HSE管理体系暨环境安全专家系统在石化企业中的应用

论文摘要

伴随着社会的发展,人类对资源的需求与日俱增;而与此同时,人类对自身的生存环境也越来越关心。在这种情况下,化工企业需要在生产规模的扩大与员工身体健康、装置的安全运行以及环境保护这样的矛盾中做出选择。安全、环境和健康管理体系（以下简称HSE）的出现,使较好地解决这一矛盾成为可能。HSE管理是一种事前进行风险分析,确定其自身活动可能发生的危害和后果,从而采取有效的防范手段和控制措施防止其发生,以便减少可能引起的人员伤亡、财产损失和环境污染的有效管理方式。进入21世纪,世界各国石油公司HSE管理重视程度普遍提高,HSE管理已成为世界性的潮流与主题,建立和持续改进HSE管理体系已成为国际石油公司健康、安全与环境管理的大趋势。HSE管理体系的审核向标准化迈进,HSE管理体系与质量管理体系逐步一体化。世界各国的环境立法更加系统,环境标准更加严格。本文在回顾了HSE的发展历程和变化后,针对当前国内石化企业在HSE管理中容易出现的一些问题,提出了将环境安全专家系统融入HSE管理体系,考察审核石化企业在HSE实施中的方针、活动,不断促进石化企业的HSE管理,把外部驱动转化为HSE的内在驱动。本文在随后的章节中给出了系统的总体设计和架构,并分别阐述了专家系统的整体结构以及各组成部分的功能和作用。环境安全专家系统有三种可能的输入:管理员录入、传感器/DCS输入和专家输入,一种输出:针对普通用户的输出。管理员录入一些历史记录以及无法通过传感器或者DCS获得的和企业有关的信息。传感器或DCS的输入是在企业进行生产时,生产环境的动态变化情况。专家的输入是把一些专家知识通过对具体案例的判断记录到专家系统中,系统通过学习专家的判断结果从而间接获得潜在的专家知识。专家系统记录并学习管理员录入的一些历史记录以及专家对案例的判断,利用一些常用的智能模型,形成知识库。然后,对于企业生产时的传感器或DCS的输入数据,专家系统可以利用建立好的知识库和模型库,做出判断,保障安全生产的进行;或者,对于输入的关于企业生产区的各个环境指标进行判断,做出环境质量评估。这些结果反馈给普通用户,让普通用户了解当前生产的安全状况或者生产区环境质量,从而有利于管理人员发现当前企业在HSE管理体系实施运行中存在的问题,进一步改善企业的HSE管理。本文提出的专家系统有以下主要模块:数据采集和处理、推理机、解释器、模型库、知识库和用户界面。数据采集和处理是系统按照一定的时间间隔从传感器和DCS获取数据的过程,处理工作主要有数据滤波和数据平滑。推理机由一组程序组成,它包括调度器、执行器和协调器三部分。调度器控制整个推理流程;执行器执行调度器所选定的动作,并且负责读取知识库中的知识和模型库中的模型信息;协调器的主要作用是当得到新数据或新假设时,对已得到的结果进行修正,以保持结果前后的一致性。解释器是解释推理过程的程序,它能够记录用户的提问、系统的输入、推理和求解的过程,形成专家系统的日志,便于对专家系统进行检查、维护和修正。模型库包含了五种专家系统中常用的智能模型以及针对这些智能模型的Boosting融合模型,此外,还有专用于石化企业生产区的环境质量评估模型。知识库是问题求解所需要的领域知识的集合,包括基本事实、规则和其他有关信息。最后还有系统与用户进行交流的接口,用户界面。研制环境安全专家系统要借鉴信息科学中人工智能方面的技术,本文介绍了五个在人工智能领域中最常见的智能模型:决策树模型、神经网络模型、K近邻模型、贝叶斯模型、支持向量机模型。决策树模型是一种逼近离散值函数的方法,对噪声数据有很好的健壮性且能够学习析取表达式;神经网络模型由一系列简单的单元相互密集连接构成的,其中每一个单元有一定数量的实值输入,并产生单一的实数值输出;K近邻模型是一种基于样本的学习方法,它把学习任务推迟到分类时进行,因此有时也被称为“消极学习法”;贝叶斯模型基于如下假定:待考查的量遵循某概率分布,且可根据这些概率及已观察到的数据进行推理,做出最优的决策;支持向量机模型是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力。这些模型在解决实际问题的过程中各有千秋,在构造实际的专家系统过程中必须仔细考虑,做出合适的选择。为此,本文提出Boosting融合方法,通过迭代运算得到各方法在融合时的权重,这样在发挥了各种方法的特长的同时,又尽量规避了各自的不足。实验证明,经过融合后的系统性能超过了只采用任一单独模型的系统性能。HSE管理体系中,对环境质量的综合评估是一项重要的工作。为此,本文先提出采用评价环境质量常用的综合指数法评价生产区环境质量,建立了生产区环境质量评价的指标体系,为后面的模糊综合评价法打下了基础。综合指数法的关键问题是权重的确定,它关系到综合指数法的精确与否。鉴于生产区环境质量评价是一个典型的多准则决策问题,本文在其后所述的基于AHP-FUZZY的生产区环境质量评估模型运用定性与定量相结合、专家评估与科学计算互为补充的系统分析方法,具有系统全面、科学可靠、简单实用等特点,为生产区环境质量综合评估提供了一定的理论指导。本文再结合具体的实例,分析了基于AHP-FUZZY的综合评价方法同综合指数法的差异,及形成差异的原因;显示了基于AHP-FUZZY的综合评价方法的优越性。最后,面向石化企业,本文从系统说明、功能、要求三个方面,进行需求分析。对于模型库中未在前面章节详细介绍的模型,给出了较为具体的阐述和相应的算法。同时,本文还展示了一些系统的运行状态。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 主要研究内容和创新点
• 1.2.1 主要研究内容
• 1.2.2 创新点
• 1.3 论文提纲
• 参考文献
• 第二章 HSE管理体系暨环境安全专家系统在石化企业的应用
• 2.1 引言
• 2.2 HSE管理体系发展概况及其在石化企业中的应用
• 2.2.1 发展概况
• 2.2.2 建立及应用
• 2.2.3 存在的问题
• 2.3 HSE管理体系中的环境安全专家系统
• 2.3.1 专家系统
• 2.3.2 应用于专家系统的智能模型
• 2.4 相关的研究课题及其进展
• 2.4.1 国外环境专家系统
• 2.4.2 国内环境专家系统
• 2.5 有待进一步研究的问题
• 2.6 小结
• 参考文献
• 第三章 面向石化企业的HSE管理体系暨环境安全专家系统架构的设计
• 3.1 引言
• 3.2 总体设计
• 3.3 系统架构
• 3.3.1 数据的采集和处理
• 3.3.2 推理机
• 3.3.3 解释器
• 3.3.4 模型库
• 3.3.5 知识库
• 3.3.6 用户界面
• 3.4 小结
• 参考文献
• 第四章 面向化工过程的多智能方法融合故障诊断模型
• 4.1 引言
• 4.2 相关工作
• 4.3 多智能方法Boosting融合故障诊断模型
• 4.3.1 Boosting方法简介
• 4.3.2 Boosting融合算法
• 4.4 系统结构和性能
• 4.4.1 系统结构
• 4.4.2 系统性能
• 4.5 应用实例
• 4.6 小结
• 符号表
• 参考文献
• 第五章 生产区环境质量的一般评价体系
• 5.1 引言
• 5.2 生产区环境质量评价指标体系
• 5.3 评价体系指标标准值
• 5.4 评价体系指标的指数计算
• 5.4.1 二级指标指数的计算
• 5.4.2 一级指标指数的计算
• 5.5 评价指标体系权重的确定
• 5.6 评价模型
• 5.7 仿真试验及结果
• 5.8 小结
• 符号表
• 参考文献
• 第六章 基于AHP-FUZZY的环境质量综合评价模型
• 6.1 引言
• 6.2 生产区环境质量指标体系的设置
• 6.3 基于AHP-FUZZY方法的生产区环境质量评价模型的建立
• 6.3.1 用层次分析法（AHP）确定权重
• 6.3.2 隶属函数值的计算
• 6.3.3 生产区环境质量综合评估模型的基本步骤
• 6.4 应用实例
• 6.5 小结
• 符号表
• 参考文献
• 第七章 面向石化企业的安全专家系统的实现
• 7.1 引言
• 7.2 系统需求分析
• 7.2.1 系统说明
• 7.2.2 系统功能
• 7.2.3 系统要求
• 7.3 模型库
• 7.3.1 决策树模型
• 7.3.2 神经网络模型
• 7.3.3 K近邻模型
• 7.3.4 贝叶斯模型
• 7.3.5 支持向量机模型
• 7.4 系统展示
• 7.5 小结
• 符号表
• 参考文献
• 第八章 总结与展望
• 8.1 主要贡献
• 8.2 进一步工作展望
• 致谢
• 论文撰写情况
• 附录一 环境安全事故方案推理源代码
• 附录二 生成的事故处理方案的解释
• 论文撰写情况