CHRONICLE BASED ALARM MANAGEMENT

John William Vásquez Capacho 1
1 LAAS-DISCO - Équipe DIagnostic, Supervision et COnduite
LAAS - Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes [Toulouse]
Résumé : Ce travail de thèse a été réalisé dans le cadre d’une thèse en co-tutelle entre l’INSA, Toulouse, et l’Université des Andes, Colombie, avec un financement de Colciencias. Ce travail est motivé par la nécessité pour l’industrie de détecter des situations anormales pendant les phases de démarrage et d’arrêt des installations. La sécurité des installations industrielles implique une gestion intégrée de tous les facteurs et événements pouvant causer des accidents. La gestion des alarmes peut être formulée comme un problème de reconnaissance de motifs événementiels dans lequel des modèles temporels sont utilisés pour caractériser différentes situations typiques, en particulier pendant les phases de démarrage et d’arrêt. Dans cette thèse une nouvelle approche de gestion des alarmes basée sur un processus de diagnostic est proposée. En supposant que les alarmes et les actions du mode opératoire standard sont des événements discrets, l’étape de diagnostic repose sur la reconnaissance de situation pour fournir aux opérateurs des informations pertinentes sur les défaillances induisant le flux d’alarmes. La reconnaissance de situation est basée sur des chroniques qui caractérisent les situations d’interdit et qui sont apprises de manière automatique. Les chroniques sont apprises à partir de séquences d’événements représentatives obtenues par simulation et constituant l’entrée d’une version étendue de l’Algorithme de Découverte de Chroniques Heuristique Modifié (HCDAM). HCDAM a été étendu dans cette thèse pour prendre en compte des connaissances expertes sous la forme de restrictions temporelles spécifiques. Un modèles hybride causal du procédé est utilisé pour vérifier les séquences d’entrée et pour expliquer et donner du sens aux chroniques apprises. La méthodologie de gestion des alarmes basée sur des chroniques CBAM (comme Chronicle Based Alarm Management ) proposée dans cette thèse fusionne différentes techniques pour tenir compte de l’aspect hybride et des procédures opérationnelles standard des processus concernés. Comparée aux autres approches de gestion d’alarmes, cette approche se caractérise par l’utilisation de l’information sur les actions procédurales liées au comportement des variables continues dans un processus formel de diagnostic. Des informations spécifiques sont obtenues à chaque étape de la méthodologie CBAM qui se résume en trois étapes : 1. Étape 1 : Identification du type d’événement à partir des procédures d’exploitation standard et de l’évolution des variables continues, cette étape détermine l’ensemble des types d’événements pendant les phases de démarrage et d’arrêt. 2. Étape 2 : Génération de séquence d’événements à partir de l’expertise et d’une procédure d’abstraction événementielle, cette étape détermine la date d’apparition de chaque type d’événement pour la construction des séquences d’événements représentatives. Une séquence d’événements représentatifs est l’ensemble des types d’événements avec leurs dates d’occurrence qui peuvent être associées à un scénario spécifique du processus. Cette étape se conclut avec la vérification des séquences d’événements représentatives à l’aide du modèle causal hybride. 3. Étape 3 : Construction de la base de chroniques à partir des séquences d’événements représentatives et des restrictions temporelles dans chaque scénario, cette étape détermine la base de chroniques à l’aide de l’algorithme HCDAM. La methode proposée pour la gestion des alarmes est illustrée par deux cas d’etude representatifs du domaine pétrochimique.
Type de document :
Thèse
Automatic Control Engineering. INSA Toulouse, 2017. English
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https://hal.laas.fr/tel-01660820
Contributeur : Christine Fourcade <>
Soumis le : lundi 11 décembre 2017 - 14:01:32
Dernière modification le : mercredi 28 février 2018 - 10:56:31

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John William Vásquez Capacho. CHRONICLE BASED ALARM MANAGEMENT. Automatic Control Engineering. INSA Toulouse, 2017. English. 〈tel-01660820〉

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