模型；通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法，其特征在于，包括：采集聚酯酯化反应过程的实时数据，并将所述实时数据接入预先构建的数字孪生体；所述实时数据包括人员数据、作业数据、工控数据、物料数据、设备数据和环境数据中的至少一种；通过所述数字孪生体根据所述实时数据对聚酯酯化反应过程进行实时监测；所述数字孪生体包括聚酯酯化装置的几何模型、工艺模型和数据模型；通过所述数据模型根据所述实时数据实时获取所述聚酯酯化反应过程的风险分区结果，并以标准风险四色图的形式对实时获取到的风险分区结果进行可视化展示。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法，其特征在于，所述数字孪生体的构建过程包括：通过预设的工业设计软件构建所述聚酯酯化装置的几何模型；基于预设的生产工艺流程图和工艺物料平衡图，构建所述聚酯酯化装置的工艺模型；基于预设的神经网络以及神经元数据构建所述聚酯酯化装置的数据模型；基于所述几何模型、所述工艺模型和所述数据模型构建得到聚酯酯化反应过程的数字孪生体。3.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法，其特征在于，所述采集聚酯酯化反应过程的实时数据，包括：通过API接口获取所述聚酯酯化反应装置的DCS数据以采集得到生产工控运行过程的工控数据；通过API接口与ERP系统连接以采集得到所述聚酯酯化反应装置的物料数据；基于安装在聚酯酯化设备上的各种传感器采集得到所述聚酯酯化反应装置的设备数据；通过预先配置的气体传感器以及视觉分析装置采集得到所述聚酯酯化反应装置的环境数据；通过集成的作业管理系统和人员定位系统分别采集得到所述聚酯酯化反应装置的作业数据和人员数据。4.根据权利要求3所述的基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法，其特征在于，所述采集聚酯酯化反应过程的实时数据，还包括：对于难以使用硬件设施采集的数据，通过模拟仿真构建软传感器的形式进行数据采集。5.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的聚酯酯化过程风险监测方法，其特征在于，所述通过所述数据模型根据所述实时...

【专利技术属性】
技术研发人员：周玉锋，李博华，陈国康，邱雷，
申请(专利权)人：珠海华润化学材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：