★ 陕西龙华集团煤业科技发展有限公司 乔鹏

关键词：智能传感技术；化工仪表；自动化监测；数据处理算法；系统设计

化工行业生产规模不断增大，工艺流程也变得更为冗杂，传统靠着人工巡检与单一仪表监测的方式，已经难以适应现代化生产对安全管控及稳定运行的高标准要求。在化工实际生产中，温度、压力、流量及有害气体浓度等核心参数变化频繁且相互关联 [1] ，若监测不及时或数据存在偏差，极易造成设备运行异常，严重时还会引发安全事故。所以，提高监测手段的自动化以及智能化水平，是化工行业发展的一个重要方向。

最近几年，智能传感技术发展很快，各种传感器已在工业场所大规模应用。通过数据处理方法与自动控制手段，不仅可以实现更精准、高效的数据采集，还可以及时识别异常情况并提前预警[2] ，有效减少了人工操作，提升了系统响应速度。自动化监测系统正朝着网络化和集成化的方向发展，为远程监控以及统一管理提供了技术基础。

依据上述背景，本文提出了一种基于智能传感技术的化工仪表自动化监测系统设计方案。该系统通过采集并监测化工生产中的重要参数，为化工生产过程的安全性提供了保障。

1   化工仪表自动化监测系统总体架构设计

化工仪表自动化监测系统采用分层架构的设计，整体划分为数据采集层、传输层、处理与控制层以及监控与管理层。各层级职责清晰、协同配合，实现了化工生产全流程的实时监控。系统整体架构如图1所示。

图1 系统总体架构图

数据采集层包含温度传感器、压力传感器、流量传感器以及液位传感器等多种传感器。各类传感器可以实时获取生产过程中的各项核心参数，再通过数据采集模块传送到数据传输层。

数据传输层的主要功能是利用工业以太网或无线网络传送所收集到的数据，以保证数据平稳、迅速地到达处理层。

数据处理与控制层负责对收集到的信息进行处理与分析，通过智能算法来判断工况是否正常，并根据判断的结果采取相应的控制措施，以保证生产过程的稳定性。

监控与管理层为用户提供了一个操作平台。该平台可以显示实时数据、历史记录及系统预警信息，方便操作人员随时监测仪表状况并进行及时调整。

2   系统硬件设计

2.1   数据采集与处理电路设计

数据采集与处理电路主要对温度、压力、气体浓度等传感器输出的模拟信号进行调理、转换及处理，实现了现场参数的实时采集和可靠传输。该电路主要包含传感器模块、信号调整电路、模数（A/D）转换模块、微控制器以及通信模块。数据采集与处理电路示意图如图2所示。

图2 数据采集与处理电路示意图

图2中，温度、压力与气体传感器采集现场工况信号，并将其输入到信号调理电路中，经过处理后，送入A/D转换器进行数字化[3]。随后，微控制器对数字化数据进行计算与分析，再经由I2C或SPI接口将数据传送至通信模块，最后上传至上位机监控系统，实现设备工况的实时监测与远程管理。

2.2   传感器监测模块

传感器监测模块主要用于采集生产现场的关键参数，包括温度、压力、流量以及有害气体浓度等，为系统的稳定运行提供了可靠的数据支持。该模块采用多个智能传感器协同工作，通过合理布施传感节点，实现了对化工生产过程多参数的持续监测，提高了系统运行的安全性和稳定性。

在详细设计中，温度传感器用于监测反应釜以及管道周边的环境温度变化，压力传感器用于检测设备运行时的压力情况，流量传感器用于采集介质输送的相关信息，气体浓度传感器用于监测有害气体含量，防范泄漏事故发生。各类传感器通过统一接口接入传感器管理单元，由其对采集到的信号进行集中处理，并稳定地向外输出数据。

系统通过数据融合与状态检测模块，对多源采集数据进行综合分析。随后，系统利用异常判断模块来识别温度过高、压力异常或有害气体浓度超标等故障工况。当监测到的数据超出安全阈值时，系统通过预警输出接口向数据采集与处理电路发送信号，实现自动报警和控制。传感器监测模块的结构如图3所示。

图3 传感器监测模块结构图

3   系统软件设计

3.1   数据采集与处理算法

系统运行时，传感器采集的数据易受环境干扰和设备波动影响，导致测量数据不准确。因此，需采用加权滤波算法对原始数据进行平滑降噪处理。

为降低随机误差，系统引入加权滑动平均算法对实时采集的数据进行预处理[4] ，其计算模型如式（1）所示：       

原始数据经平滑处理后，再通过残差判断算法进行异常数据提取[5]，具体计算方法如式（2）所示：

其中，et为当前数据残差，xt   为上一时刻数据。若残差超过预设阈值，系统即可判定工况存在异常波动，并自动触发预警机制。

为提升系统对不同工况的适应能力，监测阈值可依据系统历史运行状态进行自适应调整，其更新模型为式（3）：

其中，Tnew为更新后的阈值， Told为原阈值， k为调节系数，eavg为历史平均残差。

系统采用特定的数据采集与处理算法，有效减少了噪声干扰，稳定处理了多传感器数据并实现了阈值动态调整，从而显著提升了监测数据的准确度和可靠性。处理后的监测数据将作为自动化监测程序的输入参数，为设备状态判断和控制决策提供依据，实现数据处理和程序控制的协同工作，从而为化工仪表自动化监测系统提供可靠的数据支撑。

3.2   化工仪表自动化监测程序设计

化工仪表自动化监测程序主要对处理后的监测数据进行逻辑分析，完成自动控制，并在必要时进行报警管理，以确保化工生产过程的安全稳定。

程序运行时，系统首先依据设定的目标参数计算当前运行的偏差值，再根据这个偏差值来判断设备的实际工作状态，其计算模型如式（4）所示：

其中， t为当前控制偏差， yet为系统设定的目标运行值，yt为处理后的实时监测数据。

若偏差变大，表明系统运行状态偏离了设定的目标值，此时程序将自动开启调节。

系统根据偏差变化对执行机构进行动态控制，其控制输出模型为式（5）：

其中，vt为控制输出量，K为比例调节系数，K2为变化调节系数，为上一时刻偏差。

在控制输出模式下，系统可依据实时数据自动调节阀门开度、泵的转速或冷却设备的功率，使设备逐步回到安全运行区间[6]。当监测参数超出安全阈值时，程序将立即触发报警模块，并执行紧急控制措施，进一步提升了系统运行的稳定性和安全性。化工仪表自动化监测程序流程如图4所示。

图4 化工仪表自动化监测程序流程

4   系统测试分析

4.1   测试环境与测试方案

为验证基于智能传感技术的化工仪表自动化监测系统的实际运行效果，我们对其进行了性能测试。测试环境模仿实际的化工生产流程设置，以温度、压力以及流量为核心监测指标，构建包含智能传感器、数据采集模块、自动控制程序与报警装置的测试平台。实验期间系统连续运行48小时，每4小时采集并记录一组温度监测数据。

实验过程中，传感器持续采集设备运行参数，并通过特定方法对采集信号进行滤波及修正误差处理。随后，自动化监测系统根据计算得出的偏差值下发相应指令， 一旦识别异常状况，立即发出警报。本次测试内容包括数据的稳定性、控制的响应速度以及报警的准确性，以此综合评估该系统在化工仪表自动化监测中的实际应用效果。

4.2   系统运行测试分析

系统在持续运行过程中，可实时记录温度变化数据，并自动绘制系统运行趋势曲线，如图5所示。

图5 化工仪表自动化监测系统运行趋势图

由图5可知，原始传感器采集的数据变化趋势较大，易受外界环境影响，稳定性较差。传统系统虽能够对数据进行处理，但当设备运行趋势较大时，会出现反应迟缓的情况。而本文所提出系统的运行曲线更加平稳，数据波动明显降低，可以更好地反映设备的实际运行状态。

当温度发生突变时，本文系统可以快速完成控制调节，使系统在短时间内恢复稳定。相比之下，传统系统完成调整需要花费更长的时间。这说明，将智能传感技术和自动化监测程序相结合，能够有效提升系统的响应速度及运行的稳定性。

4.3   系统性能对比分析

为进一步评估系统性能，本文统计分析了不同监测系统的运行结果，如表1所示。

表1  自动化监测系统性能对比

由表1数据可知，本文设计的系统在数据采集方面表现优异，温度、压力以及流量的采集误差均未超过1.5%， 说明该系统采集的数据精度较高。在控制响应上， 该系统可以在0.8秒内完成自动调节， 说明其响应速度较快；在报警功能上，该系统报警准确率可达97%，能够及时识别异常并发出预警。另外，该系统可以连续稳定运行48小时以上，显示出较好的可靠性与稳定性。

5   结束语

本文针对化工仪表自动化监测的实际应用需求，提出了一种基于智能传感技术的自动化监测系统。该系统采用多个传感器协同工作，结合数据处理算法，可以稳定地采集并实时地控制化工生产中的温度、压力与流量等重要参数。测试结果表明，该系统在数据精度、响应速度和报警准确率上表现良好，可有效提高化工生产的安全性与稳定性。后续研究可考虑在现有系统基础上融入物联网及远程监控技术，以实现多设备协同管理和智能化操作，为化工仪表自动化监测系统的推广应用提供技术支持。

作者简介：

乔    鹏（1992-），男，陕西神木人，助理工程师，学士，现就职于陕西龙华集团煤业科技发展有限公司，主要研究方向为仪表自动化。

参考文献：

[1] 程鹏飞. 基于单片机技术的化工仪表自动化控制系统[J]. 微型电脑应用, 2024, 40 (10) : 6 - 9.

[2] 钟成轩. 基于模糊算法的化工企业自动化仪表系统设计[J]. 电子产品世界, 2025, 32 (2) : 46 - 49.

[3] 陆启武. 基于多传感器的化工有害气体自动预警系统研究[J]. 自动化仪表, 2024, 45 (1) : 8 - 12.

[4] 刘阁, 陈俊森, 张永昌, 等. 基于LabVIEW的反应釜监测系统设计[J]. 工业仪表与自动化装置, 2024, (5) : 24 - 30.

[5] 林万洲, 潘向东, 胡吉, 等. 天然气净化厂在役切断阀防卡涩气路控制系统设计优化[J]. 化工设备与管道, 2026, 63 (1) : 96 - 101.

[6] 卫昭新. 基于网络化控制的化工工业自动化系统安全研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2024, (8) : 159 - 162.

摘自《自动化博览》2026年5月刊