Автореферат: Вероятностное прогнозирование ресурса нефтегазового оборудования при эксплуатации в сероводородсодержащих средах

Величина прогнозируемого ресурса и назначаемый в пределах него продлеваемый ресурс всегда характеризуются некоторой вероятностью (V_LF) наступления предельного состояния, т.е. возникновения ресурсного отказа (далее - отказа), до исчерпания ресурса. Возникновение отказа приводит к различной степени тяжести (U_LF) их последствий. Сочетание V_LF и U_LF приводит к возникновению различной величины риска (R_LF) отказа. Поэтому анализ и обеспечение допустимых вероятности ([V]_LF) и риска ([R]_LF) отказа оборудования в период продлеваемого ресурса занимает одно из центральных мест в обеспечении допустимого риска, отвечающего установленным законодательным и нормативным требованиям. В этом случае продлеваемый ресурс должен назначаться в пределах прогнозируемого ресурса, определяемого на основе вероятностного прогнозирования продлеваемого ресурса (далее - прогнозирования ресурса), в пределах которого обеспечивается нормативно установленная величина допустимой вероятности отказа.

К настоящему времени за более чем 30-ти летний период эксплуатации оборудования выполнен большой объем работ и накоплен значительный массив данных диагностики состояния, анализа несущей способности, стендовых испытаний и лабораторных исследований металла, оценки ресурса и др. исследований состояния оборудования. Анализ накопленных данных и собственный опыт показывают, что модель прогнозирования ресурса может включать в себя несколько десятков параметров и критериев оценки состояния и прогнозируемого ресурса (далее - параметров состояния и ресурса): исходные, промежуточные и текущие значения параметров формы конструкции, дефектов, повреждений, эксплуатационного нагружения и кинетики повреждаемости; критерии предельного состояния металла и оценки технического состояния; наработку. Как показывают результаты исследований, за длительный период эксплуатации оборудования выполняется значительное число мероприятий по поддержанию работоспособного и безопасного состояния оборудования: «входной» контроль; ревизии; технические обслуживания; освидетельствования; мониторинг состояния; испытания; исследования металла; диагностические обследования; ремонты; замены. Поэтому в модели прогнозирования ресурса необходимо учитывать все множество данных параметров состояния и ресурса. А при прогнозировании ресурса элементов оборудования с несколькими возможными предельными состояниями общее число параметров состояния и ресурса возрастает в несколько раз. В этих условиях сложность решения задачи прогнозирования ресурса оборудования значительно возрастает.

На основе анализа нормативных требований, накопленных данных, опыта многократных диагностических обследований и собственного опыта разработана детерминированно-вариационная модель (ДВ-модель) прогнозирования ресурса (рис. 1 а), которая применяется при поэтапном продлении ресурса оборудования. Модель включает в себя следующие параметры состояния и ресурса: t - время; h₀ и h_к - исходные и контролируемые (диагностируемые) значения параметров состояния (формы конструкции, дефектов и повреждений); [h] - критерии оценки технического состояния, определяемые с учетом параметров эксплуатационного нагружения и критериев предельного состояния металла из условия исчерпания несущей способности; h(t) - закономерность кинетики повреждаемости; _и, _п и _i- исходный, продляемый ранее и прогнозируемый ресурс; t_и- наработка по окончании _и; t_пj и t_н - наработки до 1-го, 2-го, …, j-го промежуточного обследования, контроля состояния и до текущего (настоящего) обследования; 1 и 2 - эмпирическая и теоретическая функции вероятности отказа - V_LF(). Особенностью ДВ-модели является учет вариации (изменчивости) значений контролируемых параметров состояния - h_i, в то время как остальные параметры состояния и ресурса учитываются в виде детерминированных значений. Вариация контролируемых значений h_i (рис. 1 а) приводит к вариации значений ресурса - _i и вероятности отказа - V_LFi. С использованием ДВ-модели решением обратной задачи выполняется прогнозирование ресурса - _i, соответствующего заданной вероятности возникновения отказа - V_LFi.

Как показывают результаты исследований, параметры состояния и ресурса, соответствующие исходному состоянию оборудования, имеют исходные вариации значений. В процессе длительной эксплуатации оборудования под влиянием специфического повреждающего воздействия рабочих сред к исходным вариациям добавляются систематически увеличивающиеся вариации значений этих параметров. По мере увеличения срока эксплуатации вариации значений параметров состояния и ресурса продолжают возрастать. В табл. 1 представлены результаты экспериментальных исследований вариаций параметров состояния и ресурса сосуда, эксплуатируемого в сероводородсодержащем газе.

Рисунок 1 - ДВ-модель прогнозирования ресурса (а), модель и результаты анализа влияния методов прогнозирования ресурса на вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса (б); - недопустимые вероятность и риск отказа

Таблица 1 - Данные о вариациях параметров состояния и ресурса.

С использованием разработанной ДВ-модели (рис. 1 а) в работе выполнен анализ влияния методов прогнозирования ресурса и совместных вариаций параметров состояния и ресурса на вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса. На рис. 1 б показана модель и результаты анализа на примере обечаек сосуда, подверженных коррозионному изнашиванию, где: 1 и 2, 3 и 4 - эмпирические и теоретические функции вероятности отказа - V_LF(_ДВ), V_LF(_В) соответственно; _ДВ - прогнозируемый ресурс, рассчитанный по ДВ-модели с учетом вариации измеренных (S_изм) значений толщины стенки (параметра повреждений) и детерминированных значений прочих параметров состояния и ресурса (табл. 1); _В - ресурс, рассчитанный с учетом данных о вариациях и с учетом совместных вариаций параметров состояния и ресурса (табл. 1).

Прогнозирование ресурса - по механизму коррозионного изнашивания выполнено с использованием зависимостей:

; ,(1)

где, параметры состояния и ресурса (табл. 1): t_н - срок эксплуатации до обследования (текущая наработка); S_и, С₀, D - исполнительная толщина стенки, плюсовой допуск к толщине стенки, внутренний диаметр (параметры формы конструкции); Р - рабочее давление (параметр эксплуатационного нагружения); [] - допускаемое напряжение (критерий предельного состояния металла). Значения параметров состояния и ресурса, а также показателей их вариаций, используемые в расчетах _ДВ и _В, представлены в табл. 1, где: р - обозначение (наименование) параметра; р_ном - номинальное значение параметра; N - объем выборки; p_min и p_max - минимальное и максимальное выборочные значения; r, , , и - размах вариации, выборочные среднее, среднее квадратическое отклонение (СКО) и коэффициент вариации.

Сравнительный анализ влияния методов прогнозирования ресурса на вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса показывает, что значения V_LF(_ДВ) < V_LF(_В) (линии 2 и 4, рис. 1 б). Это приводит к тому, что при определенной заданной допустимой вероятности отказа - [V]_LFi прогнозирование ресурса из условия V_LF(_ДВ) [V]_LFi, по отношению к прогнозированию ресурса из условия V_LF(_В) [V]_LFi приводит к переоценке прогнозируемого ресурса, в пределах которого должна обеспечиваться [V]_LF, на 80% и более (_ДВ>_В, рис. 1 б). В этом случае продление ресурса в пределах _ДВ, прогнозируемого без учета совместных вариаций параметров состояния и ресурса, приводит к недооценке V_LF(V_LF(_ДВ)) по отношению к V_LF(V_LF(_В)), определяемой с учетом совместных вариаций параметров состояния и ресурса, (, рис. 1 б) и не позволяет обеспечивать нормативно установленные допустимые вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса.

Результаты обобщения данных аналогичных анализов показывают, что применение для продления ресурса моделей и методов прогнозирования ресурса, не учитывающих информацию о достоверности диагностики и совместных вариациях параметров состояния и ресурса, влечет за собой эксплуатацию оборудования в период продлеваемого ресурса при вероятности и риске отказа не отвечающим установленным нормативным требованиям. Достоверность диагностики параметров состояния и ресурса, а также исходные и накапливаемые в процессе длительной эксплуатации и повреждающего воздействия сероводородсодержащих рабочих сред совместные вариации параметров состояния и ресурса до настоящего времени не изучены. Применяемые при продлении ресурса оборудования ДВ-модель и методы прогнозирования ресурса не учитывают и не позволяют учитывать в них информацию о достоверности диагностики и совместных вариациях параметров состояния и ресурса. Поэтому без изучения достоверности диагностики, совместных вариаций параметров состояния и ресурса и разработки на этой основе теоретических положений и методов прогнозирования ресурса в дальнейшем невозможно выполнить прогнозирование и продление ресурса оборудования, в пределах которого должны обеспечиваться нормативно установленные допустимые вероятность и риск отказа. До настоящего времени в такой постановке проблема обеспечения допустимых вероятности и риска отказа в период продлеваемого ресурса рассматриваемого оборудования не ставилась и не решалась.

Во второй главе представлены результаты экспериментальных исследований и обоснования показателей достоверности диагностики и вариаций параметров и критериев оценки состояния.

На основе анализа и развития работ ученых и специалистов в области исследования технического состояния нефтегазового оборудования методами и средствами диагностики, анализа опыта апробации в лабораторных условиях и применения в практике методов диагностического обследования были выполнены собственные исследования достоверности диагностики параметров состояния и ресурса. Выполнены экспериментальные исследования и оценка достоверности контроля параметров наиболее распространенных дефектов типа непроваров сварных швов штуцерных узлов оборудования. Такого типа дефекты относятся к числу опасных и трудновыявляемых, так как они являются скрытыми внутри потенциально-опасного конструктивного узла. Контроль выполнялся портативными переносными (ручными) ультразвуковыми (УЗ) дефектоскопами, а также автоматизированной сканирующей системой (АСК) М500/600 (рис 2 а). Выполнен сравнительный анализ данных результатов УЗ контроля параметров величины (В_УЗ) и места (А_УЗ) положения повреждений (непроваров) штуцерных узлов по 33-м контролируемым сечениям с данными результатов разрушающего контроля и прямых измерений величин В и А. На рис. 2 б показаны обобщенные результаты исследований для величины В_УЗ, где: 1 линия регрессии результатов контроля АСК; 2, 3, 4 линии регрессии результатов контроля ручной УЗ дефектоскопией при настройках согласно: разработанной в ОАО «Техдиагностика» методике; требованиям РД 34.17.30297; требованиям СТО 00220256-0052005 соответственно. Серым оттенком показаны границы доверительного 90%-ного интервала для линий 2, 3, 4.

Исследованиями установлено, что результаты УЗ контроля при помощи АСК совпадают с фактическими значениями и были использованы в качестве базы для сравнения и оценки достоверности результатов, полученных при ручной УЗ дефектоскопии. Доверительный интервал значений, измеренных ручной УЗ дефектоскопией при настройках по разработанной в ОАО «Техдиагностика» методике, практически полностью накрывает значения, полученные при помощи АСК.

Применение АСК, либо выполнение ряда независимых контролей ручной УЗ дефектоскопией при настройках по разработанной методике, позволяют выполнять диагностику повреждений штуцерных узлов с высоким уровнем достоверности (до 90% и выше). Для определения с высоким уровнем достоверности параметров повреждений штуцерных узлов ручной УЗ дефектоскопией при настройках по РД 34.17.30297 или по СТО 00220256-0052005 необходимо выполнить дублирующий независимый контроль вторым оператором. Для конкретных условий контроля установлены корректирующие поправки и коэффициенты. По результатам исследований достоверности других методов диагностики с применением разработанного методического подхода обоснованы критерии оценки и уровни достоверности диагностики параметров состояния и ресурса.