基于多因素权重分析的石油化工装置安全仪表雷电隐患监测方法.pdf

Research&Discussion研究与探讨基于多因素权重分析的石油化工装置安全仪表雷电隐患监测方法肖军胜利油田德利实业有限责任公司山东德州2 5 3 0 0 0摘要对安全仪表雷电隐患进行监测可以确保石油化工装置的安全生产。为了提高石油化工装置安全仪表雷电隐患监测性能，提出了基于多因素权重分析的石油化工装置安全仪表雷电隐患监测方法。通过标准化处理安全仪表雷电隐患数据，利用多元分析方法，计算安全仪表雷电隐患数据之间的相似度，根据平方自动合成计算安全仪表雷电隐患数据模糊相似矩阵的传递闭包，依据安全仪表雷电隐患样本每一个条件属性的信息量，计算出对应的权重大小。通过提取安全仪表雷电隐患的基频分量，建立雷电隐患数据分布函数与安全仪表雷电隐患监测密度函数，实现石油化工装置安全仪表雷电隐患的监测。实验结果表明，文中方法能够准确监测石油化工装置安全仪表的雷电隐患，并将石油化工装置安全仪表雷电隐惠的监测效率和石油化工装置安全仪表的安全系数分别提高到9 0%以上和0.9 以上。关键词多因素权重监测雷电隐惠安全仪表石油化工装置中图分类号TU714,TP205文献标志码B文章编号16 7 2-9 3 2 3(2 0 2 3)0 8-0 0 2 1-0 3目前石油化工装置的电气及其他设备已经逐渐向自动化发展，尤其近几年我国经济高速发展和科技不断进步，对于石油化工装置方面的建设要求不断加强，而在各个化工装置中都安装了防雷装置，对防雷装置的雷电隐患进行监测可以保证石油化工装置的安全稳定生产-1。基于以上研究背景，以下将多因素权重分析应用到石油化工装置安全仪表雷电隐患的监测中，从而保证石油化工装置的安全生产。1石油化工装置安全仪表雷电隐患监测方法设计1.1计算安全仪表雷电隐患的多因素权重根据粗糙集理论和模糊聚类技术图，分析安全仪表雷电隐患的多因素权重，具体步骤如下：1.1.1 步骤1假设A=ai,a2，,a l 代表需要分类的安全仪表雷电隐患样本,每一个样本中都包含 m个指标,其特征向量为a,=ai,aiz，,a j i l，那么安全仪表雷电隐患的原始数据矩阵为A=ailmxm。接着对安全仪表雷电隐患数据进行标准化处理,用公式(1)表示。aj-min(aij,azj,ani)1.1.2 步骤2结合多元分析方法4，确定标准化之后安全仪表雷电隐患数据a.和a的相似度，公式见式(2)。Si=S(ai,al)E 0,1(1)(2)石油化工建设2 0 2 3.0 808121Research&Discussion研究与探讨通过计算安全仪表雷电隐患数据的相似度，安全仪表雷电隐患数据的模糊相似矩阵S=smxn，表示为式(3)。mk=11.1.3步骤3引人传递闭包的方式，根据平方自动合成计算安全仪表雷电隐患数据模糊相似矩阵的传递闭包b(S)，即式(4)。S2-S4.2k=b(S)式中,k log2 n+1。通过对模糊相似矩阵的传递闭包b(S)选取适当的置信水平9，得到安全仪表雷电隐患数据的聚类关系。1.1.4 步骤4利用F统计量，获取安全仪表雷电隐患样本的最佳聚类。假设L代表置信水平9 下的归类数量，ni代表第i类中所有安全仪表雷电隐患样本的数量，那么第i类安全仪表雷电隐患样本中第k个特征的平均值可以通过公式(5)计算得到。(5)nij=1因此，差值最大的置信水平对应着最佳分类。1.1.5步骤5删除安全仪表雷电隐患样本中某一个条件属性ep(p=1,2,m)，获取不包含该条件属性的数据矩阵，重复操作SteplStep4,对安全仪表雷电隐患数据矩阵进行模糊聚类。此时同样使用F一统计量计算安全仪表雷电隐患数据分类的最佳值，获取不包含条件属性的最理想归类Rp。1.1.6 步骤6计算安全仪表雷电隐患各个因素的信息量。先计算出石油化工装置安全仪表的信息熵Q（B），那么安全仪表雷电隐患样本某个属性包含的信息量计算见式（6）。Kp=1/Q(B*;B*-(epl)(6)Step7:依据每一个条件属性的信息量,计算出对应的权重大小，公式见式（7）。mW,=Kp/ZKj=1式中，K,代表去掉条件属性之后的信息量。22 化工建1 2 .8 依据安全仪表雷电隐患样本每一个条件属性的信息量，计算出对应的权重大小。1.2设计石油化工装置安全仪表雷电隐患监测算法m以安全仪表雷电隐患的多因素权重为依据，在监测(3)k=1(4)(7)石油化工装置安全仪表雷电隐之前，先提取出安全仪表雷电隐患的基频分量，计算式见式（8）。X(t)=sin(o t+x)式中，x是安全仪表雷电隐患数据的噪音部分，t表示时间，代表幅值。石油化工装置安全仪表在运行状态下，雷电隐患数据分布函数f(）与安全仪表雷电隐患监测密度函数g(x)可以通过式(9)、(10)计算。f(s=1-exp-(t)1g(s-%(a+%)exp-(F)式中,a、和表示监测参数估算值,s表示监测阈值。利用雷电隐惠数据分布函数与安全仪表雷电隐患监测密度函数，监测石油化工装置安全仪表雷电隐惠。1.2.1安全仪表雷电隐患数据的预处理首先在石油化工装置安全仪表正常运行状态下，采集雷电隐患数据，通过对安全仪表原始运行数据进行适当的调整，保证数据区间处于0,1,同时排除数据之间存在的差别，那么安全仪表雷电隐患数据的预处理公式见式(11)。a-aminA=一amx-amin其式中，a表示提取的安全仪表雷电隐患数据，A表示预处理后的安全仪表雷电隐患数据，amax表示提取出安全仪表雷电隐患数据的最大值，amin表示提取出安全仪表雷电隐患数据的最小值。1.2.2剔除含有噪声的安全仪表雷电隐患数据石油化工装置的安全仪表在低负载下运行时，由于没有遵循常规操作条件而出现脱机的现象，此时就会导致安全仪表雷电隐患的监测出现偏差，影响监测结果的准确性。1.2.3筛选异常值根据安全仪表雷电隐患的多因素权重，识别安全仪(8)(9)(10)(11)Research&Discussion研究与探讨表的运行状态，筛选出石油化工装置安全仪表在运行过100程中的异常值。901.2.4监测石油化工装置安全仪表雷电隐惠80将石油化工装置安全仪表的防雷系数设置为0.9 5，70如果监测的防雷系数没有超过该值，就会自动报警，为石油化工装置安全仪表的运行提供理论依据。2实验对比分析为了验证文中方法在石油化工装置安全仪表雷电隐患监测中的有效性，需要进行一次实验。根据石油化工装置安全仪表接线方式，利用文中方法监测石油化工装置安全仪表雷电隐惠情况，并与真实结果进行对比，结果如表1所示。表1石油化工装置安全仪表雷电隐患监测结果安全仪表防雷系数采样点数量/个实际值1000.9962000.9933000.9974000.9845000.9896000.9927000.9988000.9959000.99610000.994从表1的结果可以看出，采用文中方法获取的石油化工装置安全仪表防雷系数与真实结果更加接近，原因是文中方法在监测石油化工装置安全仪表雷电隐惠之前，计算了安全仪表雷电隐患的多因素权重，为后续的监测工作奠定了基础，使得文中方法能够准确监测石油化工装置安全仪表雷电隐惠。为了验证该方法在实际应用中的性能，引人改进层次分析法和FPGA监测方法作对比。在石油化工装置安全仪表上设置10 个监测点，分别测试各个监测点中石油化工装置安全仪表雷电隐患的监测效率和石油化工装置安全仪表的安全系数，结果见图1。根据图1的结果可知，采用改进层次分析法和FPGA监测方法时,石油化工装置安全仪表雷电隐患的监60504030图1石油化工装置安全仪表雷电隐患的监测效率测效率比较接近。但是FPGA监测方法稍高于改进层次分析法，原因是FPGA技术能够对安全仪表雷电隐患进行提前预警，为石油化工装置安全仪表雷电隐惠的监测节省了一定时间。采用该方法时,对石油化工装置安全仪表文中方法的监测结果雷电隐患的监测效率高于9 0%，说明其具有更好的性能。0.9960.9930.9970.9840.9890.9920.9980.9960.9970.996一O一基于层次分析法与BP神经网络的监测方法一基于FPGA的监测方法一O一文中方法工12345678910监测点编号3结语研究提出了基于多因素权重分析的石油化工装置安全仪表雷电隐患监测方法研究，经过实验测试发现，该方法能够准确监测石油化工装置安全仪表的雷电隐患，而且具有更高的监测性能。但是止前还存在很多不足，在今后的研究中，希望可以根据石油化工装置安全仪表的运行情况，引入人工智能技术，分析石油化工装置安全仪表的运行数据，为石油化工装置安全仪表雷电隐患监测提供可靠的数据支持。参考文献1岑康，任国强，王政新，等.基于SIL评估的LNG加气站安全仪表系统问题分析及改进建议J中国安全生产科学技术，2 0 2 1,17(12):17-23.2戴波，周泽或，张岩，等.危化品仓储堆垛安全距离监测系统设计J.化工学报,2 0 19,7 0(0 2):7 0 7-7 15.3杜波.矿井通风安全监测数据在线分析精度的探讨.煤矿安全,2 0 19,5 0(0 1)：9 9-10 2.4赵耀，霍雨佳，王军，等.核电厂安全级仪表在线监测系统技术研究J.核动力工程,2 0 2 1,42(0 2)：18 3-18 7。(收稿日期：2 0 2 3-0 6-2 3)