許萍，姚安林，李平，徐惠，羅佳

1.西南石油大學(xué)石油工程學(xué)院(四川成都610500)2.中國(guó)石油西南油氣田分公司輸氣管理處(四川成都610213)

壓氣站電驅(qū)增壓系統(tǒng)運(yùn)行故障因素辨識(shí)分析

許萍1，姚安林1，李平1，徐惠1，羅佳2

1.西南石油大學(xué)石油工程學(xué)院(四川成都610500)
2.中國(guó)石油西南油氣田分公司輸氣管理處(四川成都610213)

針對(duì)常用的電驅(qū)離心式壓縮機(jī)組，建立了在電驅(qū)增壓系統(tǒng)運(yùn)行階段包含45個(gè)基本事件的電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障樹。采用故障樹定性分析法辮識(shí)出40個(gè)電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障的主要影響因素，通過對(duì)電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障的主要影響因素進(jìn)行模糊灰關(guān)聯(lián)分析，排出電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障影響因素的關(guān)聯(lián)度序，得到各主要因素對(duì)電驅(qū)增壓系統(tǒng)影響的大小程度，為增壓系統(tǒng)單元風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重分配提供了理論依據(jù)，也有助于采取針對(duì)性的措施來預(yù)防增壓系統(tǒng)的故障發(fā)生。

壓氣站;電驅(qū)增壓系統(tǒng);故障樹分析;三角模糊數(shù);灰關(guān)聯(lián)分析

我國(guó)長(zhǎng)輸天然氣管道增壓設(shè)備多數(shù)采用燃?xì)廨啓C(jī)驅(qū)動(dòng)離心式壓縮機(jī)'但一些靠近電力充足地區(qū)的壓氣站則以大功率電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)離心式壓縮機(jī)作為天然氣增壓方式[1］。2007年陜京二線榆林壓氣站首次采用特大型變頻電機(jī)驅(qū)動(dòng)離心壓縮機(jī)組并試運(yùn)成功'進(jìn)一步擴(kuò)大了特大型變頻電機(jī)驅(qū)動(dòng)離心式壓縮機(jī)組在長(zhǎng)輸管道上的實(shí)際應(yīng)用范圍[2］。到2012年'電驅(qū)離心式壓縮機(jī)已被廣泛應(yīng)用于天然氣長(zhǎng)輸管道行業(yè)[3］。增壓系統(tǒng)是壓氣站最核心的設(shè)備'如果增壓系統(tǒng)出現(xiàn)故障'將會(huì)影響全站的運(yùn)行情況。因此'合理辨識(shí)電驅(qū)增壓系統(tǒng)在運(yùn)行期間的關(guān)鍵故障因素'對(duì)于保證壓氣站乃至整個(gè)天然氣管道的安全運(yùn)行都十分重要。

目前我國(guó)的輸氣管線中'有多個(gè)壓氣站均采用電驅(qū)離心式壓縮機(jī)作為輸氣干線氣體增壓的主要設(shè)備'而壓縮機(jī)組故障停機(jī)的現(xiàn)象時(shí)常出現(xiàn)。圖1為2009～2012年國(guó)內(nèi)已投運(yùn)的某壓氣站各類設(shè)備故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)圖。

如圖1所示'該站2009年、2010年、2011年、2012年故障次數(shù)分別為38次、18次、123次及82次。然而'在以上的故障統(tǒng)計(jì)中'電驅(qū)離心式壓縮機(jī)故障停機(jī)是引起站場(chǎng)設(shè)備故障的重要原因。因此'有必要找出電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障的主要影響因素'進(jìn)而為采取措施減少電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障提供依據(jù)。

圖1 2009～2012年某壓氣站各類設(shè)備故障次數(shù)統(tǒng)計(jì)

1 壓氣站電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障樹

根據(jù)故障樹分析方法的基本原理'以電動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)離心式壓縮機(jī)組成的電驅(qū)增壓系統(tǒng)運(yùn)行故障為頂事件'電動(dòng)機(jī)故障和離心式壓縮機(jī)故障為次頂事件'從電機(jī)溫度過高、電機(jī)振動(dòng)異常、機(jī)體帶電三方面分析電動(dòng)機(jī)運(yùn)行故障。從轉(zhuǎn)子異常振動(dòng)、喘振、排氣量不足、干氣密封系統(tǒng)故障、潤(rùn)滑油系統(tǒng)故障5個(gè)方面分析離心式壓縮機(jī)故障。從而建立壓氣站電驅(qū)增壓系統(tǒng)運(yùn)行故障樹[4-8］'如圖2所示'故障樹中各事件代碼的意義見表1。

根據(jù)布爾運(yùn)算原理'寫出故障樹轉(zhuǎn)化為最小割集的布爾代數(shù)方程:

由此可見'該故障樹化簡(jiǎn)后有40個(gè)一階最小割集合'3個(gè)三階最小割集合。其中影響頂事件的主要因素為40個(gè)一階最小割集合。

圖2 壓氣站電驅(qū)增壓系統(tǒng)運(yùn)行故障樹

圖2 壓氣站電驅(qū)增壓系統(tǒng)運(yùn)行故障樹(續(xù))

2 增壓系統(tǒng)故障樹模糊灰關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析的基本思想是:以因素的數(shù)據(jù)序列為依據(jù)'用數(shù)學(xué)的方法研究因素間的幾何對(duì)應(yīng)關(guān)系'即序列曲線的幾何形狀越接近'則它們之間的灰關(guān)聯(lián)度越大'反之越小[9］。

為了盡可能準(zhǔn)確地描述事故發(fā)生的可能性'人們經(jīng)常利用三角模糊數(shù)、梯形模糊數(shù)、LR模糊數(shù)、正態(tài)模糊數(shù)等模糊數(shù)作為基本事件的模糊發(fā)生概率。由于三角模糊數(shù)參照函數(shù)處理較方便'代數(shù)運(yùn)算較容易。因此'本文在故障樹模糊灰關(guān)聯(lián)分析中采用三角模糊數(shù)表示基本事件的模糊發(fā)生概率。

以基本事件模糊重要度為基礎(chǔ)組成一組待檢測(cè)數(shù)據(jù)'以待檢測(cè)數(shù)據(jù)為參考序列'以典型故障特征矩陣為比較序列'進(jìn)行增壓系統(tǒng)故障樹的模糊灰關(guān)聯(lián)分析'通過關(guān)聯(lián)度找出各故障因素對(duì)頂事件影響大小的程度[10］。

2.1 三角模糊數(shù)

根據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論'三角模糊數(shù)的隸屬函數(shù)可用公式(1)表示:

表1 壓氣站電驅(qū)增壓系統(tǒng)運(yùn)行故障樹基本事件表

其中'm稱為p～的核'(b-m)+(m-a)即(b-a)為p～的盲度。

三角模糊數(shù)的隸屬函數(shù)如圖3所示'因此'三角模糊數(shù)也可由3個(gè)參數(shù)(a,m,b)表示'記為p～=(a,m,b)。

2.1.1 基本事件模糊概率的確定

由于缺乏可靠的電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)庫(kù)'本文采用故障統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)合專家評(píng)分的方法獲得基本事件發(fā)生的概率'對(duì)于有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的基本事件可以直接得到其概率值P'將其用三角模糊數(shù)處理得到模糊概率q～(P,P,P)'其中通過統(tǒng)計(jì)得到概率值的基本事件是X2、X12、X21、X27、X42、X43、X44、X45。其余基本事件的概率通過一個(gè)3人以上的專家小組打分得到各基本事件發(fā)生概率的估計(jì)值'參照文獻(xiàn)[11］利用3σ法則將專家打分處理成三角模糊數(shù)'得到基本事件模糊概率'見表2。

圖3三角模糊數(shù)的隸屬度函數(shù)

表2 各基本事件模糊概率表

由文獻(xiàn)[12］中“與門”和“或門”模糊算子的處理方法'結(jié)合電驅(qū)增壓系統(tǒng)故障樹'求得頂事件的模糊概率可能性分布為(0.528 599，0.596 840，0.685 482)。

2.1.2 模糊重要度計(jì)算

采用中值法計(jì)算各基本事件的模糊重要度。

對(duì)于三角模糊數(shù)p～=(a,m,b)'其中位數(shù)me為:

由文獻(xiàn)[13］'設(shè)故障樹結(jié)構(gòu)函數(shù)為φ(x1，x2，…,xn)'其中xj(j=1，2，…，n)是故障樹基本事件'其發(fā)生概率可能性分布用三角模糊數(shù)形式給出'記為。則頂事件的可能性分布為中位數(shù)記為

基本事件xj的模糊重要度Sj:

2.2 求典型故障特征矩陣

通過故障樹分析可知'導(dǎo)致電驅(qū)增壓系統(tǒng)發(fā)生故障的最小割集有43個(gè)'將最小割集合的個(gè)數(shù)用v表示'即v=43?；臼录膫€(gè)數(shù)為45個(gè)'取n=45。假設(shè)第i(i=1'2'…'v)個(gè)最小割集Ki'由w(w=1'2'…'n)個(gè)基本事件組合而成'在最小割集Ki中'可令w個(gè)基本事件全為“1”'其余(n-w)個(gè)基本事件為“0”'得到向量{XKi}(i=1'2'…'v)'這樣由{XKi}就構(gòu)成了一個(gè)v×n階的典型故障特征矩陣[14］。

由此求得電驅(qū)增壓系統(tǒng)典型故障特征矩陣XK:

其中'各個(gè)最小割集合Ki(i=1'2'…'v)的組成如下:

2.3 求待檢模式向量

由式(2)、(3)求得各基本事件的模糊重要度Sj'并根據(jù)式(5)對(duì)Sj進(jìn)行均值化處理'得到XT(j)(j= 1'2'…'n)'并由其組成一組待檢模式向量XT:

2.4 計(jì)算灰關(guān)聯(lián)度

以XT為參考序列'以XKi為比較序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)度計(jì)算'首先計(jì)算出XT與XKi之間的序列差ΔTKi(j) (j=1'2'…'n)'計(jì)算公式如下:

由式(7)、(8)計(jì)算兩極最大差和最小差:

由式(9)計(jì)算灰關(guān)聯(lián)系數(shù):

其中ξ取0.5。

由式(10)計(jì)算灰關(guān)聯(lián)度:

由公式(5)～(10)'可計(jì)算得到壓氣站電驅(qū)增壓系統(tǒng)各最小割集合的灰關(guān)聯(lián)度γi(i=1'2'…'v)'即XKi(i=1'2'…'v)對(duì)XT的灰關(guān)聯(lián)度'計(jì)算結(jié)果見表3。

由于關(guān)聯(lián)度越大表明該最小割集對(duì)頂事件的影響越大'根據(jù)表3的計(jì)算結(jié)果'得到影響電驅(qū)增壓系統(tǒng)運(yùn)行的最小割集合關(guān)聯(lián)度排序'依次為:γ42=γ5＞γ30=γ1＞γ41=γ3＞γ4=γ34＞γ31＞γ24＞γ40=γ20=γ18＞γ21＞γ43＞γ2= γ12＞γ26＞γ6=γ17＞γ13＞γ10=γ14＞γ8=γ25＞γ9＞γ16=γ19＞γ27＞γ11＞γ7=γ29＞γ35＞γ28＞γ15＞γ23＞γ33＞γ22＞γ32＞γ36＞γ37=γ38=γ39=γ40= γ41。根據(jù)各最小割集的關(guān)聯(lián)度排序即可得到增壓系統(tǒng)各影響因素對(duì)其影響程度大小的順序。若取關(guān)聯(lián)度較大的前三分之一作為故障關(guān)鍵因素'則可知誘發(fā)增壓系統(tǒng)故障的主要因素分別為:軸承磨損(X44)、電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速降低(X5)、勵(lì)磁機(jī)振動(dòng)(X30)、定子繞組絕緣損壞(X1)、閥門泄漏(X43)、基礎(chǔ)下沉(X3)、進(jìn)氣濾清器堵塞(X4)、轉(zhuǎn)軸上零件松動(dòng)(X34)、負(fù)載振動(dòng)(X31)、軸承因振動(dòng)而松動(dòng)(X24)、閥門堵塞(X42)、冷卻水管路堵塞(X20)、通風(fēng)道堵塞(X18)、循環(huán)水泵故障(X21)、軸承變形(X45)。

表3 各最小割集合灰關(guān)聯(lián)度

3 結(jié)語(yǔ)

1)利用故障樹對(duì)壓氣站電驅(qū)增壓系統(tǒng)進(jìn)行故障因素辨識(shí)'定性分析了各個(gè)基本事件對(duì)頂事件的影響程度大小。根據(jù)各基本事件的模糊重要度'對(duì)各種影響因素進(jìn)行模糊灰關(guān)聯(lián)分析'排出灰關(guān)聯(lián)序列'辨識(shí)出導(dǎo)致增壓系統(tǒng)故障的關(guān)鍵影響因素'從而為增壓系統(tǒng)單元風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的權(quán)重分配提供了理論依據(jù)'也有助于采取針對(duì)性的措施來預(yù)防增壓系統(tǒng)的故障發(fā)生。

2)在結(jié)合故障樹對(duì)輸氣站增壓系統(tǒng)進(jìn)行灰關(guān)聯(lián)分析時(shí)'基本事件發(fā)生的概率最好通過故障數(shù)據(jù)庫(kù)得到。但鑒于我國(guó)目前沒有建立相應(yīng)的增壓系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)庫(kù)'本文基本事件發(fā)生的模糊概率采用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)合專家評(píng)分的方法給出'與實(shí)際情況有一定的差距'在實(shí)際運(yùn)用中應(yīng)該十分重視這一點(diǎn)。

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The fault tree of a common centrifugal motor driving compressor group pressurization system in operating phase is established，and the fault tree contains 45 basic events.40 main influencing factors of the faults of the motor driving pressurization system are identified by the qualitative analysis of the fault tree.Then the fuzzy gray relation order of the 40 main factors is obtained by fuzzy gray relational analysis of the motor driving pressurization system，that is，the influencing degree order of the 40 factors on the motor driving pressurization system is gained，which provides the basis for the weight distribution of the risk indexes of the motor driving pressurization system，and also helpful to taking appropriate measures to prevent the occurrence of the faults of the pressurization system.

gas compression station;motor driving pressurization system;fault tree analysis;triangular fuzzy number;gray relational analysis

王梅

2014-10-28

許萍(1989-)'女'主要從事油氣長(zhǎng)輸管道系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)與完整性管理方向研究。