【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及化工安全管理领域，尤其涉及一种化工设备的失效预测方法及装置。
技术介绍
1、在化工行业，设备的稳定运行是保障生产安全、维持生产效率的关键因素之一。然而，由于化工设备的复杂性和使用环境的多变性，设备失效模式的识别和预防一直是行业内面临的主要挑战之一。传统上，这一任务依赖于经验丰富的专家人工分析，这不仅耗时费力，还可能因个人主观判断的差异而导致结果的不一致性。
2、现有技术中少有方案采用数据库或知识库进行设备失效的判断与预测以弥补人工分析的不足。然而，当前即便有方案利用计算机辅助人工进行化工设备的失效判别与预测，其在灵活性和扩展性方面也存在着较大的局限，无法适应化工行业的快速发展与变化，不能满足各种设备类型及复杂化学反应的失效预警需求。
3、为了克服现有技术存在的上述缺陷，本领域亟需一种化工设备的失效预测方法及装置，可以收集化工设备的设备信息、化学品相关物质信息、不同失效模式下失效场景及应对措施等来自专家的知识和经验，通过一定的规则进行自动化的归纳和逻辑的演绎，再通过计算机程序实现各类信息的自动分析、推理与预测，进而弥补现有技术中人工分析的不足，帮助运行人员对设备失效信息进行分析和筛选，判断化工设备的失效模式和失效导致的后果，提出相应的处理建议，从而实现较快地实现失效问题的分析与应对。
技术实现思路
1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦
2、为了克服现有技术存在的上述缺陷，本专利技术提供了一种化工设备的失效预测方法，包括：获取化工设备的当前设备信息及其所存储或运输的化学品信息，该化工设备由用户输入；基于规则库中的预设规则，根据该当前设备信息和该化学品信息构建事件树，其中，该规则库中的该预设规则预先由人工收集化工设备的失效模式与事故后果场景分析得到；采用深度优先搜索算法遍历该事件树的分支，推理预测该化工设备当前可能出现的所有失效场景结果；以及输出推理预测得到的该所有失效场景结果。
3、在一实施例中，优选地，该采用深度优先搜索算法遍历该事件树的分支，可以包括：采用深度优先搜索算法和递归回溯算法遍历该事件树中所有分支的规则节点，记录所经过的分支规则路径以及每个规则节点对应的概率乘积；判断规则节点是否需要剪枝，对需要剪枝的规则节点进行剪枝处理；以及响应于当前规则节点为该事件树中的叶子节点，存储该当前规则节点的分支规则路径和概率乘积。
4、在一实施例中，优选地，该判断规则节点是否需要剪枝，可以包括：基于该设备信息和当前规则节点对应的泄露类型计算化工设备的泄漏速率或泄漏量；判断分支上规则节点的该泄露速率或泄漏量是否满足对应预设规则规定的数值区间；以及响应于分支上的所有规则节点均不满足其对应的数值区间，对该分支进行剪枝处理。
5、在一实施例中，优选地，该基于规则库中的预设规则，根据该当前设备信息和该化学品信息构建事件树，可以包括：找到该规则库中序号为0的父规则作为该事件树的起始规则节点；根据当前规则节点的类型、该当前设备信息和该化学品信息在该规则库中匹配预设规则并将匹配到的预设规则加入结果集中；将该匹配到的预设规则作为父规则节点，继续在该规则库中匹配该父规则节点的子规则节点，响应于当前规则节点在该规则库中无匹配的预设规则，结束该规则节点的进一步推理工作；判断当前规则节点对应的事故场景是否为空值，若为空值则进一步推理该规则节点的子规则节点，若不为空值，结束该规则节点的进一步推理工作；以及将该结果集中的全部规则节点按照父规则节点与子规则节点的逻辑关系相连接以构建该事件树。
6、在一实施例中，可选地，该输出推理预测得到的该所有失效场景结果，可以包括：输出该化工设备的设备名称、推理出的各失效场景的名称及场景描述、各失效场景对应的应对方式以及各失效场景出现的概率值。
7、在一实施例中，可选地，该输出推理预测得到的该所有失效场景结果，还可以包括：显示该失效场景结果的同时，提供接口以由人工基于该失效场景结果进一步增添、删除或修改该规则库中的预设规则。
8、在一实施例中，可选地，该当前设备信息可以包括：设备类型、化学品存储条件、设备几何参数及动态参数，其中该设备几何参数包括设备尺寸，该动态参数包括当前存储物质、温度、压力和/或液位。
9、在一实施例中，可选地，该化学品信息可以包括：该化工设备存储或运输的化学品的理化特性、成分或组成信息、可燃性、毒性以及对应消防措施。
10、本专利技术的另一方面还提供了一种化工设备的失效预测的装置，包括：存储器；以及与该存储器耦接的处理器，该处理器配置用于执行如上文中任一项所描述的化工设备的失效预测方法。
11、本专利技术还提供了一种计算机可读介质，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如上文中任一项所描述的化工设备的失效预测方法。
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1.一种化工设备的失效预测方法，包括：
2.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述采用深度优先搜索算法遍历所述事件树的分支，包括：
3.如权利要求2所述的失效预测方法，其特征在于，所述判断规则节点是否需要剪枝，包括：
4.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述基于规则库中的预设规则，根据所述当前设备信息和所述化学品信息构建事件树，包括：
5.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述输出推理预测得到的该所有失效场景结果，包括：
6.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述输出推理预测得到的该所有失效场景结果，还包括：
7.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述当前设备信息包括：
8.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述化学品信息包括：
9.一种化工设备的失效预测的装置，包括：
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～8中任一项所述的化工设备的失效预测方法
...【技术特征摘要】
1.一种化工设备的失效预测方法，包括：
2.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述采用深度优先搜索算法遍历所述事件树的分支，包括：
3.如权利要求2所述的失效预测方法，其特征在于，所述判断规则节点是否需要剪枝，包括：
4.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述基于规则库中的预设规则，根据所述当前设备信息和所述化学品信息构建事件树，包括：
5.如权利要求1所述的失效预测方法，其特征在于，所述输出推理预测得到的该所有失效场景结果，...
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