鄭芳雄，安 娜

（中海石油化學(xué)股份有限公司，海南東方 572600）

1 前言

化工裝置設(shè)備繁多，具有工藝流程長(zhǎng)、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、耦合性高、高溫高壓、易燃易爆等特點(diǎn)，影響正常生產(chǎn)偶然因素很多，因此引發(fā)裝置停車事故時(shí)有發(fā)生，并導(dǎo)致整個(gè)生產(chǎn)過程的中斷，嚴(yán)重的還會(huì)造成裝置破壞和安全事故。重新開車需要對(duì)原裝置中的廢氣、廢液進(jìn)行吹掃，對(duì)反應(yīng)爐和塔罐重新升溫，這將帶來(lái)極大的能源浪費(fèi)和環(huán)境污染。深入分析這些停車案例發(fā)現(xiàn)，在生產(chǎn)過程中除不可抗力和突發(fā)事故以外，大部分引發(fā)事故的隱患是一個(gè)漸進(jìn)的過程。事故形成過程中往往存在工藝偏離和設(shè)備故障等問題，如果早期通過某種手段發(fā)現(xiàn)并及時(shí)將隱患或故障排除，那么將使裝置發(fā)生停車或事故的風(fēng)險(xiǎn)極大降低。

本模型算法研究通過信息化手段挖掘工藝和設(shè)備的運(yùn)行情況，預(yù)見某一設(shè)定工藝條件或設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)偏離要求的管控水平，在這基礎(chǔ)上采取危害和可操作分析（HAZOP），確保工藝偏離在安全風(fēng)險(xiǎn)管控之下，讓工藝安全管理真正形成一個(gè)可持續(xù)過程。

2 工藝偏差統(tǒng)計(jì)模型關(guān)鍵技術(shù)

2.1 模型目標(biāo)和判定標(biāo)準(zhǔn)

對(duì)工藝參數(shù)趨勢(shì)向上、趨勢(shì)向下、階躍向上、階躍向下、波動(dòng)向上、波動(dòng)向下六種工藝偏差類型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到趨勢(shì)方向結(jié)果和圖形，并在此基礎(chǔ)上統(tǒng)計(jì)累計(jì)偏離“眾數(shù)”范圍超20d的工藝參數(shù)。

2.2 模型算法概述

第一步：直接對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)項(xiàng)的擬合，發(fā)現(xiàn)異常值對(duì)擬合結(jié)果的干擾較大，嚴(yán)重影響了對(duì)整體趨勢(shì)的正確判斷；要先剔除異常值，再擬合整體趨勢(shì)。

第二步：假設(shè)大部分時(shí)間內(nèi)工藝參數(shù)都是正常的，所以采用工藝參數(shù)的“眾數(shù)” 作為“正常值”標(biāo)準(zhǔn)，并將其上下各擴(kuò)展δ（例如40%）作為上下限（即允許的相對(duì)誤差為δ）。此處不再以均值為中心線，因?yàn)榫凳艿搅颂喈惓Ｖ担▉?lái)自停車階段和異常波動(dòng)階段）的干擾。

第三步：在第二步的基礎(chǔ)上進(jìn)一步改善上下限，方法是計(jì)算所有介于第二步中所確定的“正常值”上下限之間的工藝參數(shù)值的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后采用萊特準(zhǔn)則（μ取為眾數(shù)，σ是標(biāo)準(zhǔn)差）來(lái)界定新的上下限。

第四步：在第三步的基礎(chǔ)上尋找整體趨勢(shì)，即對(duì)介于第三步中所確定的上下限之間的工藝參數(shù)時(shí)間序列作基于原始數(shù)據(jù)和依時(shí)間聚合后數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析，具體方法為基于最小二乘法的線性擬合。根據(jù)時(shí)間項(xiàng)系數(shù)估計(jì)的顯著性和正負(fù)性來(lái)判斷工藝參數(shù)過程有無(wú)整體趨勢(shì)以及趨勢(shì)的方向。

顯著性：若斜率項(xiàng)p值大于等于預(yù)先指定的顯著性水平則認(rèn)為無(wú)整體趨勢(shì)，反之，若斜率項(xiàng)p值小于預(yù)先指定的顯著性水平，則認(rèn)為有整體趨勢(shì)。

正負(fù)性：若斜率項(xiàng)估計(jì)為正則有整體上升趨勢(shì)，若斜率項(xiàng)估計(jì)為負(fù)則有整體下降趨勢(shì)。

2.3 算法的優(yōu)越性

選取“眾數(shù)”而非“平均值”作為工藝參數(shù)的正常值，有效避免了異常值對(duì)工藝參數(shù)平均值的干擾。在相對(duì)誤差限的基礎(chǔ)上，應(yīng)用萊特準(zhǔn)則進(jìn)一步改良了上下限。運(yùn)用了時(shí)間序列分析中 “對(duì)時(shí)間趨勢(shì)的擬合”這一常規(guī)判斷整體趨勢(shì)的方法。在對(duì)時(shí)間趨勢(shì)進(jìn)行擬合的過程中，對(duì)工藝參數(shù)依不同的時(shí)間間隔進(jìn)行了聚合，并據(jù)此計(jì)算平均顯著性，從而避免了“過度擬合”和“孤點(diǎn)擬合”的發(fā)生，得到更有信度的結(jié)論。

2.4 算法的關(guān)鍵參數(shù)

本算法涉及到四個(gè)關(guān)鍵參數(shù)：①相對(duì)誤差：選得太小，剔除的工藝偏差太多，選得太大，剔除的工藝偏差太少；②萊特準(zhǔn)則系數(shù)：根據(jù)概率論中鐘形分布數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)法則，以均值為中心上下各擴(kuò)展1倍標(biāo)準(zhǔn)差可以涵蓋68%的數(shù)據(jù)，以均值為中心上下各擴(kuò)展2倍標(biāo)準(zhǔn)差可以涵蓋95%的數(shù)據(jù)，以均值為中心上下各擴(kuò)展3倍標(biāo)準(zhǔn)差可以涵蓋99.7%的數(shù)據(jù)；③顯著性水平：表示能夠容忍多大概率的“小概率事件”，當(dāng)整體無(wú)趨勢(shì)，卻判斷有向上或者向下趨勢(shì)的概率應(yīng)不超過給定的顯著性水平；④觀測(cè)點(diǎn)聚合：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合所選取的時(shí)間間隔，不同的時(shí)間間隔的選取會(huì)對(duì)計(jì)算結(jié)果產(chǎn)生不同的影響。聚合得太少，點(diǎn)數(shù)太密，擬合結(jié)果容易受到局部波動(dòng)的影響，導(dǎo)致過度擬合。聚合得太多，所有的觀測(cè)點(diǎn)都聚合成幾個(gè)孤點(diǎn)，擬合將不能正常進(jìn)行。

2.5 模型效果

模型采用基于最小二乘法的線性擬合，利用時(shí)間項(xiàng)系數(shù)估計(jì)的顯著性和正負(fù)性來(lái)判斷工藝參數(shù)過程有無(wú)整體趨勢(shì)以及趨勢(shì)的方向。

3 信息化實(shí)現(xiàn)

3.1 工藝偏差統(tǒng)計(jì)模型信息化實(shí)現(xiàn)流程

程序界面包含位號(hào)列表內(nèi)容和取數(shù)參數(shù)，其中位號(hào)取數(shù)參數(shù)有數(shù)據(jù)起止日期和取數(shù)頻率，其中長(zhǎng)周期取數(shù)頻率默認(rèn)為1h，取數(shù)參數(shù)可以根據(jù)需求進(jìn)行調(diào)整。在完成位號(hào)錄入或選擇和取數(shù)參數(shù)設(shè)定后，點(diǎn)擊“開始”按鈕，就啟動(dòng)了工藝參數(shù)偏差統(tǒng)計(jì)計(jì)算。其過程如圖1所示。

3.2 結(jié)果輸出及整合報(bào)告

為了保證最終報(bào)告更有效反映工藝的偏離特征，輸出結(jié)果整合了數(shù)據(jù)文檔、偏離趨勢(shì)結(jié)果文檔、偏離時(shí)間點(diǎn)詳細(xì)統(tǒng)計(jì)文檔、累計(jì)偏離20d以上統(tǒng)計(jì)文檔。整合輸出結(jié)果有效地提示了工藝參數(shù)的偏離趨勢(shì)，為裝置管理和操作提供了有效的指導(dǎo)。

圖1 核心流程

4 成果與價(jià)值

面對(duì)潛在性的故障，可以采取預(yù)警、危害和可操作性分析（HAZOP）來(lái)進(jìn)行預(yù)防和處理，這些顯然都是等故障發(fā)生或接近發(fā)生的情況下采取的應(yīng)急措施，然而通過潛在工藝參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析，可以預(yù)見某一設(shè)定工藝條件或設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)偏離要求的管控水平，而且采取信息化手段挖掘工藝和設(shè)備的運(yùn)行情況，讓工藝監(jiān)控人員和設(shè)備運(yùn)維人員可以提前警覺風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

該成果通過數(shù)學(xué)建模對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行定量分析，為企業(yè)生產(chǎn)管理提供科學(xué)決策依據(jù)，從而提高企業(yè)的管理和經(jīng)濟(jì)效益。其結(jié)果：有效對(duì)生產(chǎn)裝置的工藝過程進(jìn)行偏差管理；有助各生產(chǎn)單位開展分析風(fēng)險(xiǎn)管理；及時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)警工藝偏差，使其能得到糾偏和優(yōu)化；協(xié)助管理部門開展確定偏差評(píng)價(jià)指標(biāo)的等評(píng)價(jià)工作。

5 結(jié)論

本文總結(jié)分析了化工生產(chǎn)中使用數(shù)據(jù)集成技術(shù)、HAZOP分析結(jié)果、統(tǒng)計(jì)模型、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行研究和應(yīng)用工藝偏差統(tǒng)計(jì)的流程。該應(yīng)用的實(shí)時(shí)性、智能化程度、全裝置全覆蓋檢索、故障分析和預(yù)防指導(dǎo)等功能對(duì)保證化工生產(chǎn)安全具有極其重要的意義，其投用解決了單獨(dú)由人工判斷帶來(lái)的效率滯后、失誤及遺漏，真正實(shí)現(xiàn)化工生產(chǎn)過程中的“防患于未然”，其結(jié)果有效引導(dǎo)管理和資源正確的部署方向，全面提升裝置管理的安全和效益。