正泰中自：使用 DolphinDB 快速搭建化工异常检测预警系统
在化工生产领域，异常工况的实时监测直接关系到生产安全与效率。正泰中自作为国内工业自动化领军企业，其某丙烯腈生产基地长期面临高温高压反应设备的监控难题：传统SCADA系统仅能实现基础数据采集，对复杂参数联动分析能力不足，人工巡检存在响应滞后风险。为此，正泰中自联合DolphinDB技术团队，基于实时规则引擎构建化工异常检测预警系统，实现生产全流程的智能化监控。
工业丙烯腈制备监测场景
丙烯腈的生产以丙烯、氨、空气为原料，在催化剂作用下生成丙烯腈及副产物。在此过程中，需要基于反应温度、进料比、出料比、催化剂含量等指标构建机理模型，对反应系统进行实时监测，以确保反应的正常进行。
- 反应温度的监测
从热力学角度来看，较高的反应温度有利于反应进行。然而，温度越高，丙烯的转化率虽然上升，但选择性会下降，导致大量副产物的产生，且温度过高会导致催化剂过热劣化，缩短其使用寿命。而反应温度过低，则会降低丙烯的转化率和丙烯腈的收率。
假设反应的最佳温度应保持在435~440℃，且最大径向温差不应超过2℃，此时丙烯腈的收率最高。为了保持反应器的温度，需要通过使用反应器内的U型管束进行调节。因此，在实际环境中，需要实时监测温度传感器的数据异常，以便生产监控人员及时调整温度。
- 进出料比监测
原料的进料比例无疑会直接影响到反应的结果，因而操作人员也需要控制各原料的进料比，保障反应正常。
- 空烯比
空烯比过高，会导致丙烯腈发生二次反应，降低其收率；空烯比过低，则会导致反应不完全，并使催化剂因缺氧而失去活性。由于反应环境的变化，空烯比并不是绝对固定的。因此，还需根据出料中的尾氧浓度来判断反应情况。即使空烯比正常，如果尾氧浓度超出范围，仍表明生产过程中存在异常。因此，对空烯比的判断需要结合进料比例和尾氧浓度。通常将空烯比控制在8.8-11.0之间，尾氧浓度控制在0.5~2.0%之间。
2. 氨烯比
氨烯比过高，会增加副产物，导致氨和其他原料的消耗增加；氨烯比过低，会增加丙烯醛和丙烯酸含量，在后续回收中生成聚合物，并降低丙烯转化率和丙烯腈收率。氨烯比通常应控制在1.10～1.35之间，以保证反应正常进行。当数据记录反应进料比出现异常时，此时我们就可以及时调整进料量，优化生成过程。
- 催化剂控制
催化剂的装载量可以通过重时空速（WHSV）来判断，WHSV 的定义是丙烯进料量除以催化剂装载量。WHSV 的范围通常是取决于反应器的设计符合。该案例中，WHSV 的取值范围为0.07~0.08h-1间。当出现重时空速异常时，操作人员就需要调整催化剂量或原料进量。
DolphinDB 工业异常监控解决方案
结合 DolphinDB 规则引擎，针对上述的监控场景，我们提出了如下针对化工系统实时异常检测的解决方案架构：
该架构中，数据源由传感器数据组成，可以通过消息中间件、API、ODBC 等方式将采集的传感器数据写入 DolphinDB 流表。
- 原始表：这是存储原始数据的流表，通过订阅流表将数据实时注入规则引擎。
- 静态规则表：这是存储在 DolphinDB 中的静态信息表，包含每个测点的规则信息及对应的处理策略。
- 检测结果表：该表用于存储规则引擎的检测结果。用户可以订阅此结果表，并自定义处理逻辑，将异常结果输入下游流表。
- 异常处理表：用于接收经过规则引擎回调函数处理的异常处理结果。
结果输出方面，DolphinDB 可以通过插件主动推送检测结果，或由下游应用系统主动拉取数据。
- 规则引擎
规则引擎是 DolphinDB 为应对实时的异常检测和风控管理等场景推出的流数据引擎，支持对不同的数据集应用不同的检测规则，且检测规则可以动态增删，十分灵活。此外，规则引擎还支持指定回调函数，可以在其中对检测结果执行异常处理、过滤等操作。
引擎计算机制可以参考下图：
关键技术创新点
- 工艺机理模型数字化将热力学方程与生产经验融合，构建9类工艺规则集。例如空烯比动态控制模型，既约束8.8-11.0的进料比例区间，又关联尾氧浓度二次校验，避免单一参数误判。规则库支持在线热更新，工艺优化迭代周期从周级缩短至小时级。
- 多级规则嵌套检测采用"设备级规则→工序级规则→系统级规则"的三级检测机制。以反应器单元为例，先校验单点温度是否超限（435~440°C），再计算径向温差，最后结合进料速度评估热负荷均衡性。这种分层验证机制将误报率降低至0.3%以下。
- 处置策略自优化历史异常事件与处置结果自动沉淀为案例库，通过机器学习生成处置策略优先级排序。当检测到催化剂重时空速异常时，系统优先推荐"调整丙烯进料量"而非停机更换催化剂，使单次异常处置时间缩短40%。
实施成效与价值创造
系统上线后，正泰中自丙烯腈生产线实现三大提升：
- 安全管控升级
- 质量稳定性提高
- 运维成本优化