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【摘要】为了减小因设备故障给石化行业带来的负面影响，社会各界致力于引进新设备材料等硬件的同时在过程监控系统方面不断改进。文章对石油化工设备报警管理存在的问题进行分析，其次对构建石油化工设备智能预警系统进行研究论述。
【关键词】石油化工设备；报警管理；智能预警系统
智能预警系统将安全科学技术、相关数学模型方法、信息化管理技术等集成能够对设备异常情况进行科学分析从而实现预警，弥补传统报警系统的不足。智能预警系统是石化设备可靠运行的强有力保障，也是对设备进一步优化、控制和故障诊断的基础。
一、石化设备报警管理存在的主要问题
1.1系统关联度低，信息孤立
各设备系统间相对独立信息通道专一，只有到现场才能解释设备通讯协议，增加了现场调试时间和大量的人力，浪费了网络资源，不利于推广；各设备通道有相对独立的计算机软件控制，增加了设备运行管理的成本，故障发生时不易及时发现和处理；受通信协议和其他平台的限制，影响设备的传输速度，其他通讯功能设备接入受阻，设备信息得不到充分的利用。
1.2报警过程混乱
报警数量众多和无序使得大规模复杂系统的实时监控和故障诊断并不理想，报警信号主要通过设置某个变量的报警限和判断准则来产生，由于设计的随意性较大，产生的报警数据中存在大量的冗余和虚假信息，这些称为无效报警，而真正有效的信息却淹没其中，反而影响报警效果。据实际考察，很多操作员凭借经验对大量报警视而不见，使得报警无法发挥至最佳效果，报警发生时由于系统内部的相互作用关系，加上一些冗余报警设置，会接连出现很多报警，使人难以分别真实的报警源头，这种情况称为警涌。
二、石油化工设备智能预警系统构建
2.1智能预警系统简介
20世纪80年代初我国开始研究预警管理，经历了定性为主到定性定量相结合等过程的转变。智能预警系统是对报警状态进行监测、通讯、记录的软硬件结合的过程，在报警管理的基础上借助一些算法模型或专业关键技术实现预警，通过人机交互提醒操作人员及时评估采取相关行动，有效的预防紧急停车系统启动带来的经济损失甚至更严重的后果。
2.2石化设备智能预警系统结构
智能预警系统是建立在设备状态监测和人机交互基础上的综合性系统，包括数据监测，参数分析，故障预警等多个系统，纵观国内外报警管理现状及事故案例，多数事故是由于操作人员的不正确对待导致的，考虑到人的局限性，进一步分析其根本原因在于现行报警管理系统智能化水平不高，报警过程混乱，人机交互不科学。这节主要围绕报警混乱这一问题进行系统的构建，其结构如图1所示。
图1石化设备智能预警系统结构图
系统主模块功能介绍：
1）在线数据监测子系统模块。一个完整的石化设备系统是由若干个设备或设备的若干个部件组成，对若干个设备或设备的若干个部件安装在线监测子系统进行数据监测，可以根据故障类型或报警类型来划分子系统，目的是便于对数据进行分类管理。
2）数据集成模块。主要是对在线监测数据的集成，数据集成后与动态数据库、静态数据库、历史数据库及规则库等整合以进行梳理比对，提取有用的数据作下一步的分析。
3）数据分析模块。通过成分分析法、模式聚类、最小二乘支持向量机、模糊信息处理等一些算法或专业性关键技术实现预警，这部分是智能预警的核心，主要从设备故障和故障报警两方面实现，在接下来的段落中将具体介绍这部分内容。需要说明的是此模块在设计时需根据企业及企业内设备具体情况择取适当的算法并为操作人员配以必要的说明。
4）故障预警模块。通过人机交互界面进行预警，自动生成人性化KPI报告，供操作人员参考，采取合理的应对措施，这一部分目前Honeywell公司的A-larm Management软件做得比较好。
2.3数据分析模块
2.3.1设备故障智能检测
1）故障与设备关联度分析。设备与设备之间可能互有关联，每个设备或设备各部件的故障也可能存在交集，其关系如图2所示。鉴于各企业设备体系不同，企业可根据自身情况运用事故树等方法将设备和故障类型分类，并进行关联度分析。
图2设备故障关联图
2）故障类型及影响因素分析。设备故障和故障之间、影响因素之间也互有关系，当故障影响因素过多时可以通过一些方法进行优化。
2.3.2报警优化设计
1）单变量报警。单变量報警通过设置报警限生成报警信号，主要存在误报和漏报问题，二者存在此增彼减的矛盾，其关系遵从ROC曲线。对于报警限工业上典型的处理方法有：滤波，延迟和死区。
2）多变量报警。目前我国石化企业对报警的设置主要是单变量限值或经验主义，但发生警涌时通常会出现多个报警，往往会涉及到多个变量。现行还没有普遍的算法来准确计算出多个报警的限值，但可以通过一些算法结合企业报警实际对报警进行优化。如报警变量间的关系如图3所示。
图3报警变量关联图
在处理过程中操作人员发现烟机振动趋势与烟机轮盘冷却温度有关联，轮盘冷却温度上升，烟机振动下降，振动曲线与温度曲线存在相反波峰波谷现象，操作员将这两类报警归为同组报警；此外操作人员结合“中石化资深诊断专家经验数据：当振动超过1倍时，需注意；当振动超过2倍时，严密注意；当振动超过2.5倍时，必需停机”，将上述其余四个超过报警限值的测点报警做了滤波处理。通过此次报警数据的整理，对预警系统进行了优化。
四、展望
智能预警系统作为过程监控管理的一部分对石化企业安全生产工作的保障至关重要，于操作者而言可以通过有效的减少报警改善操作人员的工作环境，于企业而言提高设备的可靠性可以增加综合效益，提高生产效率和安全性。智能预警是信息技术，安全科学技术与管理的高度集合，是过程监控发展的必然方向。由于我国智能预警技术起步较晚，与国外存在一定差距，很多问题有待研究，需结合我国石化行业性质，参照国际相关标准，兼顾企业自身设备特点做好这方面的研究工作。
参考文献：
[1]唐悦影.浅谈如何提升石油化工设备运行可靠性[J].科技创新导报，2014，06：50-51.
[2]闫陇军.石油化工设备运行过程中的状态监测预警系统研究[J].商品与质量，2011，S7：268.
[3]李霄，陈兵，樊玉光.石油化工设备的安全性管理问题[J].石油工业技术监督，2004，01：28-29.
【关键词】石油化工设备；报警管理；智能预警系统
智能预警系统将安全科学技术、相关数学模型方法、信息化管理技术等集成能够对设备异常情况进行科学分析从而实现预警，弥补传统报警系统的不足。智能预警系统是石化设备可靠运行的强有力保障，也是对设备进一步优化、控制和故障诊断的基础。
一、石化设备报警管理存在的主要问题
1.1系统关联度低，信息孤立
各设备系统间相对独立信息通道专一，只有到现场才能解释设备通讯协议，增加了现场调试时间和大量的人力，浪费了网络资源，不利于推广；各设备通道有相对独立的计算机软件控制，增加了设备运行管理的成本，故障发生时不易及时发现和处理；受通信协议和其他平台的限制，影响设备的传输速度，其他通讯功能设备接入受阻，设备信息得不到充分的利用。
1.2报警过程混乱
报警数量众多和无序使得大规模复杂系统的实时监控和故障诊断并不理想，报警信号主要通过设置某个变量的报警限和判断准则来产生，由于设计的随意性较大，产生的报警数据中存在大量的冗余和虚假信息，这些称为无效报警，而真正有效的信息却淹没其中，反而影响报警效果。据实际考察，很多操作员凭借经验对大量报警视而不见，使得报警无法发挥至最佳效果，报警发生时由于系统内部的相互作用关系，加上一些冗余报警设置，会接连出现很多报警，使人难以分别真实的报警源头，这种情况称为警涌。
二、石油化工设备智能预警系统构建
2.1智能预警系统简介
20世纪80年代初我国开始研究预警管理，经历了定性为主到定性定量相结合等过程的转变。智能预警系统是对报警状态进行监测、通讯、记录的软硬件结合的过程，在报警管理的基础上借助一些算法模型或专业关键技术实现预警，通过人机交互提醒操作人员及时评估采取相关行动，有效的预防紧急停车系统启动带来的经济损失甚至更严重的后果。
2.2石化设备智能预警系统结构
智能预警系统是建立在设备状态监测和人机交互基础上的综合性系统，包括数据监测，参数分析，故障预警等多个系统，纵观国内外报警管理现状及事故案例，多数事故是由于操作人员的不正确对待导致的，考虑到人的局限性，进一步分析其根本原因在于现行报警管理系统智能化水平不高，报警过程混乱，人机交互不科学。这节主要围绕报警混乱这一问题进行系统的构建，其结构如图1所示。
图1石化设备智能预警系统结构图
系统主模块功能介绍：
1）在线数据监测子系统模块。一个完整的石化设备系统是由若干个设备或设备的若干个部件组成，对若干个设备或设备的若干个部件安装在线监测子系统进行数据监测，可以根据故障类型或报警类型来划分子系统，目的是便于对数据进行分类管理。
2）数据集成模块。主要是对在线监测数据的集成，数据集成后与动态数据库、静态数据库、历史数据库及规则库等整合以进行梳理比对，提取有用的数据作下一步的分析。
3）数据分析模块。通过成分分析法、模式聚类、最小二乘支持向量机、模糊信息处理等一些算法或专业性关键技术实现预警，这部分是智能预警的核心，主要从设备故障和故障报警两方面实现，在接下来的段落中将具体介绍这部分内容。需要说明的是此模块在设计时需根据企业及企业内设备具体情况择取适当的算法并为操作人员配以必要的说明。
4）故障预警模块。通过人机交互界面进行预警，自动生成人性化KPI报告，供操作人员参考，采取合理的应对措施，这一部分目前Honeywell公司的A-larm Management软件做得比较好。
2.3数据分析模块
2.3.1设备故障智能检测
1）故障与设备关联度分析。设备与设备之间可能互有关联，每个设备或设备各部件的故障也可能存在交集，其关系如图2所示。鉴于各企业设备体系不同，企业可根据自身情况运用事故树等方法将设备和故障类型分类，并进行关联度分析。
图2设备故障关联图
2）故障类型及影响因素分析。设备故障和故障之间、影响因素之间也互有关系，当故障影响因素过多时可以通过一些方法进行优化。
2.3.2报警优化设计
1）单变量报警。单变量報警通过设置报警限生成报警信号，主要存在误报和漏报问题，二者存在此增彼减的矛盾，其关系遵从ROC曲线。对于报警限工业上典型的处理方法有：滤波，延迟和死区。
2）多变量报警。目前我国石化企业对报警的设置主要是单变量限值或经验主义，但发生警涌时通常会出现多个报警，往往会涉及到多个变量。现行还没有普遍的算法来准确计算出多个报警的限值，但可以通过一些算法结合企业报警实际对报警进行优化。如报警变量间的关系如图3所示。
图3报警变量关联图
在处理过程中操作人员发现烟机振动趋势与烟机轮盘冷却温度有关联，轮盘冷却温度上升，烟机振动下降，振动曲线与温度曲线存在相反波峰波谷现象，操作员将这两类报警归为同组报警；此外操作人员结合“中石化资深诊断专家经验数据：当振动超过1倍时，需注意；当振动超过2倍时，严密注意；当振动超过2.5倍时，必需停机”，将上述其余四个超过报警限值的测点报警做了滤波处理。通过此次报警数据的整理，对预警系统进行了优化。
四、展望
智能预警系统作为过程监控管理的一部分对石化企业安全生产工作的保障至关重要，于操作者而言可以通过有效的减少报警改善操作人员的工作环境，于企业而言提高设备的可靠性可以增加综合效益，提高生产效率和安全性。智能预警是信息技术，安全科学技术与管理的高度集合，是过程监控发展的必然方向。由于我国智能预警技术起步较晚，与国外存在一定差距，很多问题有待研究，需结合我国石化行业性质，参照国际相关标准，兼顾企业自身设备特点做好这方面的研究工作。
参考文献：
[1]唐悦影.浅谈如何提升石油化工设备运行可靠性[J].科技创新导报，2014，06：50-51.
[2]闫陇军.石油化工设备运行过程中的状态监测预警系统研究[J].商品与质量，2011，S7：268.
[3]李霄，陈兵，樊玉光.石油化工设备的安全性管理问题[J].石油工业技术监督，2004，01：28-29.