生產(chǎn)工藝偏差統(tǒng)計模型的研究與實現(xiàn)

鄭芳雄，安 娜

（中海石油化學股份有限公司，海南東方 572600）

1 前言

化工裝置設備繁多，具有工藝流程長、結構復雜、耦合性高、高溫高壓、易燃易爆等特點，影響正常生產(chǎn)偶然因素很多，因此引發(fā)裝置停車事故時有發(fā)生，并導致整個生產(chǎn)過程的中斷，嚴重的還會造成裝置破壞和安全事故。重新開車需要對原裝置中的廢氣、廢液進行吹掃，對反應爐和塔罐重新升溫，這將帶來極大的能源浪費和環(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)事故的隱患是一個漸進的過程。事故形成過程中往往存在工藝偏離和設備故障等問題，如果早期通過某種手段發(fā)現(xiàn)并及時將隱患或故障排除，那么將使裝置發(fā)生停車或事故的風險極大降低。

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

2 工藝偏差統(tǒng)計模型關鍵技術

2.1 模型目標和判定標準

對工藝參數(shù)趨勢向上、趨勢向下、階躍向上、階躍向下、波動向上、波動向下六種工藝偏差類型進行統(tǒng)計分析，得到趨勢方向結果和圖形，并在此基礎上統(tǒng)計累計偏離“眾數(shù)”范圍超20d的工藝參數(shù)。

2.2 模型算法概述

第一步：直接對原始數(shù)據(jù)進行趨勢項的擬合，發(fā)現(xiàn)異常值對擬合結果的干擾較大，嚴重影響了對整體趨勢的正確判斷；要先剔除異常值，再擬合整體趨勢。

第二步：假設大部分時間內(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”標準，并將其上下各擴展δ（例如40%）作為上下限（即允許的相對誤差為δ）。此處不再以均值為中心線，因為均值受到了太多異常值（來自停車階段和異常波動階段）的干擾。

第三步：在第二步的基礎上進一步改善上下限，方法是計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)值的均值和標準差，然后采用萊特準則（μ取為眾數(shù)，σ是標準差）來界定新的上下限。

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

顯著性：若斜率項p值大于等于預先指定的顯著性水平則認為無整體趨勢，反之，若斜率項p值小于預先指定的顯著性水平，則認為有整體趨勢。

正負性：若斜率項估計為正則有整體上升趨勢，若斜率項估計為負則有整體下降趨勢。

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工藝參數(shù)平均值的干擾。在相對誤差限的基礎上，應用萊特準則進一步改良了上下限。運用了時間序列分析中 “對時間趨勢的擬合”這一常規(guī)判斷整體趨勢的方法。在對時間趨勢進行擬合的過程中，對工藝參數(shù)依不同的時間間隔進行了聚合，并據(jù)此計算平均顯著性，從而避免了“過度擬合”和“孤點擬合”的發(fā)生，得到更有信度的結論。

2.4 算法的關鍵參數(shù)

本算法涉及到四個關鍵參數(shù)：①相對誤差：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萊特準則系數(shù)：根據(jù)概率論中鐘形分布數(shù)據(jù)的經(jīng)驗法則，以均值為中心上下各擴展1倍標準差可以涵蓋68%的數(shù)據(jù)，以均值為中心上下各擴展2倍標準差可以涵蓋95%的數(shù)據(jù)，以均值為中心上下各擴展3倍標準差可以涵蓋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”，當整體無趨勢，卻判斷有向上或者向下趨勢的概率應不超過給定的顯著性水平；④觀測點聚合：對數(shù)據(jù)進行聚合所選取的時間間隔，不同的時間間隔的選取會對計算結果產(chǎn)生不同的影響。聚合得太少，點數(shù)太密，擬合結果容易受到局部波動的影響，導致過度擬合。聚合得太多，所有的觀測點都聚合成幾個孤點，擬合將不能正常進行。

2.5 模型效果

模型采用基于最小二乘法的線性擬合，利用時間項系數(shù)估計的顯著性和正負性來判斷工藝參數(shù)過程有無整體趨勢以及趨勢的方向。

3 信息化實現(xiàn)

3.1 工藝偏差統(tǒng)計模型信息化實現(xiàn)流程

程序界面包含位號列表內(nèi)容和取數(shù)參數(shù)，其中位號取數(shù)參數(shù)有數(shù)據(jù)起止日期和取數(shù)頻率，其中長周期取數(shù)頻率默認為1h，取數(shù)參數(shù)可以根據(jù)需求進行調(diào)整。在完成位號錄入或選擇和取數(shù)參數(shù)設定后，點擊“開始”按鈕，就啟動了工藝參數(shù)偏差統(tǒng)計計算。其過程如圖1所示。

3.2 結果輸出及整合報告

為了保證最終報告更有效反映工藝的偏離特征，輸出結果整合了數(shù)據(jù)文檔、偏離趨勢結果文檔、偏離時間點詳細統(tǒng)計文檔、累計偏離20d以上統(tǒng)計文檔。整合輸出結果有效地提示了工藝參數(shù)的偏離趨勢，為裝置管理和操作提供了有效的指導。

圖1 核心流程

4 成果與價值

面對潛在性的故障，可以采取預警、危害和可操作性分析（HAZOP）來進行預防和處理，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急措施，然而通過潛在工藝參數(shù)的統(tǒng)計分析，可以預見某一設定工藝條件或設備運行狀態(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備的運行情況，讓工藝監(jiān)控人員和設備運維人員可以提前警覺風險的發(fā)生。

該成果通過數(shù)學建模對生產(chǎn)過程進行定量分析，為企業(yè)生產(chǎn)管理提供科學決策依據(jù)，從而提高企業(yè)的管理和經(jīng)濟效益。其結果：有效對生產(chǎn)裝置的工藝過程進行偏差管理；有助各生產(chǎn)單位開展分析風險管理；及時發(fā)現(xiàn)和預警工藝偏差，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價指標的等評價工作。

5 結論

本文總結分析了化工生產(chǎn)中使用數(shù)據(jù)集成技術、HAZOP分析結果、統(tǒng)計模型、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)庫技術進行研究和應用工藝偏差統(tǒng)計的流程。該應用的實時性、智能化程度、全裝置全覆蓋檢索、故障分析和預防指導等功能對保證化工生產(chǎn)安全具有極其重要的意義，其投用解決了單獨由人工判斷帶來的效率滯后、失誤及遺漏，真正實現(xiàn)化工生產(chǎn)過程中的“防患于未然”，其結果有效引導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。