一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法和系统

技术特征：
1.一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤s1、根据甲醇制烯烃工业的工艺过程确定关键设备；所述关键设备包括：甲醇制烯烃反应器和再生器；根据甲醇制烯烃工业的工艺过程和关键设备确定故障变量；所述故障变量包括：仪表故障、阀门故障和温度异常；步骤s2、根据所述关键设备和所述故障变量，从历史数据库中选择故障监测的监测变量；所述监测变量包括：流量变量、温度变量、压力变量、液位变量、密度变量和催化剂藏量变量；步骤s3、对所述监测变量的数据进行数据校正，补充或删除所述监测变量的数据中的缺失值和异常值；步骤s4、在数据校正后的监测变量的数据中，基于信息熵的方法自动选出正常工况的监测变量的数据作为故障监测的建模数据；步骤s5、对所述正常工况的监测变量的数据进行标准化处理，得到均值为0，标准差为1的建模数据；步骤s6、构建两层自编码器的过程监测模型，并应用标准化处理后的建模数据对所述过程监测模型进行训练；步骤s7、从在线采集到的数据中选出所述监测变量，并对在线述监测变量的数据进行标准化，将标准化后的在线述监测变量的数据输入到训练好的过程监测模型中，对甲醇制烯烃工业过程的故障进行监测。2.根据权利要求1所述的一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法，其特征在于，在所述步骤s2中，所述流量变量包括：甲醇－反应气换热器a冷却甲醇流量、甲醇－反应气换热器b冷却甲醇流量、甲醇－蒸汽换热器入口甲醇流量、甲醇－蒸汽换热器入口蒸汽流量、装置外来甲醇流量、甲醇进料泵出口流量、凝结水泵出口流量、外来蒸汽流量、反应器汽提段蒸汽流量和待生催化剂输送气流量；温度变量包括：反应器汽提段下部温度、反应器密相温度、自反应器三旋来反应气温度、反应器顶出口反应气温度、待生催化剂立管温度、待生催化剂输送管温度、反应器汽提段上部温度、进反应器甲醇温度、甲醇－汽提气换热器出口汽提气温度、空冷出口温度、甲醇－汽提气换热器出口甲醇温度、甲醇－反应气换热器a出口甲醇温度、甲醇－反应气换热器b出口甲醇温度、甲醇－净化水换热器出口甲醇温度、甲醇进料泵出口温度和再生器密相床温度；液位变量包括：甲醇－蒸汽换热器a甲醇液位和凝结水罐液位；压力变量包括：甲醇－蒸汽换热器出口甲醇压力、甲醇缓冲罐压力、甲醇进料泵出口压力、锅炉给水装置压力、水洗塔塔顶压力、再生器压力、氮气压力、反应器旋风差压、反应器/再生器差压、再生催化剂输送管差压、再生滑阀差压、待生催化剂输送管差压和再生器旋分差压；密度变量包括：再生器一级料腿密度、再生器二级料腿密度、再生器密相密度、反应器汽提段上部密度、反应器汽提段下部密度、催化剂立管密度和反应器密相密度；催化剂藏量变量包括：反应器汽提段催化剂藏量、反应器密相藏量、再生器密相催化剂藏量、再生器催化剂藏量和再生器汽提段催化剂藏量。3.根据权利要求1所述的一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法，其特征在于，在所
述步骤s4中，所述基于信息熵的方法自动选出正常工况的监测变量的数据的方法包括：给定一个监测变量x(x1, x2,
…
x
l
,
…
x
n
)，手动选取l个正常工况的样本；使用长度为d的移动窗口计算监测变量x的信息熵h(x)[ h(x1),
…
h(x
l-d
),
…
h(x
n-d
)]；通过前l-d个的正常样本的信息熵的平均值和标准差计算正常工况阈值区间；若数据的信息熵在所述正常工况阈值区间内，则所述数据为正常工况数据；若数据的信息熵在所述正常工况阈值区间外，则所述数据为异常工况数据。4.根据权利要求3所述的一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法，其特征在于，在所述步骤s4中，所述通过前l-d个的正常样本的信息熵的平均值和标准差计算正常工况阈值区间的方法包括：h(x
t
)为信息熵的阈值，通过计算，得到正常工况阈值区间；其中，mean(
•
)为平均值计算，std(
•
)为标准差计算。5.根据权利要求3所述的一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法，其特征在于，在所述步骤s4中，所述l选择为1000~1500；移动窗口长度d的选择方法包括：当移动窗口长度d达到一定数值使信息熵计算稳定后，再继续增加d，信息熵值的波动在预设范围内的d值即是待确定的最佳窗口长度；根据实际的历史数据库中数据的计算，所述d选择为180~200。6.根据权利要求1所述的一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法，其特征在于，在所述步骤s6中，所述过程监测模型的最终输出定位解码器输出x’与监测变量输入x之间的均方误差；当所述均方误差小于或等于均方误差的阈值，则目前过程为正常工况；当所述均方误差大于均方误差的阈值，则目前过程为故障。7.根据权利要求6所述的一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法，其特征在于，在所述步骤s6中，所述均方误差的阈值的计算方法包括：所述均方误差的阈值，即监测统计量均方误差在99%置信区间下的阈值通过核密度估计法进行确定。8.一种用于甲醇制烯烃工业过程的故障监测系统，其特征在于，所述系统包括：第一处理模块，被配置为，根据甲醇制烯烃工业的工艺过程确定关键设备；所述关键设备包括：甲醇制烯烃反应器和再生器；根据甲醇制烯烃工业的工艺过程和关键设备确定故障变量；所述故障变量包括：仪表故障、阀门故障和温度异常；第二处理模块，被配置为，根据所述关键设备和所述故障变量，从历史数据库中选择故障监测的监测变量；所述监测变量包括：流量变量、温度变量、压力变量、液位变量、密度变量和催化剂藏量变量；第三处理模块，被配置为，对所述监测变量的数据进行数据校正，补充或删除所述监测变量的数据中的缺失值和异常值；第四处理模块，被配置为，在数据校正后的监测变量的数据中，基于信息熵的方法自动选出正常工况的监测变量的数据作为故障监测的建模数据；第五处理模块，被配置为，对所述正常工况的监测变量的数据进行标准化处理，得到均
值为0，标准差为1的建模数据；第六处理模块，被配置为，构建两层自编码器的过程监测模型，并应用标准化处理后的建模数据对所述过程监测模型进行训练；第七处理模块，被配置为，从在线采集到的数据中选出所述监测变量，并对在线述监测变量的数据进行标准化，标准化后的在线述监测变量的数据输入到训练好的过程监测模型中，对甲醇制烯烃工业过程的故障进行监测。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至7中任一项所述的一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至7中任一项所述的一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法中的步骤。

技术总结
本发明提出一种甲醇制烯烃工业过程的故障监测方法和系统。其中，方法包括：根据甲醇制烯烃工业的工艺过程和关键设备确定故障变量；并从历史数据库中选择故障监测的监测变量；对所述监测变量的数据进行数据校正，基于信息熵的方法自动选出正常工况的监测变量的数据作为故障监测的建模数据，并进行标准化；构建两层自编码器的过程监测模型，并应用标准化处理后的建模数据对所述过程监测模型进行训练；应用训练好的过程监测模型对甲醇制烯烃工业过程的故障进行监测。本发明提出的方案可以有效识别历史数据中的异常样本，并自动获取可靠的建模数据；可以更早地发现故障，并且可以同时诊断出故障的根本原因。诊断出故障的根本原因。诊断出故障的根本原因。


技术研发人员：孙巍 纪成 王璟德 马方圆 洪富贵 饶景之 马佳营 陶婷婷
受保护的技术使用者：北京化工大学
技术研发日：2022.08.17
技术公布日：2022/9/13