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    基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)測性檢修模式探索

    2018-05-23 10:10:49陳繼明
    中國設(shè)備工程 2018年9期
    關(guān)鍵詞:故障設(shè)備

    陳繼明

    (中石化天津分公司煉油部設(shè)備科,天津 300270)

    隨著石油化工產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展,企業(yè)對設(shè)備自動(dòng)化和智能化水平要求也越來越高。大量新技術(shù)投入應(yīng)用,并在企業(yè)生產(chǎn)、設(shè)備管理、過程控制等諸多方面發(fā)揮了很大作用。石化企業(yè)設(shè)備數(shù)量很大、種類繁多,其流程型的生產(chǎn)模式也導(dǎo)致一旦設(shè)備發(fā)生故障,會(huì)對產(chǎn)品產(chǎn)量、質(zhì)量造成直接影響,甚至引起惡性事故,給企業(yè)造成損失。因此,提高現(xiàn)有設(shè)備管理水平、降低設(shè)備故障率,保障生產(chǎn)連續(xù)進(jìn)行,保障企業(yè)資產(chǎn)和人員安全,是石化企業(yè)管理的工作重點(diǎn)。本文結(jié)合某石化的日常檢修場景,運(yùn)用狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、狀態(tài)預(yù)測技術(shù),對機(jī)泵工況進(jìn)行分析診斷、故障定位,支持檢修決策,從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備的初步預(yù)測性檢修,并進(jìn)一步對基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)測性檢修應(yīng)用前景進(jìn)行展望。

    1 故障檢修模式分析

    設(shè)備的故障檢修模式通??煞譃槿N:事故檢修、定期檢修和預(yù)測性檢修。

    事故檢修,以設(shè)備是否完好或是否能用為依據(jù),在設(shè)備部分或全部故障后再恢復(fù)其原始狀態(tài),屬于非計(jì)劃性維修,是技術(shù)含量最低、最普通的資產(chǎn)檢修策略。該檢修策略保證物盡其用,但可能導(dǎo)致設(shè)備震動(dòng)、過熱或故障,進(jìn)而造成更嚴(yán)重的損害。

    定期檢修,以時(shí)間為依據(jù),根據(jù)生產(chǎn)計(jì)劃和經(jīng)驗(yàn),按規(guī)定時(shí)間間隔進(jìn)行停機(jī)檢查、解體、更換零部件,以預(yù)防損壞、繼發(fā)性毀壞及生產(chǎn)損失。該模式也是目前石化企業(yè)普遍采用的計(jì)劃維修或定期維修,如大、中、小修等,能夠防止機(jī)器故障,減少停工時(shí)間,但可能更換尚在使用周期內(nèi)的零件,且需保證備件庫存,給相關(guān)的庫存管理工作增加了復(fù)雜性。另外,預(yù)防性檢修會(huì)下線正常工作機(jī)器,進(jìn)而中斷工廠運(yùn)營,增加生產(chǎn)停工期。

    預(yù)測性檢修,以設(shè)備狀態(tài)為依據(jù),在設(shè)備運(yùn)行時(shí),對其需要部位進(jìn)行定期或連續(xù)的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷,判定裝備所處狀態(tài),預(yù)測其未來發(fā)展趨勢,并結(jié)合可能的故障模式,預(yù)先制定檢修計(jì)劃,確定設(shè)備應(yīng)該修理的時(shí)間、內(nèi)容、方式、必需的技術(shù)和物資支持。

    基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)測性檢修借助智能連接技術(shù)為數(shù)字資產(chǎn)和實(shí)體資產(chǎn)建立橋梁,運(yùn)用數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)助力設(shè)備管理。運(yùn)營與信息技術(shù)的結(jié)合使人們能夠深入分析實(shí)體世界的數(shù)據(jù),利用相互連接的智能機(jī)器與設(shè)備數(shù)據(jù)預(yù)測故障發(fā)生的時(shí)間和位置,結(jié)合人員、資源、時(shí)間、費(fèi)用、效益等因素,利用故障樹推理、數(shù)學(xué)模型解析、智能維修決策等方法制定檢修策略,最大化零件工作效率,縮短不必要的停工期。在多數(shù)情況下,預(yù)測性檢修是最具效率的檢修策略。現(xiàn)有的連接技術(shù)能幫助解決檢修的核心難點(diǎn),即在合適的時(shí)間點(diǎn)確保合適的零件安裝在合適的位置,依靠真實(shí)的數(shù)據(jù)來源,而不是靠猜測來驅(qū)動(dòng)檢修流程。

    2 預(yù)測性檢修架構(gòu)

    基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)測性檢修概念由三層架構(gòu)組成:物聯(lián)網(wǎng)層、大數(shù)據(jù)平臺層和智能應(yīng)用層。如圖 1。

    物聯(lián)網(wǎng)層,對于工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用,數(shù)據(jù)是基礎(chǔ),而數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)量直接影響數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值,這就對數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵環(huán)節(jié)感知監(jiān)測層提出高質(zhì)量要求,對于現(xiàn)場已經(jīng)安裝的與設(shè)備狀態(tài)相關(guān)的系統(tǒng)數(shù)據(jù),需通過標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)接口將數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入大數(shù)據(jù)平臺,并從數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的角度,對于源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,保證平臺中數(shù)據(jù)的質(zhì)量。按照專業(yè)分類,現(xiàn)場設(shè)備主要分為動(dòng)設(shè)備、靜設(shè)備、電設(shè)備、儀器儀表等四類設(shè)備。

    大數(shù)據(jù)平臺層,底層與設(shè)備狀態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)類型多樣結(jié)構(gòu)不同,不僅有來自各種監(jiān)測系統(tǒng)如MES、機(jī)泵群監(jiān)測系統(tǒng)、大機(jī)組監(jiān)測系統(tǒng)等的規(guī)整數(shù)據(jù),也有來自現(xiàn)場歷史檢維修記錄數(shù)據(jù),包括各類音頻和視頻數(shù)據(jù)、紙質(zhì)文檔等。搭建大數(shù)據(jù)平臺主要發(fā)揮海量多維度運(yùn)行數(shù)據(jù)的處理和存儲、多種模型設(shè)計(jì)及并行計(jì)算、數(shù)據(jù)廣域分析及關(guān)聯(lián)性分析、智能算法模型的持續(xù)迭代和訓(xùn)練支持等功能。

    智能應(yīng)用層,作為上層功能應(yīng)用,重點(diǎn)是各類智能算法模型以及預(yù)測性分析應(yīng)用,充分挖掘大數(shù)據(jù)平臺處理的各類設(shè)備狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù),并通過智能報(bào)警策略、智能診斷策略輸出精確的設(shè)備狀態(tài)信息,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)測性的檢修,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備檢維修管理模式。

    圖1 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的預(yù)測性檢修架構(gòu)

    3 應(yīng)用實(shí)例

    案例一:某石化煉油部P-103/B機(jī)組,主要由泵、電機(jī)和齒輪箱組成。共布置振動(dòng)測點(diǎn)6個(gè),分別為電機(jī)定子H、電機(jī)自由端1H、電機(jī)驅(qū)動(dòng)端2H、齒輪箱上測點(diǎn)3H、3V、3A,具體位置如圖2。

    圖2 設(shè)備及測點(diǎn)布置

    2017年11月17日機(jī)組起機(jī)后,齒輪箱上3H、3V測點(diǎn)加速度總值增加顯著,其中3H測點(diǎn)從前期總值28m/s2上升到64m/s2,3V測點(diǎn)從前期總值27m/s2上升到60m/s2,電機(jī)驅(qū)動(dòng)端總值變化不明顯。

    3H、3V測點(diǎn)速度總值增加更為顯著,其中3H測點(diǎn)從前期總值0.9mm/s上升到5mm/s,3V測點(diǎn)從前期總值 1mm/s上升到 5.2mm/s。

    3H測點(diǎn)加速度多頻譜顯示頻譜中底帶能量上升,中低頻段激起的能量增加更為明顯,高頻底帶能量亦顯著上升,齒輪嚙合能量上升顯著,存在嚙合不良特征。

    3H測點(diǎn)加速度波形包絡(luò)解調(diào)頻譜主要為軸承特征頻率及其諧波能量。

    3H測點(diǎn)速度總值較前期運(yùn)行狀態(tài)有顯著抬升,主要表現(xiàn)為軸承缺陷頻率伴有轉(zhuǎn)頻邊帶特征。

    判定齒輪箱低速軸軸承承受較大緊力,存在早中期損傷,齒輪嚙合不良。診斷專家建議關(guān)注齒輪箱低速軸驅(qū)動(dòng)端軸承異響、裝配和損傷,檢查齒輪潤滑及齒面損傷情況。圖3為現(xiàn)場驗(yàn)證照片。

    圖3 現(xiàn)場驗(yàn)證照片

    案例二:某石化熱電部P-502/B機(jī)組,主要由泵、電機(jī)組成。共布置振動(dòng)測點(diǎn)5個(gè),分別為電機(jī)自由端H、電機(jī)驅(qū)動(dòng)端2H、電機(jī)驅(qū)動(dòng)端2A、泵上測點(diǎn)3H、3V,具體位置如圖4。

    圖4 設(shè)備及測點(diǎn)布置

    加速度多趨勢顯示電機(jī)去端和泵端加速度總值較大,2A測點(diǎn)加速度總值最高到達(dá)近100m/s2;泵端達(dá)到近60m/s2。

    2A測點(diǎn)加速度時(shí)域波形中存在大幅沖擊,且波形中整體幅值較大。加速度頻譜中軸承外圈損傷特征頻率且諧波數(shù)量異常豐富,頻譜中存在較顯著的譜峰群,頻譜底部噪聲能量較高,速度頻譜中轉(zhuǎn)頻諧波較豐富。

    3H測點(diǎn)加速度時(shí)域波形中存在約保持架間隔的沖擊。長波形包絡(luò)解調(diào)可見保持架相對內(nèi)圈的損傷特征頻率及豐富的諧波,另外還可見特征頻率帶有保持架邊帶。

    診斷結(jié)論為電機(jī)驅(qū)動(dòng)端軸承中期損傷,主要為外圈剝落;泵端軸承中期損傷。短期運(yùn)行建議:改善電機(jī)及泵端軸承潤滑,關(guān)注電機(jī)及泵端軸承異響,可準(zhǔn)備軸承備機(jī),擇機(jī)更換損傷軸承?,F(xiàn)場10月22日停機(jī)檢修,更換了電機(jī)驅(qū)動(dòng)端軸承,證明軸承外圈存在剝落,且以整周性缺陷為主。圖5為檢修照片。

    圖5 檢修照片

    兩個(gè)案例的現(xiàn)場驗(yàn)證與診斷結(jié)果吻合,說明基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能報(bào)警方法結(jié)合診斷專家介入的故障診斷技術(shù),初步實(shí)現(xiàn)了預(yù)測性檢修“預(yù)知”設(shè)備故障的目的。

    為了實(shí)現(xiàn)全方面的預(yù)測性檢修,選擇合適的數(shù)據(jù)渠道是工作的首要任務(wù),這需要在現(xiàn)場采集并清理各類儀表和傳感器的海量數(shù)據(jù),保證其有效性,并對其定位、存儲及算法分析,綜合預(yù)測發(fā)生故障的時(shí)間和原因。

    與其他較為成熟的檢修手段不同,預(yù)測性檢修的軟件、硬件與算法尚處于發(fā)展的初級階段,因此仍然有較大的發(fā)展空間。隨著歷史數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)和故障案例的不斷積累,智能診斷技術(shù)日趨成熟,該模式可實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)直接驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)流程,自動(dòng)制定和優(yōu)化檢修策略。

    4 結(jié)語

    石油化工企業(yè)龐大的設(shè)備集群每時(shí)每刻都會(huì)產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。數(shù)字技術(shù)的高速發(fā)展,讓海量、不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、關(guān)聯(lián)、篩選成為可能,進(jìn)而通過復(fù)雜的AI運(yùn)算,基于過去、掌握現(xiàn)在、預(yù)測未來,逐步實(shí)現(xiàn)預(yù)測性檢修,即融合DCS、PLC等多源生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)入大數(shù)據(jù)平臺,以狀態(tài)預(yù)測為核心提供專項(xiàng)監(jiān)測,基于生產(chǎn)、檢修、時(shí)間等各種要素組成數(shù)學(xué)模型,憑借智能預(yù)警和診斷技術(shù),自動(dòng)給出合理檢修策略,并不斷對檢修策略迭代更新,對接生產(chǎn)、運(yùn)維,實(shí)現(xiàn)協(xié)同尋優(yōu)。從而提高石化企業(yè)的設(shè)備管理水平,降低運(yùn)維成本,減少非必要檢修與停機(jī),保障生產(chǎn)連續(xù)性。

    隨著管理模式的進(jìn)一步升級,形成設(shè)備智能化管理平臺,有效整合信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)(ERP、EAM、LIMS、MES、機(jī)泵在線監(jiān)測等),設(shè)備狀態(tài)與工藝數(shù)據(jù)相互影響,建立設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)與工況數(shù)據(jù)的影響模型,通過多數(shù)據(jù)源智能模型,實(shí)現(xiàn)故障根因的精確定位;通過對歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)的提取透視,呈現(xiàn)設(shè)備整體健康狀態(tài)分布、設(shè)備安全風(fēng)險(xiǎn)透視、歷史故障頻次等數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析,實(shí)現(xiàn)預(yù)測性檢修向管理智能化轉(zhuǎn)型。規(guī)劃系統(tǒng)平臺既囊括專家知識庫、故障模型庫、規(guī)則庫等機(jī)理模型,也包含基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能分析模型,從時(shí)間維度和空間維度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,充分利用已有數(shù)據(jù),提取有價(jià)值信息,優(yōu)化檢修策略,實(shí)現(xiàn)設(shè)備長周期安全、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、穩(wěn)定運(yùn)行。

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