基于數(shù)字孿生的壓氣站場設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)智能決策系統(tǒng)

王金江 王舒輝 張來斌 張 哲

1.中國石油大學(xué)（北京）安全與海洋工程學(xué)院 2. 中國石油新疆油田公司呼圖壁儲氣庫作業(yè)區(qū)

0 引言

隨著能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，我國能源供給面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1]。其中天然氣作為低成本、高熱值的清潔能源得到飛速發(fā)展，人們對其需求比重也隨之增加，導(dǎo)致天然氣供求失衡的矛盾現(xiàn)象頻發(fā)[2]。作為天然氣生產(chǎn)運(yùn)輸過程中必備的增壓站場，天然氣壓氣站場肩負(fù)著越來越重要的作用，如同人體的“心臟”一樣，通過不斷加壓，保證天然氣的長距離輸送，保障下游天然氣的供給，擔(dān)負(fù)著保衛(wèi)國家安全和經(jīng)濟(jì)的重任。

如今科技發(fā)展日新月異，設(shè)備日趨大型自動化，導(dǎo)致壓氣站場突發(fā)事件的發(fā)生概率逐年增加，何況壓氣站場是將低壓天然氣增壓后長距離輸送的增壓站，長期運(yùn)行生產(chǎn)必會降低系統(tǒng)穩(wěn)定性和安全可靠性，增大站場設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。因此，研究適合壓氣站場設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)，對保障壓氣站場安全生產(chǎn)運(yùn)行具有極其重要的政治、經(jīng)濟(jì)、文化和戰(zhàn)略意義[3]。目前美國道化學(xué)公司的火災(zāi)爆炸指數(shù)評價(jià)法、英國帝國化學(xué)公司的蒙德法、日本厚生勞動省的六階段安全評價(jià)法以及指標(biāo)體系法和模糊綜合評價(jià)法等傳統(tǒng)評價(jià)方法，都只是在歷史經(jīng)驗(yàn)辨識生產(chǎn)過程中可能發(fā)生重大事故基礎(chǔ)上，運(yùn)用物理模型進(jìn)行較為精準(zhǔn)的計(jì)算，評估事故對鄰近區(qū)域人員和設(shè)備可能造成的威脅，無法對壓氣站場工藝設(shè)備提出針對其風(fēng)險(xiǎn)等級的檢測程度和頻率意見，只能是依照事后維護(hù)、定期維護(hù)和狀態(tài)維護(hù)所制訂固化的周期和內(nèi)容進(jìn)行檢測，這會導(dǎo)致工藝設(shè)備同時(shí)存在檢驗(yàn)過度和檢驗(yàn)不足的兩種狀態(tài)[4]。目前，國內(nèi)外油氣站場風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)主要劃分為定量風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)兩個(gè)趨勢，楊璐等[5]從失效可能和后果兩個(gè)方面，以風(fēng)險(xiǎn)等級矩陣形式評估站場風(fēng)險(xiǎn)；張鄭[6]提出重大危險(xiǎn)子系統(tǒng)辨識模型和安全評價(jià)指標(biāo)體系，并且以此提出風(fēng)險(xiǎn)控制策略；王勇[7]采用故障樹形式分析輸氣站場主要失效類型，以此制訂針對性檢驗(yàn)措施；曹濤等[8]采用危險(xiǎn)與可操作性研究(Hazard and Operability Analysis，HAZOP)技術(shù)對油氣管道進(jìn)行危險(xiǎn)辨識和提出針對性建議措施；付罡等[9]采用基于符號定性的HAZOP技術(shù)，優(yōu)化傳統(tǒng)HAZOP技術(shù)下設(shè)備檢驗(yàn)策略；王慶鋒等[10]從可靠性和維修性方面對往復(fù)壓縮機(jī)提出維修決策；李宏娟[11]基于特征規(guī)則和案例推理提高壓縮機(jī)維修速度，然而這些研究都對壓氣站場工藝設(shè)備缺少系統(tǒng)性的定量風(fēng)險(xiǎn)評估和設(shè)備管理的研究。現(xiàn)在已經(jīng)步入數(shù)字化信息時(shí)代，壓氣站場內(nèi)以眾多孤立系統(tǒng)為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理模式，已經(jīng)無法應(yīng)對當(dāng)下成爆炸增長的數(shù)據(jù)信息，并且從海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中抽絲剝繭進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估也是非常規(guī)人力物力財(cái)力所能企及[12]。

因此，筆者基于數(shù)字孿生理念，采用現(xiàn)代化數(shù)字測量技術(shù)，建立壓氣站場數(shù)字化模型，以傳感通信技術(shù)為紐帶，構(gòu)建實(shí)時(shí)信息的數(shù)字孿生體，同時(shí)借鑒國內(nèi)目前主要應(yīng)用于儲罐、管道和軍工設(shè)備的基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)(Risk Based Inspection，RBI)技術(shù)和以可靠性為中心的維修(Reliability Centered Maintenance，RCM)方法，分別構(gòu)建壓氣站場靜動設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)分析和設(shè)備管理體系，以期實(shí)現(xiàn)壓氣站場實(shí)時(shí)監(jiān)測和風(fēng)險(xiǎn)決策、推動數(shù)字化進(jìn)程、提高安全生產(chǎn)水平。

1 相關(guān)技術(shù)概述

1.1 數(shù)字孿生

伴隨著云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等信息技術(shù)深度應(yīng)用于制造業(yè)，物理世界與信息世界之間的交互共融成為一大難題[13]。數(shù)字孿生又被稱為數(shù)字化映射，美國航天局最早提出過孿生體概念，將同型號一臺空間飛行器作為孿生體，利用其與執(zhí)行任務(wù)的實(shí)體對象完全相同的幾何形狀、尺寸結(jié)構(gòu)和物理特性，反映和預(yù)測真實(shí)狀態(tài)下實(shí)體對象的運(yùn)行狀況[14]。GRIEVES[15]2003年提出了“與物理產(chǎn)品等價(jià)的虛擬數(shù)字化表達(dá)”概念，2011年在《智能制造之虛擬完美模型：驅(qū)動創(chuàng)新與精益產(chǎn)品》中正式提出數(shù)字孿生理念，數(shù)字孿生主要由3部分組成，物理世界的物理實(shí)體，虛擬世界的虛擬產(chǎn)品和兩者之間的數(shù)據(jù)信息的交互接口[16]。數(shù)字孿生就是通過傳感通信技術(shù)將物理實(shí)體的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)綁定在虛擬產(chǎn)品上，利用虛擬產(chǎn)品對物理實(shí)體進(jìn)行精準(zhǔn)映射，反映和預(yù)測物理實(shí)體的行為、狀態(tài)與活動。

1.2 基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)

RBI是一種在有限經(jīng)濟(jì)條件下尋求安全效益最大化，將風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和設(shè)備管理相融合的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)，它有別于傳統(tǒng)方法，能夠從一套工藝設(shè)備著手，以設(shè)備損傷機(jī)理作為切入點(diǎn)，系統(tǒng)全面地分析設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)等級，制訂基于風(fēng)險(xiǎn)等級的針對性檢驗(yàn)策略，推動整套工藝流程在下個(gè)運(yùn)行周期內(nèi)都處于可接受的風(fēng)險(xiǎn)水平之中[11]。工業(yè)行業(yè)存在“20%設(shè)備蘊(yùn)藏著80%危險(xiǎn)”定則，挪威船級社基于此提出了RBI技術(shù)，應(yīng)用于海洋石油鉆井平臺設(shè)備的完整性風(fēng)險(xiǎn)管理，并研發(fā)了Orbit Onshore輔助軟件[4]。1993年全球23家跨國石化企業(yè)委托美國石油協(xié)會將RBI技術(shù)移植至石化行業(yè)，1996年美國石油協(xié)會成果發(fā)布《基于風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)基礎(chǔ)資源文件（草案）》[17]。國外應(yīng)用RBI技術(shù)在設(shè)備檢驗(yàn)維修上獲得巨大經(jīng)濟(jì)和社會效益下，我國高校和研究機(jī)構(gòu)也開始引入RBI技術(shù)相關(guān)理念，2008年國家發(fā)改委頒布《基于風(fēng)險(xiǎn)檢驗(yàn)的基本方法》，標(biāo)志著我國RBI技術(shù)已經(jīng)取得相當(dāng)程度的推廣應(yīng)用[18]。

1.3 以可靠性為中心的維修

RCM是一種在保證設(shè)備安全性前提下，以最小生產(chǎn)損失和最小維修成本為目的，確定設(shè)備預(yù)防性維修需求和優(yōu)化維修制度的系統(tǒng)工程方法[19]。它優(yōu)于傳統(tǒng)方法，可通過故障模式和影響分析，明確設(shè)備及其部件的失效模式，從部件重要度和后果嚴(yán)重度出發(fā)，針對各后果制訂相應(yīng)的預(yù)防性維修內(nèi)容、維修級別和維修周期，并且可以確定設(shè)備部件的備件庫存數(shù)量，盡可能避免或至少減輕設(shè)備故障后果的嚴(yán)重程度。RCM方法起源于國際民航業(yè)，20世紀(jì)60年代人們發(fā)現(xiàn)飛機(jī)的可靠性與拆修間隔并無必然聯(lián)系，1968年美國空運(yùn)協(xié)會基于此發(fā)現(xiàn)發(fā)布《MSG-1維修的鑒定與大綱的制訂》，為RCM理論奠定了基礎(chǔ)。1978年美國聯(lián)合航空公司研究軍機(jī)維修大綱制訂方法發(fā)布名為Reliability-Centered Maintenance報(bào)告正式推出RCM方法。我國航空工業(yè)部門和空軍率先引入RCM方法相關(guān)理念，1989年原航空航天工業(yè)部發(fā)布《飛機(jī)、發(fā)動機(jī)及設(shè)備以可靠性為中心的維修大綱的制訂》，1992年軍械工程學(xué)院起草《裝備預(yù)防性維修大綱的制訂要求與方法》。目前RCM方法在我國電力、鐵路、核電和汽車等領(lǐng)域開展了廣泛應(yīng)用，并取得了較好的效果。

2 設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)決策系統(tǒng)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)

壓氣站場的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)決策系統(tǒng)是集成數(shù)字孿生理念、RBI技術(shù)和RCM方法，是對壓氣站場靜動設(shè)備進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和管理的可視化系統(tǒng)。該系統(tǒng)共有4層架構(gòu)，從下至上分別是虛擬層、數(shù)據(jù)層、邏輯層和交互層（圖1）。底層虛擬層就是數(shù)字孿生理念中虛擬空間的虛擬產(chǎn)品，是基于站場原有的竣工圖紙、采辦設(shè)備圖紙和施工圖紙等資料，以及采用基準(zhǔn)點(diǎn)測量、航空攝影測量、3D激光掃描和傾斜攝影測量等數(shù)字化技術(shù)對壓氣站場及其靜動設(shè)備進(jìn)行空間數(shù)據(jù)測量，利用數(shù)字模型軟件，建立壓力站場包括設(shè)備、廠房、線和輔助設(shè)施現(xiàn)實(shí)精準(zhǔn)映射的數(shù)字化模型；第二層數(shù)據(jù)層就是壓氣站場設(shè)備靜動態(tài)數(shù)據(jù)傳輸、存儲和讀取的數(shù)據(jù)庫，其中包含站場竣工信息、設(shè)備設(shè)計(jì)信息、周邊環(huán)境信息和空間數(shù)字測量信息等靜態(tài)數(shù)據(jù)的站場資產(chǎn)數(shù)據(jù)庫以及通過物理量傳感器采集的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息和讀取SCADA系統(tǒng)信息等動態(tài)數(shù)據(jù)的設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，以列表的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，每類數(shù)據(jù)再根據(jù)名稱、屬性和時(shí)間等拆分為眾多子項(xiàng)，各子項(xiàng)通過設(shè)置獨(dú)立鍵值讀取數(shù)據(jù)，為設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和檢驗(yàn)維護(hù)提供多元化的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)；第三層邏輯層是系統(tǒng)的核心層，將數(shù)據(jù)層所存儲的數(shù)據(jù)信息作為輸入端，通過編程語言將RBI技術(shù)和RCM方法程序化，以對站場靜動設(shè)備進(jìn)行自主化風(fēng)險(xiǎn)分析評估，來得到設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級和檢驗(yàn)維護(hù)措施，RBI技術(shù)和RCM方法具體分析步驟將在2.2和2.3節(jié)詳細(xì)說明；頂層交互層是系統(tǒng)的可視化窗口，向用戶展示綁定相應(yīng)數(shù)據(jù)信息與現(xiàn)實(shí)站場精準(zhǔn)映射的數(shù)字化站場，用戶同時(shí)可在交互窗口使用包含站場三維瀏覽、設(shè)備信息查詢、設(shè)備狀態(tài)趨勢、設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控、設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和檢驗(yàn)維修措施等系統(tǒng)功能。

2.2 靜設(shè)備RBI分析

搜集站場靜設(shè)備的工藝流程、介質(zhì)數(shù)據(jù)、操作維護(hù)和歷史檢修等信息，結(jié)合周邊環(huán)境和生產(chǎn)情況識別靜設(shè)備危險(xiǎn)因素，構(gòu)建靜設(shè)備失效概率和后果模型，以評估靜設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)等級，制訂減緩風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)策略[9]。

靜設(shè)備失效概率模型是在失效歷史編制的同類失效頻率基礎(chǔ)上計(jì)算的，但是每臺靜設(shè)備都有其獨(dú)特的運(yùn)行工況、運(yùn)行環(huán)境和管理辦法，所以同臺靜設(shè)備在不同場景下也會顯現(xiàn)不同的失效概率。因此，引入管理修正系數(shù)和設(shè)備修正系數(shù)對靜設(shè)備同類失效頻率進(jìn)行修正，以便得到接近實(shí)際狀況的靜設(shè)備失效概率[9,17-18]。管理修正系數(shù)是凸顯設(shè)備管理水平的指標(biāo)，有效地管理能夠極大地預(yù)防靜設(shè)備介質(zhì)泄漏和保障靜設(shè)備穩(wěn)定生產(chǎn)，管理修正系數(shù)可參照API 581管理系統(tǒng)評估手冊中的13類101個(gè)問題進(jìn)行計(jì)算[9,17-18,20]。設(shè)備修正系數(shù)與靜設(shè)備的制造技術(shù)、運(yùn)行工藝和生產(chǎn)環(huán)境等因素有關(guān)，由技術(shù)因子、通用因子、機(jī)械因子和工藝因子組成，其中技術(shù)因子涉及靜設(shè)備損傷機(jī)制和技術(shù)狀態(tài)的篩選和評估，是實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中特定失效模式對靜設(shè)備失效概率的影響程度，結(jié)合實(shí)際情況壓氣站場靜設(shè)備損傷機(jī)制主要為腐蝕減薄、外部破壞和應(yīng)力腐蝕等，技術(shù)因子可利用腐蝕速率、生產(chǎn)溫度、設(shè)備壁厚和檢驗(yàn)有效性等情況，根據(jù)減薄技術(shù)模塊系數(shù)確定技術(shù)因子。通用因子考慮靜設(shè)備當(dāng)前所處條件，靜設(shè)備總體外觀和維護(hù)程序是否符合現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)，寒冷天氣是否減少了靜設(shè)備檢驗(yàn)維護(hù)，從而帶來額外風(fēng)險(xiǎn)以及周邊地震活動是否影響靜設(shè)備正常運(yùn)行。機(jī)械因子取決靜設(shè)備設(shè)計(jì)和制造的最初狀況，同類失效頻率僅考慮同類靜設(shè)備的普遍性，對于靜設(shè)備的復(fù)雜性、建造精細(xì)程度、運(yùn)行時(shí)間和生產(chǎn)載荷都需要進(jìn)一步分析，機(jī)械因子是衡量具體靜設(shè)備偏離同類普遍性靜設(shè)備的程度。工藝因子考慮靜設(shè)備的工藝條件和運(yùn)行方式，站場工藝的穩(wěn)定性和連續(xù)性以及安全保障裝置是能夠有效保證設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行[9,17-18]。將同類失效頻率與具體靜設(shè)備的管理修正系數(shù)和設(shè)備修正系數(shù)結(jié)合，就可準(zhǔn)確計(jì)算出該靜設(shè)備實(shí)際失效概率。

靜設(shè)備失效后果模型是通過介質(zhì)泄放情況量計(jì)算靜設(shè)備失效后果區(qū)面積。壓氣站場介質(zhì)主要為C1-C2為代表的天然氣和含量大約為10%的凝析油[21]。靜設(shè)備發(fā)生泄漏內(nèi)部的高壓天然氣將會呈氣態(tài)形式泄放，根據(jù)設(shè)備運(yùn)行壓力不同，介質(zhì)會以不同速率進(jìn)行泄放，壓力界限計(jì)算公式[9,17-18]：

式中：pB表示界限壓力，Pa；pa表示大氣壓力，Pa；K表示氣體絕熱系數(shù)。

設(shè)備運(yùn)行壓力大于界限壓力，介質(zhì)將以音速泄放，反之以亞音速泄放，不同泄放速率計(jì)算公式[9,17-18]：

式中Wgas表示氣體泄放速率，kg/s；Cd表示泄漏系數(shù)；A表示孔口截面積，m2；po表示運(yùn)行壓力，Pa；M表示分子量；R表示氣體常數(shù)，J/(mol·K)；T表示氣體溫度，K；λ表示有因次常量，(kg·m)/(N·s2)。

天然氣攜帶10%凝析油的泄放速率計(jì)算公式[17]：

式中Wliq表示凝析油泄放速率，kg/s；g表示重力加速度；ρ表示液體密度，kg/m3。

靜設(shè)備發(fā)生泄漏，其泄漏孔徑的不同，其泄漏類型也將會不同。RBI技術(shù)為兼顧經(jīng)濟(jì)性和準(zhǔn)確性預(yù)設(shè)了一組不連續(xù)泄漏孔徑供風(fēng)險(xiǎn)分析，一般將靜設(shè)備破裂認(rèn)定為瞬間泄放，其余孔徑認(rèn)定為持續(xù)泄漏[22-23]。通過靜設(shè)備的泄放速率計(jì)算其失效后果區(qū)面積（表1）[17]。

表1 失效后果區(qū)面積計(jì)算公式表

根據(jù)計(jì)算的靜設(shè)備失效概率和失效后果區(qū)面積，確定該臺靜設(shè)備的失效概率等級和失效后果等級（表2）。再采用5×5風(fēng)險(xiǎn)矩陣形式表征靜設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)程度，根據(jù)失效概率等級和失效后果等級可以將設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)等級劃分Ⅰ級低風(fēng)險(xiǎn)、Ⅱ級中風(fēng)險(xiǎn)、Ⅲ級中高風(fēng)險(xiǎn)和Ⅳ級高風(fēng)險(xiǎn)（表3）[17,24]。基于此，根據(jù)靜設(shè)備失效概率等級、風(fēng)險(xiǎn)等級和損傷機(jī)理，就可以制訂有針對性的檢驗(yàn)周期和減緩風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)措施[17]。

表2 失效概率等級和失效后果等級表

表3 靜設(shè)備5×5風(fēng)險(xiǎn)矩陣表

2.3 動設(shè)備RCM分析

搜集站場動設(shè)備的基礎(chǔ)資料、技術(shù)規(guī)格、操作規(guī)程和故障統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)，對動設(shè)備進(jìn)行功能系統(tǒng)劃分和失效模式影響分析，確定影響動設(shè)備可靠性的主要功能部件，分析動設(shè)備功能部件的失效頻率、安全后果、環(huán)境后果、生產(chǎn)損失和維修成本確定風(fēng)險(xiǎn)等級，制訂針對性的預(yù)測性和預(yù)防性維修措施[25]。

動設(shè)備一般由數(shù)以萬計(jì)零部件組成，雖然每個(gè)零部件都有其自身的故障模式，但對動設(shè)備整體可靠性的影響程度卻是有高有低，其中大部分零部件可能造成的唯一故障后果僅僅是一定數(shù)額的維修費(fèi)用，因此就需要先根據(jù)動設(shè)備的運(yùn)動機(jī)構(gòu)和機(jī)體構(gòu)成，將動設(shè)備劃分為若干個(gè)功能系統(tǒng)確定其中主導(dǎo)系統(tǒng)功能的主要功能部件，對這些嚴(yán)重影響動設(shè)備整體可靠性的主要功能部件進(jìn)行失效模式影響分析（Failure Mode and Effect Analysis，F(xiàn)MEA），明確該些部件的功能、與功能相關(guān)的故障模式、故障原因和故障影響等，為之后制訂針對性維修措施提供信息支持[26]。

通過對站場動設(shè)備維修保養(yǎng)和故障統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)信息采用故障樹分析（Fault Tree Analysis，F(xiàn)TA），結(jié)合各主要功能部件的故障因素畫出各自故障邏輯框圖，確定功能部件故障原因的各種組合方式，定性計(jì)算出各功能部件的失效概率[30]。結(jié)合站場動設(shè)備實(shí)際情況，制訂動設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)可接受評價(jià)準(zhǔn)則，其中有考慮動設(shè)備對職工可造成事故后果的安全后果、涉及動設(shè)備發(fā)生泄漏內(nèi)部介質(zhì)對周邊環(huán)境影響的環(huán)境后果、取決動設(shè)備停工減負(fù)荷導(dǎo)致停機(jī)時(shí)間造成經(jīng)濟(jì)損失的生產(chǎn)損失后果和考慮動設(shè)備發(fā)生故障開始到恢復(fù)原有功用所需維修時(shí)間的維修成本后果（表4、5）[27-28]。

表4 安全后果和環(huán)境后果可接受風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)準(zhǔn)則表

表5 生產(chǎn)損失后果和維修成本后果可接受風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)準(zhǔn)則表

將功能部件的可接受風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)分析等級和FTA分析實(shí)際情況計(jì)算出的失效概率結(jié)合，采用5×5風(fēng)險(xiǎn)矩陣形式表征動設(shè)備功能部件的風(fēng)險(xiǎn)程度，根據(jù)失效概率（表6）和后果等級劃分為L級低風(fēng)險(xiǎn)、M級中風(fēng)險(xiǎn)和H級高風(fēng)險(xiǎn)，4種后果等級所評估的風(fēng)險(xiǎn)等級取最高級為該功能部件的風(fēng)險(xiǎn)等級（表7）[18]。基于此，根據(jù)功能部件的失效概率和各可接受風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等級，制訂針對功能部件的預(yù)防性和預(yù)測性維修措施，以提高動設(shè)備整體的可靠性程度。

表6 動設(shè)備功能部件失效概率評價(jià)等級表

表7 動設(shè)備5×5風(fēng)險(xiǎn)矩陣表

2.4 系統(tǒng)應(yīng)用

陜京管線某壓氣站場，作為該工程的樞紐站，自投產(chǎn)以來，前后經(jīng)歷8次改擴(kuò)建工程，目前已經(jīng)形成“八進(jìn)四出”的工藝格局。站場管網(wǎng)鋪設(shè)復(fù)雜分布密集，設(shè)備大型化且介質(zhì)危險(xiǎn)，導(dǎo)致該站場風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)高，給站場設(shè)備運(yùn)行維護(hù)帶來較大難度。該壓氣站場還肩負(fù)保障華北地區(qū)天然氣供應(yīng)使命，所以站方亟需一套集成站場和設(shè)備的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和設(shè)計(jì)信息，融合站場和設(shè)備的監(jiān)控軟件和檢測系統(tǒng)，整合復(fù)雜海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，評估站場靜動設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)等級和制訂站場靜動設(shè)備檢測維護(hù)措施的可視化設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)決策系統(tǒng)，以全面提升壓氣站場大數(shù)據(jù)分析和安全風(fēng)險(xiǎn)管理決策能力，保障壓氣站場安全平穩(wěn)運(yùn)行生產(chǎn)。

數(shù)字化模型是數(shù)字孿生理念中對物理世界中物理實(shí)體精準(zhǔn)映射的根本，是風(fēng)險(xiǎn)決策可視化系統(tǒng)的基礎(chǔ)，但是壓氣站場占地面積較大，站場管網(wǎng)較為復(fù)雜密集，站場設(shè)備種類較為繁多，建筑布局缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，所以對站場進(jìn)行整體式建模，不僅會提高建模難度，還難以保證模型精細(xì)度。因此對站場建筑、設(shè)備和管網(wǎng)，分別采用攝影測量建模、激光掃描建模和基于施工和設(shè)計(jì)圖紙的人工建模等多尺度建模方案：攝影測量建模方案通過獲取點(diǎn)位信息、方位角和天頂距等信息構(gòu)建模型，該方案數(shù)據(jù)量較小，精細(xì)度較低，用于構(gòu)建站場廠房等建筑模型；激光掃描建模方案通過激光雷達(dá)和3D掃描儀獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，該方案數(shù)據(jù)量巨大，精細(xì)度高，用于構(gòu)建站場精密設(shè)備模型；參照圖紙的人工建模方案，該方案數(shù)據(jù)量一般，精細(xì)度較高，用于構(gòu)建復(fù)雜密集的站場管網(wǎng)。多種建模方案并列進(jìn)行，能保證模型精確性，保障建模高效率。站場各單體模型再經(jīng)由3Ds Max數(shù)字化建模軟件參照圖紙進(jìn)行整合統(tǒng)一布局，以實(shí)現(xiàn)壓氣站場1∶1比例數(shù)字化還原（圖2），完成數(shù)字孿生理念中映射物理世界中物理實(shí)體的虛擬產(chǎn)品。

風(fēng)險(xiǎn)決策系統(tǒng)設(shè)計(jì)（圖3）采用MySQL開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)對站場數(shù)據(jù)傳輸、存儲和讀取進(jìn)行管理。通過物理量傳感器采集、SCADA系統(tǒng)讀取、遠(yuǎn)程終端傳輸和空間屬性數(shù)據(jù)錄入等方式，將站場靜動態(tài)數(shù)據(jù)存儲于數(shù)據(jù)庫中，通過數(shù)據(jù)鍵值將數(shù)據(jù)綁定至站場數(shù)字化模型之中，以實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生理念中物理世界與虛擬世界之間的數(shù)據(jù)交互，同時(shí)站場和設(shè)備施工、設(shè)計(jì)和采辦等數(shù)據(jù)信息的存儲，也可實(shí)現(xiàn)站場數(shù)據(jù)信息數(shù)字化。系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理采用C#編程語言運(yùn)用Microsoft Visual Studio開發(fā)工具平臺對風(fēng)險(xiǎn)分析評估流程進(jìn)行編程，Microsoft Visual Studio開發(fā)工具平臺包含UML工具、代碼管控工具和集成開發(fā)環(huán)境等軟件生命周期所需的全部工具，支持Windows、Mac和Linux多系統(tǒng)平臺運(yùn)行，C#計(jì)算機(jī)語言按照2.2和2.3節(jié)所述流程編程壓氣站場靜動設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和設(shè)備管理的風(fēng)險(xiǎn)決策代碼，以實(shí)現(xiàn)站場設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)等級自評估和檢驗(yàn)措施自評價(jià)，完成系統(tǒng)架構(gòu)中第三層邏輯層的建立。將利用3Ds Max軟件構(gòu)建好的數(shù)字化模型以FBX格式導(dǎo)出，載入至Unity 3D綜合型開發(fā)引擎，通過設(shè)備模型場景、制訂位置追蹤和C#編程腳本，以及運(yùn)用MapBox for Unity插件，植入百度地圖的地理信息，實(shí)現(xiàn)站場數(shù)字模型的三維可視化動態(tài)自由展示、數(shù)據(jù)信息綁定和周邊地形環(huán)境還原。系統(tǒng)最終采用NET Core框架，以網(wǎng)頁為載體，采用HTML和CSS語言完成系統(tǒng)網(wǎng)頁布局，以JavaScript語言編程腳本完成與用戶交互。

根據(jù)站場實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行情況、系統(tǒng)功能設(shè)置和風(fēng)險(xiǎn)決策分析，設(shè)計(jì)站場設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)決策系統(tǒng)用戶交互界面（圖4）。該系統(tǒng)界面劃分為6個(gè)區(qū)域：①3D模型區(qū)域，依照壓氣站場實(shí)際情況以1∶1比例完全精準(zhǔn)映射，同時(shí)利用基于JavaScript語言的jQuery腳本庫編程系統(tǒng)界面用戶交互事件，實(shí)現(xiàn)站場場景自由游覽；②地理信息區(qū)域，采用百度地圖地理信息數(shù)據(jù)，與站場數(shù)字化模型進(jìn)行集成，可直觀瀏覽站場和設(shè)備周邊環(huán)境；③設(shè)施列表區(qū)域，將站場主要靜動設(shè)備和重要建筑設(shè)施以樹狀圖形式展現(xiàn)；④系統(tǒng)功能區(qū)域，將系統(tǒng)其余輔助功能羅列，可以通過讀取SCADA系統(tǒng)信息，將站場設(shè)備維修記錄和動設(shè)備狀態(tài)檢測信息可視化；⑤用戶賬號區(qū)域，通過設(shè)置數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)讀取權(quán)限，給用戶賬號設(shè)置權(quán)限等級；⑥風(fēng)險(xiǎn)決策區(qū)域，通過彈窗形式將設(shè)備設(shè)計(jì)參數(shù)、內(nèi)部信息、采集數(shù)據(jù)、讀取信息和風(fēng)險(xiǎn)分析參數(shù)等靜動態(tài)數(shù)據(jù)直觀可視化，系統(tǒng)自主分析設(shè)備失效概率和失效后果，并且以此評估風(fēng)險(xiǎn)等級，給出減緩風(fēng)險(xiǎn)措施。

利用該風(fēng)險(xiǎn)決策系統(tǒng)對壓氣站場1 438條壓力管道和229臺壓力容器和22臺壓縮機(jī)組等靜動設(shè)備，分別采用RBI技術(shù)和RCM方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析評估。

利用系統(tǒng)中RBI技術(shù)模塊自主分析評估壓力管道和壓力容器的風(fēng)險(xiǎn)等級和失效可能性等級，將站場壓力管道目前執(zhí)行3年的檢驗(yàn)周期措施按照風(fēng)險(xiǎn)等級和失效可能性等級優(yōu)化為3年、6年和9年，將站場壓力容器將目前執(zhí)行2年的檢驗(yàn)周期措施優(yōu)化為3年，同時(shí)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級制訂壓力管道和壓力容器的定期檢驗(yàn)內(nèi)容和日常檢驗(yàn)內(nèi)容（表8）。

表8 靜設(shè)備檢驗(yàn)策略表

利用系統(tǒng)中RCM方法模塊自主分析壓縮機(jī)組的失效頻率、失效后果、生產(chǎn)損失、維修成本和故障模式等因素，對壓縮機(jī)8個(gè)子系統(tǒng)中的36個(gè)功能部件劃分為風(fēng)險(xiǎn)等級。對壓縮機(jī)中的8個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)功能部件和16個(gè)中風(fēng)險(xiǎn)功能部件制訂針對故障模的預(yù)防性和預(yù)測性維修措施以及優(yōu)化備件存儲管理措施：將備件存儲類型減少15種，數(shù)量減少285件，同時(shí)將原有1 000 h、2 000 h和4 000 h的檢修周期優(yōu)化為4 000 h、8 000 h、24 000 h和40 000 h更為詳細(xì)的檢修（表9）。

表9 動設(shè)備檢驗(yàn)策略表

3 結(jié)束語

融合數(shù)字孿生理念、RBI技術(shù)和RCM方法，研發(fā)壓氣站場設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)決策系統(tǒng)，將站場和設(shè)備設(shè)計(jì)參數(shù)、運(yùn)行參數(shù)、環(huán)境參數(shù)和監(jiān)測信息等多元異構(gòu)數(shù)據(jù)整合，完成海量零散數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和集中存讀，實(shí)現(xiàn)了壓氣站場靜動設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評估的自主化、制訂站場靜動設(shè)備減緩風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)維修措施的自動化和監(jiān)測站場靜動設(shè)備狀態(tài)趨勢的實(shí)時(shí)化，促進(jìn)了壓氣站場對靜動設(shè)備的分級管理，提高了壓氣站場靜動設(shè)備穩(wěn)定安全的生產(chǎn)能力。同時(shí)構(gòu)建了壓力站場數(shù)字化模型，能夠快速、準(zhǔn)確和直觀地將瀏覽三維的壓氣站場，并且壓氣站場和站場設(shè)備資料完成了數(shù)字化移交，極大地促進(jìn)了“智慧化站場”進(jìn)程，為壓力站場靜動設(shè)備的安全和信息管理提供了一大解決方向，有效地提升了壓氣站場的管理水平和管理能力。