過程測量數(shù)據(jù)校正技術在甲醇工廠的在線應用劉寶衛(wèi),等過程測量數(shù)據(jù)校正技術在甲醇工廠的在線應用Online Application of Process Measurement Data Reconciliation in Methanol Plant劉寶衛(wèi)1趙霞吳勝昔2潘兆鴻3(上海交通大學電子信息與電氣工程學院,上海200240華東理工大學信息學院2,上海20037;上?；坫懽詣踊畔a(chǎn)業(yè)有限公司3,上海2003)摘要:過程數(shù)據(jù)的質(zhì)量嚴重影響了MES中的過程監(jiān)控、實時優(yōu)化和控制及其它模塊的性能和效益。為獲得平衡和準確的過程數(shù)據(jù)研發(fā)了一種組合了測量數(shù)據(jù)檢驗法和GLR檢驗法的改進型序列補償法,并將其應用于數(shù)據(jù)校正中顯著誤差的偵破和處理?；谠摲椒ú⒁约状脊に囘^程為背景的一套實時數(shù)據(jù)校正軟件在某大型甲醇工廠的MES中投入在線運行,并獲得了滿意的效果。該方法經(jīng)過適當改造后可以應用于某些過程工業(yè)的在線數(shù)據(jù)校正。關鍵詞:制造執(zhí)行系統(tǒng)數(shù)據(jù)校正隨機誤差最小二乘法序列補償法中圖分類號:TP74文獻標志碼:BAbstract: The quality of process data significantly affects the performance and profit gained from process monitoring, real-time optimization andcontrol and other applications in MES. To get balanced and correct process data, the modified serial compensation method integrating measure-ment data test with GLR test was developed to detect and deal with the gross errors. Based on the method, and with the methanol process asbackground, a data-reconciliation software package is put into on line service in MES of a large-scale methanol plant. The reconciled data bringabout the desired effect. The method can be applied in certain process industries for on line data reconciliation with slight modificationKeywords: Manufacturing execution system( MES) Data reconciliation Random error Least square method Serial compensation method0引言1過程數(shù)據(jù)校正問題的數(shù)學模型MES已越來越廣泛地應用于過程工業(yè)中1,因而假設數(shù)據(jù)的測量值由真實值和比較小的隨機誤差準確的過程數(shù)據(jù)對現(xiàn)代化工裝置顯得尤為重要。在實構成,過程處于穩(wěn)態(tài),且測量數(shù)據(jù)所包含的隨機誤差e時條件下,企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度、計劃管理、裝置的優(yōu)化模服從正態(tài)分布:E(e)=0,Com()=Q。擬等工作都依賴于準確的過程數(shù)據(jù)。測量中不可避免線性約束的數(shù)據(jù)校正問題的一般數(shù)學模型為隨機誤差的產(chǎn)生從而導致測量值不能精確地符合化工(X-X)Q"(X-X過程中一些內(nèi)在的物理、化學規(guī)律。此外,由于各種原因導致不能采集到所有需要的數(shù)據(jù),不平衡和不完整St AX+BU= C的過程數(shù)據(jù)限制了基于這些數(shù)據(jù)的應用。數(shù)據(jù)校正就式中:為測量數(shù)據(jù)的校正值向量;U為待估量組成的是對采集來的測量數(shù)據(jù)進行校正,使其完全滿足其向量;A、BC為系數(shù)矩陣。內(nèi)在的物理化學規(guī)律及其它約束條件,并對所需的未測量數(shù)據(jù)進行有效的估計,從而獲得高度可靠和完整2測量數(shù)據(jù)的過失誤差偵破處理方法的過程數(shù)據(jù)。實際上,由于測量儀表失靈、操作失誤等問題本文以某甲醇工廠為背景,研究了雙線性模型中數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)和過失誤差偵破等問題,采用測量數(shù)據(jù)檢測造成少量測量數(shù)據(jù)嚴重失真,使數(shù)學模型中測量數(shù)據(jù)只含較小的隨機誤差的假設并不成立。因此,要法和廣義似然比法相結合的一種序列補償法對測量數(shù)進行測量數(shù)據(jù)的校正,就需要對測量數(shù)據(jù)進行過失據(jù)進行過失誤差偵破處理,并獲得了較好的結果。誤差偵破將薩出含有討失誤差的數(shù)據(jù)進行處理,使其中國煤化工最低。對線性約束十一五”國家“八六三”基金項目(編號:2006AA042171)。問題CNMHG破方法有整體檢測修改稿收到日期:2007-09-12。第一作者劉寶衛(wèi),男,1983年生,現(xiàn)為上海交通大學控制理論與控制法約束方程檢測法、測量數(shù)據(jù)檢測法和廣義似工程專業(yè)在讀碩士研究生;主要從事過程教掘校正的研究然比法等。PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol 29 No. 2 February 2008過程測量數(shù)據(jù)校正技術在甲醇工廠的在線應用劉寶衛(wèi)等過程分為校正和估計兩步計算。先將問題轉化成消去未測量只含測量的約束最小二乘法問題,得到校正后的測量數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)后再對待估量進行估計。首先進行數(shù)據(jù)分「無過失誤差類6-”,將變量分為測量變量和待估量,用投影矩陣法消去待估量的系數(shù)矩陣B,將數(shù)學模型轉換成如下形數(shù)估計的測量變量的位置的集合式進行GLR偵min(X-X)Q(X-X校正完成對測量值進行補償處理St.AX= c*物H采用的誤差偵破與處理方法為測量數(shù)據(jù)檢測MT)法與廣義似然比(GLR)法相結合的序列補償圖1校正流程圖法。將MT和CLR結合起來,進行MT的時候考慮Fig. I Flowchart of data reconciliation到變量可能產(chǎn)生過失誤差可能性的大小,用GIR確定3應用實例過失誤差位置后進行補償時考慮變量的邊界約束。這樣吏加充分利用了已知的有用信息。校正流程如圖I某甲醇廠從原料氣到粗甲醇的工藝簡化流程如所圖2所示。反應器1凈化裝置1甲醇合成甲醇凈化裝置3混合器混合器分流器變壓吸附德士古氣分流器分流器引凈化裝置4冷箱2漏入的水反應器2凈化裝置2甲醇合成2甲腺圖2甲醇工廠工藝流程圖Fig 2 Technological process of one methanol plant圖2中的數(shù)字為氣體流股的編號,代表不同管道中分平衡的在線數(shù)據(jù)校正是一項艱巨的工作。的氣體;方框為節(jié)點。各流股中只有漏入的水、甲醇1根據(jù)對模型對象的深入分析,我們決定采用雙線甲醇2為液體,其余均為氣體。分流器中的分流系數(shù)性方法進行數(shù)據(jù)校正,并進行了一些合理的假設。待估,流股1、2、22、23、2427的流率沒有測量值,23的由于分流器中的分流系數(shù)未知,我們分三步進行組分沒有分析值。V1V2V3V4為凈化裝置中的釋放數(shù)據(jù)校正氣,T、T2、T3、T4為凈化裝置的回收氣,準備進入凈化①不加入進出分流器的流股有相同組分的約束,裝置2中。30、31為甲醇合成的釋放氣進行雙線性的數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)和顯著誤差的偵破和處理反應器1、2中有一個變換反應②根據(jù)冗余度比較大的組分流量(這里是COCO+H,O=C02+H2(5)和H2)計算分流系數(shù),將分流約束加入約束方程,進甲醇合成1、2中有兩個合成反應行雙線性的第二次數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)和顯著誤差的偵破處CO+2H, =CH,OH)理中國煤化工CO,+3H,=CH, OH +H20CNMHG測量數(shù)據(jù),收縮部這是一個有19個節(jié)點、30多個流股、4個反應器分數(shù)據(jù)的方差,并修正分流器中的分流系數(shù),進行最后且有多個嵌套循環(huán)的工藝流程,對這樣的工藝進行組的數(shù)據(jù)校正《自動化儀表》第29卷第2期2008年2過程測量數(shù)據(jù)校正技術在甲醇工廠的在線應用劉寶衛(wèi),等某次采集的原始數(shù)據(jù)及最終校正的結果如表1和表2所示。表1流率的測量值和校正值Tab 1 Measured and reconciled values of flow股號測量值校正值單位流股號測量值校正值單位m3/班55697.770262783.90m3/班24519.00012345678924518.8336188.50m3/班451626510615.011561/班138769.032577,00m3/班228166.10m3/班10726223788.03/班50032,280m3/班58867.062427.29m3/班44261.17048080.044261.17m3/班4044339169830m3/班012659893.0623982.30m3/班354226.1m3/班131307.07345m3/班78g0338283771.950m3/班53659.055274.23m3/班m’/班46840.039169.83m3/班94199661.780m3/班411680.0399037,90m3/班甲醇1202745202333.400kg/班286889.0甲醇2171065170681.800kg/班l(xiāng)10972.0110972.00m3/班漏人的水1600.000kg/班表2組分百分比的測量值和校正值Tab 2 Measured and reconciled values of component percentage流股號組分測量值校正值流股號組分測量值校正值1,2,3,4CO47.07060099.2637205,1117.469750H35.87435.079920H20.0660.06556.524370H2H33.38722.88719029.4520302.451247H76.70330067.6416808,9,22,25C010.11510.20856023.525H88.95989.553390H,72.83467.72465020.80020.7268302.6012.67511231.15032.2528401.8562.311774H,47.65046."708620H291.248CO56.5149001.7002.385176H,43.78143.01559099.11599.0780705.3494.8317430.18304H,68.04132014,21,248.750CO1.0891.061636H290.3575022.68723.906630甲醇95.879640中國煤化工4.120364H246.56245.304990甲醇CNMHG32.7185006.1006652.2003.76646667.17563,066170PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol 29 No. 2 February 2008過程測量數(shù)據(jù)校正技術在甲醇工廠的在線應用劉寶衛(wèi),等例如,反應器1的流股4和流股10在校正前后的系數(shù)據(jù)庫中。從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的同步,如圖4所示。氣體總流量和三種主要組分的組分流量(由總流量和組分分析值計算)的數(shù)據(jù)如表3所示。表3組分流率值Tab 3 Component flow數(shù)據(jù)轉儲組分流量流股4總流量510615.0659893.0-149278.0237237.099979.1數(shù)據(jù)預處理關系數(shù)據(jù)庫正CO88663.22055570-116894.0前H2183178.03144131261圖4數(shù)據(jù)同步其它2639.6-1102.6Fig. 4 Process of data synchronization總流量512212.5623982.3-111770.0數(shù)據(jù)校正軟件通過MFS信息總線從關系數(shù)據(jù)庫校CO241102.0l29332.0l1l770.0中取出預處理過的信息,包括生產(chǎn)過程中每個流股的89482.201252,0-111770.0流量,以及流股的組分分析值,然后對組分和流量進行后H2179684.0291454.0-11170.0其1945.10數(shù)據(jù)校正運算(包括數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)和顯著誤差偵破處理及參數(shù)的估計)獲得準確和完整的數(shù)據(jù)。再將校正后的可以看到校正前的數(shù)據(jù)不滿足式(5),而校正后流量和組分分析值存放在數(shù)據(jù)庫中。MES的其它模數(shù)據(jù)完全滿足物料平衡方程。另外3號流股經(jīng)過反塊就可以通過MES信息總線取得這些數(shù)據(jù)進行優(yōu)化應器2后變?yōu)?5號流股,由于經(jīng)過一個變換反應,氣控制、設備監(jiān)控、生產(chǎn)調(diào)度、動態(tài)成本運算等應用。的測量值41680m3還大?？隙ㄓ幸粋€含有較大的誤5結束語差對比校正前后,明顯是3號的測量有誤。校正后的研究了甲醇工藝過程中測量數(shù)據(jù)的校正問題,針對過程數(shù)據(jù)是平衡的,并給出了未測量數(shù)據(jù)的估計值。而實際的工藝流程采用了合適的測量數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)及過失誤差平衡完整的過程數(shù)據(jù)給化工生產(chǎn)的調(diào)度、核算、考評、計偵破和識別方法。工廠運行情況表明,采用該算法編制的劃經(jīng)營等生產(chǎn)活動提供了堅實準確的信息基礎。軟件能夠有效地對甲醇工廠過程測量數(shù)據(jù)進行在線的數(shù)4在線校正的實現(xiàn)據(jù)協(xié)調(diào)以及過失誤差偵破和識別校正后的過程數(shù)據(jù)的質(zhì)量完全能夠滿足MFS中其它應用模塊的需要。在MES中,通過組態(tài)網(wǎng)將從DCS采集來的生產(chǎn)現(xiàn)參考文獻場信息存放在實時數(shù)據(jù)庫中,由人工錄入的數(shù)據(jù)存放1黃河清俞金壽.面向流程工業(yè)的MES及其關鍵技術[J自動在關系數(shù)據(jù)庫中。MES信息集成模塊通過MES信息化儀表,2004,25(1):10-15總線,從關系數(shù)據(jù)庫中取出關系型數(shù)據(jù)從實時數(shù)據(jù)庫2]王秀萍,榮岡,王樹青.先進控制技術及應用刀].化工自動化及儀表,199,26(3):62-67中取出生產(chǎn)過程的實時數(shù)據(jù),并對其進行校正前預處[3] TAMHANE A C, MAHRSH. Data reconciliation and gross error理。如圖3所示,根據(jù)配置表按指定時間(例如一小時detection in chemical process networks[ J]. Technometrics, 198.5或一個班)采集實時數(shù)據(jù),對實時采集的數(shù)據(jù)進行濾波27(4):409-422處理,對其中的瞬時數(shù)據(jù)進行積分累計處理,對累計量4】 IORDACHE C, MAH R H, TAMHANE A C. Performance studies of進行減運算處理以得到指定時間段的流量,對采集數(shù)據(jù)the measurement test for detection of gross errors in process data [J]按需要進行單位換算按工廠流程結構對處理的實時數(shù)The American Institute of Chemical Engineers, 1985, 31(7): 1187據(jù)分組,最后把處理過的數(shù)據(jù)轉儲到另一臺服務器的關(51 NARASIMHAN S MAH R S H Generalized likelihood ratio methodfor gross error identification[ J]. The American Institute of Chemical數(shù)據(jù)采集運算處理單位換算分組模型數(shù)據(jù)輸出Engineers,3(9):15l4-1521[6]袁永根,李華生過程系統(tǒng)測量數(shù)據(jù)校正技術[M].北京:中國數(shù)據(jù)通道中國煤化工[7]勺兩步矩陣投影算法[J]CNMHG(3):311-314圖3實時數(shù)據(jù)預處理[8 NARASIMHAN S, JORDACHE C. Data reconciliation gross eorFig 3 Process of real-time data pretreaterdetection[M]. Houston: Gulf Publishing Company, 2000: 241-244《自動化儀表》第29卷第2期2008年2月