基于K-means的水下控制系統(tǒng)集成測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)分析

陳澤峰, 李華山, 張憲陣, 孫廣斌, 李海壽

(海洋石油工程股份有限公司 a. 特種設(shè)備分公司;b. 海洋工程技術(shù)中心, 天津 300450)

0 引 言

水下生產(chǎn)系統(tǒng)集成測(cè)試是水下設(shè)備深海安裝之前非常關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)[1]，是深水油氣田開發(fā)中水下生產(chǎn)系統(tǒng)安全、平穩(wěn)運(yùn)轉(zhuǎn)的保證。同時(shí)，系統(tǒng)集成測(cè)試還可起到操作預(yù)演、培訓(xùn)相關(guān)作業(yè)人員的作用，并提高作業(yè)效率[2]。然而由于系統(tǒng)集成測(cè)試程序復(fù)雜、測(cè)試設(shè)備專業(yè)，且關(guān)鍵水下產(chǎn)品依賴進(jìn)口，目前我國尚未開展大規(guī)模的水下生產(chǎn)系統(tǒng)集成測(cè)試工作。為滿足開發(fā)深水油氣資源的戰(zhàn)略，系統(tǒng)掌握水下生產(chǎn)系統(tǒng)集成測(cè)試技術(shù)及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估迫在眉睫。

水下生產(chǎn)系統(tǒng)集成測(cè)試包括水下采油樹、水下管匯、水下控制系統(tǒng)、跨接管等關(guān)鍵水下設(shè)施在內(nèi)的水下生產(chǎn)系統(tǒng)的集成測(cè)試技術(shù)，涵蓋系統(tǒng)的安裝、連接、水下機(jī)器人(Remotely Operated Vehicle，ROV)通道、密封性、可替換性、電連續(xù)性、控制響應(yīng)功能等測(cè)試。在油田投產(chǎn)前驗(yàn)證水下生產(chǎn)系統(tǒng)的完整性、可靠性十分必要。

本文提出一種水下控制系統(tǒng)集成測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。首先采用危險(xiǎn)源辨識(shí)分析(HAZID)工具制定篩查標(biāo)準(zhǔn)，識(shí)別測(cè)試階段的通信、液壓建立、穩(wěn)定性等風(fēng)險(xiǎn)；其次提取集成測(cè)試領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性、風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重程度、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防控制能力等3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)特征向量，將其作為改進(jìn)的K-means聚類算法的樣本指標(biāo)[3]；最后設(shè)置初始聚類數(shù)的輪廓寬度，降低風(fēng)險(xiǎn)聚類的數(shù)據(jù)維度、提高預(yù)測(cè)精度。所作研究具有一定的理論支撐和應(yīng)用價(jià)值。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 K-means算法

數(shù)據(jù)挖掘是利用一種或多種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)分析和提取知識(shí)的過程[4]。K-means聚類算法將觀測(cè)的樣本分成K個(gè)簇，同一個(gè)簇的樣本具有同構(gòu)性和一致性，不同簇之間存在最大的差異和異質(zhì)性，采用對(duì)象間的距離作為相似度指標(biāo)，對(duì)象間距離越近，相似度越高，反之相似度越低。該算法具有良好的局部搜索能力、簡單高效。

假設(shè)有n個(gè)待分析樣本組成的集合M={X1，X2，…，Xn}，且每個(gè)樣本都有m個(gè)維度的特征。初始化K個(gè)聚類中心C={C1，C2，…，CK}：

(1)計(jì)算每個(gè)樣本Xi至各個(gè)聚類中心的歐氏距離，歐氏距離D計(jì)算式為

(1)

式中：Xit為第i個(gè)樣本的第t個(gè)特征向量；Cjt為第j個(gè)聚類中心的第t個(gè)特征向量。

(2)將Xi歸入歐式距離最小的Cλ簇中，并更新Cλ∪{Xi}。

(3)對(duì)簇中的樣本重新計(jì)算均值向量μj，計(jì)算式為

(2)

式中：Cj為第j個(gè)簇；Xi為第Cj個(gè)簇中的第i個(gè)樣本。

(4)重復(fù)步驟(1)～步驟(3)，直至目標(biāo)函數(shù)達(dá)最優(yōu)解，則停止K-means聚類分析。歐氏距離J對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)為

(3)

最終，將n個(gè)待分析樣本根據(jù)樣本間相似性劃分至K個(gè)簇中，每個(gè)樣本屬于且僅屬于到某個(gè)簇中心歐氏距離最小的簇。

1.2 輪廓系數(shù)

輪廓系數(shù)結(jié)合聚類的凝聚度和分離度兩種方法[5]，用于評(píng)價(jià)聚類結(jié)果的效果，凝聚度用于測(cè)量一個(gè)聚類中數(shù)據(jù)的相似性，而分離度則評(píng)估形成的聚類之間的距離，可有效提高K-means聚類的預(yù)測(cè)精度并降低數(shù)據(jù)維數(shù)。定義K個(gè)簇組成的集合K={L1，L2，…，LK}，需要計(jì)算樣本x(i)的輪廓系數(shù)Sx(i)、每個(gè)簇的輪廓系數(shù)平均值Sj、所有簇的輪廓系數(shù)平均值Savg，計(jì)算式為

(4)

式中：x(i)為第j個(gè)簇Lj的樣本；ax(i)為xi與Lj簇其他樣本間的平均距離，bx(i)為xi與其他簇樣本間的最小平均距離。

(5)

式中：Sj為第j個(gè)簇；nK為x(i)對(duì)應(yīng)第j個(gè)簇的樣本個(gè)數(shù)。

(6)

1.3 HAZID風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別工具

風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別工具由德國GL公司提出[6]，用以識(shí)別設(shè)計(jì)、制造、安裝、測(cè)試階段的健康、安全和環(huán)境(Health，Safety and Environment，HSE)風(fēng)險(xiǎn)[7]，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)對(duì)應(yīng)預(yù)防措施有效性并適當(dāng)改進(jìn)，使風(fēng)險(xiǎn)控制在可承受范圍內(nèi)或?qū)⑵湎?，能夠在很大程度上排除集成測(cè)試對(duì)人員、測(cè)試設(shè)備、環(huán)境、周圍事物的風(fēng)險(xiǎn)。HAZID是一種風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法，制定用于篩查風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，并形成風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別清單，進(jìn)一步對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的重要性和減少危害的措施進(jìn)行定性評(píng)估[8]。HAZID分析流程如圖1所示。

圖1 HAZID分析流程

2 聚類風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估通過算法模型對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生概率、嚴(yán)重程度、預(yù)防措施等進(jìn)行定量分析，進(jìn)一步將其轉(zhuǎn)化為可分類的高風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)等定性描述。K-means聚類分析可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性。因此，提出改進(jìn)的K-means聚類算法用于水下控制系統(tǒng)集成測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)。具體步驟如下：

(1)與5位行業(yè)專家進(jìn)行訪談，確定集成測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)事件，并形成樣本集M={X1，X2，…，Xn}。

(2)為獲得每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)事件的詳細(xì)描述、風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)、現(xiàn)有的預(yù)防措施、定量分析等，采用HAZID風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別工具編制HAZID工作表，通過HAZID會(huì)議獲得與潛在風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的原始數(shù)據(jù)。其中，定量分析基于風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性L、風(fēng)險(xiǎn)后果嚴(yán)重程度S、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防控制能力M等3個(gè)特征向量，具體如表1所示。

表1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估特征向量

(3)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)R由K-means聚類算法的K值決定，選取輪廓系數(shù)最大值對(duì)應(yīng)的K值作為最終的聚類數(shù)量。迭代次數(shù)由最小化平方誤差和目標(biāo)函數(shù)J決定。

(4)基于HAZID工作表，采用SPSS軟件，運(yùn)用K-means聚類算法對(duì)水下控制系統(tǒng)集成測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行聚類。

3 實(shí)例分析

3.1 實(shí)例背景

以工信部某課題水下控制系統(tǒng)集成測(cè)試為例，詳細(xì)闡述基于K-means聚類算法的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具。簡單起見，只考慮水下水下控制模塊(Subsea Control Module，SCM)、水下路由模塊(Subsea Route Module，SRM)、水聽器(Hydrophone，HPH)、水下環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)(Closed Circuit Television，CCTV)、多相流量計(jì)(Multiphase Flow Meter，MPFM)、采油樹、電/液飛線、電氣動(dòng)力站(Electric Power Unit，EPU)、主控站(Main Control System，MCS)等關(guān)鍵設(shè)備，忽略海上安裝過程調(diào)試，從現(xiàn)場(chǎng)接收測(cè)試(Site Reception Test，SRT)、界面測(cè)試、功能測(cè)試等3個(gè)方面完成集成測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

3.2 HAZID工作表

通過專家會(huì)議、HAZID會(huì)議辨識(shí)在聯(lián)合測(cè)試中可能存在的危險(xiǎn)源，包括但不限于：

(1)外部和環(huán)境危險(xiǎn)源(自然災(zāi)害、人為制造的危險(xiǎn)、周邊設(shè)施中可能存在的危險(xiǎn)源、環(huán)境問題)以及健康危險(xiǎn)源；

(2)首次使用的國產(chǎn)化研制產(chǎn)品可能出現(xiàn)的故障；

(3)項(xiàng)目執(zhí)行過程中的問題，包括但不限于項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理策略、項(xiàng)目應(yīng)急計(jì)劃等；

(4)設(shè)施危險(xiǎn)源，包括但不限于物料危險(xiǎn)源、活動(dòng)危險(xiǎn)源(超壓、開停車、測(cè)試、維修等)、控制方式和原則、泄漏等。

結(jié)合項(xiàng)目設(shè)計(jì)文件及廠家FAT程序等，運(yùn)用HAZID方法重點(diǎn)研究水下臍帶纜終端接頭與水下液壓分配單元連接測(cè)試安裝、水下連接器的測(cè)試安裝、水下電力和通信設(shè)備的聯(lián)合測(cè)試等過程存在的風(fēng)險(xiǎn)，以及針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)所能采取的改進(jìn)措施，共計(jì)識(shí)別出21條集成測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)。部分HAZID工作表如表2所示。

表2 部分HAZID工作表

3.3 K值確定

采用輪廓系數(shù)確定最優(yōu)的聚類數(shù)量，所有簇輪廓系數(shù)均值越大表明聚類效果越好，圖2顯示當(dāng)簇?cái)?shù)為2～10時(shí)，平均輪廓寬度的變化。當(dāng)K=4時(shí)，平均輪廓寬度最大，為0.85。因此，在接下來的K-means聚類中可選取K=4，將風(fēng)險(xiǎn)劃分為四大類。

圖2 使用輪廓系數(shù)法的最優(yōu)簇?cái)?shù)

3.4 K-means風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

將HAZID工作表中21項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)作為K-means聚類算法的輸入樣本，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行聚類分析，將風(fēng)險(xiǎn)分為重大風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)等4個(gè)聚類，最終得出21項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)結(jié)果，如表3所示。

表3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)結(jié)果

重大風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生和忽視將對(duì)項(xiàng)目造成不可挽回的損害。管理這些風(fēng)險(xiǎn)是集成測(cè)試工作的首要任務(wù)，能夠避免造成人員傷害、設(shè)備損失和項(xiàng)目進(jìn)度的滯后。高風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生嚴(yán)重?cái)_亂集成測(cè)試進(jìn)度，一般需要花費(fèi)大量的時(shí)間和金錢來補(bǔ)償這些風(fēng)險(xiǎn)，通過測(cè)試前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可降低進(jìn)度、財(cái)產(chǎn)損失。中風(fēng)險(xiǎn)事件導(dǎo)致集成測(cè)試進(jìn)度緩慢，可在設(shè)計(jì)、審查期間消除或減少其影響，優(yōu)化集成測(cè)試流程、工藝等。低風(fēng)險(xiǎn)事件包括通常發(fā)生在可預(yù)測(cè)時(shí)間的風(fēng)險(xiǎn)。本研究與管理人員、專家評(píng)估結(jié)果相吻合，并提出建議的行動(dòng)和糾正措施，可較好地反映風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)結(jié)果。

4 結(jié) 論

水下控制系統(tǒng)集成測(cè)試測(cè)試程序復(fù)雜、測(cè)試設(shè)備專業(yè)，目前我國尚未開展大規(guī)模水下生產(chǎn)系統(tǒng)集成測(cè)試工作，難以通過專家訪談、以往項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)登記冊(cè)、調(diào)研等全面分析識(shí)別集成測(cè)試風(fēng)險(xiǎn)。在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別階段，定義4個(gè)不同的類別，運(yùn)用系統(tǒng)的HAZID風(fēng)險(xiǎn)分析工具，建立用于篩選風(fēng)險(xiǎn)的標(biāo)準(zhǔn)，并對(duì)可能的風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行審查，共分析21種危險(xiǎn)源對(duì)人員/資產(chǎn)安全、環(huán)境和公司聲譽(yù)的影響，HAZID工作表較以往項(xiàng)目歷史經(jīng)驗(yàn)更全面，具有較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和改進(jìn)措施制定能力。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合輪廓系數(shù)，設(shè)置初始聚類數(shù)的輪廓寬度，可有效提高K-means聚類的預(yù)測(cè)精度并降低數(shù)據(jù)維數(shù)，有助于識(shí)別集成測(cè)試期間可能發(fā)生的潛在中等或較高風(fēng)險(xiǎn)情景，并確定可能的額外保障措施以減輕這些風(fēng)險(xiǎn)。所作研究為以后水下測(cè)試項(xiàng)目提供風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估思路。