融合Attention和GRU的壓縮機(jī)組故障預(yù)警技術(shù)研究

摘" " 要：現(xiàn)有天然氣壓縮機(jī)組普遍采用事后維修、定時檢修方式，這會造成壓縮機(jī)組的失修或過修現(xiàn)象。針對這一問題，提出了一種融合Attention和GRU的壓縮機(jī)組故障預(yù)警技術(shù)，先利用RF算法篩選影響壓縮機(jī)組對應(yīng)故障的參數(shù)，將形成的數(shù)據(jù)集代入GRU模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，并在隱含層和全連接層中建立Attention機(jī)制，用于對單一時間步內(nèi)的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)賦權(quán)，最后基于現(xiàn)場實際值和模型預(yù)測值的殘差均值，通過計算三角函數(shù)隸屬度確定不同時刻的風(fēng)險等級。結(jié)果表明，注意力機(jī)制對模型精度的影響最大，其次為GRU模型；風(fēng)險隸屬度可實現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)風(fēng)險信息的可視化，進(jìn)氣過濾器壓差故障的預(yù)警時間可提前133 h，壓縮機(jī)喘振故障的預(yù)警時間可提前204 min。研究結(jié)果可為過程控制系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析及壓縮機(jī)組故障超前預(yù)警提供實際參考。

關(guān)鍵詞：Attention；GRU；風(fēng)險隸屬度；故障預(yù)警；參數(shù)預(yù)測

Fault warning technology for compressor unit based on integration of Attention and GRU

LIU Qingjiang SUN Chunliang ZHOU Jichang CHEN Yangzi ZHANG Liang

1. Jitai Exploration and Development Branch， Huabei Oilfield， CNPC， Bayannur 015000， China

2. No. 1 Oil Production Plant of Huabei Oilfield Company， CNPC， Renqiu 062552， China

3. Safety Supervision and Testing Center， Huabei Oilfield Company， CNPC， Renqiu 062552， China

Abstract：The existing natural gas compressor unit generally adopts maintenance after a fault and regular maintenance， which will cause disrepair or over-repair of the compressor unit. To solve this problem， a fault warning technology for compressor units based on the integration of Attention and gate recurrent unit （GRU） was proposed. The random forest （RF） algorithm was first used to screen parameters affecting the corresponding faults of the compressor unit， and the formed data set was input into the GRU model for training and prediction. An Attention mechanism was established in the hidden layer and the fully connected layer to assign weight to the key data in a single time step. Finally， based on the residual mean of the actual field value and the predicted value of the model， the risk level at different time was determined by calculating the membership degree of the trigonometric function. The results show that the Attention mechanism has the greatest influence on the accuracy of the model， followed by the GRU model. The risk membership degree can realize the visualization of the risk information of the predicted data.The early warning time of the pressure difference fault of the air intake filter can be 133 h in advance， and that of the surge fault of the compressor unit can be 204 min in advance. The research results can provide a practical reference for big data analysis of process control systems and early fault warnings of compressor units.

Keywords：Attention; GRU; risk membership; fault warning; parameter prediction

天然氣作為我國實現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的重要抓手，在清潔能源領(lǐng)域的地位越來越高。壓縮機(jī)組負(fù)責(zé)為天然氣運(yùn)輸提供動力，是輸氣管道的重要組成部分，占整體管道投資的70%～80%[1-2]。壓縮機(jī)組涉及多個組件，具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、交變負(fù)荷大、零部件眾多等特點，在現(xiàn)場運(yùn)行過程中，時常出現(xiàn)故障并觸發(fā)停機(jī)保護(hù)，嚴(yán)重影響輸氣管道運(yùn)行的穩(wěn)定性[3-4]。目前，對于壓縮機(jī)組的維護(hù)和保養(yǎng)普遍參照廠家手冊或Q/SY 05074.3—2016《天然氣管道壓縮機(jī)組技術(shù)規(guī)范第3部分：離心式壓縮機(jī)組運(yùn)行與維護(hù)》中的要求，按照4 000、8 000 、45 000 h進(jìn)行檢修，但此種方法屬于事后管理，容易出現(xiàn)失修或過修現(xiàn)象?，F(xiàn)有壓縮機(jī)組普遍配置了振動狀態(tài)監(jiān)測、防喘振監(jiān)測和重點參數(shù)監(jiān)控等系統(tǒng)[5-6]，操作人員只是完成了日常抄報功能，對于數(shù)據(jù)的利用和挖掘深度不夠。鑒于此，采用隨機(jī)森林（RF）算法篩選影響壓縮機(jī)組故障的參數(shù)，通過門控循環(huán)單元（GRU）實現(xiàn)時序數(shù)據(jù)走勢預(yù)測，并結(jié)合注意力機(jī)制（Attention）算法實現(xiàn)不同時間步參數(shù)的賦權(quán)，以期實現(xiàn)壓縮機(jī)組從事后維修、定時檢修方式向預(yù)知性維修方式的轉(zhuǎn)變。

1" " 基本原理

1.1" " RF算法

不同故障特征關(guān)聯(lián)的監(jiān)控參數(shù)類型有所不同，如過濾器壓差超限可能會引起密封氣流量、壓氣機(jī)排氣壓力、壓氣機(jī)排氣溫度、密封油壓等多個參數(shù)不正常。因此，在進(jìn)行故障特征趨勢預(yù)測前，需篩選重要性大的監(jiān)控參數(shù)，以便建立多對一的數(shù)據(jù)集。RF算法可通過計算不同參數(shù)對每個決策樹的貢獻(xiàn)度平均值，實現(xiàn)參數(shù)優(yōu)選，在此采用平均基尼指數(shù)下降作為評價指標(biāo)[7]?；嶂笖?shù)下降越多，參數(shù)的相對重要度越大。

1.2" " GRU模型

GRU模型是對長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)，通過重置門和更新門解決訓(xùn)練過程中數(shù)據(jù)無法長期記憶及反向傳播梯度消散的問題[8]。重置門用于控制前一狀態(tài)寫入當(dāng)前狀態(tài)的信息數(shù)量，重置門越大，寫入的信息量越大；更新門用于控制前一時刻寫入當(dāng)前時刻的信息程度，更新門越大，保留相關(guān)信息至下一時刻的可能性越大。數(shù)學(xué)模型如下：

1.3" " Attention算法

GRU模型中輸入的各項壓縮機(jī)組監(jiān)控參數(shù)值屬于時間序列，但不同時刻不同數(shù)據(jù)的重要程度有所差異，Attention算法可對單一時間步內(nèi)的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)賦予高比例權(quán)重，以便提高信息的處理能力和處理效率[9]。在此主要采用軟注意力機(jī)制，在GRU模型隱含層和全連接層之間加入Attention算法，完成模型增強(qiáng)，見圖1。首先，根據(jù)前一時刻隱含層和當(dāng)前時刻隱含層之間的關(guān)系對不同輸入?yún)?shù)進(jìn)行打分，隨后采用Softmax函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，再將打分結(jié)果作為權(quán)重乘以當(dāng)前時刻的輸入?yún)?shù)，獲取特征向量，將特征向量拼接后得到注意力向量，再將注意力向量進(jìn)一步運(yùn)算得到輸出預(yù)測值。

2" " 融合Attention和GRU的壓縮機(jī)組故障預(yù)測模型

融合Attention和GRU的壓縮機(jī)組故障預(yù)測模型的具體實現(xiàn)步驟介紹如下。

1）從振動參數(shù)、轉(zhuǎn)速參數(shù)、軸心位置參數(shù)、軸承參數(shù)和SCADA系統(tǒng)中提取與故障特征相關(guān)的參數(shù)，通過RF算法進(jìn)行重要性排序，篩選主要輸入?yún)?shù)類型，通過Z-score法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，見下式：

2）按照比例劃分訓(xùn)練集和測試集，將訓(xùn)練集代入單層GRU模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過試湊法確定最優(yōu)隱含層節(jié)點數(shù)和學(xué)習(xí)率，形成最佳Attention-GRU模型，采用測試集驗證Attention-GRU模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3）發(fā)生故障的前一段時間，實際值會逐漸偏離Attention-GRU模型的預(yù)測值，雖然兩者差值（殘差值）蘊(yùn)含一定的風(fēng)險信息，但與風(fēng)險水平的關(guān)聯(lián)度尚不明確。在此，引入三角模糊數(shù)對一定時間窗口內(nèi)的殘差均值進(jìn)行定量評估[10-11]，采用殘差均值可消除部分異常點對預(yù)測模型的影響，提升故障預(yù)警的精度。將風(fēng)險等級分為L級、I級和II級，設(shè)每個時刻殘差均值相對于模糊集M的隸屬度為μM，模糊語言見表1，隸屬度函數(shù)見圖2。最后，根據(jù)風(fēng)險等級，對不同故障特征實施預(yù)警機(jī)制。

3" " 實例分析

以某輸氣管道中間壓氣站燃驅(qū)離心式壓縮機(jī)組為研究對象，型號GE PCL503，進(jìn)氣壓力2～ 3 MPa，排氣壓力4～6 MPa，額定轉(zhuǎn)速990 r/min，進(jìn)氣溫度20 ℃，進(jìn)氣量（150～500）× 104 m3/d，投產(chǎn)于2018年。

3.1" " 進(jìn)氣過濾器壓差故障檢測

以進(jìn)氣過濾器壓差異常為例，取2022年5月15日0：00～2022年6月4日19：00數(shù)據(jù)共500條，采樣間隔為1 h，以6月2日18：00為切片，前段為訓(xùn)練集，后段為測試集。將現(xiàn)場可監(jiān)測到的30個參數(shù)代入RF算法中運(yùn)算，參數(shù)包含了氣路系統(tǒng)（如壓縮機(jī)排氣溫度、壓縮機(jī)排氣壓力等）、油路系統(tǒng)（合成油油壓、合成油油溫等）、燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)（燃?xì)獍l(fā)生器濾網(wǎng)壓差、壓氣機(jī)排氣壓力等）、干氣密封系統(tǒng)（密封氣溫度、泄漏氣溫度等）、循環(huán)冷卻系統(tǒng)（供水壓力、回水溫度）等，參數(shù)覆蓋面較廣，具有很強(qiáng)的代表性，相對重要度排序結(jié)果見圖3。其中，壓縮機(jī)排氣溫度、壓縮機(jī)排氣壓力、壓縮機(jī)密封氣體壓力和推力軸瓦溫度的相對重要度較大，與過濾器壓差的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。過濾器堵塞主要與進(jìn)氣質(zhì)量有關(guān)，進(jìn)而對葉輪、彎道、擴(kuò)壓器等部件產(chǎn)生影響，導(dǎo)致壓縮機(jī)排氣溫度上升，在壓比一定的前提下，壓縮機(jī)排氣壓力和壓縮機(jī)密封氣體壓力均會增大。進(jìn)氣中含有的顆粒物，會造成推力盤與瓦面之間的油膜剛性不強(qiáng)，導(dǎo)致推力盤劃傷，推力軸瓦溫度高。綜上，RF算法的篩選結(jié)果與理論認(rèn)知情況相符，選擇相對重要度大于60%的參數(shù)作為故障預(yù)測模型的輸入。

將不同時刻輸入?yún)?shù)和過濾器壓差參數(shù)一一對應(yīng)，輸入Attention-GRU模型，通過均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和絕對百分比誤差（MAPE）三個統(tǒng)計學(xué)指標(biāo)衡量訓(xùn)練階段的最優(yōu)隱含層節(jié)點數(shù)和學(xué)習(xí)率，結(jié)果見表2、表3。在學(xué)習(xí)率為0.01時，隨著隱含層節(jié)點數(shù)增加，訓(xùn)練精度逐漸上升，在節(jié)點數(shù)為200時表現(xiàn)出最高準(zhǔn)確率；而后節(jié)點數(shù)繼續(xù)增大，模型出現(xiàn)過擬合，準(zhǔn)確率開始下降。在隱含層節(jié)點數(shù)為200時，隨著學(xué)習(xí)率的增加，訓(xùn)練精度呈先升高后降低的趨勢，在學(xué)習(xí)率為0.03時，三個評價指標(biāo)的值最小，此時訓(xùn)練效果最佳。綜上確定，Attention-GRU模型的最優(yōu)超參數(shù)為隱含層節(jié)點數(shù)200、學(xué)習(xí)率0.03。

訓(xùn)練集和測試集的預(yù)測結(jié)果見圖4，可見過濾器壓差實際值與預(yù)測值的吻合性良好，數(shù)據(jù)未出現(xiàn)過擬合或欠擬合現(xiàn)象。取窗口寬度20，移動步長1，計算監(jiān)測時間內(nèi)的殘差均值，見圖5。殘差均值在±0.03 kPa之間變化，波動較為穩(wěn)定，說明此時過濾器工作正常，不存在堵塞問題。

為驗證本文模型的準(zhǔn)確性，采用消融實驗確定組合模型各組件對整體的貢獻(xiàn)[12]，測試集數(shù)據(jù)下的各項指標(biāo)見表4。表中w/o表示去除某個組價后的剩余模型，其中學(xué)習(xí)率和隱含層節(jié)點數(shù)的取值與前文一致?？梢娙コ⒁饬C(jī)制對模型精度的影響最大，說明自適應(yīng)加權(quán)融合各輸入變量信息可以表征時序之間的依賴關(guān)系，有利于模型對未來時刻的數(shù)據(jù)預(yù)測；去除GRU模型后，模型精度也大幅下降，說明GRU遺忘門和更新門的傳播機(jī)制對于非線性數(shù)據(jù)的適應(yīng)性更強(qiáng)。綜上，消融實驗證明了本文組合模型順序的合理性和科學(xué)性。

根據(jù)站內(nèi)維搶修記錄情況，選取某次過濾器堵塞事件，取堵塞停機(jī)前后共400個數(shù)據(jù)點，采樣間隔1 h，利用上述建立好的Attention-GRU模型進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)現(xiàn)場經(jīng)驗定義風(fēng)險閾值，L級、Il級、Ih級、IIl級、IIh級風(fēng)險的閾值范圍分別為[-0.03，0.03] kPa、[-0.06，0.00] kPa、[0.00，0.06] kPa、[-∞， -0.03] kPa、[0.03，+∞] kPa。根據(jù)圖2計算不同時刻的風(fēng)險等級隸屬度，見圖6。在0～110 h范圍內(nèi)，L級風(fēng)險隸屬度逐漸上升至1，Il級風(fēng)險隸屬度逐漸下降至0，其余風(fēng)險隸屬度均為0，說明該時段內(nèi)過濾器的工作狀態(tài)良好，這與操作人員時常清理入口管壁及濾網(wǎng)有關(guān)。在110 h之后，L級風(fēng)險隸屬度和Ih級風(fēng)險隸屬度呈交替變化趨勢，在150 h時兩條曲線發(fā)生交叉，將此時定為過濾器低風(fēng)險和中風(fēng)險的臨界點，系統(tǒng)發(fā)出黃色預(yù)警。維搶修記錄顯示，在過濾器完全堵塞時壓縮機(jī)出現(xiàn)停機(jī)，對應(yīng)的時間為283 h，過濾器壓差為-10 kPa。綜上，采用本文模型可使預(yù)警時間提前133 h，操作人員有充足的時間采取多種預(yù)防措施，防止故障發(fā)生。

3.2" " 壓縮機(jī)喘振故障檢測

為驗證本文模型的泛化能力，對壓縮機(jī)喘振故障進(jìn)行檢測。當(dāng)壓縮機(jī)入口流量降低至喘振線時，會嚴(yán)重惡化流體在壓縮機(jī)內(nèi)的流動狀態(tài)，此時工作葉輪仍在旋轉(zhuǎn)，對氣體的做功轉(zhuǎn)變?yōu)槟芰繐p失，導(dǎo)致排氣壓力下降，且可能出現(xiàn)管網(wǎng)壓力大于排氣壓力的現(xiàn)象，導(dǎo)致氣流脈動和氣體回流。喘振是壓縮機(jī)最常見的故障類型，現(xiàn)場一般通過在特性曲線中添加5%～10%安全裕度的防喘振控制線進(jìn)行控制，一旦入口流量觸及防喘振控制線，立即打開防喘振閥或旁通閥，增加入口流量，使壓縮機(jī)工作點遠(yuǎn)離喘振控制線。現(xiàn)場經(jīng)常出現(xiàn)壓縮機(jī)進(jìn)出口管道中的氣流已有明顯噪聲，機(jī)組振動明顯，但防喘振閥或旁通閥未打開的現(xiàn)象，通過多次調(diào)整防喘振控制線安全裕度值仍無法解決閥門開啟滯后問題，這是由于閥門開啟快慢一方面取決于壓縮機(jī)性能曲線的準(zhǔn)確性，另一方面還與聯(lián)動控制閥門的響應(yīng)策略有關(guān)。

在一定時間段內(nèi)，先通過RF算法篩選與壓縮機(jī)入口流量相關(guān)的參數(shù)，得到壓縮機(jī)排氣壓力、壓縮機(jī)排氣速度、壓縮機(jī)水平振動值和壓縮機(jī)垂直振動值與入口流量的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，將其作為Attention-GRU模型的輸入數(shù)據(jù)。同理，提取某次壓縮機(jī)喘振故障前后共400個數(shù)據(jù)點，采樣間隔為2 min。利用訓(xùn)練好的Attention-GRU模型進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)現(xiàn)場經(jīng)驗定義風(fēng)險閾值，L級、Il級、Ih級、IIl級、IIh級風(fēng)險的閾值范圍分別為[-500，500]m3/h、[-1 000，0] m3/h、[0，1 000] m3/h、[-∞，-500]m3/h、[500，+∞] m3/h。不同時刻的風(fēng)險等級隸屬度如圖7所示。在0～396 min范圍內(nèi)，壓縮機(jī)入口流量只存在L級風(fēng)險和Il級風(fēng)險，說明該壓縮機(jī)長期處于劣化狀態(tài)；在396 min之后，L級風(fēng)險隸屬度迅速降為0，只存在Il級風(fēng)險和Ih級風(fēng)險，且兩種風(fēng)險等級的隸屬度呈交替變化趨勢，在430 min時兩條曲線發(fā)生交叉，此時為入口流量低風(fēng)險和中風(fēng)險的臨界點，系統(tǒng)發(fā)出黃色報警。站內(nèi)防喘振控制系統(tǒng)上顯示，閥門開啟時刻為634 min，此時入口流量已降低至設(shè)計流量的60%，壓縮機(jī)本體和附屬管道已發(fā)生嚴(yán)重振動。綜上，采用本文模型可使預(yù)警時間提前204 min，操作人員有充足的時間將閥門從大開度調(diào)整至小開度直至完全關(guān)閉，有利于壓縮機(jī)的平穩(wěn)運(yùn)行。

4" " 結(jié)論

1）Attention-GRU模型可較好地建立輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系，在隱含層節(jié)點數(shù)200、學(xué)習(xí)率0.03時的預(yù)測效果最佳，消融實驗也證明了模型組合的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

2）利用不同時刻的風(fēng)險隸屬度可實現(xiàn)預(yù)測數(shù)據(jù)風(fēng)險信息的可視化，結(jié)合不同風(fēng)險等級臨界點確定的預(yù)警時間均早于停機(jī)時間或閥門動作時間。

3）該模型可結(jié)合現(xiàn)場SCADA系統(tǒng)、DCS系統(tǒng)等，實現(xiàn)信息共享，提升壓縮機(jī)的故障預(yù)警能力。

參考文獻(xiàn)

[1]" 李坡，孫瑋，吳國凈，等.基于組合賦權(quán)云模型的壓縮機(jī)系統(tǒng)狀態(tài)評價[J].石油工程建設(shè)，2022，48（2）：35-40.

[2]" 祝勇仁，蔡杰，善盈盈.基于蟻群聚類算法的離心式壓縮機(jī)故障診斷方法[J].油氣儲運(yùn)，2019，38（4）：424-428.

[3]" 馬玉寶，覃新容.基于博弈云模型的電驅(qū)壓縮機(jī)組狀態(tài)評估[J].石油工業(yè)技術(shù)監(jiān)督，2023，39（8）：38-44.

[4]" 邢建文，梁熙，李偉.基于HAZOP分析和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的壓縮機(jī)故障定位方法研究[J].自動化儀表，2022，43（3）：11-14.

[5]" 張世斌，趙國輝，張舒.蓋州壓氣站站控系統(tǒng)與壓縮機(jī)組控制系統(tǒng)的融合[J].油氣儲運(yùn)，2020，39（9）：1 026-1 030.

[6]" 余冬，王寧，張菲，等.蓋州壓氣站防喘振控制與負(fù)荷分配[J].油氣儲運(yùn)，2019，38（11）：1 277-1 281.

[7]" 楊威，薛釗，蔡文慧，等.基于網(wǎng)格搜索-隨機(jī)森林算法的水合物結(jié)構(gòu)與生成條件預(yù)測[J].石油工程建設(shè)，2021，47（2）：20-24.

[8]" 梁瀟，喻高明，辛顯康，等.基于GRU循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稠油油藏產(chǎn)量預(yù)測新方法[J].西安石油大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2020，35（3）：54-59.

[9]" 門嘉鋮，樊玉光，高琳，等. EMD-Attention-GRU天然氣管網(wǎng)流量組合預(yù)測模型[J].油氣儲運(yùn)，2023，42（10）：1 193-1 200.

[10] 王博，趙志博，多依麗，等.基于模糊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的煤氣化職業(yè)健康風(fēng)險分析[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2019，15（8）：187-192.

[11] 焦松，李偉，楊明.基于三角模糊數(shù)的仿真模型驗證方法[J].中南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2014，45（1）：124-131.

[12] 王浩宇，李蘊(yùn)華.基于深度殘差循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的序列推薦模型[J].吉林大學(xué)學(xué)報（信息科學(xué)版），2023，41（6）：1 128-1 134.

作者簡介：

劉慶江（1971—），男，安徽桐城人，工程師，2015年畢業(yè)于中國石油大學(xué)（華東）石油工程專業(yè)，現(xiàn)主要從事生產(chǎn)管理工作。Email：jjj_lqj@petrochina.com.cn

收稿日期：2024-05-21