申请/专利权人：深圳市昭行云科技有限公司

申请日：2023-07-10

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN116823175B

主分类号：G06Q10/10

分类号：G06Q10/10;G06Q10/0635;G06Q50/26;G06F18/214;G06F18/241;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2023.10.24#实质审查的生效;2023.09.29#公开

摘要：本发明提出了一种石油化工生产信息化系统智能运维方法及系统，其中，方法包括获取选定的待监测石油化工生产车间，并根据所述待监测石油化工生产车间按照采样频率获取该车间石油化工生产的过程参数；根据异常预测模型判定石油化工生产是否处于异常状态；当判定石油化工生产处于异常状态，向用户发送信息，用户远程控制；根据异常状态时的数据和用户远程控制的行为重新训练异常处理模型，下次出现异常系统根据所述异常处理模型可自动调整；此方法对应的系统包括获取过程参数模块、判断是否异常模块、用户远程控制模块和重新训练模型模块，通过此方法和系统，能够实现实时异常检测和预警、远程控制和操作，并通过自适应的异常处理模型提高系统的智能化和自动化水平，它能够有效提高石油化工生产的安全性、稳定性和效率。

主权项：1.一种石油化工生产信息化系统智能运维方法，其特征在于，所述方法包括：获取选定的待监测石油化工生产车间，并按照采样频率获取所述待监测石油化工生产车间的石油化工生产的过程参数，包括：传感器采集反应器与储罐和管道处的温度、反应器与储罐和管道处的压力、流体在管道中的流动速率、液体反应体系的酸碱性、液体反应体系的电导能力、反应体系中的氧气浓度和反应体系的硫含量；反应器与储罐和管道处的温度、反应器与储罐和管道处的压力流体在管道中的流动速率，按照采样频率模型检测； 其中，f采样是新的采样频率，k是用于控制变化值对采样频率影响的参数，取值范围[0.1,1]，△是当前采样数值和上一次采样数值之间的变化值，α是用于控制变化值对采样频率曲线形状的参数，取值范围[1,5]，m是用于调整变化值对采样频率斜率的参数,取值范围[-1，-0.1]；根据异常预测模型判定石油化工生产是否处于异常状态，包括：存储从石油化工生产过程中采集到的所有数据；对采集到的所有数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和缺失处理；从预处理后的数据提取增量特征、差分特征、一阶导数和高阶导数特征、移动平均特征、滚动统计特征和时间序列模型特征；将所述预处理后的数据标记为正常数据和异常数据；使用支持向量机对标记后的数据建立异常预测模型，使用准确率对建立的异常预测模型进行评估和验证；将实时获取到的石油化工生产的过程参数输入到训练好的异常预测模型中，进行异常预测；当判定石油化工生产处于异常状态，向用户发送信息，用户远程控制；根据异常状态时的数据和用户远程控制的行为重新训练异常处理模型，下次出现异常系统根据所述异常处理模型自动调整，包括：PLC存储石油化工生产中的异常数据和用户对应的对异常数据做出的处理，并将其发送给训练模型服务器；所述训练模型服务器将PLC发送的数据分为训练集和验证集后，对PLC发送的数据进行预处理，预处理包括缺失值处理、标准化和归一化；从预处理后的数据中提取时域统计特征、频域特征、统计相关性特征和增量特征；选择长短期记忆网络建立异常处理模型，使用训练集对所述异常处理模型进行训练，并根据验证集上的性能指标进行调优；加载异常预测模型到训练模型服务器上；PLC采集实时的石油化工生产的过程参数，然后PLC将这些数据通过网络传输到连接的所述训练模型服务器上；所述训练模型服务器根据所述实时的石油化工生产的过程参数输出控制结果并生成相应的控制指令，控制指令通过网络传输回PLC，并由PLC执行相应的控制操作；PLC执行控制指令后，上位机系统接收到来自PLC的反馈信息，确保操作成功。

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