基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的FPSO生產(chǎn)流程自主診斷系統(tǒng)

中圖分類號：TP277 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2025）16-0070-07

FPSO Production Process Autonomous Diagnosis System Based on Industrial Big Data

LIUDonghui，LIUXuesong，SUNHaifang，TONGYingli，DENGXin （CNOOC Energy Technologyand Services OilProduction Services Company，Tianjin 30o452，China）

Abstract： Aiming at the problems of dynamic anomaly of control loop and abnormal detection of process parameter fluctuation in the operation ofFloating Production Storage and Offloading （FPSO）unit，this paper studies and proposes an autonomous diagnosis system forFPSO production process.Firstly，the anomaly diagnosis module ofthecontrol loop is constructedbycorelationanalysis，K-meansclusteringand SupportVectorDataDescription（SVDD）.Secondly，theaboal diagnosis moduleofprocess parameters isconstructedbyrulesandrolling PrincipalComponentAnalysis （PCA）method.Fialy combinedwithhistoricaldataandexpertknowledgebase，afaulttreemodelisestablishedtoinferthecauseoftheabnormality online.Experiments show that the system can identifycomplex anomaliesand provide maintenance decision support througha visual interface，which effectively improves the accuracy ofFPSO autonomous diagnosis.

Keywords： data driven; online diagnosis; Machine Learning; control loop; process parameters

0 引言

海洋油氣開發(fā)已成為國家戰(zhàn)略，隨著海洋業(yè)務擴大，開發(fā)有效的生產(chǎn)流程自主診斷系統(tǒng)成為提高生產(chǎn)安全性和效率的迫切需求。傳統(tǒng)維護計劃可能導致不必要的維護和高額成本，無法滿足海洋油氣領域?qū)?jīng)濟效益和安全的要求。當前生產(chǎn)流程自主診斷系統(tǒng)技術水平較低，制約了油氣開發(fā)業(yè)務，開發(fā)適用系統(tǒng)是當務之急。該系統(tǒng)選取FPSO中的核心分離設備三相分離器作為典型對象，通過對三相分離器的控制回路和參數(shù)波動進行實時預警，分析潛在異常，生成診斷結果并報警。同時，系統(tǒng)提供異常原因分析和解決方案，幫助用戶提前預警、減少停機時間、提高設備運行效率，實現(xiàn)對控制回路動態(tài)異常和工藝參數(shù)波動異常的實時預警，精確分析根原因，幫助崗位人員快速處理異常。

因此，根據(jù)中海油海上平臺的實時數(shù)據(jù)與專業(yè)知識，本文開發(fā)的自主診斷系統(tǒng)旨在實時監(jiān)測和診斷三相分離器的控制回路和工藝參數(shù)異常情況，幫助用戶及時識別異常并做出相應處理。該系統(tǒng)覆蓋了多個模塊，包括控制回路在線診斷模塊、工藝參數(shù)波動診斷模塊與在線推理模塊等。

我們的貢獻總結如下：

1）針對FPSO生產(chǎn)流程中的監(jiān)控與異常診斷問題，提出了一種創(chuàng)新性的自主診斷系統(tǒng)架構。該架構結合了相關分析、K-means聚類、支持向量數(shù)據(jù)描述（SVDD）和滾動PCA等多種方法，實現(xiàn)了對控制回路異常和工藝參數(shù)波動的實時監(jiān)測與精確診斷。

2）基于歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，構建了詳細的故障樹，用于精確定位異常的根本原因。同時，將專家的知識和經(jīng)驗整合到系統(tǒng)中，形成專家知識庫，為系統(tǒng)的異常診斷提供了有力支持。這一貢獻不僅提高了系統(tǒng)的診斷能力，還為后續(xù)的系統(tǒng)維護和優(yōu)化提供了

基礎。

3）通過設計直觀、易懂的界面，系統(tǒng)能夠?qū)⒃\斷結果和異常原因清晰地展示給用戶。同時，提供了緊急維護和處理建議的提示功能，方便工藝人員快速響應并解決問題。這一貢獻提高了系統(tǒng)的實用性和可操作性。

A 三相分離器工藝簡介

1.1三相分離器工藝流程

來自平臺的生產(chǎn)井液通過FPSO單點原油滑環(huán)進入海洋石油原油處理系統(tǒng)。在投產(chǎn)初期，由于來液溫度較低且液量較少，生產(chǎn)井液先進入啟動加熱器進行預熱。預熱后的井液溫度達到 65^°C 后，進入高壓分離器進行初步分離。在高壓分離器中， 90% 以上的游離水會被脫出，并通過水出口進入生產(chǎn)水處理系統(tǒng)。同時，分離出的伴生氣進入火炬系統(tǒng)進行燃燒處理。而分離出的原油則通過原油換熱器加熱到 75^°C 以上，然后進入原油加熱器。原油加熱器將原油的溫度提高到 90～95^°C ，之后原油進入低壓分離器進行閃蒸脫水。閃蒸出來的輕組分同樣進入火炬系統(tǒng)進行處理。而原油則由原油增壓泵增壓后，泵送至靜電脫水器進行進一步脫水處理。低壓分離器和靜電脫水器分離出來的水由生產(chǎn)水循環(huán)泵送回到高壓分離器進行再次處理。而由靜電脫水器頂部出來的達標原油（原油含水低于 0.5% ）回到原油換熱器與來油進行換熱，將油溫降至 75^°C 后，再進入原油冷卻器進一步降溫至 65～70^°C ，最后進入貨油艙進行儲存。

三相分離器作為海上平臺的核心分離裝置，承擔著從上游井口流體中有效分離出氣體、水分以及固體雜質(zhì)的重任。在工業(yè)應用中，常見的分離器形態(tài)包括臥式、立式及球形，其中，臥式分離器憑借其維護便捷、分離效率高及初期投資成本低的優(yōu)勢，成為最為廣泛使用的類型。

圖1展示了臥式三相分離器的PID圖（過程儀表流程圖）。該分離器利用流體間的密度差異，將井□輸入的流體精確劃分為氣相、油相和水相。流體進入分離器后，最輕的氣相自然上升至頂部，并通過氣相出口排出。為確保氣相壓力的穩(wěn)定，在氣相出口處安裝了壓力變送器PIT2007進行實時監(jiān)測，同時配備了氣動控制閥來調(diào)控氣相壓力，以及氣動閥PV2007來調(diào)節(jié)氣體排放量。此外，分離器還設有氮氣入口，通過氣動閥PV2005向分離器內(nèi)注入氮氣，以維持系統(tǒng)壓力的穩(wěn)定。

圖1三相分離器的PID圖

油相則積聚在分離器的中部，并通過專門的油相出口進行排放。在此過程中，油相的液位由液位變送器LIT2003持續(xù)監(jiān)控，而液位控制器LIC2003則負責調(diào)控LV2003閥門的開度，確保油相液位始終處于安全范圍內(nèi)。至于水相，它會沉積在分離器的底部，并通過水相出口排出。水相的液位由液位變送器LIT2001進行監(jiān)測，并通過液位控制器LIC2001控制LV2001閥門的開度，以保證排放的順暢。同時，分離器內(nèi)的溫度由溫度變送器TIT2005進行實時監(jiān)控，以確保井口流體在分離器內(nèi)能夠得到有效的分離處理。

1.2相關控制回路與工藝參數(shù)情況

本小節(jié)主要針對三相分離器所涉及的控制回路位號與工藝參數(shù)位號進行收集，獲取某海上平臺三相分離器裝置的實際數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集的時間間隔為5s，對數(shù)據(jù)進行預處理及缺失值處理，具體采集的位號數(shù)據(jù)點位如表1所示。

表1三相分離器的位號數(shù)據(jù)點位

2 方法介紹

2.1工藝參數(shù)波動異常診斷

2.1.1 基于規(guī)則的參數(shù)異常診斷

基于規(guī)則的參數(shù)異常診斷包括三相分離器的工藝參數(shù)大幅度波動異常診斷和離群點異常診斷。

針對三相分離器工藝參數(shù)波動性異常預警：系統(tǒng)輸出結果的不穩(wěn)定性或變化性。這種差異可能由系統(tǒng)自身特性或外部環(huán)境因素引起，當系統(tǒng)接受相同的數(shù)據(jù)或參數(shù)時，輸出結果可能出現(xiàn)不同變化。波動性的存在可能導致系統(tǒng)穩(wěn)定性下降，對系統(tǒng)的可靠性和準確性構成挑戰(zhàn)。因此，降低系統(tǒng)輸出的波動性可提高系統(tǒng)的性能和可靠性。針對三相分離器的參數(shù)離群點檢測：工藝參數(shù)離群點是指在三相分離器運行中，由于操作人員操作不當、儀器故障、原料質(zhì)量變化和工藝變動等原因，導致某個或某些工藝參數(shù)的值明顯偏離其正常范圍的現(xiàn)象。這可能導致裝置性能下降，產(chǎn)生異常工藝現(xiàn)象，甚至引發(fā)設備故障或事故。因此，及時檢測和處理工藝參數(shù)的離群點對于保障三相分離器的安全、穩(wěn)定運行至關重要。

診斷三相分離器工藝參數(shù)的波動性，需收集三相分離器的關鍵工藝參數(shù)，包括溫度、壓力、流量等最近一段時間的歷史數(shù)據(jù)。隨后，對這些數(shù)據(jù)進行平均值和標準差等統(tǒng)計分析。平均值可以反映工藝參數(shù)的典型水平，而標準差則可以衡量工藝參數(shù)數(shù)據(jù)的波動程度。在工藝參數(shù)不存在異常波動性的基礎上，進一步對其進行離群點診斷。

1）取近期的工藝參數(shù)歷史數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)分段，并分別求均值，如式（1）所示：

其中， μ 為均值， N 為工藝參數(shù)的個數(shù)， y 為工藝參數(shù)。

2）計算工藝參數(shù)的標準差，如式（2）所示：

3）診斷工藝參數(shù)存在異常波動性，若滿足式（3）則工藝參數(shù)存在異常波動性：

其中， a 為經(jīng)驗值。

4）診斷工藝參數(shù)存在離群點，若同時滿足式（4）和式（5），則工藝參數(shù)存在離群點：

其中， β 和 ξ 為經(jīng)驗值。

診斷工藝參數(shù)的異常波動性和離群點，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在的裝置異常或錯誤，并采取相應的措施來保障三相分離器的安全和穩(wěn)定運行，幫助工程技術人員在科學、定量的基礎上對三相分離器的工藝參數(shù)進行診斷和處理。

2.1.2基于滾動PCA的參數(shù)趨勢診斷

針對三相分離器的參數(shù)趨勢診斷，本文應用基于滾動主元分析法（PCA）的參數(shù)趨勢預警。其中PCA是一種常用的多維數(shù)據(jù)分析方法，通過將原始數(shù)據(jù)轉化為最能夠代表數(shù)據(jù)變異情況的主成分，實現(xiàn)對原始數(shù)據(jù)的降維和特征提取，簡化數(shù)據(jù)的處理和分析過程，提高數(shù)據(jù)分析的效率和精度[1-4]。PCA的核心思想是找到能夠解釋原始數(shù)據(jù)方差最大的線性組合，將原始數(shù)據(jù)映射到這些主成分上，從而得到新的特征，這些特征具有更好的可解釋性和更低的冗余性。

本研究采用基于滾動PCA的方法實施參數(shù)趨勢診斷，針對工藝參數(shù)趨勢診斷的具體步驟如下：

1）收集工藝參數(shù)的近期時序數(shù)據(jù)，并將其分段，選取最近一段時間的數(shù)據(jù)，按照30行11列進行分段。其中，10列為訓練數(shù)據(jù)，1列為診斷數(shù)據(jù)。

2）對前10列訓練數(shù)據(jù)按列求均值。

3）對每列數(shù)據(jù)進行去中心化處理，即每個特征值減去該特征的平均值，以保證處理后的數(shù)據(jù)集均值為零。這有助于降低數(shù)據(jù)集的偏差和冗余信息，從而提高數(shù)據(jù)分析的準確性和可靠性。

4）計算去中心化后的數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣。

5）計算該協(xié)方差矩陣的特征值及特征向量，并按照特征值從大到小的順序進行排序，選取前 K 個特征向量對應的特征值，構成一個 K 維特征空間。

6）將原始數(shù)據(jù)投影到 K 維特征空間上，得到 K 維的新數(shù)據(jù)。

7）將診斷數(shù)據(jù)按照步驟6）求出投影樣本，與訓練樣本的每一列進行二范數(shù)比較，若其每個二范數(shù)都很大，則表明存在參數(shù)趨勢異常。

按照上述步驟循環(huán)滾動運行，實現(xiàn)參數(shù)趨勢診斷。

2.2控制回路動態(tài)異常診斷

由于裝置內(nèi)部單條控制回路的正異常情況往往無法準確有效地反映整體工況的健康狀態(tài)，因此本文針對三相分離器內(nèi)部所有關鍵控制回路進行異常診斷與故障預警研究。具體地，為了有效挖掘三相分離器回路內(nèi)被控對象的異常動態(tài)特性并準確找出異常最可能的原因，采用相關分析法、K-means[5聚類和支持向量數(shù)據(jù)描述[三種方法合用的異常診斷與故障預警方法。其中，相關分析用于建立被控對象的動態(tài)模型；K-means聚類用于針對模型參數(shù)進行聚類分析；SVDD方法用于針對上述不同的類別進行超球體訓練

與特征提取。

在該控制回路異常診斷與故障預警的訓練階段中，首先，采集控制回路的輸入輸出歷史時序數(shù)據(jù)并進行分段，對每段數(shù)據(jù)均利用相關分析法辨識過程的脈沖響應模型；其次，利用K-means聚類算法將辨識出的模型參數(shù)進行有效聚類，并根據(jù)聚類情況確定故障預警等級；接著，針對每個類別下的模型參數(shù)數(shù)據(jù)集，利用SVDD方法訓練并建立超球體。然后，在在線診斷時，采集控制回路近期輸入輸出數(shù)據(jù)，通過相關分析建立過程模型，利用已訓練好的超球體的球心和半徑，進一步判斷動態(tài)模型參數(shù)所歸屬的超球體，以明確過程近期的正異常屬性[]。最后，針對近期存在異常的部分回路，需進一步結合實時工況數(shù)據(jù)以及超球體的實際標簽，判斷引起異常的深層次原因[8]。

具體地，在線診斷時，需要先行構建對象的近期動態(tài)模型，并判定該模型落入已訓練好的超球體的情況，確定其異常屬性[。若其在正常工況超球體閾值范圍之內(nèi)，則為正常工況；若其在訓練的多個異常工況超球體所設閾值范圍之內(nèi)，則說明發(fā)生異常工況，并診斷出具體異常類型；若其在所有已訓練好的超球體閾值范圍之外，則說明此時檢測儀表或傳感器發(fā)生顯著異常，并有發(fā)展為故障的趨勢。

該方法判斷的是裝置被控對象整體動態(tài)特性的異常，比起僅對工藝參數(shù)進行診斷更具優(yōu)越性。此外，被控對象的動態(tài)模型是通過采集其操縱變量 （MV）與測量變量（PV）的時序數(shù)據(jù)建立的，且MV與PV間包含執(zhí)行機構與檢測儀表。故當執(zhí)行機構與檢測儀表出現(xiàn)異常時，會引發(fā)被控對象模型的異常。同時，工藝負荷的變化以及工況的改變同樣會導致被控對象模型出現(xiàn)異常，因此在線故障預警時需要結合實時工況與巡檢情況綜合判定異常原因。

2.3 在線推理

基于歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，構建了詳細的故障樹[10]，用于精確定位異常的根本原因。同時，將專家的知識和經(jīng)驗整合到系統(tǒng)中，形成專家知識庫，為系統(tǒng)的異常診斷提供有力支持。這一貢獻不僅提高了系統(tǒng)的診斷能力，還為后續(xù)的系統(tǒng)維護和優(yōu)化提供了基礎。

以現(xiàn)有工藝資料和專家經(jīng)驗為基礎，建立包含上述控制回路和工藝參數(shù)異常的故障樹。通過匯總報警信息，根據(jù)已建立的故障樹進行在線推理，明確較可能的異常定位，并最終輸出所有可能的異常分析結果。

此類自主診斷系統(tǒng)，能有效輔助與指導崗位人員進行運行操作、人工巡檢等工作。基于上述控制回路和工藝參數(shù)的診斷結果，該模塊進一步推理，識別引發(fā)異常的根本原因。

3 實驗分析

3.1 實驗設置

3.1.1工藝參數(shù)波動異常診斷模塊的實驗設置

選取FPSO原油處理系統(tǒng)三相分離器的油相液位工藝參數(shù)LIC2003PV、水相液位工藝參數(shù)LIC2001PV、天然氣壓力工藝參數(shù)PIC2007_PV以及分離器罐內(nèi)溫度工藝參數(shù)TI2005。在數(shù)據(jù)采集過程中，通過數(shù)據(jù)接口采集FPSO的工藝參數(shù)數(shù)據(jù)，設置采樣間隔為5s。工藝參數(shù)波動異常診斷模塊的參數(shù)設置分別為：平穩(wěn)閾值 w 用于檢測工藝參數(shù)的微小波動，可有效減少診斷時間， w=0.1 ；相似性閾值 m 用于診斷工藝參數(shù)的異常趨勢， m=2.0 ；滾動PCA算法中存在閥值參數(shù)降維維度 k 和核函數(shù)帶寬參數(shù) s ，用于最大程度保留前向時序判斷數(shù)據(jù)矩陣和診斷向量特征，k=2 ， s=2.0 。

3.1.2控制回路動態(tài)異常診斷模塊的實驗設置

選取FPSO原油處理系統(tǒng)三相分離器的油相液位控制回路LIC2003、水相液位控制回路LIC2001以及天然氣壓力控制回路PIC2007。在數(shù)據(jù)采集過程中，通過數(shù)據(jù)接口采集FPS控制回路的輸入輸出數(shù)據(jù)，設置采樣間隔為 5s 。控制回路動態(tài)異常診斷模塊的參數(shù)設置分別為：模型階次為7；K-means聚類算法需選取最優(yōu)聚類數(shù)，通過“手肘法”選取最優(yōu)聚類值，即計算不同 K 值下各類的誤差平方和，隨著 K 值的增加，類中的點會變少，誤差平方和會隨之減小。通過觀察曲線斜率，在斜率突然由大變小、之后變化緩慢且出現(xiàn)明顯拐點時，所對應的 K 值即為最優(yōu)聚類值。將通過K-means聚類算法聚類后的相關分析的函數(shù)模型參數(shù)打好標簽，按照每類所包含的模型參數(shù)數(shù)量從大到小進行排序，建立SVDD超球體異常診斷模型。核函數(shù)寬度 s=12 ，超球體松弛變量 n=1.2 ，超球體權衡值 C=0.3 。

3.2 評價指標

工藝參數(shù)波動異常診斷實驗和控制回路動態(tài)異常診斷實驗以精準率、召回率和F1值3個指標進行診斷效果評估。其中，精準率（Precision）：表示模型診斷為異常中實際為異常的比例；召回率（Recall）：表示實際為異常中模型診斷為異常的比例；F1值（F1-score）：綜合精準率和召回率，用于評估模型

的整體性能。其計算如下：

其中，TP（TruePositive）表示模型正確地預測出了正例的數(shù)量；FP（FalsePositive）表示模型錯誤地將負例預測為正例的數(shù)量；FN（FalseNegative）表示模型錯誤地將正例預測為負例的數(shù)量。

通常情況下，精準率越高，表示模型的誤判率越低；召回率越高，表示模型能夠更好地識別出異常；F1值為綜合評價模型的指標。

3.3 實驗結果

3.3.1工藝參數(shù)波動異常診斷的實驗結果

根據(jù)表2所示，對于三相分離器的液位參數(shù)、壓力參數(shù)以及溫度參數(shù)，滾動KPCA均表現(xiàn)出較好的診斷性能。

表2工藝參數(shù)相關指標對比結果

3.3.2控制回路動態(tài)異常診斷的實驗結果

根據(jù)表3所示，對于三相分離器的液位控制回路、壓力控制回路以及溫度控制回路，相關分析法、K-means聚類和支持向量數(shù)據(jù)描述合用的控制回路動態(tài)異常診斷算法均表現(xiàn)出較好的診斷性能。

表3控制回路相關指標對比結果

在線推理模塊負責將控制回路動態(tài)異常診斷算法與工藝參數(shù)波動異常診斷算法檢測到的異常進行準確溯源。下文中，將在系統(tǒng)展示部分詳細介紹。

4FPS0生產(chǎn)流程自主診斷系統(tǒng)

對于控制回路的異常診斷，可對控制回路的整體動態(tài)特性、涉及回路潛在的設備問題及前端工藝負荷或工況調(diào)整問題，在其發(fā)展成為故障之前進行完整診斷與輸出，實現(xiàn)對潛在問題的挖掘和有效發(fā)現(xiàn)，彌補了對控制回路整體特性進行控制預警的空缺。由于其主要用于診斷長期存在的微小異常和潛在的安全問題，發(fā)現(xiàn)潛在的深層次微小故障問題，因此其在線診斷的頻率相對較低，一般在幾個小時甚至幾天級別，旨在發(fā)現(xiàn)長期存在但尚未被察覺的潛在問題，以進行必要的工藝調(diào)整和負荷平衡，確保三相分離器的安全有效運行。綜上所述，通過在三相分離器上應用參數(shù)趨勢異常診斷和控制回路異常診斷，兩者以一高一低的啟動頻率配合：參數(shù)異常診斷能夠?qū)崟r監(jiān)測關鍵參數(shù)的變化，及時發(fā)現(xiàn)參數(shù)近期的極端趨勢并發(fā)出警報，通知工藝人員進行緊急維護和異常處理；控制回路的異常診斷則通過對輸入輸出進行分析，發(fā)現(xiàn)裝置長期存在但未被發(fā)現(xiàn)的潛在異常風險，并優(yōu)化三相分離器的運行模式。這些技術的應用有助于裝置的安全有效運行，降低維護成本，提高生產(chǎn)效率。基于控制回路和工藝參數(shù)的異常情況，使用三相分離器的故障樹進行原因定位。

4.1系統(tǒng)登錄界面

系統(tǒng)登錄界面如圖2所示，是用戶進入系統(tǒng)的第一個交互點，也是系統(tǒng)安全管理的重要組成部分。其主要功能是驗證用戶身份，確保只有經(jīng)過授權的用戶才能訪問系統(tǒng)內(nèi)部的其他功能模塊。

圖2系統(tǒng)登錄界面

4.2工藝實時報警界面

工藝實時報警界面是系統(tǒng)的核心界面之一，用于實時監(jiān)控并顯示三相分離器的報警信息。用戶可以通過該界面實時查看三相分離器的報警狀態(tài)，并根據(jù)具體的異常原因采取相應的處理措施。此界面結合圖形化的工藝流程和表格化的報警數(shù)據(jù)進行多維展示，方便用戶在直觀了解三相分離器狀態(tài)的同時，快速瀏覽報警信息并做出相應處置，輔助操作人員決策。

案例描述：由圖3可知，系統(tǒng)在2025年3月10日的運行過程中發(fā)現(xiàn)LIC2003與PIC2007發(fā)生控制回路動態(tài)異常報警。此時，由在線推理模塊的輸出可知，最可能的原因為分離器出氣閥PV2007調(diào)節(jié)失靈或設定值不當。

圖3工藝實時報警界面

4.3歷史報警記錄界面

歷史報警界面如圖4所示，是三相分離器自主診斷系統(tǒng)的重要模塊，用于全面顯示和管理所有歷史報警信息，幫助用戶進行異常分析和數(shù)據(jù)回。界面設計清晰直觀，以簡潔布局展示報警信息，提供便捷的篩選和搜索功能，使用戶能夠迅速找到并處理關鍵報警記錄。

5結論

海洋油氣開發(fā)已提升至國家戰(zhàn)略層面，隨著海洋業(yè)務的不斷拓展，構建高效的生產(chǎn)流程自主診斷系統(tǒng)成為確保生產(chǎn)安全性和提升效率的關鍵需求。傳統(tǒng)的維護計劃往往導致維護資源的浪費和成本高企，難以滿足海洋油氣領域?qū)?jīng)濟效益與安全性的雙重追求。當前，生產(chǎn)流程自主診斷系統(tǒng)的技術水平相對滯后，這在一定程度上制約了油氣開發(fā)業(yè)務的進一步發(fā)展，因此開發(fā)適用的自主診斷系統(tǒng)顯得尤為迫切。

該系統(tǒng)專注于FPSO的生產(chǎn)流程監(jiān)測，通過實時在線監(jiān)測FPSO的控制回路和工藝參數(shù)的波動情況，能夠迅速捕捉到潛在的異常信號。系統(tǒng)會對這些信號進行實時分析，生成準確的診斷結果，并及時觸發(fā)報警機制。此外，該系統(tǒng)還具備強大的異常原因分析和解決方案提供能力，能夠幫助用戶提前預警潛在異常，有效減少停機時間，提升設備的運行效率。

通過該系統(tǒng)，崗位人員可以實現(xiàn)對控制回路異常和工藝參數(shù)的實時監(jiān)測、診斷和預警，從而精確分析出異常的根源所在。這不僅有助于崗位人員快速處理異常情況，還為他們提供了有力的決策支持，進一步提升了海洋油氣開發(fā)的安全性和經(jīng)濟性。

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作者簡介：劉東輝（1982—），男，漢族，河北邯鄲人，高級工程師，碩士研究生，研究方向：人工智能控制算法與先進儀表。