用UML实现SDG自动建模研究

分析了符号有向图（Signed Directed Graph,SDG）自动建模方法的国内外研究现状,阐述了该方法和建立相应软件平台的必要性和紧迫性.介绍了统一建模语言（Unified Modeling Languagee,UML）、UML模型建立特点、SDG技术和SDG模型建立的方法.分析提出用UML方法辅助研究SDG自动建模策略,采用UML构建SDG自动建模软件平台.本研究和软件平台的构建扩展了UML在工业领域的应用范围.     

基于SDG的HAZOP单元建模方法

SDG(Signed Directed Graph)是一种重要的定性建模技术，特别是在安全评价和故障诊断领域。对于过程系统，危险与可操作性分析(Hazard and Operability Study，HAZOP)，是一种应用最为广泛的评价方法。HAZOP方法与SDG方法有着天然的联系。在人工HAZOP方法的基础上，提出利用SDG模型及基于网论的推理方法，进行计算机自动HAZOP分析。该文介绍了一种新的基于SDG推理的HAZOP方法，以替代人工HAZOP。通过建立工业过程中典型的设备单元的评价模型，来组建模型库，用于搭建大型工业系统模型。不但通用性强，而且具有良好的继承性，并节省大量的人力、物力等。     

SDG建模及其应用的进展

符号有向图SDG(signed directed graph)是描述大规模复杂系统的一种有效方式,通过节点和有向支路表示了系统变量或局部之间的因果影响关系.近年来,关于SDG的研究已经成为热点并已取得许多成果,特别是在安全分析领域得到了重要的应用.本文在概述了SDG方法的产生背景与发展近况的基础上,主要综述了SDG研究中的若干重要问题,包括SDG模型的数学描述和基于数学模型、流程图和经验知识的三种建模方法,以及SDG在安全评价和故障诊断领域研究和应用的相关成果,总结了相关方法的优缺点,其中的核心问题是推理方法及其效率.最后对SDG技术的发展方向做出了展望,定量信息引入、推理方法、计算机建模等方面都有待于进一步研究.     

基于趋势分析和SDG模型的故障诊断

基于趋势分析的故障诊断受数据影响较大,基于定向符号图(signed d irected graph)模型的故障诊断难于建模和推理,而两者结合以提高故障诊断效果的方法还未被考虑.本文将趋势分析的趋势信息和SDG模型的节点信息进行了比较,阐明了两者信息互补的特点,然后利用趋势分析建立SDG模型,并利用SDG模型改进基于趋势分析的故障诊断,建立了数据驱动方法和基于模型方法相结合的故障诊断方法.CSTR(continuous stirred-tankreactor)实例分析表明,基于趋势分析和SDG模型的故障诊断方法提高了诊断的准确性和精确性.     

化工生产过程HAZOP安全评价技术

化工生产过程涉及大量易燃、易爆、有毒、有害物质,一旦物质或能量的正常运行状态遭到破坏,便会发生火灾、爆炸或泄漏导致灾难性后果.为防止化工生产过程危险事故的发生和蔓延,实现事故早期预防,需要对化工生产过程进行安全评价.危险与可操作性分析(Hazard and Operability,HAZOP)是1套应用较广的评价方法,但是人工评价存在费时、费力、成本高等缺点.本文介绍了计算机辅助安全评价技术的发展和人工HAZOP安全评价技术,重点讨论了一种基于SDG(Signed Directed Graph)的计算机辅助危险与可操作性分析安全评价技术.这种安全评价技术基于SDG定性模型过程模型,通用性强,且又能分析各种具体工艺的特定信息,与人工专家评价相比,该评价技术具有完备性好、省时、省力、成本低、评价结果系统性和条理性强等众多优点.     

基于Django框架的故障诊断和安全评估平台

符号有向图(SDG)作为一种定性研究方法,在系统推理和图形绘制上有待改进.详细描述了计算机辅助下的SDG故障诊断和安全评估平台的开发过程.平台的开发基于开源Django框架,具有搭建维护简单、操作方便、易于二次开发等特点;利用分层SDG模型和新的推理算法实现对系统的故障诊断和安全评估,支持故障传播路径查询和分层SDG的自动绘制.以田纳西-伊斯曼过程(TEP)为例,对平台的有效性进行验证,结果证明平台推理结果完备、有效,具有实际应用的前景.     

化工过程安全智能技术系统集成

研究基于PID的化工过程安全智能技术,内容包括:(1)开发基于智能PID的计算机辅助HAZOP分析技术;(2)提出把HAZOP分析结果自动转换成故障树的新方法;(3)开发操作规程信息化管理技术;(4)开发可视化设备管理技术。最后,集成上述这些技术,开发实用性的新一代化工过程安全保障综合支撑系统,以乙炔加氢反应装置失控反应的安全评价为例进行应用验证。     

计算机辅助危险与可操作性分析技术的发展

危险与可操作性分析是分析系统可靠性的一种有效方法,在流程工业中被广泛应用。该文介绍了HAZOP从提出至现在的发展历程,并根据其发展特点分为三个阶段:人工阶段,逻辑化计算机辅助阶段和智能化计算机辅助阶段。人工阶段费时费力,但它是计算机辅助HAZOP分析的基础;逻辑化计算机辅助阶段的特点是从形式上辅助人工进行HA鄄ZOP分析,可以减轻人工分析的工作量;智能化计算机辅助阶段的特点是可以进行智能化推理,人的精力可以集中在难于实现自动化的方面。特别介绍了智能化阶段基于SDG的HAZOP分析,由于其省时、省力、完备性好、推理深度高等众多优点而成为计算机辅助HAZOP分析的一个重要分支。     

基于SDG模型和模糊融合的故障诊断方法

将符号定向图SDG（Signed Directed Graph）节点偏差模糊化为定性模糊偏差，并从子节点向父节点对其进行数据融合，得到父节点故障源可能性，分析了该模糊融合传递信息的特性和处理各种发生故障的情形的优点。建立了基于SDG模型和模糊融合的故障诊断方法，包括SDG建模、故障源数检验和故障诊断等步骤，并以铝电解槽故障诊断为实例，说明了这种方法的有效性。     

模糊SDG故障诊断及推理方法研究

本文概述了故障诊断技术在国内外发展及各种故障诊断技术的理论方法,针对定性符号有向图(SDG)故障诊断技术在定量信息表达虚假解多、分辨率差等缺点,在定性sDG故障节点引入阈值的概念,将符号有向图节点偏差模糊化为定性模糊偏差,建立了基于SDG模型和模糊融合的故障诊断方法,包括SDG建模、故障源数检验和故障诊断等步骤.     

State-based modelling in hazard identification

The signed directed graph (SDG) is the most commonly used type of model for automated hazard identification in chemical plants. Although SDG models are efficient in simulating the plant, they have some weaknesses, which are discussed here in relation to typical process industry examples. Ways to tackle these problems are suggested, and the view is taken that a state-based formalism is needed, to take account of the discrete components in the system, their connection together, and their behaviour over time. A strong representation for operations and actions is also needed, to make the models appropriate for modelling batch processes. A research prototype for HAZOP studies on batch plants (CHECKOP) is also presented, as an illustration of the suggested approach to modelling.     

Dynamic Slicing of Petri Nets Based on Structural Dependency Graph and its Application in System Analysis

Petri net models are frequently complex and difficult to understand and modify. Slicing technology is very useful in analyzing programs, and has been widely used in specification level for model reduction. So it is necessary to explore slicing methods for Petri nets. This paper proposes a dynamic slicing technique for Petri nets based on the structural dependency graph (SDG). Firstly, the SDG is constructed from the slicing criterion by a backtracking algorithm. Secondly, based on the SDG and a given marking, the dynamic slice can be acquired. As a case study, the proposed method is applied to a control system, and a simulation tool is developed for validating this method and automatically generating the slice. The algorithms can be useful in automatically identifying the parts of the model that affect a state of interest, and provide the basic technical support for alleviating the difficulty of formal verification and analysis.     

基于模糊推理的计算机辅助SDG-HAZOP新方法

传统的计算机辅助SDG-HAZOP是纯定性的分析与推理,它忽略了SDG图中节点之间的影响程度不同这一信息,因此它分析的结果往往过于冗繁。针对这个问题,文章提出了一种模糊SDG-HAZOP的新方法,这种方法的优势在于它把节点之间的相互影响用模糊矩阵的形式表示出来,采用矩阵的表示方法方便了计算机编程的实现,同时,将传统的推理方法转变成为一套模糊矩阵的运算方法,使SDG-HAZOP推理变为了一种半定量的推理,根据这些定量的信息,可以计算出各个相容通路的危险传播能力,最后可以把传播能力小的通路筛除出HAZOP分析结果,从而简化HAZOP分析报告。     

基于SDG故障诊断的传感器分布优化设计

故障诊断是化工企业安全生产中一项重要的工作，其诊断方法的效率主要取决于监视过程变量传感器的配置。现有的双向图的设计方法配置过程繁琐，容易出错。针对这个问题，提出一种改进的基于SDG故障诊断的计算机程序算法来设计传感器的网络分布。通过对一个化工实例的仿真研究表明，这种改进的计算机程序算法具有效率高、信息利用量大、准确率高和简单易用的特点，为将基于SDG的故障诊断的方法应用于实际控制过程提供了一种新的途径。     

乙烯/乙烷精馏-膜耦合分离系统的HAZOP量化分析

危险与可操作性(HAZOP)分析技术自问世以来,作为定性的风险分析方法广泛应用于各个领域,许多发达国家已经立法强制其在工程建设项目中推广应用。近年来,随着该技术的完善,其量化分析已成为一种趋势。精馏-膜耦合分离作为一种新开发的高效节能分离方法,主要用于分离普通精馏难以分离的重要体系,例如共沸体系、存在浓度夹点的体系、挥发度相近的体系,然而至今没有文献对其危险与可操作性进行分析。针对乙烯/乙烷精馏-膜耦合分离系统,结合课题组基于UniSim Design软件开发的Membrane Extension模块建立耦合系统模拟模型,将HAZOP分析方法与过程模拟相结合对精馏-膜耦合系统进行HAZOP量化分析。选定精馏塔工艺参数进料温度、进料流量、侧线采出量为考察对象,分析不同程度的偏差对系统的影响。基于模拟结果,首先依据耦合系统中各个设备的安全操作范围,对HAZOP分析偏差进行量化分级,得出了参数的安全阈值和偏差等级。其次对该系统进行HAZOP分析结果的量化,依据偏差等级分析不同程度偏差产生的原因、可能导致的后果以及后果的严重程度,并根据事故发生的可能性和严重程度,得到事故的风险等级,最后通过HAZOP分析偏差和分析结果的量化得出乙烯/乙烷精馏-膜耦合分离系统的HAZOP量化分析报告。     

Prediction-based diagnosis and loss prevention using qualitative multi-scale models

A prototype prediction based intelligent diagnostic system that is capable of integrating qualitative and quantitative process models and operational experience in the form of HAZOP result tables is proposed in this paper.The diagnostic system utilizes Gensym’s real time G2 expert system software. Its diagnostic “cause-effect” rules and possible actions (suggestions) are extracted from the results of standard HAZOP analysis. The knowledge base of the system is organized in a hierarchical way following the hierarchy levels of a multi-scale model of the process system. This supports focusing used by fault detection and loss prevention and thus decomposes the otherwise computationally hard problem. Prediction by simplified dynamic models are used to reduce ambiguity in case of multiple possible causes and/or multiple possible mitigating actions.The system is illustrated on the example of a commercial fertilizer granulator circuit using a simulation test bed.