随着化工装置复杂度的提升，传统阈值报警系统已难以满足现代生产过程的安全监控需求。基于机器学习的智能诊断技术正在改变这一局面，通过实时数据驱动的异常检测大幅提升故障识别准确率。
核心技术突破：
多源数据融合分析集成DCS实时数据（温度/压力/流量等2000+测点）+设备振动频谱+红外热成像的多维度信息，构建综合诊断模型。某乙烯装置应用后，误报率从15%降至2%。
深度时序特征提取采用LSTM神经网络：
[滑动窗口采样]→[特征工程]→[异常评分计算]→[告警分级]
可识别传统方法难以发现的缓变型故障（如催化剂活性衰减）。
自适应诊断阈值根据《AQT 3034-2022》过程安全指标要求：
动态调整不同工艺阶段的诊断标准
建立基于风险等级的报警优先级（重大危险源识别准确率达99.7%）
典型案例： 某PX装置通过部署智能诊断系统：
提前48小时预测精馏塔液泛趋势
准确识别压缩机喘振前兆特征（较传统方法提早30分钟）
年度非计划停车次数减少63%
标准化建设： 系统严格遵循：
**《T/CIESC 0008—2020》**风险分级规范
**《AQ/T 3046》**定量风险评价方法 实现了从单点报警到全流程风险态势感知的跨越。
未来将结合**《T/CCSAS 044—2023》**本质安全评估框架，开发具有自解释能力的诊断模型，使AI决策过程透明化，预计可使化工过程异常检测效率提升50%以上。
科目：化工安全
考点：化工过程故障诊断技术
1、故障诊断是通过诊断装置获取设备运行状态的信息，再对信息进行识别，以监视和预测设备运行状态的技术方法。故障诊断的基本步骤的正确实施顺序是( )。
A.信号检测→信号处理→状态识别→诊断决策
B.信号检测→状态识别→信号处理→诊断决策
C.状态识别→信号检测→信号处理→诊断决策
D.信号检测→状态识别→诊断决策→信号处理
2、在化工过程故障诊断技术中，关于安全检测与监控的基本步骤，其正确的实施顺序是（ ）。
A.数据采集—数据处理—故障检测—安全决策—安全措施
B.信号检测—状态识别—数据处理—诊断决策
C.状态识别—信号检测—数据处理—诊断决策
D.信号检测—状态识别—诊断决策—数据处理
