ＨＡＺＯＰ分析化工过程故障诊断研究

　　摘要：危险与可操作性（ＨＡＺＯＰ）分析是一种广泛应用于石化行业等流程工业的危险分析方法，它能通过头脑风暴的方式，发现装置中可能存在的安全隐患和操作问题。而故障诊断方法是保障化工过程安全运行的一项重要技术。目前，大多数故障诊断方法都需要利用过程本身的工艺知识或历史数据进行建模，实现在线诊断。而ＨＡＺＯＰ分析报告则是集合了各方面专家知识和历史经验的宝贵财富。因此，本文提出了一套新的故障诊断专家系统，将ＨＡＺＯＰ分析报告转化为故障诊断系统能够解读的专家知识库，利用知识库对化工过程的在线数据进行分析，实现对化工过程的故障诊断。

　　关键词：ＨＡＺＯＰ分析；化工过程；专家系统；故障诊断

　　石油和化工行业在国民经济中占有重要的地位，提高化工生产的安全水平一直是该行业的一项重要目标。在过去的几十年问，为减少或排除化工过程中的潜在危险，各种过程危险分析（ＰＨＡ）方法被广泛应用于生产实践，如危险与可操作性分析（ＨＡＺＯＰ）、故障模式和影响分析（ＦＭＥＡ）、定量危害分析（ＱＲＡ）、故障树分析（ＦＴＡ）等。而ＨＡＺＯＰ作为其中一项系统深入的ＰＨＡ方法，近年来被国内众多石油石化公司、化工生产企业和设计施工单位普遍接受，并应用于装置、设备生命周期始终。另一方面，故障诊断作为ＤＣＳ控制系统之后的一项保障化工过程安全运行的技术，已有４０多年的研究历史。然而，由于化工过程本身工艺异常复杂，涉及数据量十分庞大，到目前为止有关理论和技术尚未实现大规模工业化应用。当一个化工过程经过了ＨＡＺＯＰ分析，它的许多潜在的风险隐患都被发现出来，许多可能发生的故障前因后果都在ＨＡＺＯＰ分析过程中，经过各专业的专家讨论揭发出来。那如果能够将ＨＡＺＯＰ分析的结论应用于故障诊断，无疑能给化工过程的故障诊断技术的研究提供一个新的思路。

　　１ＨＡＺＯＰ分析与故障诊断

　　ＨＡＺＯＰ分析可按分析的准备、完成分析和编制分析结果报告３个步骤来完成。ＨＡＺＯＰ分析首先要建立由各种专业人员（如：工艺、设备、自控、现场操作人员等）组成的分析小组，并确立主持人和记录员。然后以头脑风暴的方式召开小组会议，按照规定的方法对偏离设计的工艺条件进行分析。分析的过程中，主持人将化工过程划分为若干节点，小组成员再在主持人的引导下依次选择节点、参数、偏差，分析偏差可能产生的原因、导致的结果及已有保护措施，并判断风险是否能够接受，提出改进建议。在这一过程中，主持人充分引导、发挥小组成员的专业知识，确保每一个工艺细节的偏差及其可能存在的安全、操作隐患都充分考虑。而最后这些分析讨论的结果，都将编辑到一个ＨＡＺＯＰ分析报告中，根据该报告采取纠正措施，并为实际的生产操作提供一定的指导。由ＨＡＺＯＰ分析的过程我们不难发现，ＨＡＺＯＰ分析主要就是围绕化工过程的参数偏差展开的头脑风暴。这让我们很容易联想到，在化工过程故障诊断研究中，故障的定义：化工过程中的某一个观测变量或操作参数出现不可接受的偏离［１］。可见，故障诊断与ＨＡＺＯＰ一样，关注的重点也是化工过程的一个偏差。正因如此，一直以来都有一些学者尝试将ＨＡＺＯＰ分析与故障诊断相结合，而符号有向图（ＳＤＧ）就成为大多数学者将ＨＡＺＯＰ与故障诊断技术结合的一个纽带技术。ＳＤＧ是由节点和节点之间有方向的连线所构成的一个网络图，它表达了不同节点所代表的状态互相之间的一种传递关系。如果某个节点的值偏离了正常范围，应用ＳＤＧ模型推理，能够找到这些偏离在系统中传播的结果或者造成这些偏差的原因。这一偏差传递的前因后果恰好与ＨＡＺＯＰ分析的思想相吻合。普渡大学ＶｅｎｋａｔＶｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ的科研小组最先将ＳＤＧ应用于ＨＡＺＯＰ分析的建模，建立的模型称为ＳＤＧ模型［２－３］。在ＳＤＧ模型基础上Ｖｅｎｋａｔ等人开发了ＰＨＡＳｕｉｔｅ软件，试图替代专家进行ＨＡＺＯＰ分析，并在一些简单的化工过程中实现了较好的应用［４－５］。由于ＳＤＧ只能体现变量偏差的传递，却不能表现操作等的影响，化工大学的崔琳等人又提出了分层有向图（ＬＤＧ），大大扩展了模型的表达能力［６－７］。而在实际生产过程中，对于在线数据的偏差，可以通过ＳＤＧ模型反向推导，查找导致偏差的根本原因。这一点又恰好能解决故障诊断技术的需求，因此一直以来有不少学者都尝试使用ＳＤＧ模型来进行故障诊断［８－１０］。而将ＨＡＺＯＰ与故障诊断结合起来，便有学者提出基于ＳＤＧ－ＨＡＺＯＰ的故障诊断，并应用于加热炉［１１］、合成氨［１２］、催化裂化［１３］等石油化工过程的研究。然而在实践过程中人们发现，对于十分复杂的石油化工过程，ＳＤＧ模型的建立和验证非常困难，且ＳＤＧ模型不能全面的表达所偏差推导中的所有原因后果，因此基于ＳＤＧ的ＨＡＺＯＰ分析始终无法在所有化工过程中得到应用。因此，当前主流的ＨＡＺＯＰ软件并不试图取代专家做分析，而是为专家提供更好的工具，辅助专家进行分析工作，而ＨＡＺＯＰ分析工作本身还是以专家小组的头脑风暴形式为主。同样由于ＳＤＧ建模困难，对于故障原因、后果不能全面表达，且在在线诊断过程中网络复杂可能导致推导速度受限，ＳＤＧ方法也始终没有在更多的化工过程故障诊断研究中得到应用。然而，尽管用ＳＤＧ模型进行ＨＡＺＯＰ分析存在诸多问题，但是ＨＡＺＯＰ针对偏差传递的分析思路依然对在线故障诊断有着启发意义。而ＨＡＺＯＰ报告作为对过程进行了全面系统分析的汇集了众多专家智慧的宝贵财富，如果能将其应用于故障诊断的建模，无疑能够对化工过程的安全运行起到极大的帮助。因此，本文提出了不依靠ＳＤＧ模型，而是将ＨＡＺＯＰ分析报告中的内容通过系统的方法建立专家知识库，开发故障诊断专家系统，应用于化工过程故障诊断的方法研究。

　　２基于ＨＡＺＯＰ分析的故障诊断

　　专家系统对于缺少历史数据，工艺又十分复杂无法建立精确数学模型的化工过程，采用基于知识的专家系统是故障诊断研究的一个主要方法。专家系统将专家积累的丰富经验转化为计算机能够解读并应用的知识，对在线数据进行监测和分析，推理化工过程的故障原因。一个典型的化工过程故障诊断专家系统的结构如图１所示，由人机界面、知识获取程序、知识库、数据库、推理机和解释器六部分组成。１故障诊断专家系统结构图人机界面用于操作员和专家与故障诊断专家系统沟通。专家可以通过人机界面将知识录入系统，通过知识获取程序，将专家的还是转化为专家系统而已用于诊断的知识存入知识库。知识库是专家系统的核心，它以不同的形式和结构存储来存储故障诊断的知识及规则。而在在线诊断时，化工过程在线数据被专家系统读入，存储至数据库中。推理机根据数据，选择知识库内的知识规则，对在线数据进行推理，搜索、判断化工过程可能存在故障。最后，再通过解释器将推理结果经人机界面展示给操作员。关于化工过程故障诊断专家系统的推理机及知识库设计，华南理工大学李秀喜的科研小组有一套系统的研究方法［１４－１５］。而本文的研究重点是如何将ＨＡＺＯＰ分析报告的报告内容经解读后存入故障诊断专家系统的知识库。表１为一个典型ＨＡＺＯＰ报表中的一个偏差的分析记录，将这样一个分析结果转化为专家系统的知识，首先要确定变量偏差规则，也就是专家系统的事实规则。这些变量规则可能是偏差，也可能是原因、后果，他们都是能够通过在线数据测量推导的。该实例中包含的变量规则就可以表示为ＩＦＦＩ１０１＜１．２ｍ３／ｓＴＨＥＮ进料流量低；ＩＦΔＬＩ１０１＜０．１ｍＴＨＥＮ反应器液位下降；ＩＦΔＬＩ１０１＝０ＴＨＥＮ反应器液位空；ＩＦＦＩ１０２＝０ＴＨＥＮ产品采出中断。然后要确定变量关系的传递规则，也就是专家系统的中间规则。这就涉及ＨＡＺＯＰ分析中对于偏差原因、后果的推导。在此例中的传递规则有：ＩＦ进料泵故障停ＴＨＥＮ进料流量低；ＩＦ进料流量低ＴＨＥＮ反应器液位下降；ＩＦ反应器液位空ＴＨＥＮ产品采出中断；ＩＦ产品采出中断ＴＨＥＮ产品泵抽空损坏。在线运行过程中，推理机首先对数据库中的数据进行检测，首先对异常数据按变量偏差规则，推导化工过程中存在的偏差。再对推导出的偏差由传递规则分别由前后进行推理得到其它满足的相关规则。最后对所有满足的规则进行综合分析，判断出现故障的原因，给出目前故障发展的情况，以及可能导致的后果。

　　３应用案例

　　精馏塔是石油化工过程中最典型的装置。如图２所示，以一个简单的乙醇－水体系精馏塔实验装置为案例，讨论基于ＨＡＺＯＰ的故障诊断专家系统的诊断过程。正常操作时，体积比３０％的乙醇－水溶液经计量泵Ｐ１０１以１０Ｌ／ｈ的流速进入预热器Ｅ１０２，与塔釜采出换热后进入精馏塔Ｔ１０１。Ｔ１０１塔釜由电阻丝加热，塔釜液位由出口阀控制在３５ｃｍ。Ｔ１０１塔釜与塔顶均有温度和压力的ＤＣＳ指示。塔顶采出经冷凝器Ｅ１０１与冷却水换热后进入回流罐Ｖ１０２，冷却水的流量由控制阀控制。Ｖ１０２内部分物料由计量泵Ｐ１０２打回流至Ｔ１０１塔顶，并与Ｖ１０２液位关联进行控制，固定回流比，再由计量泵Ｐ１０３采出乙醇产品。计量泵的流量均远传至ＤＣＳ。表２记录了关于精馏塔液位高这一偏差的ＨＡＺＯＰ分析结果。由上述ＨＡＺＯＰ分析报告得出事实规则有：ＩＦＬＩ１０１＞３６ＴＨＥＮ精馏塔液位高；ＩＦＦＩ＞１０ＴＨＥＮ进料流量过大；ＩＦＰ１０２＞２ｋＰａＴＨＥＮ塔釜压力大；ＩＦＴ１０２＞８９ＴＨＥＮ塔釜温度高；ＩＦＦＩ１０４＝０ＴＨＥＮ塔釜采出中断。中间规则有ＩＦ进料流量过大ＴＨＥＮ精馏塔液位高；ＩＦＬＩＣ１０１回路故障，ＬＶ１０１关ＴＨＥＮ精馏塔液位高；ＩＦＬＩＣ１０１回路故障，ＬＶ１０１关ＴＨＥＮ塔釜采出中断；ＩＦ精馏塔液位高ＴＨＥＮ精馏塔温度高；ＩＦ精馏塔液位高ＴＨＥＮ可能导致淹塔。实际生产过程中，发现数据库发现ＬＩ１０１＝３６．１，启动推理机进行推理。由事实规则推理得到“精馏塔液位高”。再经反向推理得到可能原因“进料流量过大”及“ＬＩＣ１０１回路故障，ＬＶ１０１关”，但此时数据库中ＦＩ１０１＝１０，与“ＩＦＦＩ＞１０ＴＨＥＮ进料流量过大”规则矛盾，表明该原因不合理，只保留原因“ＬＩＣ１０１回路故障，ＬＶ１０１关”。再顺向推理得到结论“塔釜采出中断”，“塔釜温度高”，“可能淹塔”。此时数据库中ＦＩ１０４＝０，负荷规则“ＩＦＦＩ１０４＝０ＴＨＥＮ塔釜采出中断”，表明该后果已发生。而ＴＩ１０２＝８８．４，不符合规则“ＩＦＴ１０２＞８９ＴＨＥＮ塔釜温度高”，表明该后果还未发生。而“可能淹塔”的结果不能由事实规则判断，因此直接作为结果输出给操作员。经以上推理，专家系统的人机界面即可给出诊断结果：偏差：精馏塔液位高。可能原因：ＬＩＣ１０１回路故障，ＬＶ１０１关。已产生后果：塔釜采出中断。可能产生后果：“塔釜温度高”，“可能淹塔”。而操作员则应当根据上述专家系统的诊断结果提示，采取相应的应对措施来处理故障。在在线诊断过程中，对于“进料流量过大”这样的原因要通过其他节点关于流量大的偏差分析结果得到的中间规则，推理出导致进料流量过大的根本原因，例如“计量泵故障”，“备用泵误开”等。

　　４结论与探讨

　　由于ＨＡＺＯＰ分析报告中的原因和后果不一定是必然对应关系的，有的后果是原因发生后必然发生的，而有的后果是原因和偏差发生到一定程度后才会发生的，因此在将ＨＡＺＯＰ分析报告结果转化为知识的时候，对于部分中间规则要灵活地应用ＡＮＤ、ＯＲ等逻辑关系词。而对于一些并列可能发生原因及后果，可以参考文献１４中的算法，对其进行可能性的排序，给操作员更明确的提示。ＨＡＺＯＰ分析报告是汇集了各专业专家知识的一个宝贵成果。本文提出的故障诊断专家系统，将ＨＡＺＯＰ分析报告转化为故障诊断系统能够解读的专家知识库，利用知识库对化工过程的在线数据进行分析，实现对石化过程的故障诊断。未来要实现更加复杂的大规模化工过程ＨＡＺＯＰ分析报告在故障诊断中的应用，应当在分析阶段就考虑故障诊断专家系统解读知识的需要，对一些分析结论以专家系统能够识别的格式或说法进行记录，如果能够实现专家系统直接读取并学习ＨＡＺＯＰ分析报告，则该方法离实际生产应用将更进一步，而ＨＡＺＯＰ分析报告也更多了一份价值。

　　作者：黄超 戴一阳 代长春 单位：四川大学化学工程学院 四川鸿鹏新材料科技有限公司