Комплексный подход к определению технического состояния технологического оборудования Текст научной статьи по специальности «Химические технологии»

ХИМИЧЕСКОЕ МАШИНОСТРОЕНИЕ И ИНЖЕНЕРНАЯ ЭКОЛОГИЯ

Комплексный подход к определению технического состояния технологического оборудования

к.т.н. доц. Параев С.А., д.т.н. проф. Кардашев Г.А.

Университет машиностроения 8(499)267-19-59

Аннотация. Изложена реализация комплексного подхода, основанного на учёте вероятностных свойств технического состояния технологического оборудования на примере оценки технического состояния цилиндроконического гидроциклона с использованием метода Байеса. Приводятся диагностические признаки и связанные с ними диагнозы состояния. Обсуждаются результаты оценок вероятностей состояния в зависимости от сочетания выбранных признаков.

Ключевые слова: гидроциклон, вероятностная оценка состояния, диагностические признаки, метод Байеса

Известно, что безопасность и надежность технологического оборудования определяется его техническим состоянием [1]. Достоверные результаты контроля и диагностики [2, 3] позволяют правильно прогнозировать остаточный ресурс оборудования, получать экономический эффект за счет обоснованного повышения эффективности производств, сокращения затрат на техническое обслуживание, уменьшения потерь от простоев, отказов, преждевременных выходов в ремонт и т.д. [4]. Вопросы технической диагностики постоянно обсуждаются на международных конференциях [5], страницах книг [6] и журналов [7, 8].

С позиций теории технической диагностики [9] техническое состояние может быть найдено только с определенной точностью, т.е. подчиняется законам теории вероятности [10]. Однако, существующие в настоящее время методы расчета ресурса оборудования [11, 12] не учитывают вероятностных свойств диагностических признаков технического состояния, а учитывают только статистику отказов, аварий и инцидентов, и т.д. Это приводит к неадекватности оценок технического состояния и, следовательно, к снижению уровня безопасности технологического оборудования.

Для устранения указанных недостатков необходимо разрабатывать новые комплексные подходы, которые учитывали бы вероятностные свойства технического состояния.

В настоящей работе приведен пример реализации предлагаемого подхода для вероятностной оценки технического состояния цилиндроконического гидроциклона [13]. Вероятностные расчеты проведены с использованием метода Байеса [9, 14].

Цилиндроконические гидроциклоны нашли широкое применение для разделения фракций суспензий, очистки оборотной воды и т.д. за счет невысокой стоимости, удобства в эксплуатации, высокой производительности и малого потребления электроэнергии. Выбор данного объекта обусловлен простотой его конструкции, отсутствием движущихся частей, что позволяет составить типовую диагностическую модель для определённого класса аппаратов химической и смежных с нею областей производства.

Одна из конструкций подобных аппаратов представлена на рисунке 1. Гидроциклон состоит из цилиндрической части 4, закрытой сверху крышкой 2, и конусов 5 и 6. Исходная суспензия подается в гидроциклон под избыточным давлением по питающему входному патрубку 8, установленному тангенциально к корпусу непосредственно под крышкой 2. Разгрузка сгущенного продукта производится через нижний сливной патрубок (песковый наса-

док) 7, а осветленный продукт выводится из гидроциклона через верхние сливные патрубки 1, 3. Под действием центробежной силы инерции, возникающей за счет интенсивного вращательного движения потока суспензии, сравнительно крупные и тяжелые частицы материала твердой фазы отбрасываются к внутренней стенке аппарата, перемещаются по спиральной траектории в конические части 5, 6 и разгружаются через нижний сливной патрубок 7. Частицы же более тонких классов радиальным потоком жидкости передвигаются к оси аппарата и выносятся восходящим осветленным потоком, выходящим через верхние сливные патрубки 1,3.

1

Рисунок 1. Цилиндроконический гидроциклон: 1, 3 - верхние сливные патрубки; 2 - крышка; 4 - цилиндрическая часть; 5, 6 - коническая часть; 7 - песковая насадка; 8 - питающий (входной) патрубок; 9 - футеровка внутренней поверхности корпуса

Технологическая схема очистки оборотной воды показана на рисунке 2. Некоторая часть оборотной воды, расход которой регулируется вентилями 3 и 4, поступает на очистку в цилиндроконический гидроциклон 5 с приемным бункером 6. Все частицы твердой фазы с диаметром больше граничного зерна разделения собираются в приемном бункере 6, а частицы с диаметром меньше граничного зерна разделения возвращаются в оборотную воду. Таким образом, чем меньше значения диаметра граничного зерна разделения, тем выше степень извлечения твердой фазы в приемный бункер 6 гидроциклона 5 и, следовательно, меньшее количество твердой фазы будет циркулировать в оборотной воде.

В качестве диагностических признаков были выбраны: признак к1 - повышение концентрации твердой фазы в исходной смеси, признак к2 - понижение давления на входе в аппарат и признак к3 -отсутствие признаков к1 и к2.

Наличие этих признаков может быть связано со следующими диагнозами или состояниями:

• состояние П1: изменение состава исходной смеси, поступающей из блока технологического оборудования;

• состояние П2: образование трещин в сварных швах и течей во фланцевых соединениях

арматуры;

состояние Д?: отсутствуют состояния 1)\ и Л)2.

Рисунок 2. Технологическая схема очистки оборотной: 1-насосная станция; 2- блок технологического оборудования; 3, 4 -вентили; 5 -цилиндроконический гидроциклон (батарея ультрагидроциклонов); 6- бункер сбора механических примесей

Исходя из опыта эксплуатации подобных установок известно, что:

• признак к1 встречается в состоянии в 35% случаев, а в состоянии Б2 в 30% случаев;

• признак к2 встречается в состоянии Б1 в 60% случаев, а в состоянии Б2 в 45% случаев;

• признак к1 в состоянии Б3 не наблюдается, а признак к2 наблюдается в 3% случаев.

Известно, также, что:

• 7% гидроциклонов встречается в состояние Б1;

• 8% гидроциклонов встречается в состояние Б2;

• 85% гидроциклонов вырабатывают ресурс в состоянии Б3.

Исходя из указанных выше данных, по формуле Байеса, проведем вероятностный анализ состояний ^Д, В2, В3 в зависимости от наличия признаков к1, к2, к3:

, . „ р (д) р (к 7д) р (ц/к * ) = „ 1 г) у ' 1} ,

]ТР ( В,) Р (к 7 Б,)

(1)

,=1

где: К * - комплекс признаков к1, к2,.. ,,кп;

Р (Д/К*) - вероятность диагноза Д после того, как стали известны результаты обследования по комплексу признаков К *, Р (Д) - вероятность диагноза Д, определяемая по статистическим данным,

Р (К */ Д ) - вероятность появления комплекса признаков К * у объектов с состоянием Д;

п

У Р (Д ) Р (К */ Д ) = Р (К *) - вероятность появления комплекса признаков К * у объ-

,=1

ектов с любым состояниям. 1. Рассчитаем вероятности состояний В1, В2 и В3 гидроциклона, когда обнаружены оба признака к1 и к2, т.е. имеем комплекс признаков К *.

Вероятность состояния Б1 равна:

Р(А/(кгкО) = (0,07 0,35 0,6)/( 0,07 0,35 0,6+0,08 0,3 0,45+0,85 0 0,03) = 0,57. Вероятность состояния Б2 равна:

Р(Б2/к1к2) = (0,08 0,3 0,45)/( 0,07 0,35 0,6+0,08 0,3 0,45+0,85 0 0,03) = 0,43. Вероятность состояния Б3 равна: Р(Б3/ку ■ к2) = 0.

2. Рассчитаем вероятности состояний Б1, Б2 и Б3, если обследование показало, что концентрация твердой фазы в исходной смеси не увеличилась (признак к\ отсутствует), но давление на входе в аппарат понизилось (признак к2 наблюдается). Отсутствие признака к1

есть признак наличия противоположного события к1 и вероятность этого события равна:

Р(к,1 Б, )= 1 - Р(к,1 Б,).

(2)

Расчеты вероятности состояний Б1, Б2 и Б3 дают следующие результаты:

1) Р(А/кгк2) = (0,07 0,65 0,б)/( 0,07 0,65 0,6+0,08 0,7 0,45+0,85 1 0,03) = 0,35

2) Рф2/кхк2) = (0,08 0,7 0,45)/( 0,07 0,65 0,6+0,08 0,7 0,45+0,85 1 0,03) = 0,32

3) Р(Бз/~кх к2) = (0,85 1 0,03)/( 0,07 0,65 0,6+0,08 0,7 0,45+0,85 1 0,03) =0,33

3.Рассчитаем вероятности состояний Б1, Б2 и Б3 в том случае, когда оба признака к1 и к2 отсутствуют, т.е. имеем признак к3:

Р(Б1/кгк2) = (0,07 0,65 0,4)/(0,07 0,65 0,4+0,08 0,7 0,55+0,85 1 0,97) = 0,021. Рф2/кхк2) = (0,08 0,7 0,45)/(0,07 0,65 0,4+0,08 0,7 0,55+0,85 1 0,97) = 0,029. Р(Б3/к1к2) = (0,85 1 0,97)/(0,07 0,65 0,4+0,08 0,7 0,55+0,85 1 0,97) =0,95. Результаты расчетов удобно представить в виде гистограммы на рисунке 3. Из представленных результатов можно сделать следующие выводы. При заданных вероятностях повышения концентрации твердой фазы в исходной смеси (признак к1) и понижения давления на входе в гидроциклон (к2) вероятность изменения состава исходной смеси, поступающей из блока технологического оборудования, равна 0,57 (состояние Б1), а вероятность наличия трещин в сварных швах и течей равна 0,43 (состояние Б2).При этом ни один гидроциклон не вырабатывает свой ресурс, т.к. вероятность этого (состояние Б3) равна нулю.

При отсутствии признака к1 и наличии признака к2 вероятности всех состояний Б1, Б2, Б3 примерно равны и находятся в пределах 0,32^0,35.

При отсутствии обоих признаков к1 и к2 вероятностьсостояния Б3 равна 0,95, что больше вероятности 0,85, когда гидроциклоны вырабатывают свой ресурс. При этом вероятности состояний Б1 и Б2 отличны от нуля, т.е. рассматриваемые признаки для них не являются детерминирующими.

1.

2.

3.

Рисунок 3. Вероятность состояний Д2, Д3 для различных сочетаний диагностических признаков к\, к2, к3

Выводы

Приведенные данные носят полуколичественный характер и показывают, в основном, тенденции изменения технического состояния данной системы в зависимости от его вероят-8 Известия МГТУ «МАМИ» № 4(22), 2014, т. 3

ностных свойств.

Реальное число признаков технических состояний несоизмеримо больше рассмотренных выше, они имеют сложную иерархическую структуру и динамику. В частности, для данной установки в расчетах не учтены следующие диагностические признаки, заметно влияющие на эффективность ее работы.

1. Диаметр гидроциклона: производительность гидроциклона и крупность перелива повышаются с увеличением диаметра, обычно производительность гидроциклона с большим диаметром низка и содержание крупных частиц в переливах больше. так что часто используется батарейный гидроциклон.

2. Давление подачи: давление на входе в основном влияет на объем переработки и классификации частиц по крупности: при высоком давлении на входе в аппарат количество крупных частиц снижается, а объем переработки повышается. Однако такой способ увеличивает потребность в больших мощностях и может привести к быстрому износу оборудования, так что для нормальной работы необходимо обеспечивать стабильную подачу давления.

3. Диаметр входного патрубка: обычно он составляет 0.08~0.25 диаметра гидроциклона, причем, если данная величина больше, тогда объем переработки больше, а эффективность очистки ниже.

4. Диаметр песковой насадки: с увеличением диаметра песковой насадки, количество слива уменьшается, и крупность слива становится меньше; в противном случае, количество слива увеличивается и содержание крупных частиц становится больше.

5. Длина обечайки гидроциклона: длина обечайки влияет на время действия центробежной силы к пульпам, обычно высота цилиндра в 0,6 - 1,0 раз больше диаметра.

6. Угол конуса гидроциклона: угол конуса гидроциклона в основном влияет на процесс классификации частиц по крупности, большой угол конуса уменьшает высоту оборудования, крупные частицы легко поступают в слив, а маленький угол конуса приведет к более медленному освобождению от крупных частиц.

7. Характеристики исходных материалов: исходная концентрация и дисперсный состав оказывают прямое влияние на концентрацию и крупность готового продукта. чем больше плотность исходной жидкости, тем мельче крупности классификации. при высокой концентрации исходной суспензии и высоким содержании в ней илов, вязкость и плотность суспензии увеличиваются, более того увеличивается и сила сопротивления движения в ней частиц, что сделает очистку от крупных частиц более грубой.

8. Результаты обследования неразрушающими методами контроля: качество материала отдельных узлов и деталей зависит от наличия несоответствий типа дефектов, отклонений в размерах и др.,

9. Результаты проверки используемых конструкционных материалов: наличие несоответствий требованиям НТД.

10. Результаты измерений рабочих параметров: наличие несоответствий требованиям технического регламента на установку и т.д.

Указанные признаки можно включить в диагностическую матрицу технического состояния, проводить ее корректировку и обучение. Для этого вводятся поправки к

априорным вероятностям диагнозов Р (Б,) и Р (£,,/В) [9]:

(3)

P(kslDm)

N.

mi

N. +1 mi

P(kiJDm)

Nj 1

s ^ r;

(4)

1 +-; s = r.

N. +1 Nm +1

m mi

где: N - общее число объектов, использованных для составления диагностической матрицы; Nt- число объектов с диагнозом Di, Ni.- число объектов с диагнозом Di, и признаком к..

Предлагаемый подход применим не только для определения технического состояния машин и агрегатов, но и для диагностирования технологий и производственных процессов, когда в качестве диагнозов и признаков будут использоваться технологические параметры самого процесса.

Область применения и возможности данного подхода могут быть существенно расширены, например, при использовании физических методов интенсификации процессов химической технологи и др. [15]. Для применения предлагаемого комплексного подхода необходимо накапливать базу статистических данных об вероятностных свойствах технического состояния, эволюции его диагностических признаков в процессе эксплуатации оборудования, т.к. такие сведения в литературе в настоящее время практически отсутствуют.

С применением данного подхода создаются условия для целенаправленного влияния на эффективность работы оборудования, поиска новых источников сокращения материальных затрат, повышения качества продукции, эффективности управления [16] и уровня безопасности производств в нефтегазовой и химической промышленности.

Литература

1. Надежность и эффективность в технике. Справочник под ред. B.P. Авдуевского, т.9, 1987

2. Неразрушающий контроль и диагностика: справочник, под ред. Клюева В.В. М.: Машиностроение 1995г. 448 с.

3. Шубин В.С., Рюмин Ю.А. Надежность оборудования химических и нефтеперерабатывающих производств. - Учебник для студентов вузов. -М.: Химия, Колос, 2006. - 359 с.

4. Абрамов А.В., Албагачиев А.Ю., Белобородов С.М., и др. Моделирование эксплуатационных процессов в технических системах, - М.: Издательский дом "СПЕКТР" , 2014. 240 с

5. 13-я Международная выставка и конференция "Неразрушающий контроль и техническая диагностика в промышленности - NDT RUSSIA", г. Москва

6. Бигус Г. А., Даниев Ю. Ф., Быстрова Н. А. и др.Диагностика технических устройств, - M.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014 - 615, с. : ил.

7. Контроль. Диагностика. Журнал Российского общества по неразрушающему контролю и технической диагностике (РОНКТД).

8. Международный журнал по контролю и диагностике на русском языке «Территория NDT»

9. Биргер И. А. Техническая диагностика. - М.: «Машиностроение», 1978.- 240 с.

10. Вентцель Е.С. Теория вероятностей, - М.: Наука, Физматгиз, 1969. - 576 с.

11. Болотин В.В. Ресурс машин и конструкций. -М.: Машиностроение, 1990. - 448 с.

12. РД 14-001-99 Руководящий документ. Методические указания по техническому диагностированию и продлению срока службы стальных баллонов, работающих под давлением

13. Батуров В.И., Лейбовский М.Г. Гидроциклоны: Конструкции и применение. - М.: ЦЕНТИХИМНЕФТЕМАШ, 1973. - 59 с.

14. Труханов В.М., Матвеенко А.М. Надежность сложных систем на всех этапах жизненного цикла. - М.: Издательский дом "СПЕКТР" , 2012. - 664 с.

15. Кардашев Г.А. Физические методы интенсификации процессов химической технологии, - М.: Химия, 1990. - 208 с.

16. Кардашев Г.А., Мокрова Н.В. О принципах автоматизации управления и интенсификации сложных ХТС // Вестник Саратовского государственного технического университета, 2011, № 4 (62), т. 4.