化工企業集散控制系統的防雷需求及措施研究

摘 要：針對化工企業集散控制系統（DCS）的防雷需求，本文以某占地面積約50萬m2的化工企業為例，提出了一種改進的TDOA雷電定位方法。通過融合聲波和電磁信號，采用Levenberg-Marquardt（L-M）迭代算法，旨在提高雷電定位的精度，對雷電位置進行精準預警。精準預警。研究結果表明，改進后的方法顯著降低了雷電定位誤差，增強了DCS系統的防雷效果，有效保障了化工企業的安全運行。具體試驗驗證顯示，在所有子區域內，改進方法誤差均值顯著降低，從而提高了定位精準度，確保了DCS系統的可靠性。

關鍵詞：化工企業；集散控制系統；防雷需求

中圖分類號：TM 86 文獻標志碼：A

隨著現代化工企業發展，集散控制系統（DCS）已成為生產過程管理的核心。然而，雷電作為一種自然災害，能產生強烈的電磁和聲波信號，對DCS系統的安全運行構成嚴重威脅。雷電引起的電涌不僅會導致設備損壞，還可能引發系統崩潰，導致生產數據丟失和生產中斷。因此，如何有效保護DCS系統免受雷電侵害成為一個亟待解決的重要問題。傳統的TDOA（Time Difference of Arrival）雷電定位方法通過計算雷電電磁脈沖信號到達多個探測子站的時間差來確定雷電位置，但其精度和抗誤差擾動能力存在局限。因此，本文提出了一種基于Levenberg-Marquardt（L-M）迭代算法和聲波信息融合的TDOA雷電定位改進方法，以提高雷電定位精度，優化DCS系統的防雷效果。

1 化工企業集散控制系統的防雷需求

某化工企業占地面積約50萬m2。公司主要從事高分子材料的生產和研發，產品廣泛應用于汽車、電子、電器、建筑等多個行業。企業年產值達20億元，配備了現代化的生產設備和嚴格的質量控制體系，致力于為客戶提供高品質的化工產品。為保障生產安全，企業建立了完善的集散控制系統（DCS），對生產過程進行全方位的實時監控和管理。但雷電作為一種自然災害，能產生強烈的電磁和聲波信號，對DCS系統的安全運行構成嚴重威脅。因此，需要對其進行完善的雷電防護，具體需要解決以下3個問題。1）設備保護問題。DCS系統中的計算機、服務器、傳感器和控制器等關鍵設備面臨雷電引起的電涌和損壞風險。雷電產生的強大電磁脈沖可能通過電力線和信號線傳導，直接影響這些設備的正常運行。由于這些設備是整個控制系統的核心，其損壞不僅會導致高昂的維修和更換成本，還可能引發生產停滯和安全事故[1]。2） 數據保護問題。生產數據的實時監控和存儲對化工企業的運營至關重要。然而，雷電可能導致電力中斷、設備重啟或數據傳輸錯誤，進而引起數據丟失或系統崩潰。這種情況不僅會中斷生產過程，還會影響生產質量和決策過程。此外，數據一旦丟失，恢復難度大且耗時長，甚至可能造成無法挽回的損失。因此，確保數據在雷電天氣下的完整性和安全性是一個重要挑戰。3）系統穩定性和連續性問題。雷電天氣可能對DCS系統的整體穩定性和連續性造成威脅。雷電引起的電磁干擾可能導致傳感器讀取數據不準確、控制信號錯誤，甚至導致系統誤操作或癱瘓[2]。特別是在關鍵生產環節，如果系統出現中斷或錯誤，將直接影響產品質量和生產效率。此外，系統各個環節在雷電條件下的協調性和響應能力也面臨考驗，需要確保在雷電天氣下系統能夠持續、穩定地運行。

因此，為應對上述問題，本文提出了一種改進的TDOA雷電定位方法，通過融合聲波和電磁信號，采用Levenberg-Marquardt（L-M）迭代算法。識別并提前預警雷電位置，通過在目標區域內劃分子區域，并結合已有站點信息，實現更精準的雷電定位。

2 化工企業集散控制系統的防雷措施

化工企業的集散控制系統（DCS）在雷電天氣下面臨嚴重的安全威脅。為了確保DCS系統的安全穩定運行，需要采取有效的防雷措施。以下將詳細介紹TDOA雷電定位方法及基于L-M算法和聲波信息融合的TDOA雷電定位改進方法，以提高雷電定位精度，優化DCS系統的防雷效果。

2.1 TDOA雷電定位方法

TDOA（Time Difference of Arrival，到達時差）雷電定位方法是一種基于電磁信號到達時間差進行雷電定位的技術。該方法利用多個探測子站接收到的雷電電磁脈沖信號的到達時間差計算雷電電磁輻射源的位置，從而有效保護化工企業的DCS系統。

當雷電發生時，雷電電磁脈沖信號會以光速傳播c≈3×

108m/s。假設有3個探測子站T1、T2、T3，它們分別位于（x1，y2）、

（x2，y2）和（x3，y3），雷電電磁輻射源的位置為（x，y）[3]。

探測子站接收到雷電電磁脈沖信號的時間差Δtij如公式（1）所示。

（1）

式中：di～dj分別為雷電電磁脈沖信號到達探測子站Ti、Tj的距離。

根據幾何關系，可以得到1組雙曲線方程，如公式（2）所示。

（2）

通過求解公式（2），可以確定雷電電磁輻射源的位置。為了提高定位精度，可以引入更多的探測子站，從而得到更多的雙曲線方程，通過綜合求解這些方程組，得到更精確的雷電定位結果。

具體來說，在實際應用中，TDOA雷電定位裝置一般由多個探測子站、中心站和用戶終端組成。探測站包括電磁脈沖接收天線、信號處理單元、高精度時鐘單元、電源和通信模塊。伴隨雷電產生的電磁信號到達接收天線，并由信號處理單元處理獲得同步的時間標簽后，通信口將電磁脈沖波峰到達探測站的精確時間實時發送到中心站。中心站的雷電位置分析儀根據電磁脈沖到達各探頭的時間差來確定雷電電磁輻射源的位置，并由中心站將定位結果輸出到各用戶工作站。在保證系統運行可靠性的基礎上，多個定位系統聯網可以實現數據共享，滿足雷電定位系統的擴展需求。

針對化工企業的DCS系統，TDOA雷電定位方法可以實時監測雷電活動，提供及時的雷電預警，確保DCS系統能夠在雷電發生前采取必要的保護措施，避免雷電導致的電涌對計算機、服務器、傳感器和控制器等設備造成損壞。同時，通過精準的雷電定位，還可以優化防雷設施的布置，提高整體防雷效果。

2.2 基于L-M算法和聲波信息融合的TDOA雷電定位改進方法

為了進一步提高雷電定位的精度和抗誤差擾動能力，可以采用基于Levenberg-Marquardt（L-M）算法和聲波信息融合的TDOA雷電定位改進方法。

L-M算法是牛頓法的一種改進，常用于非線性最小二乘問題的最優化實現。該算法在計算時能夠避免牛頓法由Hessian矩陣奇異而導致算法無法繼續迭代的情況。其基本原理如下。

設定初始值L0，即雷電的初定位結果。

高斯-牛頓法的步長計算[4]如公式（3）所示。

hgm=-（JkTJk）-1JkTfk （3）

式中：hgm為步長；Jk為在第k次迭代中，目標函數對參數的雅可比矩陣；fk為在第k次迭代中，目標函數值向量。

L-M法在此基礎上進一步改進步長，如公式（4）所示。

hlm=-（JkTJk+μI）-1JkTfk （4）

根據迭代步長更新參數，并調整μ的值，以保證迭代過程穩定，如公式（5）、公式（6）所示。

當μ較大時， （5）

當μ較小時，hlm≈hgm （6）

式中：hgm為步長；hlm為L-M算法的步長。

設置迭代的終止條件，包括梯度向量的閾值、參數變化的閾值和最大迭代次數，分別如公式（7）～公式（9）所示。

|gk=JkTfk|lt;∈1 （7）

|xnew-x|lt;ε2（|x|+∈ε1） （8）

kgt;kmax （9）

式中：ε1和ε2為迭代終止的條件參數；kmax為最大迭代步數。

通過上述迭代過程，L-M算法可以有效解決時差信息冗余時雷電位置最優解的求解問題。

為了進一步提高雷電定位精度，可以在TDOA雷電定位系統中引入聲波信息。雷電發生時會產生強烈的聲波信號，這些信號的傳播特性與電磁信號有所不同。通過融合聲波信息，可以彌補電磁信號在長距離傳播時的衰減和畸變。

根據現有探測站點的分布，將雷電監測目標區域劃分為若干個子區域。在每個子區域內布置多個聲波探測站，形成麥克風陣列。這些探測站可以接收雷電產生的聲波信號，并記錄信號到達的時間。

假設麥克風陣列中的麥克風Mi 和Mj的坐標分別為（xi，yi）和（xj，yj），雷聲到達時間差為Δtij，聲波傳播速度為u。根據聲波傳播的幾何關系，有公式（10）。

（10）

式中：x，y為雷電輻射源的位置坐標。

通過解公式（10）可以求得雷電輻射源的位置。

將聲波信號的到達時間差信息與電磁信號的到達時間差信息結合，形成1個包括多個非線性方程的方程組，如公式（11）所示。

（11）

利用L-M算法（Levenberg-Marquardt算法）進行迭代求解，得到雷電位置的最優解。

2.3 算法驗證

為了驗證基于Levenberg-Marquardt（L-M）算法及聲波信息融合的TDOA雷電定位改進方法，本文借助MATLAB軟件實施算法，并采用蒙特卡羅法對雷電定位準確度進行評估。步驟如下[5]。

步驟1：建立坐標系。假設雷電監測目標區域是1個邊長為40km的正方形。圖1中的坐標系中，x軸和y軸的原點設于區域中心。4個時差法探測子站T1～T4的坐標分別是（15，15）、（-15，15）、（-15，-15）和（15，-15），而4個雷聲探測站N1～N4的中心麥克風位置的坐標分別為（8，8）、（-8，8）、（-8，-8）和（8，-8）。

步驟2：誤差分布分析。如圖2所示，對比傳統方法和改進方法的雷電定位誤差分布，可以觀察到傳統TDOA方法的誤差主要集中在區域邊界，中心區域的誤差較小。改進方法得到誤差分布更均勻，整體誤差水平顯著降低。這說明采用L-M算法改進后的方法的定位精準度有所提升。

步驟3：誤差均值分布分析。如圖3所示，對比不同子區域內雷電定位誤差均值分布情況可以發現，傳統TDOA方法的誤差均值在各子區域中變化較大，某些區域的誤差均值高達300m。改進方法的子區域誤差均值顯著下降，整體誤差均值在100m以下。

步驟4：仿真試驗。通過MATLAB編寫實現基于L-M算法及聲波信息融合的TDOA雷電定位改進方法，并進行仿真試驗，其結果見表1。

由表1可知，在所有子區域內，改進方法的誤差均值明顯降低，采用L-M算法優化迭代有效克服了傳統方法在定位精度上的不足，顯著提高了化工企業集散控制系統的防雷效果。無論區域中心還是邊界，改進方法均具有更穩健和精確的定位能力，保障了系統的安全運行。

3 結語

綜上所述，本文針對化工企業集散控制系統（DCS）的防雷需求，提出了一種改進的TDOA雷電定位方法。通過融合聲波和電磁信號，采用Levenberg-Marquardt（L-M）迭代算法，實現了更精準的雷電定位和預警。仿真試驗結果表明，改進后的方法在各個子區域內均顯著降低了雷電定位誤差，提升了定位精度，增強了DCS系統的防雷效果。此方法不僅保障了設備的安全運行，避免了因雷電導致的生產數據丟失和系統崩潰，還優化了防雷設施的布置，為化工企業的安全生產提供了堅實的保障。

參考文獻

[1]常想.化工裝置集散控制系統的防雷措施[J].當代化工研究，2021（21）：74-76.

[2]劉玉豪.石油化工儀表系統的防雷隱患及防雷技術分析[J].化工設計通訊，2022，48（6）：9-11.

[3]彭修健.石油化工儀表系統的防雷隱患分析及防雷技術的應用研究[J].中國設備工程，2019（4）：153-154.

[4]陳蘇東.天然氣場站自動控制系統防雷接地技術研究[J].石油和化工設備，2022，25（1）：58-59.

[5]滕大祝，王林.電涌保護器在水廠控制系統的防雷應用探討[J].石油化工自動化，2021（5）：57.