用于化工厂或精炼厂的连续、在线监视的系统与方法技术方案

描述了一种用于在连续化工处理设施中连续在线监视多个操作的近实时的系统与方法。监视操作的方法是基于利用离线、所选的特定于过程的历史过程数据开发的多变量统计模型。这种模型由在线监视系统用于从远程位置实时地监视化工制造设施或者精炼厂的连续操作。这种实时监视允许确定多个操作中的一个或多个是否工作在其正常的操作参数中。这种实时、连续的监视系统还可以用于预测连续生产过程中即将发生的故障或者事故点，或者最小化可能在连续化工制造过程中出现的灾难性的过程故障。最有可能与预测到的过程失败相关的过程变量或者“标签”可以由模型系统识别，使得可以采取适当的控制动作来防止实际的过程故障发生，其中实际的过程故障会导致代价高昂的生产停工期。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术提供了用于化工厂或精炼厂的连续、在线监视方法，更具体而言，涉及在化 工厂、精练厂及类似生产设施的连续工作期间用于监视瞬时操作以便预测和/或防止过程 失败或其它有害事件发生的近实时系统与方法。
技术介绍
现代化工厂和精练厂的监视一般涉及测量并记录很多过程变量的系统。这种系统 常常产生大量数据，在这些数据中只有相当小的一部分被实际跟踪并用于检测工厂中会导 致危险或别的不期望结果的异常状况。如果更多地使用关于各种过程变量所收集到的信 息，则这种异常状况可以更早地被检测到。过程监视是随着制造商努力地同时提高质量、增加产量并减少成本而变得日益关 注的一个领域。这种监视通常涉及操作或工厂的分散和隔离的元素。当象在此所述地这样 应用时，多变量统计分析方法能够处理从整个制造厂中所有相关过程收集到的大量数据。除化工生产工业之外的其它制造工业，例如钢铁、木材制品及纸浆/纸业，也开始 对相关过程中收集到的大量数据应用这种多变量统计分析方法。这种方法的一个例子在美 国专利No. 6，564，119中进行了描述，其中多变量统计监视，特别是主成分分析(PCA)，用于 炼钢厂的一部分，以监视铸造过程中可能导致固化钢壳成形后破裂的异常。可以在美国专 利No. 6，607，577B中到在线监视的另一个例子。在这个例子中，采用多变量统计模型来确 定热金属直接脱硫过程中的试剂使用。该系统在计算机上实现，并使用自适应隐性结构投 射(PLS)模型来估计满足目标硫浓度的直接脱硫试剂的量。多变量统计过程控制(SPC)监视技术对批处理监视和错误诊断的使用也已经在 专利及期刊文献两者中进行了描述。MacGregor及其合作者提出了一种用于利用多变量SPC技术和多块 PLS算来分析批量和半批量过程变量轨迹以进行过程的开发和优化的新方法。授予Zhang 等人的美国专利No. 6，885，907B1描述了在连续炼钢过程中用于瞬时操作的在线监视的近 实时系统与方法。很多其它参考文献也建议了多种统计算法和方法来监视工业生产设施中 的特定过程。尽管关于过程数据的特定统计分析方法已经应用到采用批处理监视的工厂或精 练厂中的个别过程，但多变量统计方法的开发与成功使用上的障碍也阻止它们以连续的方 式在整个化工制造厂或精练厂中实施。由于各种类型的意外或不平衡会在遍及工厂的许多 位置出现，使得当非常少或者没有数据可以用于统计分析时很难进行问题的识别并确定其 位置，因此这种障碍超过了当只监视工厂一部分时所涉及的那些挑战。因此，需要用于连续 地和近实时地监视化工厂或精练厂的基本上整个部分的整体过程的方法。此外，还需要自 始至终整合在工厂中的单元操作之间的连续、在线监视系统。
技术实现思路
一般而言，描述了连续、近实时系统与方法，用于实时地或者近实时地监视化工生 产工厂或化工制造过程(例如环氧乙烷/乙二醇生产)，并预测制造过程中的问题。在本专利技术的一方面中，描述了用于对化工生产设施中的操作进行连续、近实时监 视的方法，该方法包括以下步骤检索多个被选过程变量的历史过程数据；利用对过程变 量的PLS分析来开发多变量统计模型；确定该模型的监视限制；验证模型及在线实施该模 型用以进行连续监视，其中，所述模型链接生产过程中的所有共享过程。附图说明 以下附图构成本说明书的一部分，而且包括这些附图是为了进一步说明本专利技术的 特定方面。通过参考这些图中的一个或多个并结合在此给出的对特定实施方式的具体描 述，可以更好地理解本专利技术。图1例示了本专利技术整个系统的示意图。图2例示了根据本专利技术一方面的用于模型建立、实施与在线监视的过程的框，其 中应用该过程来监视连续或近连续操作的工业过程中的操作。图3例示了概述应用到本专利技术的模型建立和开发模块中被选历史数据的步骤的 流程图。图4是根据本专利技术一方面的例示了在线系统的基本部件的示意图。图5是根据本专利技术一方面的例示了过程信息的体系结构和流程的示意图。图6例示了根据本专利技术方法操作的工业生产设施的典型概观显示图的视图。图7例示了用于个别工厂部分的示例多变量概观屏幕。图8A-8C例示了用于图7所示的X —致性(XCon或SPEx)数据的多变量统计过程 控制(MSPC)图、范围贡献选择选项及相对贡献选择选项。图9例示了用于在图8B的图上所选的时间范围的贡献条状图，其示出了每个模型 标签的贡献。图10例示了用于从图9的贡献条状图所选的标签的示例性时间趋势。图11是用于在化工生产工厂中实施本专利技术的监视系统的计算机网络系统体系结 构概观示意图。尽管在此所公开的本专利技术可以有各种修改和可选形式，但只有一些特定的实施方 式作为例子在附图中示出并在以下具体描述。这些特定实施方式的附图及具体描述不是要以 任何方式限制该专利技术性概念或所附权利要求的广度或范围。相反，附图及具体描述的提供是 为了向本领域普通技术人员说明该专利技术性概念并使得他们可以制造并使用该专利技术性概念。具体实施例方式以下给出结合了在此所公开的本专利技术的一种或多种说明性实施例。为了清晰起 见，在本申请中没有描述或示出实际实施中的所有特征。应当理解，在结合本专利技术的实际 实施例的开发中，必须进行许多特定于实施的决定，以实现开发者的目的，例如与系统相关 的、业务相关的、政府相关的及其它约束的兼容，这些约束随实施及时间而变化。尽管开发 者的努力可能是复杂而耗时的，但是，这种努力将是受益于本公开物的本领域普通技术人员要采取的例行事物。本专利技术是用于利用多变量统计分析技术(例如主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)和为了开发这种过程监视系统而模型化X空间和Y空间中变量的相关方法及其组 合)来在线监视连续工业操作(例如，化工厂操作)的近实时系统。在此所述的多变量模 型系统可以根据需要共享过程参数，以连续地监视整个过程。该过程监视系统可以通过适 当的过程计算机系统来实施，而且可用于预测和防止过程问题、故障及降低的生产力，例如 过程不必要的停工期。现在转向图1，图1例示了本专利技术的连续、在线监视系统的示意图概观。如图所示，系统10包括多个传感器或分析点12，其中这多个传感器或分析点12被传送到数据存取或分析站14，例如DCS(分布式控制系统，例如可以从HoneyWell获得的那些)。分析点12的范围可以从温度和压力数据到通过监视在连续工作的化工厂、精炼厂等的选择部分期间的放出流、光子、电子等获得的信息。然后，这种信息电子地或者通过某种合适的手动方式传送到数据管理系统16，其中数据管理系统16包括过程历史库、数据接收槽(sink)等。数据管理系统16还可以包括在此具体描述的用于过程监视的多变量统计模型。来自数据的连续、在线监视的输出导致同意和决定18。更具体而言，对连续工业过程的近实时、多变量建模导致在例如计算机的多种人机接口(HMI)处的过程监视输出。图1中所例示的各种输出和动作Al、A2和A3可以包括整个过程控制监视与状态更新、告警的生成(例如，当温度降到低于某一规定范围时)和多种响应动作(例如调整流速、切断冷凝器或者手动地办理告 m \m J ο关于以上建的分析点12，并且根据本公开物的更多方面，附加的过程控制与操作 成本的后续减少可以通过在被监视的工厂内的各种战略性位置处(例如，在制造过程中特 定过程或步骤的开始、中间和/或结束本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于连续在线监视工业生产设施中的操作状态的近实时系统，该系统包括：位于工业生产设施中的多个分析数据测量传感器；多变量统计模型；及用于显示当前操作状况和最近历史的人机接口；其中该系统包括该工业生产设施的多个单元操作。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：WE埃文斯，DJ考祖比，EH瑟奥拜尔德，小GJ维尔斯，GL维斯，
申请(专利权)人：国际壳牌研究有限公司，
类型：发明
国别省市：NL[荷兰]