燃料全过程在线监管与诊疗平台的研发与功能实现

2020-04-09崔修强

综合智慧能源 2020年2期

崔修强

(华电国际电力股份有限公司技术服务分公司，济南 250014)

0 引言

随着工业4.0、互联网和工业融合技术的不断发展, 各电力企业燃煤全自动采样、制样等设备智能化管理水平不断提高,燃煤智能化验收和智能化管理已经逐步实现[1-10],这给燃料全过程在线监管与诊疗提供了可能。新型智能化设备的投入减轻了人们的劳动强度,随着燃料验收设备智能化建设的推进，燃料验收人为因素的影响不断减少，但同时也带来了提高设备可靠性、测试结果准确性等新的课题[11-15]，这就亟须开展燃料系统在线过程监管与诊疗，发现设备运行的规律，在设备发生异常之前就能通过参数的量变诊断出来，做到“事前”解决，提高设备投运率。避免采制化设备存在系统偏差不能及时发现，而造成巨大影响。

燃料全过程在线监管与诊疗平台(以下简称平台)借鉴分散控制系统(DCS)设计思想，接入燃料验收全过程数据，利用大数据挖掘手段，对过程数据与结果数据的历史、实时变化进行挖掘与诊断分析，实现设备异常预警，做到燃料全过程的在线监管与过程诊疗。

图1 燃料全过程在线监督平台技术架构

1 平台总体架构设计

1.1 平台技术架构

燃料全过程在线监管与诊疗平台通过企业服务总线(ESB)采集现场计量、采样、制样、化验设备的过程数据、燃管系统关键数据，以及视频监控文件，上传至Oracle 实时应用集群(Oracle RAC)环境下的数据中心，根据设备诊断模型，通过Erlang分布式计算服务实时读取基础数据，发布设备故障诊断结果，并同步至数据库；用户访问Web应用时，服务请求通过Tomcat集群环境下的Java应用服务提供响应服务。系统通过双机热备保证应用、计算、数据库安全运行。燃料全过程在线监督平台软件整体采用Java平台开发实现，技术架构如图1所示。在服务器端采用双机热备，数据库、计算服务、应用服务部署至1台服务器中，并设置1台服务器备用。

1.2 平台功能架构

燃料全过程在线监管与诊疗平台按照广义DCS架构设计，支持设备运行状态的在线监管，同时实现设备诊疗报警。

平台应用架构分为设备层、数据层、支持层、应用层4层架构。设备层包括计量设备、采制样设备、化验设备、堆取料机等基础设备。数据层作为数据的存储层，将分散的数据保存在数据库服务器内，完成对燃料系统实时数据、管理数据、分析数据、指标数据归档存储。支持层主要将各类基础功能按照系统开发与应用的要求进行封装，实现计算组态配置。应用层包括燃料管理业务流程、设备控制过程、诊断模型和数据流向等内容，可以修改和调整用户不同的业务需求。系统建立统一的应用平台，实现燃料全过程在线监督、系统管理、系统安全等基础模块统一规划开发。平台功能架构如图2所示。

2 平台功能研发

燃料全过程在线监管与诊疗平台以燃料全过程数据为基础，利用“互联网+”“工业与互联网融合”的技术优势，通过数据挖掘、分析、大数据应用等手段，建立起针对燃料全过程的在线“诊断和治疗”平台。平台主要包括参数监管、远程诊断、三级诊疗等主要功能。

2.1 参数监管

参数监管功能在线提取和实时监管燃料验收全过程中各环节的参数，并按照参数类别、关键性分成4大类，即基础参数、核心参数、指标参数，以及视频监控参数。

2.1.1 基础参数

基础参数监管主要采集燃料全过程验收环节的人、机、料、法、环、测6个方面的参数。人：人员授权情况、人员资质及资历信息；机：设备台账信息、检定校准信息；料：原料的供应商和服务的服务商评价情况，以及标准值、有效期、纯度等信息；法：方法采用国标规定的标准方法，或经过论证与国标方法具有相同准确度和精密度的方法；环：环境温度、湿度的实时测量值；测：化验人员测量过程中的各种细节。

2.1.2 核心参数

核心参数直接反映了设备整体的运行状况，是评判设备性能、影响验收质量的关键指标。监管核心参数有助于掌控整个验收过程，提升管理效率。例如，对于采样机来说，采样头采集子样的方法、重量、数目等关键参数可以反映采样设备的性能，关键参数异常对采样代表性影响较大。

图2 平台功能架构

2.1.3 指标参数

指标参数是利用基础参数和核心参数进行一些复杂的数理统计和回归分析获得的参数，通过指标参数发现参数内在的关联性，为燃料验收提供预测模型和变化趋势，具有宏观性和预见性，可以从整体上进行评判，是燃料全过程综合的、深层次的分析参数。

2.1.4 视频监控参数

视频监控集成入厂采制化现场、入炉煤采制现场、磅房现场的监控画面，建立燃料在线监督视频监控中心，监控位置包括车辆进厂、入厂采样机、称重、回皮、磅房内部、车辆出厂、入炉皮带秤和采样机等各个位置，实现燃料入厂验收全程无死角全天候监控，系统实时了解各个位置的视频监控信息，同时对现场存在异常的区域，提供视频联动播放，有效实现异常事件的联查工作。

2.2 远程诊断

远程诊断依据现场采集的数据，利用诊断模型对验收全过程中的异常情况进行分析诊断，实现对现场设备异常、参数异常、人员异常等异常信息的报警与诊断。

2.2.1 燃料验收计量远程诊断

计量远程诊断功能通过对轨道衡、汽车衡的过程数据以及称重数据等信息对计量设备可靠性、称重结果的准确性进行甄别与判断并实现设备异常以及称重偏差的预警与报警。结合入厂车辆体积扫描装置得到的入厂煤单车体积，可以计算出入厂煤单车密度，对煤质异常进行判断。通过对称量数据、设备过程参数、密度指标、工作记录等进行对比分析，实现对异常行为的报警，并通过视频技术实现计量的全方位管理。

2.2.2 燃料验收采制样远程诊断

采制样远程诊断是对全自动制样机在样品流转过程中的各个设备的基础信息、过程参数等建立诊断模型，通过对样品各级重量信息、缩分比信息，以及设备动作指令信息进行分析判断，甄别制样过程设备健康状态以及各个指标准确性。

通过采制样远程诊断功能实时查看全自动制样系统各部件的运行状态、异常情况及样品重量，及时发现设备故障和性能异常，并利用诊断模型对设备故障和性能异常原因进行分析，给出故障原因。

2.2.3 燃料验收化验远程诊断

化验远程诊断功能实现在线监督诊断化验关键环节、化验设备关键运行参数、主要环境指标控制情况、仪器按时标定和检定情况、煤样抽检情况、人员和设备管理情况、样品保管情况、标准物资管理情况、测定结果的精密度及标准物质测定准确度等，更好地对化验工作进行追溯，保证化验工作定期按时开展，较好地进行化验工作质量监控，及时发现人员操作、设备不稳定造成的偏差，减少人工出错几率，确保化验测定结果准确。

2.2.4 燃料全过程关联性诊断

平台利用历史数据建立经验公式，对测定数据是否在合理范围内进行判定，利用同一矿点全硫、挥发分指标具有稳定性的特点，可对全硫、挥发分是否符合该矿点煤质特性进行判定，具有统计煤样抽检百分率及合格率、标准物质测定准确率、煤样的重复性差值等关联性诊断功能。

2.3 三级诊疗

燃料全过程在线监管与诊疗平台对远程诊断出现的设备异常，由各种原因造成的计量、采制化参数异常，具备“在线医嘱”“远程问诊”“现场诊疗”三级诊疗流程，实现异常诊断与处理的诊疗跟踪功能。

一级诊疗是“在线医嘱”，针对计量、采制化等环节出现的比较直观、容易处理的问题进行平台在线反馈，平台对异常情况提出现场解决方案和措施，对“诊疗效果”进行评估，恢复正常后警示信息解除。二级诊疗是“远程问诊”，对平台出现的异常，生成“诊疗单”，及时对设备或操作方法进行改进，并在平台相关模块反馈“诊疗”效果，平台能根据反馈情况，优化已有的专家诊断模型，并对“诊疗”方案进行评估，消除异常情况。三级诊疗是“现场诊疗”，针对偏差较大的情况，在平台进行分析记录，形成详细的“飞检”报告，建立飞检案例库，并不断优化完善专家诊断模型。

平台通过异常情况的发现、整改、反馈、跟踪等功能，实现燃料全过程闭环管控，针对不同等级的异常情况建立等级制的闭环管控手段，利用信息化手段实现任务下达与督办，实时发布诊断治疗任务、显示诊断治疗结果，细化燃料全过程管理工作。