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摘要 - 本文介绍了海上石油工厂过程监督和诊断专家系统。 专家系统包含具有检测，诊断和咨询功能的主要模块。 讨论了使用Gensym G2软件环境的专家系统的实现问题。 该系统是在巴西里约热内卢Campos盆地Petrobras XXIV平台上开发的。 copy;1997 Elsevier Science Ltd
1.介绍
在过去几年里，随着各种海上矿床的发现，巴西的石油和天然气储量大幅增加，主要集中在坎波斯盆地深水区。 由于石油工业需要开发昂贵的技术并保持高生产水平，因此通常涉及高初始投资，尤其是在深海海上石油的情况下。 自动化在保证投资回报方面发挥了重要作用，提供的解决方案足以满足流程所需的高度复杂性，安全性和可靠性。
这些工厂的日益复杂以及市场在石油产品中的竞争力使得有必要采用先进的自动化和控制技术，旨在提高运营过程中的安全生产力和质量。 然而，即使采用这种先进的技术，工业设备也会永久受到设备故障，工艺条件变化或人为错误造成的故障和干扰。
使用开放式系统和计算机集成制造（CIM）概念，选择生产设施自动化的标准体系结构为在控制，监督和操作以及“现场”实施数据采集系统提供了基础“级别。 数据的可用性为开展相关业务任务的软件工具提供了广泛的可能性。 这是本文所述系统的设计背景 - 它是一种检测和诊断工具，旨在帮助操作员处理过程故障，提高安全性，减少停机次数和停机时间，从而提高产量。
系统设计中使用的方法基于人工智能（AI）技术 - 特别是基于知识的（KB）系统。 这些系统可以表示关于过程的分析知识（基于物理和化学原理以及可用的动力学模型）和启发式知识（操作员和工程师在几种不同情况下处理过程的积累经验（Finch＆Kramer 1988; Petti等，1990; Petti＆Dhurjati，1991; Dhurjati，1992; Himmelblau，1978; Patton等，1989）。
本文描述的原型是在Gensym公司的G2环境下在VAX Station 4100上运行而开发的.G2是用于构建支持面向对象编程的KB系统的专家系统外壳，并且具有使其适用于实时应用程序的功能。 利用的检测和诊断机制受到Chen和Modarres（1990）以及McDowell和Davis（1991）的技术的启发。
2.石油生产单位
从深海油井中提取的石油实际上由含有油，气和杂质如水和砂的混合物组成。 这种混合物在海上生产平台进行处理，可以分离石油和天然气，这就需要一个相当复杂的工厂。
这个被开发出来的诊断系统是由巴西石油公司在坎波斯盆地（巴西，里约热内卢）的一个海上平台的实际设计而来的。考虑完整的油流过程，包括油气分离过程本身。公用事业系统如仪表供气和供热水，以及辅助系统，如化学品注入，救济和排水等，都没有在项目的第一阶段考虑。 过程的简要说明如下。
2.1．流程说明
深海油井的生产汇集在生产收集器中，将其引导至热交换器，在该热交换器中加热混合物。 由于流体的密度不同，油气分离在分离器容器中发生。 气体被压缩，脱水并送入气体管道，而油进入分离的第二阶段。
离开第一阶段的油仍然带有一些气体，因此需要第二阶段的分离。 这个阶段发生在大气压力下，并将仍与油混合的任何气体分离出来。 生产的石油然后被泵送到单体船，油轮运输到陆地。
对于诊断系统的设计，加工厂分为13个子系统：生产，气举，加热（生产），加热（测试），分离（生产），分离（测试），助推器，调压箱，蒸汽回收，冷凝，气体压缩和出口。 为了给出设备尺寸的概念，我们提到连续控制和流量计算由以下仪器执行：变送器（97），联锁系统（数字）（34），安全阀（46），控制阀（ 38），保留阀（219），分离器容器（25），冷凝容器（2），双层容器（1），泵（18），热交换器（8），冷却器（1），括号中的数字表示运行中的单位数量。
3.监督体系（ECOS）
该监控系统或模块基于巴西国家石油公司在CIM“金字塔”监管/操作层面的软件，硬件和网络标准。它被称为ECOS（来自葡萄牙语中央站的操作和监督的首字母缩略词），负责数据采集并简要说明如下：
- 连续控制和流量计算由数字面板仪器执行
- 可编程逻辑控制器（PLC）用于互锁系统
-一个以太网连接单回路和PLC到ECOS，它通过用户友好的界面将过程数据显示给操作员
- 诊断系统与该网络相连，所需的过程数据由ECOS直接提供ECOS基于运行VMS的中央计算机（DEC VAX），人机界面在联网工作站上运行。 标准接口操作和监督是国际控制系统公司的VXL Workcell软件，该软件是具有高分辨率图形功能的menudriven界面。
4.诊断模块环境
如上所述，为整个系统选择的环境是Gensym公司的G2，可简要描述如下：具有前向链和后向链的结构化程序编程能力的推理引擎，实时“工具箱”，“桥”用于与PLC和监控系统通信，面向对象编程能力等。
该系统的总体结构如图1所示，可分为以下功能单元：
(i) 人机界面
(ii) 知识库
(iii) 推理机
(iv) 数据服务器
(v) 任务调度程序。
4.1. 人机界面（MMI）
MMI分为以下主要工作空间：
(a) 一般进程状态工作区 - 包含以图标表示的不同子系统。 其目标是在不需要阅读详细信息的情况下快速查看受故障影响的区域。 可以点击图标弹出一个菜单，允许查看过程示意图，并允许在维护操作或错误警报情况下停用子系统。
(b) 消息工作区 - 包含与发生的故障有关的可滚动消息。 当单击消息时，弹出相应的建议纠正措施屏幕。
(c) 原理图和图形工作空间 - 包含每个子系统的过程示意图，显示子系统中每台设备（已故障模式下的设备都标有X）的（彩色编码）状态。 通过点击适当的传感器图标可以获得过程变量的图形。
目标不是复制监控模块，而是以便于用户操作的格式为操作员提供更多详细信息，并允许操作员以有效的方式通知诊断模块可能的机动和未计划的更改处理。
4.2.知识库
知识库仅仅是为了重现主管运营商的专业知识而创建的一套规则，程序和对象。 通过操作员访谈获得的这些知识以最可能透明的方式进行组织，以便操作员在没有广泛的培训或实施细节知识的情况下进行修改和更正。
基地可能是两个不同的部分
划分如下：
(1)知识和数据处理策略
(2)具体（“深度”）关于工厂运营的知识。
G2环境中的知识库以分层组织的工作空间的形式构建。 数据处理策略已在实施
检测和诊断工作区在下面简要描述。
4.2.1.检测工作区。
检测阶段包括对来自工厂的各种信号进行实时处理，以产生类型的定性分类：低，高，正常，增加，快速等，并且其本身分两个阶段实施。
在第一阶段，信号通过一组称为“信号处理器”的对象，对象（噪声）输入信号进行初步滤波，其中滤波器可以是以下之一：移动平均，一阶数字滤波器，多项式回归，变化率，CUSUM图表（Harris＆Ross，1991）。
在第二阶段，信号处理器的输出通过以下任何一种“判别器”：状态判别器（正常，高，低）; 趋势分析者（稳定，增加，减少 -），CUSUM鉴别器（正常，高，低使用SPC标准）。
4.2.2.诊断工作区。
这是知识库的主要部分。 它定义了获取知识的表示和利用策略，并且还包含系统配置信息。 该工厂被表示为子系统的层次结构。 简而言之，每个子系统通过分层分解代表更多基本部分的树。
树中的每个节点都是一个包含工作空间的对象，其中包含用于评估节点状态的生产规则。 节点的状态有三种可能的值：“正常”，“故障”和“可疑”。 通过树的搜索机制简要描述如下。
只要检测模块检测到受监视的过程子系统变量的正常偏差，就认为相关子系统的根节点是可疑的。 发生这种情况时，会激活此节点工作区中的规则以确认怀疑。 如果在此级别上得到确认，则在树结构中低于此级别的所有节点都被认为是可疑的，并且激活过程为每个节点重复，直到发现故障终端节点（叶子（叶））。 在此阶段，确认失效模式，并生成相应的消息和纠正措施（超过300种失效模式）。
广泛地说，这种方法基于Kim和Modarres（1987）以及Chen和Modarres（1990）中提出的目标树 - 成功树（GTST）方法，以及McDowell和Davis（1991）提出的故障层次。
代表过程功能的树有两个不同的部分，目标树（GT）和成功树（ST）。
GT的建造从识别开始
工厂最高目标的重要性。 最高目标分为必要且足以实现其目标的子目标。 分区过程继续实现。 分区过程继续更详细的较低级别，并在直接引用工厂硬件或操作过程时停止。 必须遵守两项基本规则才能获得良好的代表性：（i）从任何目标向下看，必须看到它如何得到满足; （ii）从任何目标向上看，必须看到为什么有必要。
ST代表运作的组合
为实现GT最低目标所必需的工厂要素。 它指的是人类活动，过程条件和植物的物理组成部分。
在GT中，目标通过逻辑连接AND相连，即所有子目标都必须满足其父目标。 在ST中，OR连词可以用来表示可以通过多条路径实现目标的情况。 这个在装备和系统冗余的工厂中情况是典型的。
4.2.3.“深入”植物知识：组织和使用。 知识库的这一部分由层次低于树节点的一组工作空间组成。 知识被表示为形式的生产规则：
即时的数据库
植物
实时推理引擎
IF（先行）THEN（随后）
如果“先行词”为真，则规则被“解雇”，而“后果”被执行。 图2显示了这种类型的典型工作空间。
4.2.4.纠正措施。 一旦诊断出故障原因，就会提出纠正措施。 这些建议的细节水平和呈现形式取决于运营商的需求和利益。
目前故障检测和诊断系统使用由传感器直接提供的数据。 为了避免由于可能的传感器故障而导致错误信息的诊断，这些数据应该由正在开发的传感器验证模块处理。
4.3.推理引擎
推理引擎是开发环境的一部分，它利用生产规则，程序和数据来模拟合格操作员的智能行为。 它执行以下任务：
bull;规则的前向和后向链接
bull;启动程序
bull;定期评估所谓的“定时”规则
bull;按类别调用规则
bull;调用事件驱动的规则
bull;过滤引用特定类对象的规则。
前三个任务对于大多数推理引擎都很常见，而后三个任务特别适合用于实时应用程序，如此处所述的应用程序。
4.4.数据服务器
数据服务器使用以下来源响应推理引擎对数据的请求：
(1)传感器接口 - 数据是从外部来源检索的，即使用VXL软件的监控模块（ECOS）数据库。
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