数据驱动的化工过程异常工况自动识别与分析研究

谭开军，申卫星

（武乡兴源钙业有限公司，山西 长治 046300）

摘  要：基于数据驱动方法，构建化工过程异常工况的自动识别与分析体系。该体系涵盖数据获取、预处理及异常检测，重点研究监督学习、无监督学习、时序分析与深度学习方法，提高识别精度与适用性，同时结合模式分类、因果推理、可解释人工智能和知识图谱，增强异常诊断与决策能力。通过工业案例验证了方法有效性，并评估了其实用价值。研究成果可提升化工过程智能监测与故障诊断水平，助力安全生产与高效运行。

关键词：化工过程;异常工况;数据驱动;机器学习

0 引言

化工生产过程复杂，涉及多种变量和非线性动态变化，异常工况的发生不仅影响生产效率，还可能引发安全事故，造成严重经济损失和环境危害。高效、精准的异常工况识别与分析对于保障化工生产的安全性、稳定性和可持续发展具有重要意义。随着工业自动化和智能化的发展，传统依赖经验或机理模型的异常检测方法已难以满足现代化工行业的需求。利用数据驱动技术提高异常识别和分析能力，不仅能够提升监测效率，还能优化生产过程，降低事故风险，为智能制造和精细化管理提供支撑。

1 化工过程异常工况的数据获取与处理

1.1 化工过程数据的采集与存储

化工生产过程数据主要通过传感器、分布式控制系统(DCS)、实验室分析仪器及企业管理系统（MES)采集,涵盖温度（-40～1200℃）、压力(0.1 ～35MPa)、流量(0.01 ～5000m³/h)、液位(0. 1mm ～50m)、浓度等变量。DCS采集速率在1～100Hz之间，保证高时间同步性。ICP-MS分析化学成分，检测精度达ppt级，密度测量误差<0.5%。数据存储采用实时数据库（如PISystem)，支持>100Mbps工业以太网，保障数据存取的高效性与稳定性。数据存储格式包括时序数据库（In-fluxDB)、结构化数据库(SQL)及分布式存储(HDFS)，确保高维数据的可靠存取和查询效率。

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