基于PAC的儲(chǔ)油罐智能監(jiān)控節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)
1儲(chǔ)油罐智能監(jiān)控系統(tǒng)模式
系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖l所示,采用功能分散、負(fù)荷分散、危險(xiǎn)分散和管理集中的分布式設(shè)計(jì)思想,每個(gè)智能節(jié)點(diǎn)面向1個(gè)儲(chǔ)油罐對(duì)象,自主完成信息采集、分析處理、狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和控制輸出等功能;各智能節(jié)點(diǎn)與罐區(qū)監(jiān)控和管理主機(jī)的信息交換采用工業(yè)以太網(wǎng),實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控、資源共享、診斷與維護(hù)等功能,構(gòu)成分布式監(jiān)控系統(tǒng)模式。
2基于PAC的智能節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)
2.1節(jié)點(diǎn)功能
智能節(jié)點(diǎn)是簡(jiǎn)化監(jiān)控系統(tǒng)水平和垂直集成難度,增強(qiáng)系統(tǒng)智能化水平的重要裝置,其監(jiān)控功能架構(gòu)如圖2所示。
(1)數(shù)據(jù)采集。采集儲(chǔ)油罐各種傳感器(如液位、溫度、壓力、油氣濃度等)的輸出信號(hào),并對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字濾波、標(biāo)度變換等預(yù)處理。
(2)數(shù)據(jù)計(jì)算。根據(jù)計(jì)量分析算法CONTROL ENGINEERING China版權(quán)所有,完成間接參數(shù)(如體積、質(zhì)量等)的計(jì)算,及數(shù)據(jù)的自動(dòng)存儲(chǔ)。
(3)數(shù)據(jù)管理。包括儲(chǔ)油罐信息的存儲(chǔ)管理、查詢、統(tǒng)計(jì)、分析、現(xiàn)場(chǎng)顯示及人機(jī)交互。
(4)狀態(tài)監(jiān)控。實(shí)時(shí)分析液位、溫度、油罐正負(fù)壓、罐室油氣濃度等參數(shù)CONTROL ENGINEERING China版權(quán)所有,對(duì)參數(shù)進(jìn)行特征信息抽取、特征信息融合、故障報(bào)警等CONTROL ENGINEERING China版權(quán)所有,并控制相關(guān)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行異常處理。
(5)網(wǎng)絡(luò)通信。采用控制網(wǎng)絡(luò)技術(shù),實(shí)現(xiàn)罐區(qū)監(jiān)控站與智能節(jié)點(diǎn)的分布式遠(yuǎn)程通信。
2.2節(jié)點(diǎn)功能模型和計(jì)量算法
2.2.1功能模型
智能節(jié)點(diǎn)功能模型如圖3所示。節(jié)點(diǎn)按照預(yù)設(shè)的采樣頻率,從I/O模塊讀取現(xiàn)場(chǎng)傳感器信息,實(shí)時(shí)處理并存入節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù);基于知識(shí)庫(kù)和推理規(guī)則,實(shí)時(shí)分析節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù),進(jìn)行異常監(jiān)測(cè)與報(bào)警;響應(yīng)監(jiān)控管理站的遠(yuǎn)程調(diào)度命令,實(shí)時(shí)上傳節(jié)點(diǎn)監(jiān)控信息。
2.2.2計(jì)量算法
為實(shí)現(xiàn)多參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和質(zhì)量計(jì)量H1,并保證計(jì)量精度,采用混合計(jì)量(HIMS)算法來(lái)計(jì)算體積和質(zhì)量參數(shù),主要設(shè)備包括高精度液位計(jì)測(cè)量油高;安裝于罐壁底部和罐頂部的高精度智能壓力變送器測(cè)量油品壓力和氣相壓力;多點(diǎn)溫度傳感器測(cè)量油品平均溫度。根據(jù)直接測(cè)量參數(shù)及儲(chǔ)油罐容積表,求出平均密度、視體積、標(biāo)準(zhǔn)體積和質(zhì)量。儲(chǔ)油罐混合測(cè)量計(jì)量算法如圖4所示。
2.2.2.1標(biāo)準(zhǔn)密度
根據(jù)油品溫度值t和油品視密度P,查看GB/T 1885—1998,即可獲得油品的標(biāo)準(zhǔn)密度p∞”1。P的計(jì)算公式為
式中:p2品壓力值;p1油蒸汽壓力值;日為油品液位值。
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評(píng)論