基于PAC的储油罐智能监控节点设计

　　1储油罐智能监控系统模式

　　系统结构如图l所示，采用功能分散、负荷分散、危险分散和管理集中的分布式设计思想，每个智能节点面向1个储油罐对象，自主完成信息采集、分析处理、状态监测、故障诊断和控制输出等功能;各智能节点与罐区监控和管理主机的信息交换采用工业以太网，实现远程监控、资源共享、诊断与维护等功能，构成分布式监控系统模式。

　　2基于PAC的智能节点设计

　　2.1节点功能

　　智能节点是简化监控系统水平和垂直集成难度，增强系统智能化水平的重要装置，其监控功能架构如图2所示。

　　(1)数据采集。采集储油罐各种传感器(如液位、温度、压力、油气浓度等)的输出信号，并对采集数据进行数字滤波、标度变换等预处理。

　　(2)数据计算。根据计量分析算法，完成间接参数(如体积、质量等)的计算，及数据的自动存储。

　　(3)数据管理。包括储油罐信息的存储管理、查询、统计、分析、现场显示及人机交互。

　　(4)状态监控。实时分析液位、温度、油罐正负压、罐室油气浓度等参数，对参数进行特征信息抽取、特征信息融合、故障报警等，并控制相关的执行机构进行异常处理。

　　(5)网络通信。采用控制网络技术，实现罐区监控站与智能节点的分布式远程通信。

　　2.2节点功能模型和计量算法

　　2.2.1功能模型

　　智能节点功能模型如图3所示。节点按照预设的采样频率，从I/O模块读取现场传感器信息，实时处理并存入节点数据库;基于知识库和推理规则，实时分析节点数据库数据，进行异常监测与报警;响应监控管理站的远程调度命令，实时上传节点监控信息。

　　2.2.2计量算法

　　为实现多参数的实时监测和质量计量H1，并保证计量精度，采用混合计量(HIMS)算法来计算体积和质量参数，主要设备包括高精度液位计测量油高;安装于罐壁底部和罐顶部的高精度智能压力变送器测量油品压力和气相压力;多点温度传感器测量油品平均温度。根据直接测量参数及储油罐容积表，求出平均密度、视体积、标准体积和质量。储油罐混合测量计量算法如图4所示。

　　2.2.2.1标准密度

　　根据油品温度值t和油品视密度P，查看GB/T 1885—1998，即可获得油品的标准密度p∞”1。P的计算公式为

　　式中：p2品压力值;p1油蒸汽压力值;日为油品液位值。

　　2.2.2.2标准体积

　　由液位值，查看罐容积表获得油品在t时的实测体积，根据t时油品体积修正系数，计算出标准体积‰，其计算公式为