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1、StarForwardStarForward 过程监测、预测和预警 （Process Performance Monitoring and Predicting） -先进的实时数据分析系统 北京星步科技发展有限责任公司 StarForwardStarForward 第一部分第一部分 总论总论 第二部分第二部分 软件平台介绍软件平台介绍 第三部分第三部分 运用实例运用实例 第四部分第四部分 项目项目实施实施 StarForwardStarForward 项目主要通过引进加拿大Matrikon公司先进的PPM (Process Performance Monitoring and Predicti
2、ng) 设备状态监测预警平台，对高温、高压、长周期运转的 设备进行动态监测，实现对非正常工况的预测预警，从 而达到装置平稳操作、避免非计划停车，长周期安全运 行的目的。 StarForwardStarForward 企企 业业 形形 势势 石油石化属易燃易爆、有毒有害、高温高压的高危行业； 行业行业 特点特点 企业企业 特点特点 装置复杂，生产任务繁重，迫切需要引进和建立更加高效有力 的预测预警平台，通过对现有数据资源进行进一步分析、优化 、整合，更好地在预测预警管理方面发挥作用，达到装置安稳 长运行的目的。 StarForwardStarForward 石化企业广泛采用了DCS、PLC以及实
3、时数据库系统，在保障安全、平稳生 产中发挥了重要作用，但这些报警系统只停留在对观测点实施超限报警的 水平，无法对生产装置的整体运行状态的扰动进行前瞻性监测和预警，因 此DCS、PLC等监控系统存在很大的局限性。 这些报警系统也存在自身固有的弱点,以DCS报警系统为例: 一是从发出报警到发生事故的时间差很小，通常为几分钟到几小时； 二是报警发生频率很高，超出操作人员的报警处理能力。 ISA（美国仪器仪表协会）的ISA18.02标准中规定操作人员能够响应的10分钟 内平均报警次数为1，而实际的工业统计数多大于6，特别是当生产装置出现扰 动和紊乱时，报警次数迅速增加。如果每10分钟的报警次数超过30
4、，持续时间 从几分钟到几小时不等，这种情况就被称为报警泛滥，此时操作人员往往会惊 恐不安、无所适从，事故也就乘虚而入。 现有报警系统的弱点现有报警系统的弱点 StarForwardStarForward 建设预测预警系统，可充分利用现有的DCS、PLC等系统的数据资 源，用先进的数学方法对这些数据进行分析、建立有关工艺中关 键设备、压缩机、塔器等的预测预警模型，建立各重要设备和塔 器从数据源到数据预处理、数据分析、检测结果展示和预警信息 发布数据处理的流程，实现对生产工艺过程的实时监控和预测预 警。该平台可在系统出现紊乱和扰动之前检测出异常征兆，及时 将预警信息发送给相关管理和指挥人员。生产管
5、理人员以及一线 生产人员根据相关信息可以及时采取措施避免异常工况演变成装 置运行的扰动和紊乱，从而避免事故的发生。 PPMPPM平台作用平台作用 StarForwardStarForward 正常 过程优化 （重要） 偏离正常 （轻微扰动） 生产平稳 (很重要) 不正常 （扰动） 设备损坏 (紧迫) 事故 停工 安全和环境 (紧急) 原料消耗增加 泄漏问题 能耗大 磨损增加 设备损坏 人员伤/亡 紧急停车系统切入 环境污染 不良控制 能耗增加 工厂状态 操作优先级 报警系统开始发出超限报警 距离事故发生有几分钟到几十 分钟时间差 预测预警系统可以提前几小时乃至几天发出运 行状态偏离正常的预警
6、可以避免因运行紊乱导致DCS报警系统性能下降 乃至出现重大事故的隐患 PPMPPM平台作用平台作用 StarForwardStarForward 故障类型分类故障类型分类 故障类型 过程参数变化引起 “参数故障” 生产设备引起的 “结构故障” 误操作引起的 故障 控制系统故障 外界特殊扰动引起 故障 “硬故障”，导致局部 或整个装置设备停车， 甚至发生严重事故 “软故障”，导致产品 质量的下降或者增加各 种能耗，使装置的工作 状态偏离最优区间 通过对软故障的监测可 以实现硬故障的早期预 测预警 StarForwardStarForward 故障分析方法故障分析方法 StarForwardSta
7、rForward 第一部分第一部分 总论总论 第二部分第二部分 软件平台介绍软件平台介绍 第三部分第三部分 运用实例运用实例 第四部分第四部分 项目项目实施实施 StarForwardStarForward 过程工业的应用软件和数据源 企业运行非实时应用和数据源实时应用和实时数据源 生 产 管 理 计划管理生产计划和调度、油品调和管理、产 品规格指标管理、原油评价 物料管理油罐库存管理、物料移动管理、装置 运行管理、实验室信息管理、原料和 产品输运管理、物料跟踪 统计核算物料平衡和数据整定、产率统计、生 产统计 运行管理KPI管理和展示、所罗门（Solomon ）指数、环境保护 操作优化操作日
8、志、操作文档索引过程实时监测预测预警、报警和事件 管理、MPC、在线优化 资产性能和使用效率设备检测、设备维护计划、备品备件 、仪表管理、设备规格指标管理 设备状态实时监测预测预警 数据源计划数据、ERP、LIMS、财务、生产 统计数据、等等 DCS、PLC、实时数据库等 过程监测、预测和预警所处的位置 StarForwardStarForward Tg1 Tg2 Tg3 . Tg n V1t1 V2t1 V3t1 Vnt1 V1t2 V2t2 V3t2 Vnt2 . . . . . . V1tm V2tm V3tm Vntm 实际上，加工过程连续产生海量实时数据 ，如何通过数据分析，预测过程
9、运行是否偏 离正常工况，已成为当务之急 StarForwardStarForward 依据现有硬件以及监测点位，以现有DCS、SCADA控制系统数据 资源为基础，结合装置生产特点，建立分析监测预警模型，实现对 在DCS、SCADA环境下无法直接监测的装置隐含变量、状态以及运行 趋势的监测功能，达到对装置生产安全状态预测预警的目标。 在问题出现前期、早期发现，并通过调节运行参数来弥补某一 参数不正常所带来的影响，减少停车次数，并避免小问题由于没有 及时有效解决而转变成大问题。 能够更有效地利用现有数据资源能够更有效地利用现有数据资源 StarForwardStarForward 采用采用Matr
10、ikonMatrikon公司公司PPMPPM预测预警平台预测预警平台 致力于集成化的工业智能软件和服务的全球性公司 有18年历史的加拿大上市公司，为油气、石化、电力、采 矿等行业提供实时应用、数据集成、及各个专业应用软件 和技术服务 应用的业务领域主要是过程企业生产及设备维护，特别是 生产监测和预警。 StarForwardStarForward Proven Success Went from thousands of alarms per day to a few dozen Reduced alarms by 70% in just 4 weeks! Reduced alarms 70%
11、, investment of 1hr/week for 6 months Reduced standing alarms 50% and nuisance alarms 60% “Over 50 people using ProcessGuard for alarm management” 70% reduction in alarms within 4 weeks “ProcessGuard with OSI PI is very useful for diagnosing incidents” StarForwardStarForward 主要客户 石油和天然气 BP ISIS，Shel
12、l 、Valero Refining， Inc.、Air Products & Chemicals、Petroleum Company LLC、Sasol Chemicals、Tesoro 、PetrotecQatar、SyncrudeCanada Ltd.、ChevronPhillips、 Chemical Co.、ConocoPhillips、NexenPetroleum UK Ltd、UOP - Universal Oil Products、 Aramco、 Dow Chemicals、 Mitsubishi Chemical Corp Husky Energy 油井监控 业务包括监控钻
13、井井泵、天然气节涌、抛砂等。 电力 Meridian Energy PAM 变压器、控制器、涡轮。 Southern Company 涡轮 水加热器 冷凝器、节能装置 StarForwardStarForward 主要客户 美洲一个大炼油厂将ECM用于加氢裂化、重 整、烷基化等炼油装置； 美国HOVIC的Hovensa炼油厂，日原油加工 量为50万桶，该炼油厂将ECM用于原油蒸 馏塔、FCC反应器、再生器、主分馏塔、吸 收/稳定、及脱戊烷塔的监测和维护； Marathon Ashland 的Robinson炼油厂用 ECM监测其多个分馏装置等。 StarForwardStarForward 国
14、内主要客户 中石油乌石化公司炼油厂加氢裂化装置 中石化湖北化肥分公司煤气化装置 中石油西南油气田分公司重庆天然气净化 总厂长寿分厂 StarForwardStarForward 采用采用PPMPPM监测预警平台监测预警平台 StarForwardStarForward 预测技术具有先进性预测技术具有先进性 一是通过对装置生产流程以及流程历史数据的分析，建立生产流程的状态 趋势模型，对非正常工况做出预警判断。发现装置在传统DCS报警系统无法 发现的流程系统出现紊乱的迹象，提前做出预警判断和提示，减少非正常 工况的发生。 二是采用组态模式进行开发，可以方便灵活的利用MATLIB、C+、VB、R等
15、其他工具开发的模型进行扩展。 三是采用集成化的图形展示手段，可以集中显示所有监控设备的运行状态 。 四是系统的设计采用组件化模式，可以方便连接各种现场数据源（DCS、 PLC、SCADA、LIMS数据库），可以灵活地与其他系统实现集成。 StarForwardStarForward 过程监测、预测预报的要点 连接数据源:DCS、PLC、实时数据库、润滑油分析数据、振动数据等等 实时数据预处理 数据分析（故障诊断）方法 基于规则的故障诊断：如压缩机的工作曲线、KPI 多元统计分析：如PCA、PLS 用正常工况实时数据“训练”预测模型(称为统计模型） 将当前实时数据同预测模型对比，实现状态预报 使用过程动力学模型 软件容易操作：采用鼠标操作 数据展示清晰 预警通告：通过Email、手机通告，并不断升级 同设备维护软件（如Maximo、SAP）集成 StarForwardStarForward 过程监测预警平台的特点 平台独立性 - 可连到所有工业数据源，包括DCS、PLC、历史数据库、关系 数据库、文本文件、其它软件等数据源 容易使用 - 类似于矢量图绘制软件（VISIO的基于目标的 拖放式接口，无需 程序员编程) 客户/服务器结构 - 支持多用户同多个不同数据源的连接 分析模式 -支持离线、调度、和
