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    基于風險矩陣的泥漿泵關(guān)鍵部件的風險分析

    2015-04-17 07:29:42鐘儀華李晴晴
    廣東工業(yè)大學學報 2015年1期
    關(guān)鍵詞:泥漿泵導板排序

    鐘儀華,李晴晴

    (西南石油大學理學院,四川成都610500)

    F1600寶石泥漿泵是目前我國石油天然氣勘探開發(fā)鉆井作業(yè)中常用的泥漿循環(huán)系統(tǒng)之一,其可靠性直接關(guān)系到鉆井過程的安全.為了確保泥漿泵系統(tǒng)的穩(wěn)定,有必要對泥漿泵進行風險分析的研究[1].結(jié)合現(xiàn)場多年實踐經(jīng)驗和相關(guān)參考資料可知,導致泥漿泵系統(tǒng)出現(xiàn)故障風險的大部分原因是十字頭導板總成、液缸、活塞缸套總成等易損件的相關(guān)故障,所以對于這些泥漿泵的重要功能部件進行風險分析是很有必要的.

    相比國外,我國風險研究長期以來多應(yīng)用在石化、發(fā)電、煤礦、水利等高風險行業(yè)[2];但目前,在這些行業(yè)中的風險理論分析及應(yīng)用不足.如在石化設(shè)備行業(yè),主要用RBI對特殊設(shè)備進行了風險檢驗[3]、研究基于解析分層法的壓力管道風險分析技術(shù)[4],以及利用特殊技術(shù)對液化石油氣球罐區(qū)、海底輸氣管線、鉆井泵閥等系統(tǒng)和機械進行故障診斷及分析[5-7],楊春燕利用可拓方法,建立了系統(tǒng)故障診斷的定性分析與定量分析相結(jié)合的方法,為利用計算機進行故障診斷提供了可行的物元模型[8],但是該方法是形式化的方法缺乏現(xiàn)場操作的可行性.而針對我國常用的一種泥漿循環(huán)系統(tǒng)——F1600寶石泥漿泵還缺乏有效可用的故障模式分析.迄今,在項目風險分析中有成功應(yīng)用[9]的風險矩陣分析方法很少應(yīng)用于機械設(shè)備的風險分析中.本文將具體對F1600寶石泥漿泵系統(tǒng)的關(guān)鍵部件十字頭導板總成的主要故障原因進行風險分析,以便有針對性地采取相應(yīng)的預(yù)防性措施降低故障風險,提高整個石油鉆井系統(tǒng)的可靠性.本文擬結(jié)合故障模式與影響分析(FMEA)[10]方法,針對其分析結(jié)果所提供的相應(yīng)信息,利用風險矩陣分析方法對泥漿泵關(guān)鍵設(shè)備進行故障原因的風險分析;在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用Borda序值法[11]進一步對風險矩陣分析中產(chǎn)生的風險結(jié)的風險進行排序,不僅可以減少風險結(jié)的數(shù)量,而且可以更加直觀地識別出其最關(guān)鍵和風險較大的故障原因,便于采取相應(yīng)措施防止故障發(fā)生.

    1 風險矩陣模型和Borda序值法介紹

    風險矩陣是識別風險程度的一種結(jié)構(gòu)性方法[12],將決定危險事件風險大小的兩種因素——后果嚴重度和頻率,按其特點劃分為相應(yīng)的等級,如表1、表2所示,在表1和表2中的“定義或說明”一欄針對的都是十字頭總成的所有部件,形成風險評價矩陣,如表3所示,并定性地衡量風險大小.但是風險矩陣法比較簡單且不夠精確,評估得到的風險等級也較少,還容易形成風險結(jié),因此將投票理論的Borda方法引入到風險矩陣中就形成了Borda序值法[13].由于Borda指數(shù)的引入使得風險矩陣分析方法的精確性得以顯著提高.

    1.1 風險矩陣模型

    風險矩陣的設(shè)計最重要的就是確定關(guān)于風險的影響嚴重度和頻率大小的等級及其等級的定義.本文根據(jù)泥漿泵設(shè)備的故障風險類型,分別定性把這兩個因素劃分為5個等級,相應(yīng)的風險對照表就是一個5階矩陣,如表3所示.

    表1 風險影響等級確定Tab.1 Grades of risk effect

    表2 風險發(fā)生頻率的劃分Tab.2 Division of risk frequency

    利用表3可以定性地確定每一個故障模式的風險等級(高、中、低),即風險結(jié),但不能進一步得到其風險排序,為此需要結(jié)合Borda序值法進行算法改進.

    表3 風險等級對照表Tab.3 Reference table of risk grades

    1.2 Borda序值法

    Borda序值法是由美國空軍電子系統(tǒng)中心的研究人員提出的一種類似投票的風險排序方法,其數(shù)學原理是基于方案進行排序的方法.為討論方便首先引入下列記號[14-15]:

    Ri:第i(i=1,2,…,N)個風險,N即為待評估的風險個數(shù);

    k:一種評估準則,k=1,2,…,M,M表示風險準則總數(shù).風險矩陣中,k=1表示風險影響程度;k=2表示風險發(fā)生頻度;

    Ck(Ri):在評估準則k下,風險Ri的得分,參照表1和表2;

    Nk(Ri):在評估準則k下比風險Ri等級大的風險的個數(shù),i=1,2,…,N;k=1,2,…,M,則Nk(Ri)可表示為:

    j=1,2,…,N}|,其中,||表示集合元素的個數(shù);

    B(Ri):風險Ri的Borda值,其計算公式為

    O(Ri):風險Ri的排序值,其計算公式為

    由式(1)可以看出,B(Ri)是關(guān)于Nk(Ri)遞減的.因此,Borda值能夠反映出一個風險的危險程度,也就可以根據(jù)B(Ri)值對風險進行排序,Borda值越高排序就越靠前[15].

    下面給出Borda序值法的步驟.

    步驟1確定N,M的值.

    步驟2根據(jù)表1、2,確定待評估風險Ri在準則k下的得分Ck(Ri)(i=1,2,…,N;k=1,2,…,M);

    步驟3計算Nk(Ri)=|{j:Ck(Ri)<

    步驟5計算O(Ri)=N-|{j:B(Ri)>B(Rj),j=1,2,...,N}|;

    步驟6輸出風險Ri的排序為O(Ri).

    2 基于風險矩陣的泥漿泵關(guān)鍵部件主要故障原因風險評估

    FMEA是可靠性工程中用來確定潛在風險及其后果的最有效的定性分析方法之一[10].結(jié)合現(xiàn)場的多年實踐經(jīng)驗和相關(guān)參考資料對十字頭導板總成進行FMEA分析可知,其主要故障原因具體如表4所示.文中采用專家調(diào)查方法,即利用各領(lǐng)域?qū)<业膶I(yè)理論和豐富的實踐經(jīng)驗,總結(jié)得到施工中可能出現(xiàn)的故障原因.故障引起的影響程度和發(fā)生頻度是由專家組通過表1和表2的標準再結(jié)合自身的實踐經(jīng)驗和相關(guān)歷史資料進行評估得到.

    表4 十字頭導板總成故障原因分析——FMEA表Tab.4 Analysis of failure causes in crosshead guide assembly—FMEA table

    針對表4所示的11個故障原因風險列表和表1-表3風險矩陣的等級定義及頻率劃分,利用Borda序值法對上述故障原因的風險進行評估.下面以R22為例,計算它的Borda值,步驟如下:由表4可知,共有11個故障原因和兩個準則(影響程度和發(fā)生頻率),故N=11,M=2;通過表1,2可得11個故障原因在兩準則下的得分Ck(Ri),其中C1(R22)=2,C2(R22)=3;在準則1下比R22得分高的有5個,N1(R22)=5,在準則2下比R22得分高的有2個,N2(R22)=2;所以B(R22)=(11-5)+(11-2)=15.其他10個故障原因的Borda值同理可得,具體的風險等級和Borda值以及相應(yīng)的排序如表5所示.

    由表5可以看出,十字頭導板總成的故障原因風險等級為“中”的風險結(jié)通過Borda序值法進一步排出了3個等級:R11、R12、R13、R21、R23、R24的Borda值為17,具有最高風險優(yōu)先級,排序第1;其次R22、R28的Borda值為15,具有較高風險優(yōu)先級,排序第2;R27的Borda值為14,具有較低風險優(yōu)先級,排序第3;在風險等級都為“低”的情況下,R25和R26的Borda值為12,具有最低的風險優(yōu)先級,排序第4.實例中的排序結(jié)果與現(xiàn)場運行、維修的實際情況比較吻合.

    表5 十字頭導板總成故障原因風險評估結(jié)果Tab.5 Risk assessment of failure causes in crosshead guide assembly

    3 結(jié)論

    本文以F1600寶石泥漿泵為例,建立了其關(guān)鍵部件十字頭導板總成的FMEA分析表;并針對表中所給出的11種故障原因的頻率和影響程度,進行了風險矩陣分析;再通過Borda序值法,對得到的風險結(jié)果作進一步的處理,最終計算出11種故障原因?qū)κ诸^導板總成的風險排序結(jié)果.該方法的評估結(jié)果與實際情況比較吻合,對風險優(yōu)先級高的故障原因及其相應(yīng)部件應(yīng)該加強狀態(tài)監(jiān)測和管理力度,制定有效的運行、維修策略,最終達到提高泥漿泵系統(tǒng)運行安全性和經(jīng)濟性的目的.

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