CC BY
23
6. Ремонт автомобилей: Учебник для вузов /Л. В. Дехтеринекий и др.: Под ред. Л В. Дехгерин-ского. М.: Транспорт, 1992. 295 с.
7. Колмогоров В. Л., Мигачев Б А., Бурдуковский В. I". Феноменологическая модель накопления повреждений и разрушения при различны* условиях нагружеиия. УрО РАН, 1994, 106с.
8. Дергунов Н. П. О современной теории надежности машин // Международьая конференция "Разрушение и мониторинг свойств металлов" 15-19 .05. 2001 г.: Тезисы докладов. Екатеринбург, 2001. С. 29 -35.
9. Дер! унии Н. 11., 1 аонгер В. В., Севосгьинов А. Д., Чернышев Ь. И. Схема процесса с (¿рении (модель параметрического отказа) // Разрушение и мониторинг свойств металлов: Тезисы докл. Международной конференции. Екатеринбург: ИМАШ РАН, 2001. С. 25-28.
10. Дергунов Н. П., Габигер В. В., Шаманим А. П. Об индивидуализированных моделях деградации и катастроф в элементах механических систем // Разрушение и мониторинг свойств металлов: Тезисы докладов международной конференции С. 35 - 37. Екатеринбург, май 2001.
УДК 621.643
В. Л. Колмогоров, Н. П. Дергунов
РАЗВИТИЕ МЕТОДА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА НЕФТЕПРОВОДОВ
Проблема надежности деталей машин и элементов конструкций стоит с давних пор. Однако, несмотря на развитие теории и методов расчета на прочность и долговечность, случаются неожиданные на первый взгляд разрушения, которые иногда приводят к катастрофам. Все это требует более точного прогнозирования ресурса прочности в зависимости от условий и режимов эксплуатации механических и природных систем. Известно, что деформирование или нагружение материалов этих систем всегда сопровождается нарушением их сплошности. Первоначально такие нарушения имеют вид скопления дислокаций. Но мере нагружения материала они развиваются, приобретают вид субмикропор и субмикротрещин: умножаются и увеличиваются по размеру до микродефектов. Эти микроскопические нарушения сплошности до поры до времени не лишают материал его несущей способности. Однако наступает момент исчерпания материалом способности нести нагрузку и тогда лавинообразно возникает макротрещина и происходи! собственно разрушение материала с потерей несущей способности всей системы. Из сказанного ясно, что точность прогноза ресурса прочности материала (исчерпания ресурса его прочности) определяется точностью моделей процесса постепенного накопления повреждений сплошности материала под воздействием нагрузки и конечно точностью прогноза самой нагрузки. В современной механике разрушения поврежденность сплошности материала характеризуется дополнительной фазовой координатой у. Расчетная поврежденность ц/ нормирована так. что материал до нагружения имел Ц1=0, а в момент макроразрушения ц/=/. Эта переменная связана обыкновенным дифференциальным уравнением, описывающим кинетику нарушения сплошности для различных случаев деформирования и нагружения металлов. Вид правой части уравнения установлен в работах уральской научно-педагогической школы механики деформирования и разрушения [1] и представляет собой многомерную функцию, для различных технологических процессов инженерной пракгики многомерную регрессию всех значимых фазовых координат состояния металла и внешних условий нагружения, а также ошибок их измерения в экспериментах. Наряду с разрушением металла идет процесс восстановления ресурса пластических свойств металла. В основе этого восстановления лежат диффузионные процессы переноса вещества в микронссплошности. которые были названы поврежденностью. Чем выше температура и гидростатическое давление воздействия на материал, тем интенсивнее идет процесс «залечивания» поврсжденности. При построении описанной феноменологической модели накопления повреждений и разрушения при различных условиях наг ру-
жемия учитывается, что при выполнении пластической и термической обработки в процессе резания, сварки и других технологических операций по изготовлению деталей машин и элементов конструкций в материале протекают процессы разрушения на субмикро- и микроскопическом уровне, т. е. происходит зарождение и накопление дефектов-несплошностей типа микршрещин и микропор. Разрушение в процессах обработки материалов может служить ограничивающим фактором. В число фазовых координат необходимо включать все физические и механические свойства материала и внешней среды, которые могут быть измерены приборами и использованы для диагностики состояния в реальном времени эксплуатации трубопровода. Прогноз развития свойств материала и его наработка могут быть осуществлены на основе интегрирования идентифицированной таким образом модели в прогнозируемых условиях применения и при прогнозир>смых режимах эксплуатации.
Примеры решения технических задач свидетельствуют, что современные вычислительные возможности ЭВМ позволяют определять динамику напряженно-деформированного состояния материала трубопровода в конкретных конструкциях и сооружениях методом конечных элементов в реальном времени протекания динамических процессов с помощью расширения системы дифференциальных уравнений соответствующими обыкновенными дифференциальными уравнениями напряженно-деформированного состояния этих элементов. Для этой цели существующие интегрированные пакеты программ МКЭ не могут быть применены. Однако они могут быть успешно использованы для проверки адекватности конечно-элементных моделей, разработанных для рассматриваемой задачи при некоторых типах нагрузок данной инженерной задачи. При описанной постановке становится ненужным использование понятий о "монотонных", "малоцикловых" и других типах нагрузок.
В настоящей статье на основе общей концепции рас чела и контроля текущего и про! нози-руемого с учетом восстановительных процессов состояния материала рассматривается методология получения количественных характеристик ресурса механических и природных систем и связанных с ними количественных характеристик риска при эксплуатации [2-6). Нами предложена модель накопления повреждений в материале, погруженная в вычислительную среду текущего определения и прогноза нагрузск с высокой точностью, возникающих при эксплуатации нефтепровода. Деградация элементов трубопровода рассматривается в условиях постепенного накопления в элементах конструкции микро- и макроповреждений: при изготовлении за счет режимов обработки, за счет трения, ползучести, коррозии, эрозии, структу рных изменений и химических превращений в материале трубы и т. д. Разумеется, что будут получены соответствующие необходимые адекватные онтологические или феноменологические модели.
При наличии такого инструмента становится возможным обоснованное (с использованием количественных характеристик) планирование использования ресурсов прочности нефтепровода. Мониторинг же снизит риск катастроф при транспорте нефти, сбоев в линии «человек-машина», «человек-природа». Разработанная КЭ модель участка трубопровода идентифицируется по фрагментам функционирования системы и по специальным экспериментам, планируемым при изменении режимов работы машины или целей, для которых она используется. Таким образом, имитационная модель постоянно проверяется на адекватность по невязке реального и модельного функционирования. Такая модель дает наилучший прогноз при современном состоянии науки и уровне информационных технологий. Ключевым звеном в имитационной модели является онтологическая или феноменологическая многомерная регрессионная функция скоростей изменения состояния материала от многомерного вектора нагрузок на них и вектора состояния системы. Многомерная поверхность отклика по мере уточнения математического описания нефтепровода (идентификации по мере появления фактов функционирования), уточнения целей использования машины и условий эксплуатации должна проверяться на адекватность в современном научном понимании и соответственно корректироваться.
Часто модели состояния уже существуют, и следует только дополнить эти модели моделями деградации, а в системные показатели включить критерии оценки надежности и риска транспорта нефти. История нагрузок имеет принципиальное значение в определении текущих свойств материалов нефтепровода и земельного массива для оценки показателей надежности и риска. Геофизические характеристики локального участка трубопровода непрерывно уточняются на основе математического описания истории силовых и кинематических факторов с момента начала на-
блюдения за участком. Развивающаяся имитационная модель строится на основе процесса идентификации в реальном времени по комплексным измерениям параметров трубопровода (рис. 1).
Иаеткфнкаиия параметров в 1м»чнмом лидпаюнесиегтр«
Формирование
критерия раССОГЛЯСС*.Н11Я
Век гор приращения >к>
Ллгориту
СПУСКИ
Заключение по те*ни-«ескочу
состоянию нефтепровода
Участок реального нсф| сором ¡л*
Сравнение с НОМИНаЛЬНЫЫИ параметрами <аключенис по ЛКаГиосШке
Развивающаяся адекмтн« имитационная модель трубопровода с фазовыми координатами деградации. измеряемых свойств и внешних условий
Рис. I. Схема диагностики с использованием текущей адекватной имитационной модели взаимодействия участка нефтепрэвода и внешних условий
Тестовая программа.
фрагменты функционирования
Встроенная и навесная теяеишеритгльмые снетгмм
параметрам р*1-»тающей-ся алек ватной мол» и и аохму тений
Вероятность выхода рассматриваемых параметров за установленные пределы формирует показатели надежности и риска всей системы, которая определяется из статистического моделирования процессов перекачки нефти. Количество реализаций для получения статистической точно-сIи оценок могут быть получены только из статистическою имигационною моделирования "функционирования" нефтепровода. Методология статистического имитационного моделирования системных характеристик на основе адекватных имитационных моделей хорошо разработана.
Математические модели теории надежности могут быть разбиты на две большие группы. Первая группа - это структурные модели. Они основаны на логических схемах взаимодействия элементов, входящих в систему, с точки зрения сохранения работоспособности системы в целом. При этом используют статистическую информацию о надежности элементов без привлечения сведений о физических свойствах материалов, деталей и соединений, о внешних нагрузках и воздействиях, о механизмах взаимодействия между элементами. Структурные модели представляют в виде блок-схем и графов (например, деревьев событий), а исходную информацию задают в виде известных значений вероятности безотказной работы элементов, интенсивности отказов и т.п. Другая группа математических моделей теории надежности (традиционные направления теории надежности машин и конструкций) учитывает механические, физические и другие реальные про-
цессы, которые ведут к изменению свойств объекта и ею составляющих, (статистический анализ нагрузок, воздействий и механических свойств материалов, обоснование расчета выбранных нагрузок и их сочетаний, методология назначения коэффициента запаса).
Однако поведение рассматриваемых систем зави:ит от их взаимодействия с окружающей средой, от характера и интенсивности процессов эксплуатации. Для предсказания их поведения необходимо рассматривать процессы текущего деформирования, изнашивания, накопления повреждений и разрушения при текущих переменных нагрузках, температурных и других внешних воздействиях, причем принципиальное значение имеет учет истории нагружения каждого элемента системы, что позволяет уточнить расчет текущей деградации и прогноза вектора выходных параметров системы (служебных свойсгв) X(t) и прогнозирования соответствующей параметрической устойчивости, когда моделью параметрического стказа является математическое описание изменений выходных параметров с течением времени с учетом физики происходящих явлений и максимально приближенным к реальным объектам с широким использованием статистического вычислительного эксперимента. Опасность выхода рассматриваемых параметров за установленные пределы формирует показатели надежности всей системы. Xmai(t) - максимальное по времени значение вектор-функции X(t) = \X,(t). X2(t)),..., X„(t)) оценивает диапазон требований потребителя по времени к предельным значениям показателей машины. Для многих систем можно принять такую модель возникновения параметрического отказа, когда вначале определяется область состояния выходных параметров (область их нахождения в определенных границах с заданной вероятностью), а затем рассматривается постепенное изменение этой области в результате медленнодействующих процессов в системе.
В исследованиях последних дет все чаще стремятся пол)чип. законы, описывающие ход процесса старения или разрушения как функцию времени. В этих работах предложены различные способы определения статистических характеристик нагрузок, воздействий и фазовых координат системы, по которым уже можно с некоторой точностью рассчитать текущие характеристики скорости изменения параметров надежности и на основе этого осуществить прогноз расхода ресурса. Основная задача теории надежности - оценка вероятности безотказной работы системы на заданном отрезке времени - сводится либо к задаче о выбросах случайных процессов в прос гране гве качества системы за допустимые области в этом пространстве, либо к задаче получения методом Монте-Карло текущего закона распределения скорости износа каждого отдельного элемента машины. Однако случайный процесс качества, как и закон распределения скорости износа, определяется случайными процессами нагрузок и воздействии, реализации которых в необходимом количестве для получения статистической точности оценок могут быть получены только из статистического имитационного моделирования функционирования машины. В этом случае имитационная модель функционирования системы должна быть развивающейся и содержать многомерные онтологические и феноменологические модели зависимости текущей скорости деградации элементов системы от вссх значимых текущих нагрузок и фазовых координат системы При ичитаци онном моделировании генерируется скорость деградации для каждого текущего момента времени вычислительного эксперимента вплоть до отказа одного из элементов системы (наработка системы). Статистическое моделирование системы до отказа позволяет получить закон распределения наработок (рис. 2). Такой подход позволяет шире использовать эксплуатацию машин и сооружений по техническому состоянию, назначая каждый ра:; допустимый срок (наработку) до следующей инспекции, а также увереннее применять методы неразрушающего контроля и технической диагностики (при определенных условиях ограничиваться выборочным контролем по планам, которые обеспечивают при наличии закона распределения наработок требуемый уровень надежности, оптимизируя по различным критериям эксплуатации). Иногда целесообразно использовать параллельную систему сопровождения по идентификации и проверке адекватности имитационной модели. При необходимости (в случае выхода системы за границу адекватности) проводятся уточнения модели, физические эксперименты, повышение точности идентификации моделей дег радации (развивающаяся имитационная модель постепенного отказа). Описанная методология оценки надежности и остаточного (безопасного) срока службы системы позволяет разработать новую схему принятия решений о его дальнейшей эксплуатации с учетом обра" ной связи через системы диагностики и системы выработки ремонтных воздействий [3-5].
Магистральные, технологические и промысловые газонефтепроводы представляют собой сложные инженерные конструкции. Подземная, наземная и надземная прокладки трубопроводов.
Прикладным и теоретическим вопросам изменений основных параметров технологических процессов перекачки нефти и газа по трубопроводам в условиях стационарного и неустановившихся движений посвящены многие фундаментальные исследования. Предложены методы и аналитические выражения для решения практических задач, рассмотрены основные направления со вершенствования теории прочности как основы проектирования конструкции трубопроводов, изложены оценки сроков службы, индивидуального остаточного ресурса и ускоренных эквивалентных испытаний, даны рекомендации по выбору конструктивных параметров элементов магистральных и технологических трубопроводов, оценена выносливость элементов наземных участков трубопроводов для заранее определенных видов нагружения материала. Однако на основе определенного заранее нагружения трудно правильно учесть длительность и сложность процессов механического и теплового нагружения, агрессивность среды и предсказать появление предельных состояний, наблюдаемых при эксплуатации, прогнозировать надежность и работоспособность трубопроводной системы. Мы предлагаем метод расчета количественных характеристик надежнссти и безопасности участков нефтепровода на всех этапах жизненного цикла трубопроводов: нахождение оптимальных конструктивных решений, рациональный выбор трассы, объемов диагностики их технического состояния в процессе строительства и эксплуатации, капитального ремонта и реконструкции, подготовка рекомендации для персонала по их действиям в потенциальных нештатных ситуациях. Это будет способствовать уменьшению потерь транспортируемого продукта, снижению технического обслуживания, потенциальной опасности для населения и персонала, для промышленных и гражданских сооружений, находящихся в зоне трубопровода, для флоры и фауны, индивидуального риска (приносимого ущерба) для персонала и населения. В существующей литературе это определяется на основе аксиоматического подхода: под действием некоторого стохастического нагружения (предельный процесс нагружения) материал или элемент конструкции переводится из некоторого начального состояния в определенное предельное состояние за данный
Рис. 2. Схема процесса деградации и восстановления. Прогноз ресурса
трубопровода
подводные переходы, различные виды электрохимзащиты от коррозии, особенности технологи строительства и конструктивных решений создают широкий вероятностный спектр параметэов прочности и долговечности различных участков трубопроводов.
у ресурс
Лрогжпн.и ipiUKiuptii mj момент времени t (сремоитсм)
Тпушм оишбк» опенки про гном наработки к» чо\*скт »речей» t
ftII )||1ли р»,-
промежуток времени. При этом используется блочно-исрархический подход, состоящий в расчленении представлений о конструкции и построении математических моделей для различных уровней абстрагирования. Конструкция каждого из участков трубопровода формируется с помощью системы двадцати неделимых обобщенных конструктивных элементов, для которых записываются основные соотношения теории надежности и долговечности. Основные нагрузки (внутреннее давление, аэро- и гидродинамические силы) представляются в виде конечных рядов Фурье и устанавливаются расчетные амплитудно-частотные характеристики этих нагрузок. Для подземных участков определяется распределение продольных компонент напряжений с учетом рельефа и особенности местности, состояния грунта (гористый, равнинно-холмистый, пустынный, болотистый, подрабатываемые территории и территории, подверженные карстовым явлениям, вечно-мерзлые грунты, промерзающий пучинистый грунт при возможном криогенном растрескивании и т. л.).
Нами предлагается подход, основанный на статистическом имитационном моделировании (вычислительные эксперименты по законам распределения параметров внешней среды и элементов конструкции трубопровода) с определением текущих законов распределения наработок исеч значимых элементов трубопровода. Текущая скорость исчерпания ресурса каждого элемента определяется по текущему состоянию материала, а прогноз наработки для каждой реализации по соответствующей реализации нагрузок, полученной по прогнозу модельного функционирования трубопровода в данной реализации (см. рис. 1 и 2). Таким образом, исключается применяемая во всех современных методах надежности сложная процедура прогноза ресурса, основанная на предварительном определении статистических характеристик нагружения. Адекватность столь сложной процедуры может быть установлена только после статистической обработки модельных наработок в вычислительном эксперименте с виртуальной реальностью. Адекватность имитационной модели определяется большим опытом расчетов прочности с учетом динамических составляющих нагрузок, а также контролируемой точностью создания онтологических и феноменологических моделей. Современная конфигурация повсеместно распространенных персональных компьютеров и их программное обеспечение позволяют обеспечивать расчет всех текущих указанных выше характеристик надежности в реальном времени всего жизненного цикла трубопроводов Различные аспекты предлагаемого подхода изложены в [2-8J.
На основании изложенного мы предлагаем по результатам экспериментального [9] и вычислительного опыта статистического имитационного моделирования следующий метод определения остаточного ресурса нефтепровода. Результаты статистического имитационного моделирования участка нефтепровода комплексируются с периодическими оценками образцов трубопровода, причем для нагружения образцов используются результаты статистического моделирования, как прогнозные, так и предшествующие теку щему состоянию (программа работы нефтепровода за предшествующие годы хорошо известна).
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Механика деформирования и разрушения [Сб. научных трудов]. Екатеринбург: УрО РАМ. 2001. 405 с. ISBN 5 - 7691 - 1255 - 7
2. Колмогоров В. Л. Определение остаточного ресурса трубопровода // Нефтегазовая промышленность. Март. 2001.
3. Дергунов Н. П., Габигер В. В., Шаманнн А. П. Об индивидуализированных моделях деградации и катастроф в элементах механических систем II Международная конференция Разрушение и мониторинг свойств металлов. Екатеринбург. Май 2001 г.
4. Дергунов Н. П. О современной теории надежности машин. Международная конференция "Разрушение и мониторинг свойств металлов". Екатеринбург. Май 2001 г.
5. Дергунов Н. П., Габигер В. В., Севостьянов Л. Д.. Чернышев Е. И. Схема процесса старения (модель параметрического отказа). Международная конференция "Разрушение и мониторинг свойств металлов". Екатеринбург. Май 2001 г.
6. Дергунов Н. П. Система диагностики. Международная конференция "Разрушение и мониторинг свойств металлов". Екатеринбург. Май 2001 г.
7. Дергу нов Н. П., Габигер В. В., Севостьянов А. Д, Черимшов Е. И. Модель восстановления н современной теории надежности машин. Система синтеза ремонтных воздействий. Международная конференция "Разрушение и мониторинг свойств металлов". Екатеринбург Май 2001 г
8. Шаманим А. П. О долговечности магистральных V технологических трубопроводов. Международная конференция "Разрушение и мониторинг свойств металлов". Екатеринбург. Май 200! г.
9. Шаманин А. П. Расчет остаточного ресурса нефтепроводов // Технологическое оборудование для -?рной и нефтегазовой промышленности: Сб. докладов Международной научно-технической конференции Екатеринбург: УГГА, 2002. 186 с.
УДК 622.271.4:621.879:621.311
В. А. Голубев
НАДЕЖНОСТЬ ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ ЭКСКАВАТОРОВ ЭКГ-8И
Проблема надежности экскаваторного электрооборудования является одной из наиболее важных на современном этапе развити* горной техники и технологии.
Недостаточная надежность электрооборудования не только снижает эффективность использования экскаваторов, но и приводит к большому материальному ущербу.
С целью определения уровня и разработки путей повышения надежности электрооборудования экскаваторов собран и обобщен статистический материал об ею отказах на карьерах Урала и Казахстана за 1977-1997 годы. При этом использовалась разработанная Институтом горного дела УрО РАН информационно-поисковая система (ИПС) с кодовым обозначением номенклатурного названия и адреса работы электрооборудования, его основных систем и подсистем, а также видов и причин их отказов.
В результате обработки полученного информационного массива определено количественное распределение отказов электрооборудования экска заторов, выявлены наиболее ненадежные электрические машины и аппараты, а также характерные виды и причины их отказов.
Анализ материалов об отказах показал, что на экскаваторах ЭК1 -8И наиболее низкую надежность, например, в условиях Качканарского ГОКа иисли: синхронный двигатель СДЭУ глинного преобразовательного агрегата, кабельная сеть, генераторы и двигатели постоянного тока и схемы управления главными приводами; на которые приходится от 9.3 до 24.4 % отказов от общего их количества по всему электрооборудованию экскаватора и от 14,2 до 32.2 % простоев от общей их продолжительности.
В условиях комбината^раласбестажизкую надежность имеют: высоковольтная аппаратура, генераторы и двигатели постоянного тока и схемы управления главными приводами, на которые приходится от 11 до 45,5 % отказов от общего количества по всему электрооборудованию экскаватора и от 8,1 до 33,1 % простоев от общей их продолжительности. Аналогичная картина наблюдается на Соколовско-Сарбайском ГОКе (ССГОК), где отказы генераторов и двигателей постоянного тока, кабельной сети экскаватора и схемы управления главными приводами составляют от 11,5 до 34,2 % от общего их количества по всему электрооборудованию экскаватора, а просгон от 9.1 до 31.5 % простоев от общей их продолжительности.
В расчете на один экскшштор ь условиях Качкаг.арского ГОКа в течение года приходится 3.7 отказа по генераторам постоянного тока, 5 отказов по двигателям постоянного тока и 5.1 отказа по схемам управления. Продолжительность простоя в расчете на один экскаватор по указанным видам электрооборудования составила соответственно 16,8; 28.5 и 15,2 ч.
В условиях комбинага«Ураласбестзм!о упомянутым видам электрооборудования на один экскаватор приходится соответственно 4,2; 8,0 и 17.6 отказа и 34,9; 64,7 и 49.2 ч простоя.
В целом по всему комплексу электрооборудован тя экскаваторов ЭКГ-8И на каждый экскаватор в течение года приходится: 20.7 отказа в условиях Качканарского ГОКа. 39.0 отказов в условиях комбината^'раласбест>и 17,1 отказа в условиях Соколовско-Сарбайского ГОКа. Продолжительность простоя в расчете на один экскаватор составила соответственно 88.5; 195,8 и 66,1 ч.
Анализируя данные об отказах всего комплекса электрооборудования, были выявлены также конкретные виды электрооборудования, из-за которых снижаются показатели надежности экскаватора. В процессе обработки полученных данных установлено, что по группе «генераторы
