李 雪，刘 琛
（中核第七研究设计院有限公司，太原 030012）
核化工企业的生产过程往往伴随着危险的物理化学变化，与其他行业相比，生产过程中潜在的不安全因素更多，危险性和危害性更大，而且一旦发生事故，容易造成社会面的恐慌。因此，对生产操作的安全合规和及时准确的要求更加严格。在运行过程中，特别是运行状态发生异常时，要求操作人员快速准确地按操作规程完成操作处理，同时监控系统参数变化和运行状态变化以保证运行安全。这对操作人员的综合能力和素质要求较高，产生误操作的概率较大，带来了较大的精神压力。据世界核工业领域统计，人因失误直接或间接肇发系统运行事故的占比为70%～90%[1]。核化工企业虽然制定了较为完善的运行操作规程，但实际执行过程中，难以保证操作人员熟练按规程操作。尤其对于工作经验不足的员工而言，一旦运行状态发生异常，精神高度紧张，无法保证做出准确判断并迅速处置，给操作人员带来了较大的心理负担[2,3]。为降低人因失误带来的运行故障，提高运行安全，对辅助操作人员决策系统的研发是非常有必要的。
本文从核化工企业运行优化的目标出发，开展运行辅助决策系统研究设计，通过规则推理实现计算机化规程、运行数据和运行状态的关联[4]。正常运行状态下，可进行数据的监测分析、图形化展示、规程的查询调取等。当状态发生异常时，操作人员可快速定位相关异常处理规程，并在异常处理过程中实时监测运行状态，辅助操作人员完成异常处理，减轻操作人员的工作压力，减少人因失误，提升运行安全[5]。
1.1 目标
通过对核化工企业运行辅助决策系统的设计实现：①运行过程中的数据采集、状态监测；
②及时的规程调取呈现，为操作提供提醒和建议；
③合理舒适的人机界面，方便操作人员进行数据、图表、规程的读取；
④操作人员动作执行情况的检查。通过运行辅助决策系统的应用，提高操作人员的工作效率，降低人因误操作的发生率，减少事故的发生。
1.2 设计原则
基于运行辅助决策系统的设计目的和核化工企业运行的实际特点，该系统设计应遵循以下原则[6]：
1）实时可靠原则，运行辅助决策系统应具有较高实时性和可靠性，保证操作人员及时监测系统状态，发挥稳定的监测支撑作用。
2）辅助决策原则，运行辅助决策系统只是为操作人员提供辅助建议，不进行决策控制。
3）有据可依原则，运行辅助决策系统给出的意见建议应与实际运行规程内容保持高度一致，并对异常事件的分析诊断具有一定的解释能力。
4）模块化原则，运行辅助决策系统各部分功能以模块化形式组成，各部分相对独立，且不影响已有系统的正常运行。
5）实用可扩展原则，运行辅助决策系统应根据实际需求进行开发，预设可用接口，便于数据采集，并为后续系统的维护升级预留空间。
系统以办公常用的windows操作系统为应用对象，通过服务器以客户端的形式与控制系统实现连接通讯。采用Python语言进行后端开发，其简单易学、用途广泛，具有非常丰富的工具库和插件，可以为后期的功能拓展及二次开发提供便利。采用渐进式前端框架Vue进行前端用户界面的开发，结合Electron实现基于Web生态的桌面客户端。
系统以设置接口的形式从控制系统的历史数据库中提取历史数据，经过格式转换存储至自己的历史数据库中，为数据的快速查阅调取提供支撑。同时，对实时数据、报警信号等进行监测，一旦发生异常报警，根据异常数据及时进行分析，调取相关操作规程，提供操作参考。系统的总体架构分为基础平台层、数据访问层、业务支持层和用户交互层[7]。
1）基础平台层：系统的基础平台层由数据库和windows系统组成。数据库采用互联网主流、稳定可靠的MySQL数据库，支持所有标准SQL数值数据类型和扩展数值数据类型，如tinyint、bigint等类型，可以满足相关运行参数、文件、计算结果的存储管理和分类查询、报告生成等功能需求。
2）数据访问层：系统的数据访问层需要访问不同形式来源的数据，包括控制系统的历史数据库数据、实时数据库数据和文件型数据。采用MySQL数据进行连接，结合OMR中常用的企业项目开发工具Sqlalchemy的数据映射进行数据库相关数据的读取与处理，采用Pathlib模块进行数据的快速检索，实现数据的访问查询功能[8]。
3）业务支持层：系统的业务支持层需要完成数据源的预处理和数据关系的分析工作。通过接收用户交互层的指令进行信息处理，并将相关反馈信息传输给用户交互层。系统采用PyEcharts实现图表（柱状图、折线图等）在服务器端的生成，传输至用户前端展示。
4）用户交互层：系统的用户交互层是进行数据图表展示、状态监测、下达命令等功能的界面。由用户在前端进行命令的下达，业务支持层执行流程，完成逻辑分析。该层的开发采用Vue和Electron相结合的形式。Vue作为MVVM库具有轻巧、高性能的特点，同时也是Web前端三大框架之一。Electron作为跨平台桌面应用开发框架，可以利用强大的Web生态进行界面开发，拥有桌面端的原生能力。二者的结合可以为用户打造高体验感的桌面程序[9]。
运行辅助决策系统以核化工企业实际运行规程为基础，通过人机交互的形式实现数据信号采集、运行状态监测、规程显示指导、异常事件诊断等功能。其中，数据信号采集和运行状态监测功能核化工企业主控室已具备，设置对应接口即可。
1）数据信号采集。运行数据信号的采集与处理是运行辅助决策的基础，通过接口实时采集运行数据，并进行数据准确性验证。
2）运行状态监测。实时监测系统的运行状态，并对异常运行状态发出报警信号，帮助操作人员及时了解运行参数及工况。
3）规程显示指导。包含正常工况操作规程和异常工况操作规程，为操作人员的日常运行和异常工况处理提供及时的运行操作学习指导。
4）异常事件诊断。运行工况发生异常时，通过状态监测模块提取异常特征信息，结合异常工况操作规程原因分析和专家经验判断是否发生故障，并给出故障处理操作指导。
图1 运行辅助决策系统结构图Fig.1 Structure diagram of operation aided decision-making system
图2 运行辅助决策系统流程图Fig.2 Flow chart of the operation aided decision-making system
根据系统应具备的功能将其分为3层：数据层、指导层、显示层。系统结构如图1。
参数数据库存放采集到的临时数据和历史数据。其中，临时数据指的是在线监测过程中采集到的状态监测值、状态变化时提取到的过程参数等数据；
历史数据指的是设定某一段时间的数据。
规程知识库包括正常工况操作规程和异常工况操作规程两部分。通过经验丰富的操作人员对纸质化规程进行碎片化处理后，重新分组组合录入到规程知识库中，并进行一致性和完整性检查；
确保执行逻辑正确，知识的录入规则相同，得出的规则结论与纸质化规程一致。
专家经验库由不同专家的经验经过分析汇总后形成的事实性知识与启发性知识构成[10]，可实现专家经验知识的录入、删减以及修改等功能。所有专家经验录入经验库前，均需要经过缜密的评估、分析、验证，保证经验的正确性和适用性。
根据运行辅助决策系统的结构和功能，建立系统的工作流程。
运行辅助决策系统通过所设接口从控制系统采集压力、流量等运行数据信号，进行数据准确性验证后存入参数数据库，对问题数据在人机界面发出提醒。通过运行状态监测接口将运行状态传输至运行辅助决策系统，操作人员可通过目录查找或关键字检索进行操作规程的查询，指导运行操作。当运行状态发生异常时，运行辅助决策系统通过虚假报警诊断模块诊断是否为虚假信号，如温度异常报警，可根据关联参数进行判断是否为虚假异常；
若为虚假信号，则通过人机界面对操作人员进行提醒，由操作人员确认后，进行正常工况操作指导；
若是异常信号，则启动异常分析处理模块进行异常的识别分析，并将结果显示在人机界面，由操作人员确认后，调用异常工况操作规程模块，进行异常处理操作指导。
本文给出了在综合考虑核化工企业运行特点和操作特点的基础上，运用Python、MySQL、PyEcharts、Vue和Electron等技术，设计了核化工企业运行辅助决策系统的开发方案。该系统以生产运行的真实数据为基础，以计算机化操作规程和相关领域的专家经验为指导，以直观的图形化界面为效果展示，可实现数据监测、统计分析、状态判断、规程指导等功能，为核化工企业的安全平稳运行提供辅助决策的支持。
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