发明名称 一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法
摘要 本发明公开了一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法,本方法可实现建立一套报警仪布置组合方案评价机制及最优方案求解方法:综合考虑炼油装置可能发生的危险气体泄漏的诸多不确定因素,科学预测未来可能发生的所有重要泄漏场景,使得气体检测报警仪的布置方案更符合炼油装置的实际情况;以在厂区未来可能发生的泄漏场景中综合检测报警时间为指标建立评价机制;通过建立数学模型并求解,在<img file="DDA0000694754410000011.GIF" wi="78" he="78" />个报警仪布置组合方案中,求得最佳组合方案,即给出P个检测报警仪的具体布置位置,解决了布置方案选择时的盲目性,极大地提高检测报警仪检测效率。
申请公布号 CN104792468B 申请公布日期 2016.04.06
申请号 CN201510160229.6 申请日期 2015.04.07
申请人 中国石油大学(华东) 发明人 章博;王志刚;王磊;赵日彬;贾艳;乔申;慕超;杨敬;邹牛洋;于秀彦;成琳琳
分类号 G01M3/04(2006.01)I;G01N33/00(2006.01)I 主分类号 G01M3/04(2006.01)I
代理机构 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 代理人 张勇
主权项 一种炼油装置气体检测报警仪优化布置方法,其特征是:包括以下步骤:(1)以泄漏源工况、风场条件为随机性因素,定量构建炼油装置危险气体泄漏场景集,采用历史气象数据获得风场的风速风向联合分布概率,获取设备泄漏发生概率,从而获得泄漏场景发生的近似概率;(2)建立炼油装置的最优精细三维计算流体力学数值模拟模型,依据气体检测报警仪高度和间距设置规定,在预设高度平铺设置监测点,作为泄漏检测报警仪的布置的备选点;(3)利用三维计算流体力学数值模拟模型,对泄漏场景集各场景进行数值模拟,记录监测点气体扩散浓度,根据危险气体报警浓度阈值,计算各监测点在各场景下的检测报警时间;(4)以检测器布置方案在各场景下的累积检测报警时间为装置累积风险值量化指标,以即检测器数目为约束条件,构建累积检测报警时间最小的优化模型;(5)采用粒子群算法对优化模型进行求解,得出决策向量X<sub>j</sub>的值,将值为1的X<sub>j</sub>的脚标所对应备选点i布置检测器,其余备选点不布置检测器,即在备选监测布置方案中累积检测报警时间最小的布置方案,也就是最优布置方案;所述步骤(4)中,以检测器布置方案在各场景下的累积检测报警时间为装置累积风险值量化指标,记作R,以检测器布置的检测器数目为约束条件,获得累积检测报警时间最小的最佳方案,数学模型如下:<maths num="0001" id="cmaths0001"><math><![CDATA[<mrow><mi>min</mi><mi> </mi><mi>R</mi><mo>=</mo><munder><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow></munder><msub><mi>k</mi><mi>i</mi></msub><mo>&CenterDot;</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>i</mi><mo>&Element;</mo><mi>I</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000833575750000011.GIF" wi="629" he="126" /></maths><maths num="0002" id="cmaths0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><mi>min</mi><mo>&lsqb;</mo><msub><mi>t</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><msub><mi>X</mi><mi>j</mi></msub><mo>&rsqb;</mo><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><mi>J</mi><mo>,</mo><msub><mi>X</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow>]]></math><img file="FDA0000833575750000012.GIF" wi="765" he="95" /></maths><maths num="0003" id="cmaths0003"><math><![CDATA[<mrow><mi>s</mi><mo>.</mo><mi>t</mi><mo>.</mo><msub><mi>X</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><mi>J</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000833575750000013.GIF" wi="542" he="84" /></maths><maths num="0004" id="cmaths0004"><math><![CDATA[<mrow><munder><mo>&Sigma;</mo><mi>j</mi></munder><msub><mi>X</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><mi>N</mi><mi>u</mi><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><mi>J</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000833575750000014.GIF" wi="478" he="141" /></maths><maths num="0005" id="cmaths0005"><math><![CDATA[<mrow><mo>(</mo><munder><mo>&Sigma;</mo><mi>i</mi></munder><munder><mo>&Sigma;</mo><mi>j</mi></munder><msub><mi>t</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><mo>&CenterDot;</mo><msub><mi>X</mi><mi>j</mi></msub><mo>)</mo><mo>/</mo><mi>P</mi><mi>v</mi><mo>&lt;</mo><mi>t</mi><mi>o</mi><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>i</mi><mo>&Element;</mo><mi>I</mi><mo>,</mo><mo>&ForAll;</mo><mi>j</mi><mo>&Element;</mo><mi>J</mi><mo>,</mo><msub><mi>t</mi><mrow><mi>i</mi><mi>j</mi></mrow></msub><msub><mi>X</mi><mi>j</mi></msub><mo>=</mo><mi>P</mi><mi>v</mi></mrow>]]></math><img file="FDA0000833575750000015.GIF" wi="949" he="118" /></maths>式中:k<sub>i</sub>为第i个场景的发生概率;J为检测器布置备选点集合;X<sub>j</sub>为决策向量,取1表示该备选点布置检测器,取0则表示该备选点不布置检测器;t<sub>ij</sub>为在第i个场景下第j个备选点达到报警阈值的时间,T<sub>i</sub>为布置方案针对第i个场景的检测报警时间;Nu为检测器限制数目,且Nu<<场景数,否则无优化的必要,I为场景集,Pv为惩罚值,t<sub>0</sub>为招致惩罚情况的数量上限。
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