计算机辅助HAZOP.ppt

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1、计算机辅助HAZOP,汇报内容,概述,HAZOP: Hazard and Operability Study (危险性与可操作性研究) HAZOP分析方法是英国帝国化学工业公司（ICI）为解决除草剂制造过程中的危害于1960年代发展起来的一套以引导词为主体的危害分析方法，用来检查设计的安全以及危害的因果来源。,概述,它通过系统分析新设计或已有工厂的生产工艺流程和工艺功能，来评价设备、装置的个别部位因误操作或机械故障而引起的潜在危险，并评价其对整个工厂的影响。 基本思路是： 引导词+工艺参数=偏差,概述,常用的生产工艺参数有：流量、压力、温度、液位、时间、成分、PH值、速度、频率、粘度、浓度、电

2、压、混合、分离和反应,国家油气安全研究中心,对分析人员要求较高； 难于处理大规模的数据、信息和计算； 人工分析大规模系统时无法得到完备的结果； 口头讨论方式不严格，讨论时易出现概念错误； 人工评价费时、费力，成本高； 人工评价得出的文本说明不规范，事后难于看懂。,基于历史数据的方法 数据滤波法、定性趋势分析法、统计分析法、小波分析法、神经元网络法 基于专家系统的方法 基于规则的专家系统（RBES）、神经元网络知识自动识别法、神经元网络仿真联合法、Petri网模型推理等； 基于模型及仿真方法 标识有向图法（SDG）、观测器法、定性仿真法、定量仿真法、定性及定量混合仿真法、仿真剧情摄动法。,人工H

3、AZOP存在的问题,计算机辅助HAZOP分析,HAZOP分析主要应用于化工系统，针对工艺过程、人的可靠性、操作程序、软件都可以进行HAZOP分析。,概述,国家油气安全研究中心,结束,概述,国家油气安全研究中心,用户,HAZOP知识库,计算机辅助HAZOP架构图,概述,汇报内容,SDG-HAZOP,层次SDG-HAZOP分析流程,SDG-HAZOP,HAZOP过程与SDG方法有着天然的联系，研究利用SDG模型及基于图论的推理方法，进行计算机自动HAZOP分析，这就是SDG-HAZOP方法。,SDG-HAZOP,STEP1,STEP2,STEP3,STEP4,对每一设备单元定义变量确定SDG模型的

4、节点,列出单元各变量之间的“影响方程” 确定支路 状态,建立单元SDG 模型,确定单元 异常状态 原因及后 果构建设 备单元评 价后果,SDG-HAZOP,“影响方程组”，就是将设备单元中的所有变量列在左侧，每一变量的右侧列出与之相关的变量，中间用指向左侧的箭头相连。右侧变量中与左侧变量为增量影响的在变量前用“+”表示，减量影响的用“-”表示。若左侧变量没有任何相关的变量，则说明该变量只与外部设备单元的变量相关，其右侧用“0”表示 构建单元评价模型时，将相应单元的非正常原因作为原因节点，不利后果作为后果节点，引入模型即可得到设备单元的评价模型。,SDG-HAZOP,SDG-HAZOP推理策略

5、（1）首先假设所有节点处于正常状态； （2）在层次SDG-HAZOP模型中，选择关键变量作为原始拉偏点，进行正反两向拉偏，然后由计算机进行正反两向推理； （3）正反两向推理后得出产生偏差的非正常原因和不利后果，从而实现HAZOP分析。 n个节点的SDG-HAZOP模型,用nn维的状态转移矩阵T来描述SDG-HAZOP模型中支路的情形。其中T中的第i行表示从第i个节点出发到其他节点的支路,“1”代表支路符号为“+”,“-1”代表支路符号为“-”,“0”代表节点间无支路连接。,SDG-HAZOP,SDG-HAZOP 推理,初始偏差节点为当前节点，设置偏差状态，”1”正偏差” -1“负偏差,用当前节

6、点状态值乘T中对应当前 节点所在行，得新一组节点状态，若状态与前不同，选择前一推理状态为准,记B中非零状态节点为当前状态节点,从当前节点退回上一个父辈节点，并设为当前节点，重复B,C,D,从当前节点出发，重复B,C直到B中所有新状态均非零,SDG-HAZOP推理过程,SDG-HAZOP,SDG-HAZOP建模实例介绍： 依据AHP，得到火电厂生产设备的递阶层次结构 首先建立基于分系统、子系统的系统SDG-HAZOP模型，然后再建立基于设备、基于组件的各分系统、子系 SDG-HAZOP子图集合 据分、子系统的非正常原因在其下一级子图集合内查找设备、组件的不利后果,SDG-HAZOP,以设备层的除

7、氧器为例,依照前述建模方法,建立基于设备级的 SDG-HAZOP模型,电站除氧系统简介,SDG-HAZOP,影响方程为：,电站除氧系统的SDG-HAZOP模型：,SDG-HAZOP,因此，电站除氧器系统的SDG-HAZOP模型有11个节点，用1111维的状态转移矩阵T来表示，其中行和列的元素依次是 设初始偏差节点V2为当前节点，设状态为负偏差”-1“；用当前节点状态值去乘T中的第三行得到新的一组节电状态：（000000-10000） 将该组状态值为非零的节点F2记为当前节点，从F2出发，重复V2的步骤，得到一组新节点状态（0000000000-1） 将该组中状态值非零的节点L标记为当前节点，重

8、复上述操作。,SDG-HAZOP,得推理结果,SDG-HAZOP,结论： SDGHAZOP的建模和推理，可以找到所有可能的不利后果和非正常原因，完备性好，推理过程用到矩阵，方便计算机实现，节省时间、人力、推理深度高，该方法对于大型化、复杂化的其它过程工业都有着十分重要的实际推广意义。,汇报内容,LDG-HAZOP,LDG-HAZOP： 分层有向图HAZOP评价模型 LDG-HAZOP： LDG模型是SDG的拓展，基本表达方式与SDG类似，但在LDG模型里，所有HAZOP关键词均可以被表示出来，同时所有相互影响关系都可以被描述出来。,LDG-HAZOP,LDG示例图,LDG-HAZOP,LDG里

9、的节点对应的是偏差，且每个节点对应一个偏差。 一个过程变量可以对应多个节点，几多个偏差，不同偏差放在不同层上，但每个变量在每一层上至多出现一次。 LDG偏差之间的相互影响有节点之间的有向连线表示。,LDG-HAZOP,LDG模型中使用原因标签和后果标签来表达HAZOP最终报告所描述的每个偏差的原因和后果。,原因和后果标签图,该图表示，偏差“容器压力下降”，可能有两个原因：入口管线泄漏“，”容器泄露“，带来的一个不利后果：”物料泄漏“。,LDG-HAZOP,以加氢裂化的出口流量为中心研究参数，包括了若干与之有关的参数 加氢裂化反应器的部分LDG-HAZOP 模型,LDG-HAZOP,LDG-HA

10、ZOP小结： 自动HAZOP分析中常用的模型LDG，引入了分层的概念，使模型表达能力比SDG有了很大的提升，能够表达HAZOP分析中用到的全部引导词，并可以表达复杂的映射型因果关系。 因此，LDG模型能够系统化、条理化地表达几乎全部HAZOP分析中需要的知识。这样基于LDG模型的自动推理方法可以实现更全面更彻底的HAZOP分析。,汇报内容,DBN-HAZOP,DBN-HAZOP技术主要用于复杂动态系统安全预警技术。 利用HAZOP的系统全面的分析技术，得出系统可能出现的故障模型，并作为动态贝叶斯网络（DBN）的数据源。 由于DBN具有自学习和自适应能力，即使在部分数据缺失的情况下也可以模拟人思维方式，建立准确的系统预测结论。,DBN-HAZOP,DBN HAZOP结构框架,计算机辅助HAZOP小结,通过以上介绍，不论是利用SDG-HAZOP、LDG-HAZOP还是DBN-HAZOP均可实现大量数据的整合利用，弥补了人工HAZOP工作量大的缺陷，而且可靠性较高。 但上述三种计算机辅助HAZOP方法，在建模简化过程中难免有一定的主观性，仍需要继续完善。,Thank You !,