基于云计算的阀门内漏在线诊断系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及阀门内漏诊断领域，公开了一种基于云计算的阀门内漏在线诊断系统和方法，其中，所述阀门内漏在线诊断系统包括信号采集模块，用于采集阀门的内漏声信号；云计算模块，用于从所述内漏声信号中提取特征参数，并基于预先训练的阀门内漏诊断模型对所述特征参数进行计算，以获得阀门内漏诊断结果。本发明专利技术提供的技术方案能够提高阀门内漏诊断结果的准确性。

On-line Diagnostic System and System of Valve Leakage Based on Cloud Computing

The invention relates to the field of valve leakage diagnosis, and discloses an on-line diagnostic system for valve leakage based on cloud computing, in which the on-line diagnostic system for valve leakage includes a signal acquisition module for acquiring the acoustic signal of valve leakage, a cloud computing module for extracting characteristic parameters from the acoustic signal of valve leakage, and a pre-trained diagnostic model for valve leakage. The characteristic parameters are calculated to obtain the diagnostic results of valve leakage. The technical scheme provided by the invention can improve the accuracy of the diagnosis result of valve internal leakage.

【技术实现步骤摘要】
基于云计算的阀门内漏在线诊断系统和方法
本专利技术涉及阀门内漏诊断领域，具体地涉及一种基于云计算的阀门内漏在线诊断系统和一种基于云计算的阀门内漏在线诊断方法。
技术介绍
阀门在石化工业生产控制中扮演者重要角色，受阀门老化、腐蚀、操作以及自身结构特点等因素影响，工业生产中普遍存在阀门内漏现象。阀门内漏不仅引起输送介质的污染以及工艺参数的变化，从而改变产品性能、影响生产效率，给工艺控制的故障诊断与安全预警工作带来沉重的负担，更有可能严重威胁整个厂区石化工业生产系统的安全，导致造成严重的安全事故发生。1984年12月3日，印度博帕尔农药厂由于腐蚀，储罐进料管上的阀门发生内漏，冲洗水经过该阀门进入甲基异氰酸酯(简称MIC)储罐，放热反应后造成储罐内的温度和压力升高，引起仪表和控制系统异常，安全阀起跳后大量的MIC泄漏到周围环境中，造成大量人员伤亡和深远的社会影响；2016年3月，某石化公司重整装置进行拆除盲板作业时，由于酸性气管线阀门内漏，在阀门闸板和盲板之间集聚了大量高浓度硫化氢，拆除作业时硫化氢泄漏造成一死一伤人员中毒事故。为了快速有效检测在役阀门内漏，许多公司和研究机构开展了工业阀门内漏检测技术研究。美国物理声学公司与英国石油公司合作，于上世纪八十年代开始收集内漏阀门信号参考数据，以信号RMS值为特征参数，以大量工业实验获取的数据样本为基础，建立幅值域参数与泄漏之间的非线性回归模型，根据被测阀门尺寸和承压压力来评估是否内漏；多家公司利用声波采集及转换技术、动态压力传感技术开发了便携式阀门内漏检测仪，通过监测声信号或者压力信号，将信号强度、频谱的相对变化等特征参数与内漏特征库中的数据比对分析，进而得出阀门内漏与否的结论；戴光等深入研究了承压阀门内漏过程中流体流动状态以及声源产生机理，在阀门泄漏产生的声源信号幅度与内漏率之间关联机制方面取得相应进展(承压阀门内漏声学检测方法[J].大庆石油学院学报,2003，27.03:70-73)；李振林等通过理论分析和实验研究，建立了球阀和闸阀两种阀门的内漏气体体积泄漏率与声发射信号特征参数均方根的量化关系(基于声发射理论的阀门气体内漏量化检测研究[J].振动与冲击，2013，15:77-81)。以上设备或技术在石化企业现场应用时，仍然存在以下不足：(1)受样本数量限制，所形成的方法普适性较差，根据不同标准生产的阀门产品大类型有十几种、不同型号3000多个、各种规格40000多个，受工艺操作、腐蚀等因素影响，造成的密封面泄漏形态差异较大，难以形成完整的数据库，造成以比对为核心的内漏检测方法普适性。(2)工业生产环境复杂，阀门内漏信号易受上下游管道传导干扰信号、相近设备工作信号等因素影响，通过传统的单个阀门数据采集与诊断技术难以满足实际应用需求，造成内漏误判率高的问题。(3)基于单个阀门的诊断结果难以累积，作为系统中相近工况条件阀门在线诊断经验数据，方法的可扩展性较差。因此，发展基于云计算的阀门内漏在线诊断系统及在线诊断方法，提高阀门内漏诊断效率、结果准确性，促进诊断方法的普适性和扩展性，为阀门内漏在线诊断应用、数据共享、事故预防提供技术支撑，有利于促进企业安全高效生产。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了至少能够在一定程度上克服现有技术存在的上述技术问题之一，提供一种能够提高阀门内漏诊断结果的准确性的技术方案。为了实现上述目的，本专利技术一方面提供一种基于云计算的阀门内漏在线诊断系统，所述在线诊断系统包括：信号采集模块，用于采集阀门的内漏声信号；云计算模块，用于从所述内漏声信号中提取特征参数，并基于预先训练的阀门内漏诊断模型对所述特征参数进行计算，以获得阀门内漏诊断结果。优选地，所述在线诊断系统还包括终端模块，用于显示所述阀门内漏诊断结果。优选地，所述云计算模块包括：数据处理模块，用于从所述内漏声信号中提取特征参数；诊断算法库，该诊断算法库中存储有预先训练的阀门内漏诊断模型；阀门内漏计算模块，从所述诊断算法库中选择阀门内漏诊断模型，以基于该阀门内漏诊断模型对所述特征参数进行计算，进而获得阀门内漏诊断结果。优选地，所述诊断算法库中存储的阀门内漏诊断模型包括实验模型、理论模型、经验模型、现场监测模型和自学习模型，不同的阀门内漏诊断模型适用于不同工艺条件下的阀门内漏诊断，所述阀门内漏计算模块根据所述阀门的工艺条件从所述诊断算法库中选择与该工艺条件相对应的阀门内漏诊断模型。优选地，所述终端模块还用于在所述阀门内漏诊断结果显示阀门发生内漏时，将现场确认的阀门内漏数据发送至所述云计算模块，以用作优化构建所述自学习模型的训练数据。优选地，所述终端模块还用于在所述阀门内漏诊断结果显示阀门发生内漏时，提供阀门内漏报警信号和/或阀门维修和管理建议。优选地，所述阀门有多个，每个阀门对应有一个用于采集该阀门的内漏声信号的信号采集模块，所有信号采集模块采集的声信号均发送给所述云计算模块，所述云计算模块根据每个信号采集模块采集的声信号对对应阀门的内漏情况进行诊断，所述终端模块还用于在所述阀门内漏诊断结果显示当前阀门发生内漏时，将该阀门内漏诊断数据共享给其他阀门诊断个体。本专利技术另一方面提供一种基于云计算的阀门内漏在线诊断方法，所述在线诊断方法包括：采集阀门的内漏声信号；从所述内漏声信号中提取特征参数，并基于预先训练的阀门内漏诊断模型对所述特征参数进行计算，以获得阀门内漏诊断结果。优选地，所述预先训练的阀门内漏诊断模型包括实验模型、理论模型、经验模型、现场监测模型和自学习模型。优选地，所述方法还包括：在所述阀门内漏诊断结果显示阀门发生内漏时，现场确认阀门内漏数据，并将该阀门内漏数据用作优化构建所述自学习模型的训练数据。优选地，所述方法还包括：显示所述阀门内漏诊断结果，并在所述阀门内漏诊断结果显示阀门发生内漏时，提供阀门内漏报警信号和/或阀门维修和管理建议。优选地，所述阀门具有多个，所述方法还包括：在所述阀门内漏诊断结果显示当前阀门发生内漏时，将该阀门内漏诊断数据共享给其他阀门诊断个体。本专利技术提供的技术方案具有如下有益效果：本专利技术提供的基于云计算的阀门内漏在线诊断系统通过信号采集模块采集阀门上的声信号，通过云计算模块从声信号中提取特征参数，并基于预先训练的阀门内漏诊断模型对特征参数进行计算，从而获得阀门内漏诊断结果，由于阀门内漏诊断模型是通过大量数据预先训练构建的，因此，可以更加准确可靠地计算出阀门内漏诊断结果，有利于提高阀门内漏检测的准确性。附图说明图1是本专利技术实施提供的基于云计算的阀门内漏在线诊断系统的结构框图；图2是图1中信号采集模块的结构框图；图3是图1中云计算模块的结构框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限制本专利技术。参阅图1，本专利技术实施例第一方面提供一种基于云计算的阀门内漏在线诊断系统，该在线诊断系统包括：信号采集模块，用于采集阀门的内漏声信号；云计算模块，用于从内漏声信号中提取特征参数，并基于预先训练的阀门内漏诊断模型对所述特征参数进行计算，以获得阀门内漏诊断结果。预先训练以构建所述阀门内漏诊断模型需要大量的阀门内漏诊断数据，形成的阀门内漏诊断模型能够更加准确可靠地计算出阀门内漏诊断结果，有利本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于云计算的阀门内漏在线诊断系统，其特征在于，所述在线诊断系统包括：信号采集模块，用于采集阀门的内漏声信号；云计算模块，用于从所述内漏声信号中提取特征参数，并基于预先训练的阀门内漏诊断模型对所述特征参数进行计算，以获得阀门内漏诊断结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的阀门内漏在线诊断系统，其特征在于，所述在线诊断系统包括：信号采集模块，用于采集阀门的内漏声信号；云计算模块，用于从所述内漏声信号中提取特征参数，并基于预先训练的阀门内漏诊断模型对所述特征参数进行计算，以获得阀门内漏诊断结果。2.根据权利要求1所述的基于云计算的阀门内漏在线诊断系统，其特征在于，所述在线诊断系统还包括终端模块，用于显示所述阀门内漏诊断结果。3.根据权利要求2所述的基于云计算的阀门内漏在线诊断系统，其特征在于，所述云计算模块包括：数据处理模块，用于从所述内漏声信号中提取特征参数；诊断算法库，该诊断算法库中存储有预先训练的阀门内漏诊断模型；阀门内漏计算模块，从所述诊断算法库中选择阀门内漏诊断模型，以基于该阀门内漏诊断模型对所述特征参数进行计算，进而获得阀门内漏诊断结果。4.根据权利要求3所述的基于云计算的阀门内漏在线诊断系统，其特征在于，所述诊断算法库中存储的阀门内漏诊断模型包括实验模型、理论模型、经验模型、现场监测模型和自学习模型，不同的阀门内漏诊断模型适用于不同工艺条件下的阀门内漏诊断，所述阀门内漏计算模块根据所述阀门的工艺条件从所述诊断算法库中选择与该工艺条件相对应的阀门内漏诊断模型。5.根据权利要求4所述的基于云平台的阀门内漏在线诊断系统，其特征在于，所述终端模块还用于在所述阀门内漏诊断结果显示阀门发生内漏时，将现场确认的阀门内漏数据发送至所述云计算模块，以用作优化构建所述自学习模型的训练数据。6.根据权利要求2所述的基于云计算的阀门内漏在线诊断系统，其特征在于，所述终端模块还用于在所述阀门内漏诊断结果显示阀门发生内漏时，提供阀门内漏...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱亮，邹兵，高少华，王琼，李明骏，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院，
类型：发明
国别省市：山东,37