【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的生产安全预警方法
[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及基于人工智能的生产安全预警方法。
技术介绍
[0002]炼化企业的生产车间中，对于参数的设定是非常讲究的，参数的不稳定不仅会导致其生产出来的炼化产品质量差，效率低以外，同时由于其针对的材料通常以石油这类处理不当便会产生有害气体等情况的材料，因此不合理的处理同样也会导致其对车间内的员工等带来一定的危险。因此本专利技术提出通过设定八大项90项风险要素，对生产车间内的各处风险进行评估，从而对每一天的风险情况进行掌控。八大项风险要素中，除了工艺技术参数控制风险外，其余风险要素都是通过人工巡检，直接记录得到，而工艺技术参数控制风险则主要是对生产过程中的重要监测数据进行风险判定上下限的划分，并根据其超过上下限的次数以及时间得到该类风险要素的风险评估值。但由于炼化设备在生产过程中，其设备会不断受到损耗，而设备的损耗程度则一定程度上对应了其存在的风险隐患的大小。因此，固定的上下限阈值往往并不能取到较好的监测结果。因此本专利技术通过对设备的损耗数据进行监测，并...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的生产安全预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：根据调控前的不同参数的超限阈值和远超上限阈值获取调控前的安全风险评估值；获取不同时间点的损耗程度，根据不同时间点的损耗程度获取每个时间点的初步波动评估值；以每个时间点为中心点设置一个时间窗口，根据作为中心点的时间点的损耗程度和作为中心点的时间点的时间窗口内时间点的损耗程度获取每个时间点的离散偏差值；根据时间点的损耗程度以及时间窗口内相邻时间点的损耗程度差异获取时间窗口内每个时间点的偏离度；根据每个时间点对应的时间窗口内所有时间点的偏离度和损耗程度获取每个时间点对应的时间窗口的离散分布特征；根据每个时间点的离散偏差值和时间点对应的离散分布特征获取每个时间点对应的数据点的实际单调度；根据实际单调度和初步波动评估值得到每个时间点对应的数据点的最终拟合度，根据最终拟合度得到损耗系数对超限阈值和远超上限阈值进行调整得到调控后的超限阈值和远超上限阈值；根据调控后的超限阈值和远超上限阈值获取每个参数的评估分，将每个参数的评估分累加获取工艺技术参数控制风险的评估分，将调控前的安全风险评估值中属于工艺技术参数控制风险的评估分替换为调控后的评估风得到调控后的安全风险值，根据安全风险值进行预警。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的生产安全预警方法，其特征在于，所述根据调控前的不同参数的超限阈值和远超上限阈值获取调控前的安全风险评估值的方法为：在生产车间中共有八类风险，分别为固有风险、危险源风险、工艺技术参数控制风险、现场作业风险、安全风险检查、隐患排查质量、LDAR风险和其他风险这八类；获取工艺技术参数控制风险之外的其他七类风险的评估分，根据调控前的不同参数的超限阈值和远超上限阈值获取工艺技术参数控制风险的评估分，构建安全评估模型得到调控前的安全风险评估值，所述安全评估模型是指将八类风险得到的评估值相加。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的生产安全预警方法，其特征在于，所述根据不同时间点的损耗程度获取每个时间点的初步波动评估值的方法为：将所有时间点的损耗程度构成损耗曲线，损耗曲线的横坐标为时间点，纵坐标为损耗程度，损耗曲线上的点为数据点，将每个时间点对应的损耗程度与前一个时间点对应的损耗程度作差，得到的差值作为时间点的初步波动评估值。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的生产安全预警方法，其特征在于，所述根据作为中心点的时间点的损耗程度和作为中心点的时间点的时间窗口内时间点的损耗程度获取每个时间点的离散偏差值的方法为：获取每个时间点的时间窗口内所有时间点的损耗程度的中值，在时间窗口内找到损耗程度的最大值和最小值，令损耗程度的最大值和最小值作差得到每个时间窗口的限制范围，根据时间点的损耗程度与其对应的时间窗口的损耗程度的中值的差异以及时间窗口内的限制范围获取每个时间点的离散偏差值。5.根据权利要求4所述的基于人工智能的生产安全预警方法，其特征在于，所述根据时间点的损耗程度与其对应的时间窗口的损耗程度的中值的差异以及时间窗口内的限制范围获取每个时间点的离散偏差值的方法为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：陈明杰，吴骥飞，何新亭，郑军，
申请(专利权)人：洛阳炼化宏达实业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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