[發(fā)明專利]基于可靠性分析的煉化裝置運行周期專家決策系統(tǒng)及方法

在審

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• 申請日: 2017-08-31
• 公開（公告）號: CN107544457A
• 公開（公告）日: 2018-01-05
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李志海;劉雁;韓建宇;宣征南;栗雪勇;黎志;何建暖;王永貴;譚強
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東石油化工學(xué)院
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 武漢智嘉聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)42231
• 代理人: 黃君軍

1.一種基于可靠性分析的煉化裝置運行周期專家決策方法，其特征在于，所述基于可靠性分析的煉化裝置運行周期專家決策方法，包括：

在對煉化裝置的功能、功能故障、故障模式和故障后果分析基礎(chǔ)上，應(yīng)用概率統(tǒng)計獲得煉化裝置的安全性和可靠性數(shù)據(jù)，建立煉化裝置系統(tǒng)分析平臺；判斷煉化裝置各系統(tǒng)、設(shè)備、零部件所處的狀態(tài)，確定需要進(jìn)行預(yù)防性維修、定期維修、改進(jìn)或重新設(shè)計的方案；并進(jìn)一步確定設(shè)備維修、檢驗、檢查周期和手段，最終制定出實用、合理和科學(xué)的維修計劃或維修大綱或維修策略包；

對煉化裝置中的零部件、設(shè)備、系統(tǒng)的各種故障模式之間及裝置內(nèi)各系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)性問題進(jìn)行分析，確定裝置各部分的相互關(guān)系，建立煉化裝置的維修策略；

通過建立設(shè)備基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與維護(hù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)信息分析平臺，收集和分析設(shè)備的故障數(shù)據(jù)，應(yīng)用概率統(tǒng)計獲得煉化裝置的可靠性數(shù)據(jù)，并在使用過程中不斷更新設(shè)備的故障數(shù)據(jù)，形成適用煉化裝置周期的動態(tài)維修策略包；

煉化裝置投入使用后，不斷收集和分析使用中的故障數(shù)據(jù)，并以此為依據(jù)對維修計劃或維修大綱或維修策略包進(jìn)行及時補充和修訂，形成動態(tài)的維修策略包，構(gòu)建基于裝備可靠性的資產(chǎn)完整性管理體系。

2.如權(quán)利要求1所述的基于可靠性分析的煉化裝置運行周期專家決策方法，其特征在于，所述煉化裝置的安全性和可靠性數(shù)據(jù)由設(shè)備、零部件的可靠性數(shù)據(jù)組成，所述設(shè)備、零部件的可靠性數(shù)據(jù)由歷史維修數(shù)據(jù)分析得來；具體包括：

首先收齊設(shè)備或零部件的所有歷史維修數(shù)據(jù)，然后再分析這些數(shù)據(jù)的有效性；記錄維修數(shù)據(jù)有效點，進(jìn)行周期分析；

確定維修數(shù)據(jù)有效點數(shù)后，當(dāng)歷史維修數(shù)據(jù)點不足或者歷史維修數(shù)據(jù)點不滿足威布爾分布分析需要時，則采用平均法確定維修周期，其他采用概率統(tǒng)計方法；

當(dāng)歷史維修數(shù)據(jù)點滿足或者歷史維修數(shù)據(jù)點滿足威布爾分布分析需要時，采用威布爾分布分析方法；根據(jù)有效的歷史維修數(shù)據(jù)，采用參數(shù)估計的算法確定指數(shù)分布和正態(tài)分布的參數(shù)，得到設(shè)備或零部件的具體的威布爾分布模型，根據(jù)威布爾分布模型確定設(shè)備的維修周期或設(shè)備的當(dāng)前可靠度。

3.如權(quán)利要求2所述的基于可靠性分析的煉化裝置運行周期專家決策方法，其特征在于，所述威布爾分布分析方法，包括威布爾模型，所述威布爾模型包括標(biāo)準(zhǔn)的二參數(shù)威布爾分布模型和三參數(shù)威布爾分布模型；當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)的二參數(shù)威布爾分布模型和三參數(shù)威布爾分布模型的形狀參數(shù)分別取特定的數(shù)值時，接近指數(shù)分布、正態(tài)分布分布模型；

所述三參數(shù)威布爾分布模型用三個參數(shù)進(jìn)行分析，所述三個參數(shù)分別是尺度參數(shù)η、形狀參數(shù)m、位置參數(shù)γ；形狀參數(shù)m的大小決定威布爾分布的形狀，當(dāng)m>1，密度函數(shù)曲線呈單峰型，且隨m的減小峰高逐漸降低，當(dāng)m＝3.5時，接近正態(tài)分布；當(dāng)m＝1時，密度函數(shù)曲線指數(shù)分布的密度函數(shù)曲線；當(dāng)m<1時，密度函數(shù)曲線是遞減曲線；

尺度參數(shù)η用于放大或縮小坐標(biāo)尺度，尺度參數(shù)與工作條件負(fù)載的大小有關(guān)，負(fù)載越大，尺度參數(shù)越小；

位置參數(shù)γ是一平移參數(shù)，當(dāng)γ＝0時，該威布爾分布就變成二參數(shù)威布爾分布模型，此時

f(t)=mη(tη)m-1e-(tη)m,]]>

F(t)=1-e-(tη)m,]]>

λ(t)=mηm(t-γ)m-1,]]>

R(t)=e-(tη)m.]]>