化工企业集散控制系统的防雷需求及措施研究

摘 要：针对化工企业集散控制系统（DCS）的防雷需求，本文以某占地面积约50万m2的化工企业为例，提出了一种改进的TDOA雷电定位方法。通过融合声波和电磁信号，采用Levenberg-Marquardt（L-M）迭代算法，旨在提高雷电定位的精度，对雷电位置进行精准预警。精准预警。研究结果表明，改进后的方法显著降低了雷电定位误差，增强了DCS系统的防雷效果，有效保障了化工企业的安全运行。具体试验验证显示，在所有子区域内，改进方法误差均值显著降低，从而提高了定位精准度，确保了DCS系统的可靠性。

关键词：化工企业；集散控制系统；防雷需求

中图分类号：TM 86 文献标志码：A

随着现代化工企业发展，集散控制系统（DCS）已成为生产过程管理的核心。然而，雷电作为一种自然灾害，能产生强烈的电磁和声波信号，对DCS系统的安全运行构成严重威胁。雷电引起的电涌不仅会导致设备损坏，还可能引发系统崩溃，导致生产数据丢失和生产中断。因此，如何有效保护DCS系统免受雷电侵害成为一个亟待解决的重要问题。传统的TDOA（Time Difference of Arrival）雷电定位方法通过计算雷电电磁脉冲信号到达多个探测子站的时间差来确定雷电位置，但其精度和抗误差扰动能力存在局限。因此，本文提出了一种基于Levenberg-Marquardt（L-M）迭代算法和声波信息融合的TDOA雷电定位改进方法，以提高雷电定位精度，优化DCS系统的防雷效果。

1 化工企业集散控制系统的防雷需求

某化工企业占地面积约50万m2。公司主要从事高分子材料的生产和研发，产品广泛应用于汽车、电子、电器、建筑等多个行业。企业年产值达20亿元，配备了现代化的生产设备和严格的质量控制体系，致力于为客户提供高品质的化工产品。为保障生产安全，企业建立了完善的集散控制系统（DCS），对生产过程进行全方位的实时监控和管理。但雷电作为一种自然灾害，能产生强烈的电磁和声波信号，对DCS系统的安全运行构成严重威胁。因此，需要对其进行完善的雷电防护，具体需要解决以下3个问题。1）设备保护问题。DCS系统中的计算机、服务器、传感器和控制器等关键设备面临雷电引起的电涌和损坏风险。雷电产生的强大电磁脉冲可能通过电力线和信号线传导，直接影响这些设备的正常运行。由于这些设备是整个控制系统的核心，其损坏不仅会导致高昂的维修和更换成本，还可能引发生产停滞和安全事故[1]。2） 数据保护问题。生产数据的实时监控和存储对化工企业的运营至关重要。然而，雷电可能导致电力中断、设备重启或数据传输错误，进而引起数据丢失或系统崩溃。这种情况不仅会中断生产过程，还会影响生产质量和决策过程。此外，数据一旦丢失，恢复难度大且耗时长，甚至可能造成无法挽回的损失。因此，确保数据在雷电天气下的完整性和安全性是一个重要挑战。3）系统稳定性和连续性问题。雷电天气可能对DCS系统的整体稳定性和连续性造成威胁。雷电引起的电磁干扰可能导致传感器读取数据不准确、控制信号错误，甚至导致系统误操作或瘫痪[2]。特别是在关键生产环节，如果系统出现中断或错误，将直接影响产品质量和生产效率。此外，系统各个环节在雷电条件下的协调性和响应能力也面临考验，需要确保在雷电天气下系统能够持续、稳定地运行。

因此，为应对上述问题，本文提出了一种改进的TDOA雷电定位方法，通过融合声波和电磁信号，采用Levenberg-Marquardt（L-M）迭代算法。识别并提前预警雷电位置，通过在目标区域内划分子区域，并结合已有站点信息，实现更精准的雷电定位。

2 化工企业集散控制系统的防雷措施

化工企业的集散控制系统（DCS）在雷电天气下面临严重的安全威胁。为了确保DCS系统的安全稳定运行，需要采取有效的防雷措施。以下将详细介绍TDOA雷电定位方法及基于L-M算法和声波信息融合的TDOA雷电定位改进方法，以提高雷电定位精度，优化DCS系统的防雷效果。

2.1 TDOA雷电定位方法

TDOA（Time Difference of Arrival，到达时差）雷电定位方法是一种基于电磁信号到达时间差进行雷电定位的技术。该方法利用多个探测子站接收到的雷电电磁脉冲信号的到达时间差计算雷电电磁辐射源的位置，从而有效保护化工企业的DCS系统。

当雷电发生时，雷电电磁脉冲信号会以光速传播c≈3×

108m/s。假设有3个探测子站T1、T2、T3，它们分别位于（x1，y2）、

（x2，y2）和（x3，y3），雷电电磁辐射源的位置为（x，y）[3]。

探测子站接收到雷电电磁脉冲信号的时间差Δtij如公式（1）所示。

（1）

式中：di～dj分别为雷电电磁脉冲信号到达探测子站Ti、Tj的距离。

根据几何关系，可以得到1组双曲线方程，如公式（2）所示。

（2）

通过求解公式（2），可以确定雷电电磁辐射源的位置。为了提高定位精度，可以引入更多的探测子站，从而得到更多的双曲线方程，通过综合求解这些方程组，得到更精确的雷电定位结果。

具体来说，在实际应用中，TDOA雷电定位装置一般由多个探测子站、中心站和用户终端组成。探测站包括电磁脉冲接收天线、信号处理单元、高精度时钟单元、电源和通信模块。伴随雷电产生的电磁信号到达接收天线，并由信号处理单元处理获得同步的时间标签后，通信口将电磁脉冲波峰到达探测站的精确时间实时发送到中心站。中心站的雷电位置分析仪根据电磁脉冲到达各探头的时间差来确定雷电电磁辐射源的位置，并由中心站将定位结果输出到各用户工作站。在保证系统运行可靠性的基础上，多个定位系统联网可以实现数据共享，满足雷电定位系统的扩展需求。

针对化工企业的DCS系统，TDOA雷电定位方法可以实时监测雷电活动，提供及时的雷电预警，确保DCS系统能够在雷电发生前采取必要的保护措施，避免雷电导致的电涌对计算机、服务器、传感器和控制器等设备造成损坏。同时，通过精准的雷电定位，还可以优化防雷设施的布置，提高整体防雷效果。

2.2 基于L-M算法和声波信息融合的TDOA雷电定位改进方法

为了进一步提高雷电定位的精度和抗误差扰动能力，可以采用基于Levenberg-Marquardt（L-M）算法和声波信息融合的TDOA雷电定位改进方法。

L-M算法是牛顿法的一种改进，常用于非线性最小二乘问题的最优化实现。该算法在计算时能够避免牛顿法由Hessian矩阵奇异而导致算法无法继续迭代的情况。其基本原理如下。

设定初始值L0，即雷电的初定位结果。

高斯-牛顿法的步长计算[4]如公式（3）所示。

hgm=-（JkTJk）-1JkTfk （3）

式中：hgm为步长；Jk为在第k次迭代中，目标函数对参数的雅可比矩阵；fk为在第k次迭代中，目标函数值向量。

L-M法在此基础上进一步改进步长，如公式（4）所示。

hlm=-（JkTJk+μI）-1JkTfk （4）

根据迭代步长更新参数，并调整μ的值，以保证迭代过程稳定，如公式（5）、公式（6）所示。

当μ较大时， （5）

当μ较小时，hlm≈hgm （6）

式中：hgm为步长；hlm为L-M算法的步长。

设置迭代的终止条件，包括梯度向量的阈值、参数变化的阈值和最大迭代次数，分别如公式（7）～公式（9）所示。

|gk=JkTfk|lt;∈1 （7）

|xnew-x|lt;ε2（|x|+∈ε1） （8）

kgt;kmax （9）

式中：ε1和ε2为迭代终止的条件参数；kmax为最大迭代步数。

通过上述迭代过程，L-M算法可以有效解决时差信息冗余时雷电位置最优解的求解问题。

为了进一步提高雷电定位精度，可以在TDOA雷电定位系统中引入声波信息。雷电发生时会产生强烈的声波信号，这些信号的传播特性与电磁信号有所不同。通过融合声波信息，可以弥补电磁信号在长距离传播时的衰减和畸变。

根据现有探测站点的分布，将雷电监测目标区域划分为若干个子区域。在每个子区域内布置多个声波探测站，形成麦克风阵列。这些探测站可以接收雷电产生的声波信号，并记录信号到达的时间。

假设麦克风阵列中的麦克风Mi 和Mj的坐标分别为（xi，yi）和（xj，yj），雷声到达时间差为Δtij，声波传播速度为u。根据声波传播的几何关系，有公式（10）。

（10）

式中：x，y为雷电辐射源的位置坐标。

通过解公式（10）可以求得雷电辐射源的位置。

将声波信号的到达时间差信息与电磁信号的到达时间差信息结合，形成1个包括多个非线性方程的方程组，如公式（11）所示。

（11）

利用L-M算法（Levenberg-Marquardt算法）进行迭代求解，得到雷电位置的最优解。

2.3 算法验证

为了验证基于Levenberg-Marquardt（L-M）算法及声波信息融合的TDOA雷电定位改进方法，本文借助MATLAB软件实施算法，并采用蒙特卡罗法对雷电定位准确度进行评估。步骤如下[5]。

步骤1：建立坐标系。假设雷电监测目标区域是1个边长为40km的正方形。图1中的坐标系中，x轴和y轴的原点设于区域中心。4个时差法探测子站T1～T4的坐标分别是（15，15）、（-15，15）、（-15，-15）和（15，-15），而4个雷声探测站N1～N4的中心麦克风位置的坐标分别为（8，8）、（-8，8）、（-8，-8）和（8，-8）。

步骤2：误差分布分析。如图2所示，对比传统方法和改进方法的雷电定位误差分布，可以观察到传统TDOA方法的误差主要集中在区域边界，中心区域的误差较小。改进方法得到误差分布更均匀，整体误差水平显著降低。这说明采用L-M算法改进后的方法的定位精准度有所提升。

步骤3：误差均值分布分析。如图3所示，对比不同子区域内雷电定位误差均值分布情况可以发现，传统TDOA方法的误差均值在各子区域中变化较大，某些区域的误差均值高达300m。改进方法的子区域误差均值显著下降，整体误差均值在100m以下。

步骤4：仿真试验。通过MATLAB编写实现基于L-M算法及声波信息融合的TDOA雷电定位改进方法，并进行仿真试验，其结果见表1。

由表1可知，在所有子区域内，改进方法的误差均值明显降低，采用L-M算法优化迭代有效克服了传统方法在定位精度上的不足，显著提高了化工企业集散控制系统的防雷效果。无论区域中心还是边界，改进方法均具有更稳健和精确的定位能力，保障了系统的安全运行。

3 结语

综上所述，本文针对化工企业集散控制系统（DCS）的防雷需求，提出了一种改进的TDOA雷电定位方法。通过融合声波和电磁信号，采用Levenberg-Marquardt（L-M）迭代算法，实现了更精准的雷电定位和预警。仿真试验结果表明，改进后的方法在各个子区域内均显著降低了雷电定位误差，提升了定位精度，增强了DCS系统的防雷效果。此方法不仅保障了设备的安全运行，避免了因雷电导致的生产数据丢失和系统崩溃，还优化了防雷设施的布置，为化工企业的安全生产提供了坚实的保障。

参考文献

[1]常想.化工装置集散控制系统的防雷措施[J].当代化工研究，2021（21）：74-76.

[2]刘玉豪.石油化工仪表系统的防雷隐患及防雷技术分析[J].化工设计通讯，2022，48（6）：9-11.

[3]彭修健.石油化工仪表系统的防雷隐患分析及防雷技术的应用研究[J].中国设备工程，2019（4）：153-154.

[4]陈苏东.天然气场站自动控制系统防雷接地技术研究[J].石油和化工设备，2022，25（1）：58-59.

[5]滕大祝，王林.电涌保护器在水厂控制系统的防雷应用探讨[J].石油化工自动化，2021（5）：57.