Расширенный контроль процесса - Advanced process control

В теория управления, Расширенный контроль процесса (APC) относится к широкому спектру методов и технологий, реализованных в системах управления производственными процессами. Расширенные средства управления процессами обычно развертываются дополнительно и в дополнение к базовый контроль процесса. Базовые средства управления процессом спроектированы и построены вместе с самим процессом, чтобы облегчить выполнение основных требований к эксплуатации, контролю и автоматизации. Усовершенствованные средства управления процессом обычно добавляются впоследствии, часто в течение многих лет, для решения конкретных возможностей повышения производительности или экономического улучшения процесса.

Контроль процесса (базовая и продвинутая) обычно подразумевает обрабатывающую промышленность, которая включает химическую, нефтехимическую, нефтеперерабатывающую и минеральную, пищевую, фармацевтическую, энергетическую и т. д. Эти отрасли промышленности характеризуются непрерывными процессами и обработкой жидкости, в отличие от производства дискретных деталей, таких как производство автомобилей и электроники. Период, термин автоматизация процессов по сути является синонимом управления процессом.

Управление процессом (как базовое, так и расширенное) реализовано в системе управления процессом, что может означать распределенная система управления (РСУ), программируемый логический контроллер (ПЛК), и / или управляющий компьютер. РСУ и ПЛК обычно имеют промышленную защиту и отказоустойчивы. Компьютеры диспетчерского управления часто бывают ненадежными или отказоустойчивыми, но они обеспечивают более высокий уровень вычислительных возможностей системы управления, позволяя размещать ценные, но не критичные, расширенные приложения управления. Расширенные элементы управления могут находиться либо в DCS, либо на управляющем компьютере, в зависимости от приложения. Основные элементы управления находятся в DCS и ее подсистемах, включая ПЛК.

Типы расширенного управления процессами

Ниже приводится список хорошо известных типов расширенного управления технологическим процессом:

  • Расширенное регулирующее управление (ARC) относится к нескольким проверенным усовершенствованным методам управления, таким как переопределение или адаптивное усиление (но во всех случаях «регулирование или обратная связь»). ARC также является универсальным термином, используемым для обозначения любой нестандартной или непростой техники, не попадающей ни в одну другую категорию. ARC обычно реализуются с использованием функциональных блоков или возможностей специального программирования на уровне DCS. В некоторых случаях контроллеры ARC находятся на уровне управляющего компьютера.
  • Усовершенствованное управление процессом (APC) относится к нескольким проверенным передовым методам управления, таким как упреждающая связь, разделение и логическое управление. APC может также включать управление прогнозированием модели, описанное ниже. APC обычно реализуется с использованием функциональных блоков или возможностей пользовательского программирования на уровне DCS. В некоторых случаях APC находится на уровне управляющего компьютера.
  • Многовариантный Прогностический контроль модели (MPC) - популярная технология, обычно развертываемая на компьютере диспетчерского управления, которая определяет важные независимые и зависимые переменные процесса и динамические отношения (модели) между ними, и часто использует матрично-математические алгоритмы управления и оптимизации для одновременного управления несколькими переменными. . Одним из требований MPC является то, что модели должны быть линейными во всем рабочем диапазоне контроллера. MPC является важной частью APC с тех пор, как управляющие компьютеры впервые предоставили необходимые вычислительные возможности системам управления в 1980-х годах.
  • Нелинейный MPC: похож на Multivariable MPC в том, что он включает динамические модели и матрично-математическое управление; тем не менее, он не требует линейности модели. Нелинейный MPC способен согласовывать процессы с моделями, которые имеют различный выигрыш и динамику процесса (т. Е. Мертвые времена и времена запаздывания).
  • Логические измерения: концепция логических выводов заключается в вычислении свойства потока на основе легко доступных измерений процесса, таких как температура и давление, которые в противном случае могли бы быть слишком дорогостоящими или трудоемкими для непосредственного измерения в реальном времени. Точность вывода можно периодически проверять с помощью лабораторных анализов. Выводы могут использоваться вместо реальных онлайн-анализаторов, будь то для информации оператора, каскадно подключенной к контроллерам процесса базового уровня или многопараметрическим CV контроллерам.
  • Последовательное управление относится к прерывистым последовательностям автоматизации на основе времени и событий, которые происходят в непрерывных процессах. Они могут быть реализованы в виде набора временных и логических функциональных блоков, пользовательского алгоритма или с использованием формализованного Последовательная функциональная диаграмма методология.
  • Интеллектуальное управление это класс контроль методы, использующие различные искусственный интеллект вычислительные подходы, такие как нейронные сети, Байесовская вероятность, нечеткая логика, машинное обучение, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы.

Связанные технологии

Следующие ниже технологии связаны с APC и в некоторых контекстах могут считаться частью APC, но, как правило, это отдельные технологии, имеющие свои собственные (или нуждающиеся в собственных) статьи Wiki.

  • Статистическое управление процессами (SPC), несмотря на свое название, гораздо более распространен в производстве дискретных деталей и управлении серийным производством, чем в непрерывном управлении процессом. В SPC «процесс» относится к процессу контроля работы и качества, а не к непрерывному контролю процесса.
  • Контроль периодического процесса (см. ANSI / ISA-88) используется в прерывистых периодических процессах, таких как многие фармацевтические препараты, химикаты и продукты питания.
  • Оптимизация на основе имитационного моделирования включает динамические или стационарные компьютерные имитационные модели процессов для определения более оптимальных рабочих целей в режиме реального времени, то есть на периодической основе, от ежечасной до ежедневной. Иногда это считается частью APC, но на практике это все еще развивающаяся технология и чаще является частью MPO.
  • Планирование и оптимизация производства (MPO) относится к текущей деловой активности, направленной на достижение оптимальных операционных целей, которые затем реализуются в эксплуатирующей организации либо вручную, либо в некоторых случаях автоматически передаются в систему управления процессом.
  • Инструментальная система безопасности относится к системе, которая не зависит от системы управления технологическим процессом, как физически, так и административно, целью которой является обеспечение базовой безопасности процесса.

APC Business and Professionals

Лица, ответственные за разработку, внедрение и обслуживание приложений APC, часто называются инженерами APC или инженерами управляющих приложений. Обычно их образование зависит от области специализации. Например, в перерабатывающей промышленности многие инженеры APC имеют опыт работы в области химического машиностроения, сочетающий в себе опыт управления процессами и химической обработки.

На большинстве крупных производственных объектов, таких как нефтеперерабатывающие заводы, работает ряд специалистов и профессионалов по системам управления, начиная с полевых приборов, систем регулирующего контроля (DCS и PLC), расширенного управления технологическими процессами и систем управления сетью и безопасностью. В зависимости от размера объекта и обстоятельств этот персонал может иметь обязанности в нескольких областях или быть назначен на каждую область. Есть также много сервисных компаний по управлению технологическими процессами, которых можно нанять для поддержки и обслуживания в каждой области.

Искусственный интеллект и управление процессами

Использование методов искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения в управлении процессами также считается передовым подходом к управлению процессами, в котором интеллект используется для дальнейшей оптимизации рабочих параметров.

Операции и логика в системах управления технологическими процессами в нефтегазовой отрасли на протяжении десятилетий основаны только на физических уравнениях, которые определяют параметры вместе с взаимодействиями операторов на основе опыта и руководств по эксплуатации. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут изучать динамические рабочие условия, анализировать их и предлагать оптимизированные параметры, которые могут либо напрямую настраивать логические параметры, либо давать предложения операторам. Использование таких интеллектуальных моделей приводит к оптимизации затрат, производства и безопасности.[1]

Терминология

  • APC: расширенное управление процессом, включая упреждающую связь, разделение, логические выводы и настраиваемые алгоритмы; обычно подразумевает на базе DCS.
  • ARC: расширенное регулирующее управление, включая адаптивное усиление, переопределение, логику, нечеткую логику, управление последовательностью, управление устройствами и настраиваемые алгоритмы; обычно подразумевает на базе DCS.
  • Базовый уровень: включает DCS, SIS, полевые устройства и другие подсистемы DCS, такие как анализаторы, системы исправности оборудования и ПЛК.
  • BPCS: Базовая система управления процессом (см. «Базовый уровень»)
  • DCS: распределенная система управления, часто синоним BPCS.
  • MPO: Оптимизация производственного планирования
  • MPC: многопараметрический Прогностический контроль модели
  • SIS: Инструментальная система безопасности
  • МСБ: Специалист в предметной области

Рекомендации

  1. ^ «Нефть и газ, искусственный интеллект и обещание лучшего будущего». SparkCognition Inc. 2016-04-06. Получено 2018-03-23.

внешняя ссылка