Прогнозирование ресурса оборудования по статистике

Прогнозирование ресурса оборудования по статистике повреждений
Р. Г. МАННАПОВ, канд. техн. наук
(ж.«Химическое и нефтяное машиностроение», № 9, 1992 г., с.11-13.)
При
прогнозировании
ресурса
оборудования
нефтехимических
производств
используют различные подходы [1]. Рассмотрим основные факторы, влияющие на
достоверность прогнозирования остаточного ресурса оборудования по результатам
измерений
повреждений.
Следует
отметить,
что
использование
статистических
закономерностей развития повреждений позволяет при обычных объемах выборок для
контроля повреждений повысить информативность оценки технического состояния
оборудования и обоснованно прогнозировать его гарантированный ресурс. Под
гарантированным (в отличие от среднего, т. е. ожидаемого) понимается ресурс,
обеспечиваемый с определенной вероятностью γ, близкой к единице; в теории надежности
его называют гамма-процентным ресурсом.
При эксплуатации любого оборудования вследствие протекания деградационных
процессов (изнашивания, коррозии, усталости, старения) в его элементах возникают
повреждения. Прогнозирование основывается на измерении размеров возникших
повреждений и экстраполяции их по наработке до предельно допустимых значений.
Достоверность прогнозирования зависит в основном от трех составляющих: точности
оценки размеров возникших повреждений, адекватности выбранной математической
модели реальному процессу деградации и точности оценки параметров этой модели.
Первая составляющая определяется возможностями контроля повреждений в условиях
эксплуатации
(их
доступностью,
выявляемостью,
площадью
контролируемых
поверхностей). Для химического и нефтяного оборудования, имеющего обычно большие
поверхности (типа оболочек), подвергающиеся коррозионным, эрозионным, термическим
воздействиям технологических сред, характерными повреждениями являются: утонение
стенок, возникновение каверн, трещин, деформаций и т. п. Размер повреждений зависит в
первую очередь от интенсивности этих воздействий на каждый элемент оборудования, а
также от однородности структуры металла проката и сварных швов. В некоторых случаях
размеры повреждений на поверхностях элементов, находящихся в одинаковых условиях
нагружения, могут сильно различаться. Например, это наблюдается при локальных видах
коррозии (питтинговой, язвенной).
Техническое состояние оборудования оценивают по максимальным размерам
повреждений, что гарантирует верность оценки, но только в том случае, если выявлены
действительно максимальные размеры повреждений. В реальных условиях эксплуатации
не всегда имеется возможность сплошного контроля поверхностей оборудования из-за
1
труднодоступности
некоторых
участков,
а
также
из-за
больших
поверхностей
оборудования, подлежащих контролю. Поэтому фактический контроль при обследованиях
оборудования чаще всего оказывается выборочным и поэтому имеющим некоторую
статистическую погрешность.
Для оценки этой погрешности, как и при всяком выборочном контроле, необходимо
применение статистических методов [2]. Наиболее эффективным выборочный контроль
является при известных законах распределения контролируемых параметров, т. е.
размеров повреждений. Кроме того, при обследованиях оборудования в условиях
эксплуатации точность оценки поврежденности оборудования зависит от ряда других
факторов: погрешности метода измерений, отклонений контролируемых размеров
(например, толщины стенки) в пределах производственных допусков, числа измерений и
др. [3]. В последние годы установлены закономерности распределения размеров
коррозионных повреждений [4], дефектов сварных швов [5], толщин проката металла [6] и
некоторых других параметров, что позволило разработать методические основы для
достоверного прогнозирования показателей надежности оборудования, подвергающегося
поверхностному разрушению [7].
Важным моментом при прогнозировании ресурса является выбор математической
модели прогнозирования, учитывающей развитие (с течением времени) повреждений.
Известно, что в период эксплуатации начальная интенсивность развития повреждений
отличается от последующей (как правило, является повышенной), затем она обычно
стабилизируется и вновь может возрастать (особенно при высоких напряжениях в
элементах) вследствие накопления в них повреждений. Обычно прогнозирование
осуществляют в пределах периода стабильной интенсивности развития повреждений
(стационарного периода). Но и в этот период скорость развития повреждений (СРП) не
всегда бывает постоянной, а колеблется около среднего значения. Размах колебаний
зависит от стабильности технологических параметров (температуры, содержания
агрессивных
компонентов
в
продуктах
и
др.),
а
также
от
чувствительности
конструкционных материалов к изменениям внешних воздействий. В некоторых случаях
размах может в несколько раз превышать средние значения, например, это наблюдается
при нестабильности содержания агрессивных компонентов в технологической среде.
Традиционно применяют оценку СРП по интегральному показателю (например,
среднюю скорость коррозии определяют по потере массы образцов или глубине
проникновения коррозии), что дает точные значения средней СРП, но при этом
утрачивается информация об ее изменениях (дисперсии), необходимая для расчета
гарантированного ресурса. Поэтому важным моментом при прогнозировании ресурса
2
является оценка дисперсии СРП. Кроме того, при локальных видах коррозии,
кавитационной эрозии и др. процесс деградации может быть нестационарным. В таких
случаях при прогнозировании используют модели, отличающиеся от линейных, в
частности, степенные, логарифмические, экспоненциальные [4] . Выбор модели должен
основываться на анализе физико-химических процессов разрушения материалов и
проверяться по данным эксплуатационных наблюдений.
При прогнозировании ресурса большое значение имеет точность оценок параметров
модели прогнозирования (при стационарном процессе деградации - средней СРП и ее
коэффициента вариации ν). Эта точность зависит от стабильности скорости деградации,
характеризуемой коэффициентом вариации. При
ν < 0,3 (что имеет место, например, при
изнашивании трением) и достаточной продолжительности эксплуатации до момента
контроля Тк оценки параметров могут быть получены при однократном измерении
повреждений (после периода приработки). Условием достаточности продолжительности
эксплуатации можно считать выполнение неравенства Тк ≥ Iк ν∙100 ,
где Iк - интервал корреляции СРП [8]. При ν > 0,3 для достоверной оценки параметров
модели потребуется многократный периодический контроль повреждений. В этом случае
может быть применен непрерывный контроль процессов деградации элементов
оборудования (с помощью специальных датчиков или стандартных средств контроля
технологических параметров) с соответствующей обработкой данных, что позволяет
выявлять нарушения в ходе эксплуатации оборудования, управлять факторами,
оказывающими наиболее неблагоприятное воздействие на элементы оборудования.
Достоверность прогнозирования существенно зависит от правильности определения
критериев предельных состояний оборудования, а также от величины допустимого риска.
В соответствии с требованиями к надежности изделий [9, 10] в технических условиях
(стандартах) на оборудование с целью достоверного определения его технического
состояния должны быть указаны критерии отказов и предельных состояний.
Критерии отказа - это совокупность признаков, характеризующих неработоспособное
состояние изделия. Критерием предельного состояния является совокупность признаков,
при которых использование по назначению должно быть прекращено (или невозможно) и
изделие следует направить в капитальный ремонт или списать (снять с эксплуатации).
Предельным
состоянием
оборудования,
подвергающегося
при
эксплуатации
коррозионно-эрозионному разрушению, согласно методике [7], является уменьшение
толщины его стенок до предельной (расчетной), ниже которой не обеспечивается
необходимый
запас
его
несущей
способности.
Глубина
отдельных
локальных
3
повреждений (исключая трещины) может значительно превышать среднюю глубину
повреждений (вплоть до сквозного разрушения) и не нарушать несущей способности
аппарата. Допустимое количество (доля) повреждений на поверхности аппаратов и их
размеры должны регламентироваться в зависимости от характера нагрузки на элементы
оборудования и свойств применяемых материалов.
Например, для автоклавов установлены следующие критерии предельного состояния
(предельных дефектов) [11]: механический износ, царапины, коррозионное поражение
глубиной большей, чем предусмотрено в расчете на прочность (прибавкой толщины
стенки для компенсации коррозии); вмятины, овальность, износ запорных устройств
свыше величин, указанных в «Положении о диагностировании»; трещины всех видов и
направлений; дефекты сварных швов свыше допустимых по ГОСТ 7512-82, в том числе
единичные шлаковые и газовые включения глубиной более 10 % и длиной более 20 %
толщины листа; коррозионное растрескивание металла в зоне сварных швов, а также в
местах коррозионных язв и питтингов.
Таким образом, критерии предельного состояния могут быть качественными (наличие
трещин, вмятин, коррозионного растрескивания) и количественными (величина износа,
глубина коррозии и др.) . Для прогнозирования ресурса оборудования применяют
количественные критерии предельного состояния оборудования.
Расчетный гарантированный ресурс оборудования в одних и тех же условиях
эксплуатации зависит от допустимого риска, который может быть определен в
зависимости от опасности последствий отказов оборудования. В работах [12, 13]
приведены следующие значения допустимого риска (1/год): при отказах, приводящих к
катастрофическим последствиям (взрыву, пожару, массовому отравлению людей и т. п.),
10-5 – 10-6 ; при отказах, приводящих к большим экономическим потерям, 10 -3 – 10-4 ; при
отказах, требующих затрат на ремонты, 10-1 – 10-2 .
В работе [14] оценена вероятность отказов сосудов, сопровождающихся их
разрушением, на уровне 10-5 на один сосуд в год при доверительной вероятности 95-99%.
Известна точка зрения [15], что значение риска 5∙10-5 , составляющее 0,1 от риска
несчастного случая со смертельным исходом, следует рассматривать как максимально
допустимое для оборудования нефтехимических производств.
В заключение необходимо отметить, что трудности достоверного прогнозирования
ресурса
оборудования,
обусловленные
как
сложностью
процессов
деградации,
происходящих при эксплуатации оборудования, так и недостаточной их изученностью, в
значительной степени могут быть преодолены при использовании статистических
закономерностей развития повреждений.
4
Накопленная в НИИхиммаше информация о статистических закономерностях и
разработанные методы оценки поврежденности оборудования позволяют повысить
информативность контроля технического состояния оборудования, обеспечивают
гарантированную оценку ресурса оборудования с заданной достоверностью.
Список литературы
1. Маннапов Р.Г. Прогнозирование ресурса оборудования по изменению параметров технического
состояния // Химическое и нефтяное машиностроение, 1992 №3, С.15-17. 2. ГОСТ 20736-75 Статистический
приемочный контроль по количественному признаку. Планы контроля. 3. Маннапов Р.Г, Химченко Н.В.
Оценка достоверности результатов неразрушающего контроля толщины стенок аппаратов // Химическая
промышленность. 1991 № 7 С. 442-444. 4. Маннапов Р.Г. Оценка надежности химического и нефтяного
оборудования
при поверхностном разрушении // Обзорная
информация
Сер.ХМ-1. М.
ЦИНТИхимнефтемаш, 1988. 39с. 5. Волченко В.Н. Вероятность и достоверность оценки качества
металлопродукции. М.: Металлургия, 1979, 88 с. 6. Коновалов Ю В., Галкин Д. П., Додока В Г. Повышение
точности листовой прокатки М.: Металлургия,1978. 296 с. 7. РД 26-10-87 Методические указания. Оценка
надежности химического и нефтяного оборудования при поверхностном разрушении. 8. Маннапов Р.Г.
Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии // Обзорн. информ. Сер.ХМ-9. М.
ЦИНТИхимнефтемаш, 1990. 48 с. 9. ГОСТ 27 002-89 Надежность в технике. Термины и определения.
10. РД 20-650-87. Надежность в технике. Состав и общие правила задания требований к надежности.
11. Антикайн П.А., Зыков А.К. Эксплуатационная надежность объектов котлонадзора: Справочное издание
М: Металлургия, 1985. 328 с. 12. Конструкционные материалы АЭС / Ю Ф Баландин, И.В.Горынин,
Ю.И.Звездин и др. М. Энергоатомиздат, 1984. 282 с. 13. Синицын А.П. Расчет конструкций на основе теории
риска М Стройиздат, 1985, 224 с. 14. Буш С. Статистика отказов сосудов, работающих под давлением, и
трубопроводов // Труды ASMI. Современное машиностроение. Сер. Б / Пер с англ. 1989, № 6. С. 1-13.
15. Маршалл В. Основные опасности химических производств / Пер, с англ., М., Мир, 1989. 672 с.
ж. «Химическое и нефтяное машиностроение», № 9, 1992 г., с.11-13.
5