[00378276]基于过程模拟的石化装置安全分析方法研究
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技术详细介绍
该项目在总结了各种先进的安全管理理念的基础上,对石化装置的安全管理和故障诊断方法进行了研究,所取得的创新性成果如下:建立了基于节点重要度评价的HAZOP分析方法,在进行HAZOP分析之前进行节点重要度评价,利用模糊综合评判和层次分析法将节点划分为三个等级,将HAZOP分析重点放在非常重要和重要等级上,从而在不影响分析质量的前提下,简化了HAZOP分析,提高了分析效率。将稳态工艺过程模拟与HAZOP分析相结合,通过对一个或多个工艺参数波动进行模拟,掌握其对装置特性的影响,在一定程度上克服了传统分析过程人因因素的影响。建立了基于动态工艺过程模拟的HAZOP定量化分析方法,通过对HAZOP偏差危险场景的动态模拟分析,得到偏差原因与后果之间的量化关系,并且对现有安全保护措施进行了优化分析,提高了HAZOP分析的准确性、有效性和可靠性。提出了一种基于主元分析和RBF神经网络的故障监测与诊断方法。采用主元分析法进行状态监测;针对多个故障模式数据的主元分量分别建立RBF神经网络模型识别故障原因进行故障诊断,实现石化装置在线智能故障监测和诊断。
该项目在总结了各种先进的安全管理理念的基础上,对石化装置的安全管理和故障诊断方法进行了研究,所取得的创新性成果如下:建立了基于节点重要度评价的HAZOP分析方法,在进行HAZOP分析之前进行节点重要度评价,利用模糊综合评判和层次分析法将节点划分为三个等级,将HAZOP分析重点放在非常重要和重要等级上,从而在不影响分析质量的前提下,简化了HAZOP分析,提高了分析效率。将稳态工艺过程模拟与HAZOP分析相结合,通过对一个或多个工艺参数波动进行模拟,掌握其对装置特性的影响,在一定程度上克服了传统分析过程人因因素的影响。建立了基于动态工艺过程模拟的HAZOP定量化分析方法,通过对HAZOP偏差危险场景的动态模拟分析,得到偏差原因与后果之间的量化关系,并且对现有安全保护措施进行了优化分析,提高了HAZOP分析的准确性、有效性和可靠性。提出了一种基于主元分析和RBF神经网络的故障监测与诊断方法。采用主元分析法进行状态监测;针对多个故障模式数据的主元分量分别建立RBF神经网络模型识别故障原因进行故障诊断,实现石化装置在线智能故障监测和诊断。