Идентификация предаварийных ситуаций технологического процесса с учетом нарушений эксплуатации установки

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПРЕДАВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССАС УЧЕТОМ НАРУШЕНИЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ УСТАНОВКИ

Жедунов Р.Р.

The article is devoted to the problem of early accident recognizing. Author considers existent methods of accident recognizing based on exploitation infringements. He supposed method expanding by mathematical situational model design builts on fazzy logic principles. The article should be recommended for person who are interested in antiaccident support system design.

случай несчастный распознавание математический

Одним из способов повышения безопасности и эффективности использования технологических установок является обеспечение безаварийности их работы. Своевременное распознавание аварийных и предаварийных ситуаций позволяет существенно снизить ущерб, вызываемый последствиями аварии или вынужденным прерыванием течения технологического процесса.

Система, реализующая распознавание аварийных и предаварийных ситуаций технологического процесса, должна обеспечивать решение следующих задач:

1) накопление и анализ надежной и статистической информации о технологическом оборудовании, обеспечение доступа к данной информации при проектировании и ведении технологического процесса;

2) своевременная идентификация аварийных и предаварийных ситуаций в ходе ведения технологического процесса.

Для решения задачи использования надежной и статистической информации о технологическом оборудовании используются следующие методы: метод Проверочного листа"; метод "Что будет, если...?"; "Анализ видов и последствий отказов (АВПО)"; "Анализ видов, последствий и критичности отказа (АВПКО)"; "Анализ опасности и работоспособности (АОР)", логико-графические методы анализа "деревьев отказов" и "деревьев событий", методы количественного анализа риска. [1-2]. Данные методы могут применяться изолированно или в дополнение друг к другу, причем методы качественного анализа могут включать количественные критерии риска (в основном, по экспертным оценкам с использованием, например, матрицы "вероятность - тяжесть последствий" ранжирования опасности).

Нарушения несут достаточно много информации о безопасности объекта, поэтому их анализ позволяет эффективно выявлять аварийные факторы. Однако обычных показателей надежности, которыми оперируют для анализа безопасности на стадии эксплуатации, недостаточно для полной характеристики безопасности, так как они не определяют тяжести нарушений эксплуатации. Между тем степень возможной близости нарушения к аварии является важной характеристикой. Для того, чтобы корректно ввести комплексные показатели безопасности на стадии эксплуатации, используется модель развития нарушения, представляемая "деревом событий".

Если для произвольного нарушения выявлено L возможных аварийных последовательностей, то для каждой из них по соответствующим формулам можно рассчитать соответствующую условную вероятность перехода нарушения в аварию и ввести несколько показателей, характеризующих тяжесть данного нарушения и отражающих вероятность его перехода в аварию[2].

Суммарный рейтинг нарушения R характеризует вероятность перехода нарушения в аварию по всем аварийным последовательностям. Рекомендуется для оценки тяжести нарушений объектов длительного применения.

Максимальный рейтинг нарушения Rmax характеризует вероятность перехода нарушения в аварию по наиболее вероятной аварийной последовательности. Рекомендуется для оценки тяжести нарушений особо опасных объектов.

Средний рейтинг нарушения Rср характеризует вероятность перехода нарушения в аварию, приходящуюся на одну аварийную последовательность.

Данные показатели позволяют сравнивать между собой нарушения одного и того же объекта или нарушения однотипных объектов по степени их тяжести и оценивать эффективность корректирующих мер по повышению безопасности объекта путем сравнения до внедрения мероприятий и после их внедрения.

Описанные выше методы и характеристики позволяют определить аварийные и предаварийные ситуации, определяемые нарушениями эксплуатации технологической установки. Однако факторами возникновения подобных ситуаций могут выступать также возмущающие воздействия или неправильные действия оператора. Кроме того, при выходе из строя первичных измерительных преобразователей или связанных с ними каналов связи в АСУТП может возникать ложный образ критической ситуации. В данных случаях при идентификации предаварийных и аварийных ситуаций необходимо дополнительно использовать информацию о течении технологического процесса.

Существенный интерес в данном направлении представляет способ, состоящий в применении для идентификации аварийных и предаварийных ситуаций методов и моделей, использующих аппарат нечеткой логики [3].

Для распознавания образа предаварийной ситуации предлагается построение т.н. ситуационной математической модели (СММ). Данная модель должна позволять:

1) распознавать предаварийные ситуации (ПАС) на объекте управления;

2) идентифицировать причину ПАС;

3) по возможности, определять допустимые управляющие воздействия, посредством которых можно перевести процесс в фазу нормального протекания.

Принимается, что ситуационная математическая модель ТОУ представляет собой модель типа "черный ящик" с одной выходной координатой - "ситуация на объекте". Понятие состояния технологического объекта управления (ТОУ) Zj (j = 1, n, где n - число состояний) представляет собой элемент множества возможных состояний Z.

Каждый элемент Zj множества Z представляет собой вектор с компонентами (X1, Х2 ..Xi,…, Хm, где Xi - параметры состояния СММ (i = I,m, где m - их число). Принимается, что этот вектор характеризует состояние рассматриваемой модели ТОУ однозначно. Каждая компонента Xi вектора Zj есть любой параметр состояния (ПС) ТОУ, потенциально влияющий на создание аварийной ситуации.

Компоненты вектора Zj (X1,Х2, … Хi,…Хm), разбивают на три группы:

1) наблюдаемые (управляющие, возмущающие, выходные) координаты объекта, которые вызывают аварийную ситуацию;

2) скорость изменения наблюдаемых величин;

3) параметры, которые характеризуют внутренние свойства объекта управления.

Оператор в ходе процесса оценивает ситуацию на объекте в целом в большей мере качественно, определяя значения ПС СММ в виде вербального описания. В этой связи каждый ПС Xi рассматривается как лингвистическая переменная (ЛП), принимающая вербальные значения. Выходная координата СММ - "ситуация" - также рассматривается как лингвистическая переменная, которая принимает значения НОРМАЛЬНАЯ, НЕБОЛЬШОЕ ОТКЛОНЕНИЕ ОТ НОРМАЛЬНОЙ. ЗНАЧИТЕЛЬНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ ОТ НОРМАЛЬНОЙ, ПРЕДАВАРИЙНАЯ, АВАРИЙНАЯ и т. д.

Каждое состояние объекта управления соотносится - по результатам экспертных оценок или априори, с оцениванием функции принадлежности (ФП) - с тем или иным значением ЛП "ситуация".

Лингвистическое описание ситуационной математической модели ТОУ составляется с использованием метода экспертных оценок в виде набора правил продукционной экспертной системы.

Для принятия решения об отнесении ситуации на ТОУ к тому или иному классу используют метод совмещения с эталонами. В этом случае необходимо определить, к какому эталонному (описанному априори) значению ЛП ситуация (НОРМАЛЬНАЯ, ПРЕДАВАРИЙНАЯ, БЛИЗКАЯ К ПРЕДАВАРИЙНОЙ и т. д.) может быть отнесено нечеткое множество Yk. Для оценки близости нечетких множеств, описывающих эталонные и текущие значения ЛП "ситуация", можно оценить индекс их схожести.

Известна система идентификации предаварийных ситуаций процесса получения серы методом Клауса, реализованная с использованием механизма нечетких множеств [4]. Однако в данной системе не используется статистический материал о нарушениях эксплуатации установки.

Для реализации системы идентификации предаварийных ситуаций предлагается модель, предполагающая возможность использования результатов мониторинга нарушений эксплуатации объекта и механизмов нечеткой логики для идентификации предаварийных и аварийных ситуаций на технологическом объекте.

Контекстная диаграмма модели приведена на рисунке.

Рисунок 1 - Контекстная диаграмма системы

Использование данных мониторинга нарушений предлагается осуществлять следующим образом:

1) в число параметров, используемых системой идентификации предаварийных ситуаций, наряду с параметрами технологического процесса вводятся значения рейтингов нарушений элементов технологической установки;

2) по значениям рейтингов на основании экспертных оценок и с использованием материала баз данных по надежности типовых технологических элементов уточняется набор правил продукционной системы;

3) определяется возможность эксплуатации установки при заданном наборе правил;

4) в ходе эксплуатации установки осуществляется идентификация предаварийных ситуаций.

5) в случае выявления предаварийной ситуации проводится анализ с целью определения причин нарушения течения процесса, характера влияния на него параметров состояния установки; корректируется база знаний экспертной системы.

ЛИТЕРАТУРА

1. РД 03-418-01 "Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов".

2. Статистич. методы анализа безопасности сложных технических систем.: Учебник/ Л.Н.Александровская, И.З.Аронов, А.И.Елизаров и др.; Под ред.В.П.Соколова. - М.:Логос, 2001. - 232 с.: ил.

3. Проталинский О.М. Применение методов искусственного интеллекта при автоматизации технологических процессов: Моногр./Астраханск.гос.техн.ун-т. - Астрахань: изд-во АГТУ, 2004. - 184 с.

4. Филоненко А.В. Идентификация предаварийных ситуаций установки получения серы методом Клауса: диссертация на соискание степени кандидата технических наук по спец. 05.13.06/ Филоненко Александр Васильевич. - Астрахань, 2005 г. - 139 с.

Размещено на Allbest.ru