基于IRML的油氣加工系統(tǒng)多層次故障傳播模型研究

馬 曦，張來斌，胡瑾秋，蔡戰(zhàn)勝,2

(1.中國石油大學(xué) 機(jī)械與儲(chǔ)運(yùn)工程學(xué)院, 北京 102249；2.中海石油 中捷石化有限公司, 河北 滄州 061101)

基于IRML的油氣加工系統(tǒng)多層次故障傳播模型研究

馬 曦1，張來斌1，胡瑾秋1，蔡戰(zhàn)勝1,2

(1.中國石油大學(xué) 機(jī)械與儲(chǔ)運(yùn)工程學(xué)院, 北京 102249；2.中海石油 中捷石化有限公司, 河北 滄州 061101)

大多數(shù)油氣加工生產(chǎn)事故是由于系統(tǒng)中相互關(guān)聯(lián)的設(shè)備或子系統(tǒng)發(fā)生連鎖失效而導(dǎo)致，設(shè)備或子系統(tǒng)的相互作用關(guān)系使故障傳播行為呈現(xiàn)復(fù)雜性且強(qiáng)非線性的特征，故此，采用基于系統(tǒng)彈性分析建模語言(IRML)的多層次故障傳播模型對(duì)石油加工復(fù)雜系統(tǒng)故障行為特征進(jìn)行定性、定量分析。該模型分為靜態(tài)分析模塊和動(dòng)態(tài)分析模塊，前者靜態(tài)分析故障傳播結(jié)構(gòu)特征，后者通過故障情景模擬動(dòng)態(tài)分析故障演化機(jī)理。通過案例分析，建立了常減壓蒸餾系統(tǒng)的多層次故障傳播模型，分析該系統(tǒng)故障傳播行為的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)特征。結(jié)果表明，多層次故障傳播模型適用于油氣加工系統(tǒng)復(fù)雜且強(qiáng)非線性的故障行為建模，建模參數(shù)可表示復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征和故障傳播行為模式，可進(jìn)一步用于油氣加工系統(tǒng)中故障傳播趨勢(shì)預(yù)測(cè)、故障溯源和柔性診斷等方面的研究。

油氣加工系統(tǒng)；多層次故障傳播模型；靜態(tài)分析模塊；動(dòng)態(tài)分析模塊；故障傳播行為；故障演化

油氣加工系統(tǒng)本質(zhì)上是具有結(jié)構(gòu)與功能統(tǒng)一的、開放的復(fù)雜動(dòng)態(tài)大系統(tǒng)，它由不同屬性的子系統(tǒng)相互關(guān)聯(lián)、相互作用、相互滲透而構(gòu)成。其安全問題有三大特征，即:(1)物料大多具有易燃易爆性、反應(yīng)活性、毒性和腐蝕性；(2)生產(chǎn)裝置規(guī)模大、集成度高，且加工過程具有強(qiáng)非線性；(3)系統(tǒng)組成關(guān)系與行為復(fù)雜，與環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)程度高、耦合性強(qiáng)，導(dǎo)致系統(tǒng)故障的形成、傳播、演化等具有多樣性、隨機(jī)性、涌現(xiàn)性等特點(diǎn)[1-2]。油氣加工系統(tǒng)中任何子系統(tǒng)或其中部件一旦發(fā)生故障，常引發(fā)連鎖反應(yīng)，造成重大生產(chǎn)損失，甚至導(dǎo)致災(zāi)難性的安全事故[3]。在石油加工系統(tǒng)故障行為建模的基礎(chǔ)上，研究故障征兆、故障模式、故障傳播路徑等特征，有助于提高預(yù)警系統(tǒng)的報(bào)警準(zhǔn)確性，并快速準(zhǔn)確地提出整改措施和故障后果警示，保證系統(tǒng)的安全，提高系統(tǒng)的彈性。國內(nèi)外故障行為研究中使用較多的故障傳播模型建模方法是符號(hào)定向圖法(SDG)[4]。SDG法常與危險(xiǎn)與可操作分析法(HAZOP)結(jié)合，用于復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷中[5]。然而，SDG模型側(cè)重于理想工況下故障傳播途徑的描述，而不能表達(dá)故障征兆、故障模式等故障行為特征，若研究工況發(fā)生變化，有可能引起分析結(jié)果與實(shí)際情況偏離。

Johansson等[6]提出一種在系統(tǒng)相關(guān)性結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上分析節(jié)點(diǎn)脆性和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的方法。該方法要求掌握詳盡的系統(tǒng)工作機(jī)理，以得到較準(zhǔn)確的響應(yīng)結(jié)果。然而，油氣加工系統(tǒng)組成復(fù)雜，并且生產(chǎn)工況多變，很難實(shí)現(xiàn)全局模擬；而且該方法主要關(guān)注于風(fēng)險(xiǎn)后果的分析，忽略了故障傳播的過程分析。

多線性事件序列模型[7]，如時(shí)間和事件序列圖(STEP)，將事故描述成多個(gè)事件序列，系統(tǒng)分解成有因果關(guān)系或并行的事件集合。該類方法一定程度上可表示事故的發(fā)展，但其主要依靠經(jīng)驗(yàn)者的主觀判斷，僅限于靜態(tài)的定性分析。

功能共振事故模型(FRAM)[7-8]是從系統(tǒng)功能的角度對(duì)事故的發(fā)展建模，它強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)內(nèi)部的功能關(guān)系。但該方法功能單元復(fù)雜，輸出事件發(fā)展序列，建模結(jié)果單一，目前僅用于靜態(tài)的定性分析。

除了基于圖論方法的故障建模，人工智能方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等也成為建立故障傳播模型，對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷的主要方法[9-10]。人工智能方法注重于故障模式的識(shí)別，無法分析故障的傳播途徑及特征，因此在故障溯源方面有一定缺陷，無法有效地輔助安全預(yù)警工作。

為了定性定量分析油氣加工系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)工況下的故障傳播特征，筆者在系統(tǒng)彈性分析建模語言(IRML)[11]的基礎(chǔ)上提出多層次故障傳播模型(HFPM)，并以常減壓蒸餾系統(tǒng)為例進(jìn)行案例分析，以實(shí)現(xiàn)多層次故障傳播建模。

1 用于油氣加工系統(tǒng)的多層次故障傳播模型

多層次故障傳播模型(HFPM)是基于IRML語言提出的適用于油氣加工系統(tǒng)故障傳播行為建模的方法。分析系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特征，并通過模擬故障情景分析油氣加工系統(tǒng)的故障傳播行為。該模型由靜態(tài)分析模塊和動(dòng)態(tài)分析模塊構(gòu)成。

1.1 靜態(tài)分析模塊

靜態(tài)分析即結(jié)構(gòu)分析，是根據(jù)分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成，得到各節(jié)點(diǎn)在特定系統(tǒng)結(jié)構(gòu)下的故障傳播特點(diǎn)。

復(fù)雜系統(tǒng)的故障傳播是節(jié)點(diǎn)間相互作用關(guān)系的結(jié)果。根據(jù)這種關(guān)系將節(jié)點(diǎn)分為危險(xiǎn)性節(jié)點(diǎn)、脆性節(jié)點(diǎn)和相關(guān)性節(jié)點(diǎn)[2,12]。

危險(xiǎn)性集合C(k)：節(jié)點(diǎn)k相對(duì)于直接或間接地依賴于它的節(jié)點(diǎn)而言危險(xiǎn)性。該集合大小定性地代表節(jié)點(diǎn)k的危險(xiǎn)性程度。

脆性集合V(k)：節(jié)點(diǎn)k相對(duì)于它依賴的節(jié)點(diǎn)而言脆性。該集合大小定性地代表節(jié)點(diǎn)k的脆性程度。

相關(guān)性集合I(k)=C(k)∩V(k)：如果節(jié)點(diǎn)k與其他節(jié)點(diǎn)(如節(jié)點(diǎn)h)相互顯現(xiàn)危險(xiǎn)性和脆性，則定義為兩節(jié)點(diǎn)相關(guān)。該集合大小定性地代表節(jié)點(diǎn)k與其它節(jié)點(diǎn)的相關(guān)性程度。

多層次故障傳播模型靜態(tài)分析模塊分為繪制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖、簡化結(jié)構(gòu)圖和結(jié)構(gòu)復(fù)雜化3個(gè)步驟。

(1)繪制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。故障的傳播是通過設(shè)備或子系統(tǒng)間物質(zhì)信息交換實(shí)現(xiàn)，故障的傳播路徑與工藝流程相關(guān)，故石油加工生產(chǎn)流程圖可在一定程度上反應(yīng)故障行為特征。在工藝流程圖的基礎(chǔ)上，根據(jù)工藝單元?jiǎng)澐殖鲎酉到y(tǒng)節(jié)點(diǎn)，子系統(tǒng)內(nèi)的設(shè)備為次節(jié)點(diǎn)，設(shè)備間或子系統(tǒng)間的物質(zhì)和信息的流動(dòng)路線簡化為支路，繪制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

(2)簡化結(jié)構(gòu)圖。油氣加工系統(tǒng)結(jié)構(gòu)抽象化，將子系統(tǒng)作為分析節(jié)點(diǎn)，得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的危險(xiǎn)性集合、脆性集合和相關(guān)性集合，判斷子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的危險(xiǎn)性和脆性強(qiáng)弱。

(3)結(jié)構(gòu)復(fù)雜化。以危險(xiǎn)性和脆性較大的子系統(tǒng)作為分析對(duì)象，將子系統(tǒng)內(nèi)的設(shè)備作為分析節(jié)點(diǎn)，與步驟(2)類似判斷其危險(xiǎn)性和脆性強(qiáng)弱。

靜態(tài)分析模塊得到最危險(xiǎn)子系統(tǒng)與脆性最大子系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步得到2個(gè)子系統(tǒng)中最危險(xiǎn)設(shè)備和脆性最大的設(shè)備。

1.2 動(dòng)態(tài)分析模塊

動(dòng)態(tài)分析模塊將故障在系統(tǒng)內(nèi)的傳播行為特征定量化，在不同故障模式和不同工況下分析故障演化趨勢(shì)。動(dòng)態(tài)分析模塊包括故障傳播情景分析、確定建模參數(shù)、定義狀態(tài)函數(shù)和繪制系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)圖4個(gè)步驟。

(1)故障傳播情景分析。多層次故障傳播模型與“如果…怎么樣…”法結(jié)合，對(duì)故障在系統(tǒng)內(nèi)的傳播趨勢(shì)進(jìn)行分析，得到每個(gè)子系統(tǒng)或設(shè)備的事件時(shí)間序列[7]。

(2)建模參數(shù)。表征故障情景的建模參數(shù)有擾動(dòng)施加時(shí)間TD、節(jié)點(diǎn)恢復(fù)時(shí)間TR、節(jié)點(diǎn)緩沖時(shí)間TF。擾動(dòng)施加時(shí)間是指從擾動(dòng)施加于初始節(jié)點(diǎn)到擾動(dòng)從初始節(jié)點(diǎn)撤離的時(shí)間間隔。節(jié)點(diǎn)緩沖時(shí)間是指節(jié)點(diǎn)受到擾動(dòng)直接作用到節(jié)點(diǎn)失效的時(shí)間間隔，在實(shí)際工況中是指設(shè)備某參數(shù)受到擾動(dòng)直到超出正常工況閾值的時(shí)間。節(jié)點(diǎn)恢復(fù)時(shí)間是指節(jié)點(diǎn)開始恢復(fù)到節(jié)點(diǎn)恢復(fù)的時(shí)間間隔，在實(shí)際工況中是指設(shè)備某參數(shù)受控制系統(tǒng)調(diào)控從超出正常工況閾值到恢復(fù)正常值的時(shí)間。多層次故障傳播模型應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中時(shí)，建模參數(shù)由當(dāng)前的生產(chǎn)工況和故障模式?jīng)Q定，通過實(shí)驗(yàn)或歷史監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)得到不同生產(chǎn)工況和故障模式下的各參數(shù)值。本研究中將參數(shù)設(shè)置為無量綱，僅作理論研究。

(3)定義狀態(tài)函數(shù)。當(dāng)次節(jié)點(diǎn)處于正常狀態(tài)時(shí)，狀態(tài)函數(shù)r=1；反之，處于故障狀態(tài)時(shí)，狀態(tài)函數(shù)r=0。若某子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)i包含n個(gè)次節(jié)點(diǎn)，則該子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)函數(shù)定義為R(i)=(r(1)+r(2)+r(3)…+r(n))/n，它表示故障在子系統(tǒng)內(nèi)的傳播狀態(tài)。子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)函數(shù)R=1表示故障未傳播至子系統(tǒng)，或子系統(tǒng)已恢復(fù)正常狀態(tài)；R=0表示子系統(tǒng)完全故障，子系統(tǒng)內(nèi)全部部件處于故障狀態(tài)；0

整個(gè)系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)可表示為受故障影響的子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)函數(shù)疊加，在故障傳播情景分析和建模參數(shù)的基礎(chǔ)上建立；函數(shù)值大小反映了故障在系統(tǒng)內(nèi)的傳播深度，值越小，故障傳播深度越大，系統(tǒng)的故障程度越大。

在常減壓蒸餾系統(tǒng)(見圖1)中，以初餾塔節(jié)點(diǎn)3.1故障為例進(jìn)行情景分析。節(jié)點(diǎn)3.1經(jīng)過緩沖時(shí)間失效后，分別傳播至節(jié)點(diǎn)3.2和節(jié)點(diǎn)4.1，此時(shí)故障分兩條路徑向下層節(jié)點(diǎn)傳播，直到傳播至終節(jié)點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，由建模參數(shù)決定節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的事件時(shí)間序列，從而得到受故障傳播影響的每個(gè)子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)函數(shù)時(shí)間序列，如表1～表4。將4個(gè)狀態(tài)函數(shù)疊加，得到系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)。

圖1 常減壓蒸餾系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

表1 常減壓蒸餾系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)3的狀態(tài)函數(shù)時(shí)間序列

Table 1 The sequentially timed state function of node 3 in atmospheric and vacuum distillation system

Node3Pre?disturbanceDisturbance3 1fails3 2fails3 1recovers3 2recoversTimepointt…t0t0+TF3 1t0+TF3 1+TF3 2t0+TD+TR3 1t0+TD+TR3 1+TR3 2R(3)=[r(3 1)+r(3 2)]/2110 500 51

表2 常減壓蒸餾系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)4的狀態(tài)函數(shù)時(shí)間序列

表3 常減壓蒸餾系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)5的狀態(tài)函數(shù)時(shí)間序列

表4 常減壓蒸餾系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)6的狀態(tài)函數(shù)時(shí)間序列

(4)繪制系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)圖。根據(jù)步驟(3)得到的節(jié)點(diǎn)狀態(tài)函數(shù)時(shí)間序列繪制出系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)圖像，分析圖像得到故障在系統(tǒng)中的傳播行為特征。

油氣加工系統(tǒng)是自動(dòng)智能化的復(fù)雜巨系統(tǒng)，石油加工過程的生產(chǎn)工藝參數(shù)由控制系統(tǒng)，如DCS系統(tǒng)控制。當(dāng)工藝參數(shù)由于故障引起波動(dòng)而超出控制閾值時(shí)，工藝參數(shù)會(huì)在某一時(shí)段出現(xiàn)超出正常閾值的波動(dòng)，控制系統(tǒng)會(huì)通過控制器及時(shí)調(diào)節(jié)參數(shù)至正常值，因此檢測(cè)到的參數(shù)值在某一時(shí)間段呈現(xiàn)躍變波動(dòng)的特點(diǎn)，最終恢復(fù)至正常值。因此，多層次故障傳播模型中定義的雙值狀態(tài)函數(shù)R可表示石油加工系統(tǒng)中設(shè)備參數(shù)的變化特征。故障在檢測(cè)參數(shù)上表現(xiàn)為擾動(dòng)，案例分析中用“擾動(dòng)”代替“故障”進(jìn)行說明。

2 案例分析

常減壓蒸餾裝置是常壓蒸餾和減壓蒸餾兩個(gè)裝置的總稱，是煉油廠加工原油的第1個(gè)工序，若其發(fā)生故障可能會(huì)導(dǎo)致相連加工系統(tǒng)的非正常運(yùn)轉(zhuǎn)，最終引發(fā)事故。

常減壓蒸餾系統(tǒng)主要包括6大子系統(tǒng)，即原油罐區(qū)子系統(tǒng)、原油脫鹽脫水子系統(tǒng)(電脫鹽罐)、初餾子系統(tǒng)(初餾塔和常壓塔)、常壓蒸餾子系統(tǒng)(常壓塔和常壓汽提塔)、減壓蒸餾子系統(tǒng)(減壓爐和減壓塔)、產(chǎn)品儲(chǔ)油罐或管線子系統(tǒng)。子系統(tǒng)之間和子系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備之間每時(shí)每刻都在進(jìn)行物質(zhì)和信息交換，設(shè)備間的物質(zhì)信息流實(shí)現(xiàn)故障在子系統(tǒng)內(nèi)部的傳播，而子系統(tǒng)間的物質(zhì)信息交換通道實(shí)現(xiàn)子系統(tǒng)間的故障傳播。

根據(jù)靜態(tài)分析模塊步驟(1)，構(gòu)造多層次故障傳播模型的結(jié)構(gòu)圖，如圖1所示。

2.1 多層次故障傳播模型靜態(tài)分析

按照1.1節(jié)中步驟(2)對(duì)圖1的常減壓蒸餾系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖進(jìn)行簡化，得到如圖2所示的簡化結(jié)構(gòu)圖。靜態(tài)分析得到相對(duì)于每個(gè)子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的危險(xiǎn)性集合、脆性集合和相關(guān)性集合，結(jié)果列于表5。由表5可看出，節(jié)點(diǎn)1受到擾動(dòng)，故障傳播最廣，危險(xiǎn)性最大；節(jié)點(diǎn)6最易受到擾動(dòng)的影響，脆性最大。節(jié)點(diǎn)1 表示原油罐區(qū)，節(jié)點(diǎn)6表示產(chǎn)品油罐區(qū)，2個(gè)子系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)均僅含1個(gè)設(shè)備節(jié)點(diǎn)，故不需要進(jìn)行步驟(3) 的分析。得出結(jié)論，原油罐區(qū)和產(chǎn)品油罐區(qū)分別是危險(xiǎn)性最大的節(jié)點(diǎn)和脆性最大的節(jié)點(diǎn)。

圖2 常減壓蒸餾系統(tǒng)簡化結(jié)構(gòu)圖

表5 常減壓蒸餾系統(tǒng)危險(xiǎn)性、脆性、相關(guān)性集合

Table 5 The criticality/vulnerability/interdependency set for atmospheric and vacuum distillation system

CriticalitysetVulnerabilitysetInterdependencysetNode1C(1)={2，3，4，5，6}V(1)={}I(1)={}Node2C(2)={3，4，5，6}V(2)={1}I(2)={}Node3C(3)={4，5，6}V(3)={1，2}I(3)={}Node4C(4)={5，6}V(4)={1，2，3}I(4)={}Node5C(5)={6}V(5)={1，2，3，4}I(5)={}Node6C(6)={}V(6)={1，2，3，4，5}I(6)={}

2.2 多層次故障傳播模型(HFPM)動(dòng)態(tài)分析

2.2.1 擾動(dòng)模式分類

石油加工系統(tǒng)的故障傳播媒介是設(shè)備和物料介質(zhì)，因此擾動(dòng)模式分為設(shè)備擾動(dòng)模式和介質(zhì)擾動(dòng)模式。前者分為單設(shè)備和多設(shè)備擾動(dòng)模式，后者分為單處介質(zhì)和多處介質(zhì)擾動(dòng)模式。實(shí)例分析中以單設(shè)備擾動(dòng)和單介質(zhì)擾動(dòng)為例建立多層次故障傳播模型。

2.2.2 設(shè)備擾動(dòng)

以單設(shè)備——初餾塔擾動(dòng)為例(如圖3雙實(shí)線箭頭所示)，研究單設(shè)備擾動(dòng)下常減壓系統(tǒng)中的故障演化行為，即系統(tǒng)抵抗擾動(dòng)的柔性分析。對(duì)于受到多設(shè)備擾動(dòng)的系統(tǒng)，其狀態(tài)函數(shù)值是多個(gè)設(shè)備擾動(dòng)下的疊加。若n個(gè)設(shè)備受到擾動(dòng)，n個(gè)擾動(dòng)傳播至i設(shè)備的時(shí)間點(diǎn)不同，擾動(dòng)到達(dá)i設(shè)備的時(shí)間點(diǎn)取n個(gè)時(shí)間點(diǎn)中的最小值，恢復(fù)時(shí)間取n個(gè)恢復(fù)時(shí)間的最大值。

擾動(dòng)波及節(jié)點(diǎn)有3、4、5、6節(jié)點(diǎn)，在不同工況和擾動(dòng)條件下，即不同的建模參數(shù)條件下，由1.2節(jié)中所述步驟(1)～(4)得到系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)圖像，對(duì)圖像進(jìn)行特征分析得到系統(tǒng)內(nèi)故障傳播的行為特征。

圖3 單設(shè)備或單處介質(zhì)擾動(dòng)下的HFPM

(1)故障情景1：TD=2.5；各次節(jié)點(diǎn)緩沖時(shí)間和恢復(fù)時(shí)間參數(shù)均設(shè)為1。

擾動(dòng)在2個(gè)時(shí)間單位時(shí)施加于初餾塔(節(jié)點(diǎn)3.1)，擾動(dòng)作用2.5個(gè)時(shí)間單位，繪制出系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)圖像，如圖4所示。由圖4可以看出，大系統(tǒng)經(jīng)過一段時(shí)間的波動(dòng)后恢復(fù)正常狀態(tài)。

圖4 故障情景1單設(shè)備擾動(dòng)狀態(tài)函數(shù)圖像

(2)故障情景2：TD=3.5，緩沖時(shí)間和恢復(fù)時(shí)間同故障情景1。

擾動(dòng)在2個(gè)時(shí)間單位時(shí)施加于初餾塔(節(jié)點(diǎn)3.1)，擾動(dòng)作用3.5個(gè)時(shí)間單位，繪制出系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)圖像，如圖5所示。由圖5可以看出，系統(tǒng)經(jīng)過一段時(shí)間的波動(dòng)后整體發(fā)生故障。對(duì)比故障情景1、2可以看出，系統(tǒng)在某節(jié)點(diǎn)受到擾動(dòng)的情況下經(jīng)過一段時(shí)間的狀態(tài)波動(dòng)后，可能恢復(fù)正常狀態(tài)，也可能發(fā)生全局故障。系統(tǒng)抵抗擾動(dòng)的持續(xù)時(shí)間與生產(chǎn)工況有關(guān)，生產(chǎn)工況決定節(jié)點(diǎn)的緩沖時(shí)間參數(shù)和恢復(fù)時(shí)間參數(shù)，在故障情景2的基礎(chǔ)上改變節(jié)點(diǎn)時(shí)間參數(shù)得到故障情景3、4。

圖5 故障情景2單設(shè)備擾動(dòng)狀態(tài)函數(shù)圖像

(3)故障情景3：TD=3.5；增大緩沖時(shí)間，恢復(fù)時(shí)間不變，各次節(jié)點(diǎn)緩沖時(shí)間設(shè)為1.5，恢復(fù)時(shí)間設(shè)為1。故障情景4：TD=3.5；緩沖時(shí)間不變，減小恢復(fù)時(shí)間，各次節(jié)點(diǎn)緩沖時(shí)間設(shè)為1，恢復(fù)時(shí)間設(shè)為0.5。該兩情景的系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)圖像示于圖6。

如圖6所示，在單設(shè)備(初餾塔)擾動(dòng)下，適當(dāng)增大緩沖時(shí)間或減少恢復(fù)時(shí)間可改變系統(tǒng)對(duì)擾動(dòng)的響應(yīng)，促進(jìn)系統(tǒng)從故障狀態(tài)恢復(fù)至正常狀態(tài)；在此設(shè)定的參數(shù)下，兩者相比，減少恢復(fù)時(shí)間比增大緩沖時(shí)間能更加快速有效地促進(jìn)系統(tǒng)的恢復(fù)。

設(shè)定TD=2.5，繪制得到各節(jié)點(diǎn)緩沖或恢復(fù)時(shí)間參數(shù)-擾動(dòng)持續(xù)時(shí)間的函數(shù)關(guān)系圖如圖7所示?？梢钥闯?，不同節(jié)點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)故障傳播的敏感性不同，改變某些節(jié)點(diǎn)的時(shí)間參數(shù)不會(huì)影響系統(tǒng)擾動(dòng)傳播的時(shí)間，如改變節(jié)點(diǎn)4、5、6的緩沖時(shí)間和節(jié)點(diǎn)5的恢復(fù)時(shí)間，系統(tǒng)的擾動(dòng)傳播時(shí)間不變；而減少節(jié)點(diǎn)3、4、6的恢復(fù)時(shí)間，增大節(jié)點(diǎn)3的緩沖時(shí)間，系統(tǒng)的擾動(dòng)傳播時(shí)間縮短，系統(tǒng)恢復(fù)加快。

圖6 故障情景3/4單設(shè)備擾動(dòng)狀態(tài)函數(shù)圖像

圖7 單設(shè)備擾動(dòng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)恢復(fù)時(shí)間或緩沖時(shí)間-擾動(dòng)傳播時(shí)間函數(shù)圖像

2.2.3 介質(zhì)擾動(dòng)

以單處介質(zhì)——初餾塔與常壓塔間的介質(zhì)擾動(dòng)為例(如圖3虛線箭頭所示)，建立多層次故障傳播模型。擾動(dòng)施加于介質(zhì)時(shí)，相鄰的上、下游設(shè)備同時(shí)受到干擾，類似于多設(shè)備擾動(dòng)的故障情景。多介質(zhì)擾動(dòng)的情況同理于多設(shè)備擾動(dòng)。

(1)故障情景1：TD=2；各次節(jié)點(diǎn)緩沖時(shí)間和恢復(fù)時(shí)間均設(shè)為1。

擾動(dòng)在2個(gè)時(shí)間單位時(shí)施加于初餾塔(節(jié)點(diǎn)3.1)至常壓塔(節(jié)點(diǎn)4.1)的介質(zhì)中，擾動(dòng)作用2個(gè)時(shí)間單位，繪制出系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)圖像，如圖8所示。由圖8可以看出，大系統(tǒng)經(jīng)過一段時(shí)間的波動(dòng)后恢復(fù)正常狀態(tài)。

圖8 故障情景1介質(zhì)擾動(dòng)系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)圖像

(2)故障情景2：TD=2.5，緩沖時(shí)間和恢復(fù)時(shí)間同故障情景1。

擾動(dòng)在2個(gè)時(shí)間單位時(shí)施加于初餾塔(節(jié)點(diǎn)3.1)至常壓塔(節(jié)點(diǎn)4.1)的介質(zhì)中，擾動(dòng)作用2.5個(gè)時(shí)間單位，繪制得到系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)圖像如圖9所示。由圖9可以看出，系統(tǒng)經(jīng)過一段時(shí)間的波動(dòng)后整體發(fā)生故障。對(duì)比故障情景1、2可以看出，大系統(tǒng)某節(jié)點(diǎn)受到擾動(dòng)經(jīng)過一段時(shí)間的狀態(tài)波動(dòng)后，可能恢復(fù)正常狀態(tài)，也可能發(fā)生全局故障。系統(tǒng)抵抗擾動(dòng)的持續(xù)時(shí)間與生產(chǎn)工況有關(guān)，生產(chǎn)工況決定節(jié)點(diǎn)的緩沖時(shí)間參數(shù)和恢復(fù)時(shí)間參數(shù)，在故障情景2的基礎(chǔ)上改變節(jié)點(diǎn)時(shí)間參數(shù)得到故障情景3、4。

(3)故障情景3：TD=2.5；增大緩沖時(shí)間，恢復(fù)時(shí)間不變，各次節(jié)點(diǎn)緩沖時(shí)間設(shè)為1.5，恢復(fù)時(shí)間設(shè)為1。故障情景4：TD=2.5；緩沖時(shí)間不變，減小恢復(fù)時(shí)間，各次節(jié)點(diǎn)緩沖時(shí)間設(shè)為1，恢復(fù)時(shí)間設(shè)為0.5。繪制得到兩情景系統(tǒng)的狀態(tài)函數(shù)圖像如圖10所示。

由圖10可見，在單介質(zhì)(初餾塔至常壓塔介質(zhì))擾動(dòng)下，適當(dāng)增大緩沖時(shí)間或減少恢復(fù)時(shí)間可改變系統(tǒng)對(duì)擾動(dòng)的響應(yīng)，促進(jìn)系統(tǒng)從故障狀態(tài)恢復(fù)至正常狀態(tài)；在此設(shè)定的參數(shù)下，兩者相比，減少恢復(fù)時(shí)間比增大緩沖時(shí)間能更加快速有效地促進(jìn)系統(tǒng)的恢復(fù)。

圖9 故障情景2介質(zhì)擾動(dòng)系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)圖像

圖10 故障情景3/4介質(zhì)擾動(dòng)系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)圖像

設(shè)定TD=2，繪制出各節(jié)點(diǎn)緩沖或恢復(fù)時(shí)間參數(shù)-擾動(dòng)持續(xù)時(shí)間的函數(shù)關(guān)系圖如圖11所示。從圖11可見，不同節(jié)點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)故障傳播的敏感性不同，改變某些節(jié)點(diǎn)的時(shí)間參數(shù)不會(huì)影響系統(tǒng)擾動(dòng)傳播的時(shí)間，如改變節(jié)點(diǎn)3、4、5、6的緩沖時(shí)間和節(jié)點(diǎn)3、5的恢復(fù)時(shí)間，系統(tǒng)的擾動(dòng)傳播時(shí)間不變；而減少節(jié)點(diǎn)4、6的恢復(fù)時(shí)間，系統(tǒng)的擾動(dòng)傳播時(shí)間縮短，系統(tǒng)恢復(fù)加快。

圖11 介質(zhì)擾動(dòng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)恢復(fù)時(shí)間或緩沖時(shí)間-擾動(dòng)傳播時(shí)間函數(shù)圖像

3 結(jié) 論

(1)基于IRML語言提出了一種定性定量相結(jié)合的多層次故障傳播模型。模型分為靜態(tài)分析模塊和動(dòng)態(tài)分析模塊，前者靜態(tài)分析石油加工復(fù)雜系統(tǒng)故障傳播結(jié)構(gòu)特征，后者通過故障情景模擬，動(dòng)態(tài)分析石油加工復(fù)雜系統(tǒng)的故障演化機(jī)理。

(2)多層次故障傳播模型不僅能夠分析油氣加工系統(tǒng)故障傳播的結(jié)構(gòu)特征，而且能定量地描述多工況、多故障模式下的故障傳播特征。

(3)以常減壓蒸餾系統(tǒng)為例進(jìn)行多層次故障傳播建模。分別依據(jù)實(shí)際的工藝流程和工況條件確定模型中的結(jié)構(gòu)圖和參數(shù)設(shè)置，得到的結(jié)果可靠有效，符合實(shí)際的故障傳播情況。因此，多層次故障傳播模型適用于油氣加工復(fù)雜系統(tǒng)的故障行為研究。

(4)多層次故障傳播模型與工藝流程模擬軟件相結(jié)合，可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)故障行為建模，促進(jìn)油氣加工系統(tǒng)的故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)、故障溯源和系統(tǒng)柔性診斷等方面的研究。

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Hierachical Fault Propagation Model for Petroleum Refining System Based on IRML

MA Xi1，ZHANG Laibin1，HU Jinqiu1，CAI Zhansheng1,2

(1.Mechanical&StorageandTtransportationEngineeringDepartment,ChinaUniversityofPetroleum,Beijing102249,China;2.CNOOCZhongJiePetrochemicalCo.,Ltd,Cangzhou061101,China)

As a continuous and integrated process consisting of diverse components, petroleum refining industry is a complex, non-linear, multivariate system. The fault behavior has characteristics of strong nonlinear and dynamic during fault propagation in petroleum refining system. The failure in one component can propagate to other components in a cascading manner. Hierarchical fault propagation model (HFPM) is proposed as an extension of the infrastructure resilience-oriented modeling language (IRML). The main contribution that consists in the design of HFPM is to analyze the structural and dynamicproperties of systems-of-systems during fault propagation. The analysis is of two types, static and dynamic. Static analysis deals with the degree components interact, i.e. structural feature. Dynamic analysis reveals the way fault propagates among components and system's resilience. The performance of the proposed model has been tested on an atmospheric and vacuum distillationsystem. Based on the results illustrated in this paper, HFPM can be used for fault propagation analysis in petroleum refining system and its modeling parameters can reflect structural feature and fault propagation behavior. Besides, HFPM can be further applied to the study on fault propagation trend prediction, fault tracing and system resilience in petroleum refining system.

petroleum refining system; hierarchical fault propagation model; static analysis module; dynamic analysis module; fault propagation behavior; fault evolution

2014-04-29

國家自然科學(xué)基金(51104168)、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-12-0972)、北京市自然科學(xué)基金(3132027)、中國石油大學(xué)(北京)科研基金(YJRC-2013-35)、北京市優(yōu)秀博士學(xué)位論文指導(dǎo)教師科技項(xiàng)目(YB20111141401)資助

馬曦，女，博士研究生，從事油氣生產(chǎn)系統(tǒng)安全方面的研究；E-mail：seven7xi@126.com

1001-8719(2015)05-1193-10

P624.8

A

10.3969/j.issn.1001-8719.2015.05.024