一种反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法

1.本发明涉及应急响应的技术领域，尤其是涉及一种反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法。


背景技术：

2.在过程工业工艺风险中，反应热风险是主要风险之一。反应热风险多集中于间歇式或半间歇式反应容器中，尤其在精细化工行业中，由于生产物质多变，很难采用连续生产装置，因此间歇式或半间歇式反应容器被大量使用，也因此反应热风险成为了生产过程中的重大隐患。
3.目前，主要通过微量反应热风险评估的方式，判断反应的零维反应风险，但是随着反应容器的尺度放大，尺度效应的影响明显，通过微量反应热风险评估的方式难以实际评估生产中的反应热，使得局部过热导致最终反应失控的情况屡有发生。
4.实际生产中反应热异常并非不可控，合理的应急处置操作可以避免不必要的生产损失，但这需要操作者明确了解反应容器内的反应热风险所处的阶段及其危险程度，否则不合理的应急处置决策，不但无法挽回经济损失，还会带来巨大人员伤害。
5.目前，已有的反应热风险监测方式主要以反应温度异常报警为主，该方式使用的传感器为单点式温度传感器，且存在监测参数单一且无法监测反应容器内介质实际最高温度的缺点。
6.由于上述方法中，反应热风险威胁程度判断结果单一，无法有效指导工作人员作出合理的应急处置决策，因此无法满足反应热风险本安性应急处置的要求。


技术实现要素：

7.为了提高反应热风险判断的精准度，进而有效指导工作人员做出合理的应急处置决策，本发明提供了一种反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法。
8.本发明提供的一种反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，采用如下的技术方案：一种反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，包括以下步骤：反应热判断步骤：检测反应容器内部温度值，并判断反应热是否出现异常；若反应热出现异常，则发出报警并执行反应压力判断步骤；反应压力判断步骤：检测反应容器内部的压力值，并判断反应容器是否存在早期超压风险；若反应容器存在早期超压风险，则发出报警并执行容器变形判断步骤；容器变形判断步骤：检测反应容器的形变，并判断反应容器是否有塑性形变的风险；若反应容器存在塑性形变的风险，则发出报警；所述反应热判断步骤包括早期反应热风险判断步骤；早期反应热风险判断步骤：在反应容器内壁铺设铠装光栅式光纤传感器，铠装光栅式光纤传感器沿反应容器的轴向及周向均布设置，铠装光栅式光纤传感器用于检测反应
容器内部温度，进而获得反应容器内温度分布数据阵列t
kj
，k和j分别周向和轴向坐标；之后根据温度数据阵列t
kj
确定反应物的温度场分布阵列[t
xyz
]，其计算模型如下：；式中：ρ为反应物的平均密度，c
p
为反应物的平均等压比热容，t为反应物的温度，t为时间，为拉布拉斯算符；kd为容器材料的导热系数。
[0009]
根据[t
xyz
]获取温场中最大温度t
max
，温场中最大温度t
max
的计算公式如下：；若t
max
大于第一阈值，则判断为反应热出现异常，并发出第一预警。
[0010]
通过采用上述技术方案，在反应容器中布设铠装光栅式光纤传感器，并使铠装光栅式光纤传感器沿反应容器的轴向及周向均布设置，之后通过傅里叶温场方程确定反应物的温度场分布，进而获得反应物的最大温度。相比于现有的单点式温度传感器检测反应物的温度，本发明检测的反应物最大温度更加准确，进而便于工作人员真实的了解到反应容器内部的情况；而且相比于现有技术，本发明能够更早的检测到反应物的最大温度超过第一阈值，为工作人员作出应对提供了更多的时间，进而提高了安全性。
[0011]
在检测到反应物的最大温度超过第一阈值时，发出第一预警，进而提示工作人员启动工艺操作应急处置预案，工作人员可对反应热风险进行主动操作干预，进而降低风险进一步扩大的概率。
[0012]
可选地，所述反应热判断步骤还包括反应热风险失控判断步骤，所述反应热风险失控判断步骤设置在所述早期反应热风险判断步骤之后；反应热风险失控判断：对t
max
历史数据进行分析，若r
2lg
≥0.75且r
2lg-r2≥0.2，则判断为反应热风险失控，并发出第二预警；其中，r
2lg
为t
max
对数线性回归相关性判定参数，r2为t
max
线性回归相关性判定参数；r
2lg
以及r2的计算模型如下：；；式中，sse
lg
为t
max
对数线性回归残差平方和，sst
lg
为t
max
对数线性回归总偏差平方和，sse为t
max
线性回归残差平方和，sst为t
max
线性回归总偏差平方和；sse的计算模型如下：；式中，ti为第i个数据采样点t
max
的温度值，为由时间ti线性回归得到的温度值，n为进行判定分析时数据采样点总数；
；式中，ti为第i个数据采样点所对应的时间，a、b为ti与ti线性回归参数；；；式中，为进行判定分析时全部n个采样时间的平均值，为进行判定分析时全部n个t
max
温度值的平均值；其中，；；sst的计算模型如下：；sse
lg
的计算模型如下：；式中，为第i个数据采样点t
max
的对数值，为由时间ti线性回归得到的温度对数值；；；式中，a
lg
、b
lg
为与ti线性回归参数；；；式中，为进行判定分析时全部n个的平均值；
；sst
lg
的计算模型如下：。
[0013]
通过采用上述技术方案，当r
2lg
≥0.75且r
2lg-r2≥0.2时，判断为反应热变化曲线出现非线性拐点，进而证明反应热急剧变化，并趋向于失控，此时发出第二预警，第二预警发出后便可提示工作人员准备进行紧急停产操作，为工作人员提供反应时间，降低后期操作不及时而造成经济和人员损失的概率。
[0014]
可选地，所述反应压力判断步骤更具体的为，铠装光栅式光纤传感器还用于检测反应容器内部的压力pi，并对pi历史数据进行如下式的分析，若pi对数线性回归相关性判定参数pr
2lg
大于pi线性回归相关性判定参数pr2，前n个pi值的线性回归斜率b
p(n-1)
小于pn与p
n-1
之间的斜率b
p(n)
且进行判定分析时前n-1个pi值的加权等效值p
(n-1)eqv
小于第n个数据采样点的压力值pn，则判断为反应热风险已经发展到反应热失控晚期阶段，并已经进入早期超压阶段，发出第三预警；其中，pr
2lg
、pr2的计算模型如下：；；式中，psse
lg
为pi对数线性回归残差平方和，psst
lg
为pi对数线性回归总偏差平方和，psse为pi线性回归残差平方和，psst为pi线性回归总偏差平方和；psse
lg
的计算模型如下：；式中，为第i个数据采样点pi的对数值，为由时间ti线性回归得到的压力对数值；；；式中，a
lgp
、b
lgp
为与ti线性回归参数；
1个采样时间的平均值；p
n-1
为第n-1个数据采样点压力值，δt为pi值的采样时间间隔；p
(n-1)eqv
的计算模型如下：；式中，α为偏差等效加权系数，其取值与判定可靠度要求有关，取值≥1.28，为进行判定分析时前n-1个pi值的偏差；。
[0015]
通过采用上述技术方案，当pr
2lg
＞pr2，b
p(n-1)
《b
p(n)
且p
(n-1)eqv
《pn时，判断反应容器压力曲线出现非线性拐点，进而证明反应热风险已经发展到反应热失控晚期阶段，此时发出第三预警，第三预警发出后便可提示工作人员进行紧急停产，进而降低风险进一步扩大的概率。
[0016]
可选地，所述容器变形判断步骤更具体的为，铠装光栅式光纤传感器还用于检测反应容器内壁光纤伸长量δl
vd
，通过反应容器内壁光纤伸长量δl
vd
计算反应容器周向的应力σv，若反应容器周向的应力σv大于等于螺栓屈服极限σy，则判断反应容器有塑性形变的风险，并发出第四预警；其中，σv的计算模型如下：；式中，ev为反应容器的弹性模量，lv为反应容器内壁铺设光纤的长度。
[0017]
通过采用上述技术方案，当反应容器的周向的应力σv大于等于螺栓屈服极限σy时，证明反应容器有塑性形变的风险，进而有反应容器爆炸或危险气体外泄的风险，此时发出第四预警，提示工作人员进行紧急疏散，以保护工作人员的人身安全。
[0018]
可选地，所述容器变形判断步骤中，还在反应容器上的接管法兰的接管螺栓上设置有管线传感器，所述管线传感器用于检测接管法兰螺栓应变ε
bd
，在发出第四预警时，还根据接管法兰螺栓的应力σ
bolt
进行判断；若最大应力σ
max
大于等于螺栓屈服极限σy，则判断为容器或接管法兰螺栓有塑性形变风险，并发出第四预警；其中，σ
max
的计算模型如下：；；式中，tor为接管法兰螺栓的预紧力，rb为接管法兰螺栓半径，β为接管法兰螺栓的螺牙角，eb为接管法兰螺栓的弹性模量。
[0019]
在反应容器内发出超压现象时，可能发生爆炸和危险气体泄漏的位置不仅仅存在于反应容器本身上，也可能发生在连接在反应容器上的接管法兰上，通过采用上述技术方案，在发出第四预警之前，同时对反应容器的周向的应力σv以及接管法兰螺栓的应力σ
bolt
进行检测计算，并判断反应容器的周向的应力σv以及接管法兰螺栓的应力σ
bolt
的最大值，若最
大应力σ
max
大于等于螺栓屈服极限σy，则判断为容器或接管法兰螺栓有塑性形变风险，进而有反应容器爆炸或危险气体外泄的风险，此时发出第四预警，提示工作人员进行紧急疏散，以保护工作人员的人身安全。
[0020]
综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：1. 通过反应热判断步骤的设置，相比于现有的单点式温度传感器检测反应物的温度，本发明检测的反应物最大温度更加准确，进而便于工作人员真实的了解到反应容器内部的情况；而且相比于现有技术，本发明能够更早的检测到反应物的最大温度超过第一阈值，为工作人员作出应对提供了更多的时间，进而提高了安全性。
[0021]
2. 通过反应压力判断步骤的设置，当pr
2lg
＞pr2，b
p(n-1)
《b
p(n)
且p
(n-1)eqv
《pn时，判断反应容器压力曲线出现非线性拐点，进而证明反应热风险已经发展到反应热失控晚期阶段，此时发出第三预警，第三预警发出后便可提示工作人员进行紧急停产，进而降低风险进一步扩大的概率。
[0022]
3. 通过容器变形判断步骤的设置，当最大应力σ
max
大于等于螺栓屈服极限σy时，证明容器或接管法兰螺栓有塑性形变风险，进而有反应容器爆炸或危险气体外泄的风险，此时发出第四预警，提示工作人员进行紧急疏散，以保护工作人员的人身安全。
附图说明
[0023]
图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
[0024]
以下结合图1对本发明作进一步详细说明。
[0025]
本实施例公开了一种反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，参照图1，反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法包括以下步骤：s1：反应热判断步骤：检测反应容器内部温度值，并判断反应热是否出现异常；若反应热出现异常，则发出报警并执行反应压力判断步骤s2。
[0026]
具体的，反应热判断步骤s1包括早期反应热风险判断步骤s1-1以及反应热风险失控判断步骤s1-2。
[0027]
s1-1：早期反应热风险判断步骤：在反应容器内壁铺设铠装光栅式光纤传感器，铠装光栅式光纤传感器沿反应容器的轴向及周向均布设置，铠装光栅式光纤传感器用于检测反应容器内部温度，进而获得反应容器内温度分布数据阵列t
kj
，k和j分别周向和轴向坐标；之后根据温度数据阵列t
kj
确定反应物的温度场分布阵列[t
xyz
]，其计算模型如下：；式中：ρ为反应物的平均密度，c
p
为反应物的平均等压比热容，t为反应物的温度，t为时间，为拉布拉斯算符；kd为容器材料的导热系数。
[0028]
根据[t
xyz
]获取温场中最大温度t
max
，温场中最大温度t
max
的计算公式如下：；若t
max
大于第一阈值，本实施例中的第一阈值为mtsr（合成反应最高温度），则判断
为反应热出现异常，并发出第一预警。发出第一预警意味着反应容器内已经开始出现“反应热风险异常”的情况，进而提示工作人员启动工艺操作应急处置预案，工作人员应当对反应热风险进行主动操作干预，进而降低风险进一步扩大的概率。
[0029]
之后执行反应热风险失控判断步骤s1-2。
[0030]
s1-2：反应热风险失控判断步骤：在第一预警发出后，对t
max
历史数据进行分析，若r
2lg
≥0.75且r
2lg-r2≥0.2，则判断为反应热风险失控，并发出第二预警。发出第二预警意味着反应容器内出现了“反应热风险失控”的情况，进而提示工作人员准备进行紧急停产操作，为工作人员提供准备进行紧急停产操作的反应时间，降低后期操作不及时而造成经济和人员损失的概率。
[0031]
其中，r
2lg
为t
max
对数线性回归相关性判定参数，r2为t
max
线性回归相关性判定参数；r
2lg
以及r2的计算模型如下：；；式中，sse
lg
为t
max
对数线性回归残差平方和，sst
lg
为t
max
对数线性回归总偏差平方和，sse为t
max
线性回归残差平方和，sst为t
max
线性回归总偏差平方和；sse的计算模型如下：；式中，ti为第i个数据采样点t
max
的温度值，为由时间ti线性回归得到的温度值，n为进行判定分析时数据采样点总数；；式中，ti为第i个数据采样点所对应的时间，a、b为ti与ti线性回归参数；；；式中，为进行判定分析时全部n个采样时间的平均值，为进行判定分析时全部n个t
max
温度值的平均值；其中，；
；sst的计算模型如下：；sse
lg
的计算模型如下：；式中，为第i个数据采样点t
max
的对数值，为由时间ti线性回归得到的温度对数值；；；式中，a
lg
、b
lg
为与ti线性回归参数；；；式中，为进行判定分析时全部n个的平均值；；sst
lg
的计算模型如下：。
[0032]
之后执行反应压力判断步骤s2。
[0033]
s2：反应压力判断步骤：检测反应容器内部的压力值，并判断反应容器是否存在早期超压风险；若反应容器存在早期超压风险，则发出报警并执行容器变形判断步骤。
[0034]
更具体的为，铠装光栅式光纤传感器还用于检测反应容器内部的压力pi，并对pi历史数据进行如下式的分析，若pi对数线性回归相关性判定参数pr
2lg
大于pi线性回归相关性判定参数pr2，前n个pi值的线性回归斜率b
p(n-1)
小于pn与p
n-1
之间的斜率b
p(n)
且进行判定分
析时前n-1个pi值的加权等效值p
(n-1)eqv
小于第n个数据采样点的压力值pn，则判断为反应热风险已经发展到反应热失控晚期阶段，并已经进入早期超压阶段，发出第三预警。当第三预警发出时，意味着反应热风险已经发展到反应热失控晚期阶段，进而提示工作人员立刻进行紧急停产的操作，进而降低风险进一步扩大的概率。
[0035]
其中，pr
2lg
、pr2的计算模型如下：；；式中，psse
lg
为pi对数线性回归残差平方和，psst
lg
为pi对数线性回归总偏差平方和，psse为pi线性回归残差平方和，psst为pi线性回归总偏差平方和；psse
lg
的计算模型如下：；式中，为第i个数据采样点pi的对数值，为由时间ti线性回归得到的压力对数值；；；式中，a
lgp
、b
lgp
为与ti线性回归参数；；；式中，为进行判定分析时全部n个的平均值；psst
lg
的计算模型如下：；psse的计算模型如下：；
式中，为由时间ti线性回归得到的压力值；；式中，a
p
、b
p
为pi与ti线性回归参数；；；式中，为进行判定分析时全部n个pi值的平均值；psst的计算模型如下：；b
p(n-1)
、b
p(n)
的计算模型如下：；；式中，为进行判定分析时前n-1个pi值的平均值，为进行判定分析时前n-1个采样时间的平均值；p
n-1
为第n-1个数据采样点压力值，δt为pi值的采样时间间隔；p
(n-1)eqv
的计算模型如下：；式中，α为偏差等效加权系数，其取值与判定可靠度要求有关，取值≥1.28，为进行判定分析时前n-1个pi值的偏差；；
[0036]
之后执行容器变形判断步骤s3。
[0037]
s3：容器变形判断步骤：检测反应容器的形变，并判断反应容器是否有塑性形变的风险；若反应容器存在塑性形变的风险，则发出报警。
[0038]
更具体的为，铠装光栅式光纤传感器还用于检测反应容器内壁光纤伸长量δl
vd
，通过反应容器内壁光纤伸长量δl
vd
计算反应容器周向的应力σv；在反应容器上的接管法兰的接管螺栓上设置有管线传感器，所述管线传感器用于检测接管法兰螺栓应变ε
bd
，并通过
接管法兰螺栓应变ε
bd
计算接管法兰螺栓的应力σ
bolt
。若最大应力σ
max
大于等于螺栓屈服极限σy，则判断为容器或接管法兰螺栓有塑性形变风险，并发出第四预警。当发出第四预警时，意味着容器或接管法兰螺栓有塑性形变风险，进而有反应容器爆炸或危险气体外泄的风险，此时提示工作人员进行紧急疏散，以保护工作人员的人身安全。
[0039]
其中，σ
max
的计算模型如下：；；；式中，tor为接管法兰螺栓的预紧力，rb为接管法兰螺栓半径，β为接管法兰螺栓的螺牙角，eb为接管法兰螺栓的弹性模量；ev为反应容器的弹性模量，lv为反应容器内壁铺设光纤的长度。
[0040]
本实施例反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法的实施原理为：先对反应容器内的温度进行检测，检测时使用铠装光栅式光纤传感器，且铠装光栅式光纤传感器沿反应容器的轴向及周向均布设置，通过铠装光栅式光纤传感器检测反应容器内部温度，进而获得反应容器内温度分布数据阵列t
kj
，k和j分别周向和轴向坐标；之后根据温度数据阵列并结合傅里叶温场方程确定反应物的温度场分布，以获取温场中最大温度t
max
。当t
max
＞mtsr（合成反应最高温度）时，发出第一预警，进而提示工作人员启动工艺操作应急处置预案，工作人员应当对反应热风险进行主动操作干预，进而降低风险进一步扩大的概率。
[0041]
之后对反应容器内t
max
历史数据进行分析，当r
2lg
≥0.75且r
2lg-r2≥0.2时，发出第二预警，进而提示工作人员准备进行紧急停产操作，为工作人员提供准备进行紧急停产操作的反应时间，降低后期操作不及时而造成经济和人员损失的概率。
[0042]
之后对反应容器内的压力进行检测，当pi对数线性回归相关性判定参数pr
2lg
大于pi线性回归相关性判定参数pr2、前n个pi值的线性回归斜率b
p(n-1)
小于pn与p
n-1
之间的斜率b
p(n)
且进行判定分析时前n-1个pi值的加权等效值p
(n-1)eqv
小于第n个数据采样点的压力值pn时，发出第三预警，进而提示工作人员立刻进行紧急停产的操作，进而降低风险进一步扩大的概率。
[0043]
之后对反应容器的应力进行检测，当最大应力σ
max
大于等于螺栓屈服极限σy时，发出第四预警，进而有反应容器爆炸或危险气体外泄的风险，此时提示工作人员进行紧急疏散，以保护工作人员的人身安全。
[0044]
以上均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，其特征在于，包括以下步骤：反应热判断步骤：检测反应容器内部温度值，并判断反应热是否出现异常；若反应热出现异常，则发出报警并执行反应压力判断步骤；反应压力判断步骤：检测反应容器内部的压力值，并判断反应容器是否存在早期超压风险；若反应容器存在早期超压风险，则发出报警并执行容器变形判断步骤；容器变形判断步骤：检测反应容器的形变，并判断反应容器是否有塑性形变的风险；若反应容器存在塑性形变的风险，则发出报警；所述反应热判断步骤包括早期反应热风险判断步骤；早期反应热风险判断步骤：在反应容器内壁铺设铠装光栅式光纤传感器，铠装光栅式光纤传感器沿反应容器的轴向及周向均布设置，铠装光栅式光纤传感器用于检测反应容器内部温度，进而获得反应容器内温度分布数据阵列t
kj
，k和j分别周向和轴向坐标；之后根据温度数据阵列t
kj
确定反应物的温度场分布阵列[t
xyz
]，其计算模型如下：；式中：ρ为反应物的平均密度，c
p
为反应物的平均等压比热容，t为反应物的温度，t为时间，为拉布拉斯算符；k
d
为容器材料的导热系数；根据[t
xyz
]获取温场中最大温度t
max
，温场中最大温度t
max
的计算公式如下：；若t
max
大于第一阈值，则判断为反应热出现异常，并发出第一预警。2.根据权利要求1所述的反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，其特征在于，所述反应热判断步骤还包括反应热风险失控判断步骤，所述反应热风险失控判断步骤设置在所述早期反应热风险判断步骤之后；反应热风险失控判断：对t
max
历史数据进行分析，若r
2lg
≥0.75且r
2lg-r2≥0.2，则判断为反应热风险失控，并发出第二预警；其中，r
2lg
为t
max
对数线性回归相关性判定参数，r2为t
max
线性回归相关性判定参数；r
2lg
以及r2的计算模型如下：；；式中，sse
lg
为t
max
对数线性回归残差平方和，sst
lg
为t
max
对数线性回归总偏差平方和，sse为t
max
线性回归残差平方和，sst为t
max
线性回归总偏差平方和；sse的计算模型如下：；
式中，t
i
为第i个数据采样点t
max
的温度值，为由时间t
i
线性回归得到的温度值，n为进行判定分析时数据采样点总数；；式中，t
i
为第i个数据采样点所对应的时间，a、b为t
i
与t
i
线性回归参数；；；式中，为进行判定分析时全部n个采样时间的平均值，为进行判定分析时全部n个t
max
温度值的平均值；其中，；；sst的计算模型如下：；sse
lg
的计算模型如下：；式中，为第i个数据采样点t
max
的对数值，为由时间t
i
线性回归得到的温度对数值；；；式中，a
lg
、b
lg
为与t
i
线性回归参数；；
；式中，为进行判定分析时全部n个的平均值；；sst
lg
的计算模型如下：。3.根据权利要求1或2所述的反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，其特征在于，所述反应压力判断步骤更具体的为，铠装光栅式光纤传感器还用于检测反应容器内部的压力p
i
，并对p
i
历史数据进行如下式的分析，若p
i
对数线性回归相关性判定参数pr
2lg
大于p
i
线性回归相关性判定参数pr2，前n个p
i
值的线性回归斜率b
p(n-1)
小于p
n
与p
n-1
之间的斜率b
p(n)
且进行判定分析时前n-1个p
i
值的加权等效值p
(n-1)eqv
小于第n个数据采样点的压力值p
n
，则判断为反应热风险已经发展到反应热失控晚期阶段，并已经进入早期超压阶段，发出第三预警；其中，pr
2lg
、pr2的计算模型如下：；；式中，psse
lg
为p
i
对数线性回归残差平方和，psst
lg
为p
i
对数线性回归总偏差平方和，psse为p
i
线性回归残差平方和，psst为p
i
线性回归总偏差平方和；psse
lg
的计算模型如下：；式中，为第i个数据采样点p
i
的对数值，为由时间t
i
线性回归得到的压力对数值；；；式中，a
lgp
、b
lgp
为与t
i
线性回归参数；
；；式中，为进行判定分析时全部n个的平均值；psst
lg
的计算模型如下：；psse的计算模型如下：；式中，为由时间t
i
线性回归得到的压力值；；式中，a
p
、b
p
为p
i
与t
i
线性回归参数；；；式中，为进行判定分析时全部n个p
i
值的平均值；psst的计算模型如下：；b
p(n-1)
、b
p(n)
的计算模型如下：；；式中，为进行判定分析时前n-1个p
i
值的平均值，为进行判定分析时前n-1个采
样时间的平均值；p
n-1
为第n-1个数据采样点压力值，δt为p
i
值的采样时间间隔；p
(n-1)eqv
的计算模型如下：；式中，α为偏差等效加权系数，其取值与判定可靠度要求有关，取值≥1.28，为进行判定分析时前n-1个p
i
值的偏差；。4.根据权利要求1或2所述的反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，其特征在于，所述容器变形判断步骤更具体的为，铠装光栅式光纤传感器还用于检测反应容器内壁光纤伸长量δl
vd
，通过反应容器内壁光纤伸长量δl
vd
计算反应容器周向的应力σ
v
，若反应容器周向的应力σ
v
大于等于螺栓屈服极限σ
y
，则判断反应容器有塑性形变的风险，并发出第四预警；其中，σ
v
的计算模型如下：；式中，e
v
为反应容器的弹性模量，l
v
为反应容器内壁铺设光纤的长度。5.根据权利要求4所述的反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，其特征在于，所述容器变形判断步骤中，还在反应容器上的接管法兰的接管螺栓上设置有管线传感器，所述管线传感器用于检测接管法兰螺栓应变ε
bd
，在发出第四预警时，还根据接管法兰螺栓的应力σ
bolt
进行判断；若最大应力σ
max
大于等于螺栓屈服极限σ
y
，则判断为容器或接管法兰螺栓有塑性形变风险，并发出第四预警；其中，σ
max
的计算模型如下：；；式中，tor为接管法兰螺栓的预紧力，r
b
为接管法兰螺栓半径，β为接管法兰螺栓的螺牙角，e
b
为接管法兰螺栓的弹性模量。

技术总结
本发明公开了一种反应热风险早期预警与多级智能应急响应方法，涉及应急响应的技术领域，其包括反应热判断步骤、反应压力判断步骤、容器变形判断步骤。本发明能够在反应热判断步骤后做出反应热控制操作以及准备紧急停产操作应急处置的操作；在反应压力判断步骤后做出装置紧急停产的操作，在容器变形判断步骤后做出紧急撤离的操作，满足了实际应用中反应热风险有效控制和合理应急处置决策的核心需求，提高了生产过程中的安全性。高了生产过程中的安全性。高了生产过程中的安全性。


技术研发人员：路笃辉 王目凯 王琪 丛广佩 赵帅 程楠
受保护的技术使用者：华北科技学院（中国煤矿安全技术培训中心）
技术研发日：2023.09.08
技术公布日：2023/10/15