Диагностика отказов технологического оборудования химических производств с помощью искусственного интеллекта

В работе рассмотрена задача автоматизированного распознавания одиночных аварийных ситуаций на химических и нефтеперерабатывающих производствах. Современные химико-технологические производства обслуживаются и управляются небольшим количеством персонала, что повышает нагрузку на каждого оператора. Для уменьшения количества ошибок операторов регулярно проводится их обучение на тренажёрах, оснащённых набором как штатных ситуаций (регламентный пуск, останов, нормальное ведение процесса, переход с одного режима на другой), так и аварийных сценариев (разгерметизация колонны, отказ насоса, выход из строя системы энергоснабжения). Тем не менее, предусмотреть все возможные отказы во время обучения операторов невозможно, и даже подготовленный оператор может не заметить первые признаки аварии, в связи с чем необходимо создание системы поддержки решений, помогающей оператору своевременно распознавать отказы технологического оборудования.  Для распознавания отказов предложено использовать нейронную сеть, обученную на массиве данных смоделированных аварий. Для моделирования типовых аварий использован промышленный тренажёр на базе платформы RTsim. Новизна исследования заключается в использовании методов искусственного интеллекта для диагностики достояния технологического процесса по данным SCADA-системы и использовании для обучения нейронной сети данных не с реального объекта (которых всегда будет недостаточно), а с модели, точно соответствующей конкретному технологическому участку. Количество смоделированных сценариев, использованных для обучения нейронной сети может быть достаточно велико, что позволяет снизить долю ошибочных срабатываний системы. Разработанная система уверенно справляется с распознаванием отдельных отказов оборудования. Полученные результаты могут быть использованы для помощи операторам-технологам и для усовершенствования систем противоаварийной защиты. Анализ времени, необходимого системе для распознавания аварийной ситуации может быть использован для проектирования новых производств, модификации системы контроля и управления.

отказ, авария, компьютерный тренажёр, RTsim, цифровой двойник, имитационное моделирование, система принятия решений, промышленная безопасность, искусственный интеллект, нефтепереработка