过程工业报警系统研究进展

系统、科学、有效的报警系统对提高生产过程安全、质量和可操作性能至关重要,引起了工业界和学术界的广泛关注,产生了大量研究成果。针对过程报警系统的最新研究进展,分别从报警系统优化设计、报警系统监控、报警系统性能评估这3个热点研究方向总结研究方法,并对不同方法进行了对比讨论。针对报警系统优化设计,利用ROC分析、相关性分析等方法对报警阈值进行优化,并对报警变量进行优先级划分;针对报警系统监控,利用相关性分析实现滋扰报警识别,基于过程知识和数据驱动实现因果报警识别,基于时间窗或运行长度分布实现抖振报警识别;针对报警系统性能评估,依据过程报警管理标准或动态风险分析等实现定性定量评估。最后,指出报警系统研究有价值的方向和趋势,并对报警系统研究前景做出展望。     

化工过程EFSM 模型的应用

扩展有限状态机(EFSM)是一种构造模型的形式化描述语言.首先根据化工过程特征,改进EFSM模型和数据依赖关系,构建变量、状态及相互之间转换条件和动作的化工过程EFSM描述模型;然后提出化工过程变量之间的静、动态依赖关系和故障传播路径的分析方法;最后通过典型化工过程CSTR仿真应用验证了EFSM模型描述及分析方法的可行性和有效性,为工业过程的故障传播分析提供一种新的思路和方法.     

降低精对苯二甲酸溶剂系统醋酸消耗的研究

Decreasing the acetic acid consumption in purified terephthalic acid （PTA） solvent system has become a hot issue with common concern. In accordance with the technical features, the electrical conductivity is in direct proportion to the acetic acid content. General regression neural network （GRNN） is used to establish the model of electrical conductivity on the basis of mechanism analysis, and then particle swarm optimization （PSO） algorithm with the improvement of inertia weight and population diversity is proposed to regulate the operating conditions. Thus, the method of decreasing the acid loss is derived and applied to PTA solvent system in a chemical plant. Cases studies show that the precision of modeling and optimization are higher. The results also provide the optimal operating conditions, which decrease the cost and improve the profit.