一种炼化装置长周期运行决策方法
【专利摘要】本发明涉及一种炼化装置长周期运行决策方法，该方法包括：装置系统划分；基础信息数据库的设计和开发；装置失效模式及故障分析；装置中的零部件、设备、系统维修周期计算；装置长周期运行维修策略。本发明按照设备—系统—装置的分析主线，通过分析设备使用状态的影响因素，紧密结合状态监测、维修、使用和环境等信息，对设备的运行状态进行评估和寿命预测，确定其维修周期，结合设备间、系统间的相互关联关系，形成装置动态维修策略包，建立长周期运行决策方法。
【专利说明】一种炼化装置长周期运行决策方法
[0001]
【技术领域】
[0002]本发明涉及石油化工【技术领域】，具体涉及一种基于统计数学和可靠性逻辑分析为基础的炼化装置长周期运行决策方法。
【背景技术】
[0003]炼化装置设备操作状况复杂，关键设备易损件多，故障率高，直接影响到装置的长周期安全运行。
[0004]现代装备日趋大型化、高速化、自动化、智能化，一旦发生设备故障可能导致重大事故，轻则影响生产效率，重则导致系统停机、生产中断，引起重大经济损失，甚至会出现恶性生产事故，危及人们的生命财产安全，造成极其严重的后果。因此如何用设备及系统的安全长周期运行来保障装置的安全长周期运行成为实现炼化装置安全及效益的重要研究课题。
[0005]目前国内炼化企业虽然有设备专业管理的系统平台在应用，但还没有针对装置长周期运行进行决策的方法。长周期决策依靠的是设备的可靠度、影响设备使用周期的关键要素、监检测项目和周期、维护维修策略等方面的内容。以往在该领域的研究具有一定的片面性，往往针对某台设备或某个系统某种故障模式的研究，缺乏设备间、系统间、故障模式之间的相互影响研究，即没有达到具系统性、全局性的研究层次，因而突发设备故障事件仍时有发生，为避免该种情况，采取了频繁预防维修、加大部件更换频率等措施，导致维修费用较高。
【发明内容】
[0006]本发明的目的是提供一种基于统计数学和可靠性逻辑分析为基础的炼化装置长周期运行决策方法，通过分析设备使用状态的影响因素，紧密结合状态监测、维修、使用和环境等信息，对设备的运行状态进行评估和寿命预测，结合设备间、系统间的相互关联关系，建立长周期运行决策策略，实现炼化装置长周期运行决策管理的优化。
[0007]为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为:
一种炼化装置长周期运行决策方法，该方法包括:
装置系统划分:将装置按功能划分成不同的系统，每个系统含有分系统或设备，每个分系统或设备又含有多个零部件。
[0008]基础信息数据库的设计和开发:将装置系统划分的结果、相互关系及设备的基础数据信息及历史监、检测数据和历史维修数据储存在基础信息数据库中；
在基础信息数据库的设计和开发中，要考虑装置、系统和设备间的相互关系和影响，t匕如设备发生故障是只影响本身设备还是会使系统故障，还是会使整个装置停运。具有备机的设备，当其发生故障时备机会自动启动，所以其故障只是影响设备本身，而不会影响系统和装置的功能。但是装置中的关键设备一旦发生故障，则整个装置将停运。这些设备以及对装置影响将影响其维修策略的选择以及维修周期的计算，所以都需要清晰记录在基础信息数据库中。
[0009]设备的基础数据信息至少包括设备的名称和设备的编号，装置设备的历史监、检测数据数据至少包括设备监检测的项目、监检测的周期和监检测的技术指标。设备监、检测的项目至少包括旋转设备的振动信号、轴承温度信号。维修数据包括设备或设备零部件的更换维修记录，包括更换维修的原因，时间，更换维修的成本以及重新运行的时间。这些是对设备运行状况分析，运行趋势研究和可运行时间预测的基础。随着装置的运行新的监、检测数据和维修数据也同时添加到数据库中，为动态的维修策略形成提供数据支持。
[0010]装置失效模式及故障分析:建立分析小组，分析装置中每台设备的各种功能、功能故障、故障模式、故障影响和故障后果；
在装置失效模式及故障分析步骤中，分析分析小组包括生产管理员、技术管理员、设备管理员、操作员、技工、外来专家，综合多方面人士的知识和经验，对设备的功能和功能故障达成共识，设置一个统一的标准。分析设备可能产生故障的模式以及影响和后果。分析是从定义系统设备的功能和功能故障分析开始，进而分析设备的失效模式和失效后果、影响，确定出功能失效，在此基础上确定设备每一功能失效模式的风险大小。分析中认为故障的后果比故障本身的技术特性更为重要，进行预防性维护的本质上并不是为了避免故障本身，而是为了避免或至少降低故障所产生的后果。
[0011]装置中的零部件、设备、系统维修周期计算:建立成套装置失效概率的寿命数据统计数学模型，以失效概率最低的可靠性优化模型，设计计算软件确定设备、系统维修周期；
在装置中的零部件、设备、系统维修周期计算中，分析设备的故障模式，以影响和后果为基础选择维修策略，结合监测、监测数据和历史维修数据确定其维修周期的计算方法。如果装置运行到现在还没有发生过故障，则参照其他相同装置的情况以及生产厂家的建议确定维修策略和维修周期。如果设备零部件更换频繁，则综合设备的升级改造和型号更换情况，以及设备更换维修周期的分布规律确定维修周期。比如假设现有气阀更换周期为威布尔分布规律，从而根据设备的可靠度采用威布尔分布分析方法确定气阀维修周期及下次更换时间。
[0012]装置长周期运行维修策略:根据系统间影响分析、监检测数据和维修数据进行分析计算，形成动态维修策略任务包，建立以统计数学和可靠性逻辑分析为基础的长周期运行决策。
[0013]在装置长周期运行维修策略中，通过构建管理机构，明确任务分工，控制管理过程，落实管理制度，实现炼化装置长周期运行决策管理的优化。通过装置失效模式及故障分析确定装置可能发生的故障及危害，接下来确定了针对各故障的维修策略和维修周期，但是整个装置包括多个系统和大量的设备。设备的维修周期各个不相同，经常会出现刚修完某个设备，整个装置启动起来运行一周后另一个设备又到维修周期了。为了避免这种情况的出现，本发明形成动态维修策略任务包，至少包括随着监检测数据不同，设备维修周期不同；随着维修数据积累增加，设备维修周期发生变化；同时随着设备运行时间不同，设备的可靠性发生变化；这些变化使得在不同计划维修时刻分析得到的维修策略任务包是不同，其动态变化。
[0014]本发明与现有技术相比，采用的技术方案产生的有益效果如下: 本发明提供一种基于统计数学和可靠性逻辑分析为基础长周期运行决策方法，可以对炼化装置设备的安全使用状况进行实时分析，并对使用寿命进行预测，避免设备的非计划检修，保证装置安全运行，具有重要的安全生产价值。以高压聚乙烯装置为例，每减少一次计划外停工，就可节约成本3391.67万元。
【专利附图】
【附图说明】
[0015]图1为本发明的决策方法流程图。
[0016]图2为本发明应用于高压聚乙烯装置的系统划分图。
[0017]图3为本发明应用于高压聚乙烯装置的故障模式影响分析示意图。
【具体实施方式】
[0018]如图1所示，本发明提供的一种炼化装置长周期运行决策方法，该方法包括: 装置系统划分:将装置按功能划分成不同的系统，每个系统含有分系统或设备，每个分
系统或设备又含有多个零部件。
[0019]例如:装置按功能划分成三个的系统，其中两个系统含有分系统，另一个含有设备，两个分系统和该设备又含有多个零部件。
[0020]基础信息数据库的设计和开发:将装置系统划分的结果、相互关系及设备的基础数据信息及历史监、检测数据和历史维修数据储存在基础信息数据库中。
[0021]其中，设备的基础数据信息包括设备的名称和设备的编号，装置设备的历史监、检测数据数据包括设备监、检测的项目、监检测的周期和监检测的技术指标。设备监、检测的项目包括振动幅值、温度和压力。历史维修数据至少包括设备维修的原因，停机的时间以及重新启动的时间。
[0022]如果装置中的关键设备发生故障，则整个装置将停运。这些设备以及其对装置影响将影响其维修策略的选择以及维修周期的计算，所以需要清晰记录在基础信息数据库中。
[0023]随着装置的运行新的监、检测数据和维修数据也同时添加到基础信息数据库中。
[0024]装置失效模式及故障分析:建立分析小组，分析装置中每台设备的各种功能、功能故障、故障模式、故障影响和故障后果。
[0025]分析分析小组包括生产管理员、技术管理员、设备管理员、操作员、技工、外来专家，综合多方面人士的知识和经验，对设备的功能和功能故障达成共识，设置一个统一的标准。分析设备可能产生故障的模式以及影响和后果。分析是从定义系统设备的功能和功能故障分析开始，进而分析设备的失效模式和失效后果、影响，确定出功能失效，在此基础上确定设备每一功能失效模式的风险大小。
[0026]装置中的零部件、设备、系统维修周期计算:建立成套装置失效概率的寿命数据统计数学模型，以失效概率最低的可靠性优化模型，设计计算软件确定设备、系统维修周期。
[0027]分析设备的故障模式，以影响和后果为基础选择维修策略，结合监测、监测数据和历史维修数据确定其维修周期的计算方法。
[0028]装置长周期运行维修策略:根据系统间影响分析、监检测数据和维修数据进行分析计算，形成动态维修策略任务包，建立以统计数学和可靠性逻辑分析为基础的长周期运行决策。
[0029]形成动态维修策略任务包，至少包括随着监检测数据不同，设备维修周期不同；随着维修数据积累增加，设备维修周期发生变化；同时随着设备运行时间不同，设备的可靠性发生变化；这些变化使得在不同计划维修时刻分析得到的维修策略任务包是不同，其动态变化。具体过程如下，首先确定装置最短维修周期的设备或零部件，以这个最短周期为基准，每次在计划停机的时候，判断所有设备是否到了需要维修的时间，是的就全部维修或更换掉，然后判断在计划停机时间上在经过一个最短周期后，剩下的设备或零部件是否到了需要维修的时间，是的就全部维修或更换掉。而其他的设备不需要维修。采用这种策略就可以保证所有的设备在计划停机运行后都可以在运行可靠度以上运行一个最短维修周期以上。这样既保证装置安全运行，又减少了维修次数，实现在现有技术基础上的长周期运行。设备运行过程维修数据不断积累，设备的维修周期也将不断改变。同时通过技术改造或者采用更可靠的设备也可提高设备的维修周期，因此最后的维修计划与你计划维修的时间有关，是一个动态的维修策略。
[0030]应用例:
下面具体以高压聚乙烯装置为例分析长周期运行决策方法的实施。
[0031]参照图2，首先对高压聚乙烯装置进行系统划分，根据功能可以划分为反应系统、一次机系统、二次机系统、挤压造粒机系统等四个系统。同时针对一次机系统进行进一步划分，该系统含有压缩机、电动机、框架油泵等分系统或设备，每个分系统或设备又含有大量零部件。如图2所示。将系统划分的结果以及相互关系储存在基础信息数据库中。另外将设备的监测数据、监测数据、维修数据保存在数据库，比如压缩机气阀更换的时间，以及每次更换后压缩机重新启动的时间。
[0032]参照图3，然后根据划分的系统，从功能和功能故障出发，进行故障模式影响分析和风险评估。高压聚乙烯装置的一次机系统的主要功能是:1)保证出口压力23.2~25.2MPa (19.33 二次机入口低联锁，30.34安全阀起跳);2)保证二段出口温度≤110°C (报警);3)保证闪机入口压力< 0.1SMPa (安全阀起跳);4)保证机组连续运转。对于第一项功能其功能故障有排气压力下降< 23.2MPa等。引起该功能故障的故障模式有活塞环磨损，间隙大；进排气阀失效等。
[0033]确定炼化装置中设备的故障模式、故障影响、故障后果后，结合监测、监测数据和历史维修数据确定其维修周期的计算方法。比如一次机系统中压缩机气阀是易损件，更换的频率较高，有记录的维修数据较多。气阀的使用周期可以假定为威布尔分布，根据已有的维修周期数据可以计算得到威布尔分布的参数。采用可靠度0.85，则可以计算出气阀的维修周期。
[0034]最后结和装置各设备的维修策略和维修周期形成动态维修策略任务包。经过计算得到高压聚乙烯装置一次机系统压缩机的二段缸的入口阀维修周期最短，其维修周期就是最短维修周期，假定当时计算结果是74天。然后根据生产安排和设备运行状况，确定某个日期(比如2013年2月I日)进行计划维修。根据设备的维修周期和最后一次维修重新运行日期，确定该设备下次维修日期，如果该日期在计划维修日期前则该设备需要进行维修。比如一次机系统压缩机的一段西缸气阀的入口阀维修周期是241天，最后一次维修时间是2012年5月11日，则其下次维修的日期是2013年I月7日，在计划维修日期前则该入口阀需要进行维修。再将剩下的设备的将计划维修的日期加上一个最短维修周期得到经过最短维修周期后可能的计划维修日期，如果该日期在下次维修的日期后，这些设备也需要维修。比如一次机系统压缩机的一段西缸气阀的出口阀维修周期是300天，最后一次维修时间是2012年5月11日，则其下次维修的日期是2013年3月7日，计划维修日期经过74天后，得到下次可能的在计划维修日期是2013年4月16日，该日期位于2013年3月7日后，所以此气阀在这次维修中也需要更换。综合分析所有设备的情况，就得到在设定维修日期时设备的维修策略包。采用这种方法就可以保证所有的设备在计划停机运行后都可以在既定可靠度以上运行一个最短维修周期以上。这样既保证装置安全运行，有减少了维修次数，实现在现有技术基础上的长周期运行。如果计划维修的日期不同，得到维修策略包也将不一样。同时随着每次维修后，新的维修数据的加入，设备的维修周期也会发生变化，比如压缩机气阀增加一次新的使用的时间，新数据加入后其威布尔分布参数也将发生变化，气阀的维修周期相应发生变化。从而形成一个动态的维修策略包，来帮助指定维修策略，实现装置的长周期运行。
[0035]本发明提供一种基于统计数学和可靠性逻辑分析为基础长周期运行决策方法，可以对炼化装置设备的安全使用状况进行实时分析，根据新维修数据更新维修策略任务包，形成动态维修策略任务包，并对使用寿命进行预测，避免设备的非计划检修，保证装置安全运行，具有重要的安全生产价值。本发明的实施将大大提高炼化装置的长周期管理水平，并为炼化企业的中高层决策者提供可靠的决策方法。
[0036]以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种炼化装置长周期运行决策方法，其特征在于，该方法包括: 装置系统划分:将装置按功能划分成不同的系统，每个系统含有分系统或设备，每个分系统或设备又含有多个零部件； 基础信息数据库的设计和开发:将装置系统划分的结果、相互关系及设备的基础数据信息及历史监、检测数据和历史维修数据储存在基础信息数据库中； 装置失效模式及故障分析:建立分析小组，分析装置中每台设备的各种功能、功能故障、故障模式、故障影响和故障后果； 装置中的零部件、设备、系统维修周期计算:建立成套装置失效概率的寿命数据统计数学模型，以失效概率最低的可靠性优化模型，设计计算软件确定设备、系统维修周期； 装置长周期运行维修策略:根据系统间影响分析、监检测数据和维修数据进行分析计算，形成动态维修策略任务包，建立以统计数学和可靠性逻辑分析为基础的长周期运行决策。
2.根据权利要求1所述的一种炼化装置长周期运行决策方法，其特征在于，基础信息数据库还储存有现有新的维修数据。
3.根据权利要求1所述的一种炼化装置长周期运行决策方法，其特征在于，其中，设备的基础数据信息至少包括设备的名称和设备的编号。
4.根据权利要求1所述的一种炼化装置长周期运行决策方法，其特征在于，历史监、检测数据至少包括设备监检测的项目、监检测的周期和监检测的技术指标。
5.根据权利要求4所述的一种炼化装置长周期运行决策方法，其特征在于，设备监、检测的项目至少包括振动幅值、温度和压力。
6.根据权利要求1所述的一种炼化装置长周期运行决策方法，其特征在于，历史维修数据至少包括设备维修的原因，停机的时间以及重新启动的时间。
7.根据权利要求1所述的一种炼化装置长周期运行决策方法，其特征在于，形成动态维修策略任务包至少包括随着监检测数据不同，设备维修周期不同；随着维修数据积累增力口，设备维修周期发生变化；同时随着设备运行时间不同，设备的可靠性发生变化；这些变化使得在不同计划维修时刻分析得到的维修策略任务包是不同，其动态变化。
【文档编号】G06F17/30GK103514568SQ201310476501
【公开日】2014年1月15日 申请日期:2013年10月14日 优先权日:2013年10月14日
【发明者】李志海, 刘雁, 宣征南, 韩建宇, 栗学勇, 李卫军, 黎志, 黄明智, 邓丽虹, 何建暖, 李刚 申请人:广东石油化工学院