應用FAHP模型的石油鉆采設備節能運行安全評估方法

趙 明，毛 煉

(中海油安全技術服務有限公司 湛江分公司，廣東 湛江 524057)

日益壯大的化工產業導致能源需求不斷提升，使石油鉆井工程范圍和工作強度增大，但是在滿足社會需求的過程中，大量能源消耗問題也成為阻礙其發展的限制條件。我國社會能源消費和國民經濟增長率呈正比關系，說明當經濟不斷提升時，對應所需求的石油能源消耗也隨之增高，如何在根本上降低能源消耗節省資源、提升石油鉆井工程效率，成為研究領域的熱點課題。在石油鉆井作業中，能源主要應用在鉆井作業的相關設備上，應通過技術創新，發揮節能技術在鉆井工程中的作用[1]，實現降低能源消耗。

但在節能運行模式下，石油鉆采設備不僅會受因旋轉向下運動而產生的強烈垂直震蕩，而且會遭受往復運動不平衡慣性力，產生水平振動、泵閥開關沖擊問題等，進而加重設備軸承在運行時所產生的磨損，減少泵閥、活塞使用壽命，引起突發性故障，嚴重影響鉆井設備正常運行。同時，由于我國石油行業采用的關鍵性鉆井設備功率都較大，一旦發生事故，就會產生重大安全威脅。為了降低人員工作危險，本文提出一種應用FAHP(模糊層次分析)模型的石油鉆采設備節能運行安全評估方法，實現預測維修，在節省設備所用資源同時，保持鉆井工作的安全、平穩運行，可提升國家或是企業經濟效益[2]，其創新性地利用模糊層次分析法構建多級遞階模型，將層級關系與參數權重取值相結合，動態性地計算出隸屬度函數矩陣，獲得石油鉆采設備節能運行事件數據權重取值，得出最終安全評估值。

1 設備節能運行安全評估研究

1.1 鉆采設備運行信號采集和FAHP模型構建

選擇采集反映活塞運動的時標信號以及閥箱機體、軸承座等零部件的振動加速度信號，明確鉆井開采作業的運行狀態數據。鉆采設備節能運行監測如圖1所示。

圖1 鉆采設備節能運行監測Fig.1 Energy saving operation monitoring of drilling and production equipment

在鉆井開采作業中，很多設備零件發揮著重要的作用，以鉆井的泵閥為例，該零件是循環泵中極為重要的組件，具有接通或隔開液缸與排出、吸入管道的作用，實現對液體流動的控制。作業中如果泵閥的閥盤以異常速度降落[3]，那么在整個設備壓力以及液動力的作用下，閥盤將會比正常撞擊閥座的速度快幾倍，造成零件損壞。

環境因素、設備自身因素、管理因素和操作水平對鉆井工程的運行狀態具有重大安全威脅，威脅小到設備損壞，大到井下事故、人員傷亡等，因此提出以下假設：

假設A1：環境因素的好壞可以直接影響鉆井工程運行狀態，環境條件越好，鉆井中設備可能出現事故的風險就越低；反之，環境因素惡劣，發生事故的可能性就會提高，安全性降低[4]。

假設A2：鉆井設備可以直接決定鉆井工程的完成度，主鉆頭機組性能、井控裝置設備越先進，風險就越低；反之如果鉆井設備性能不高，設備老舊，發生事故的可能性就越大，安全性就越低。

假設A3：鉆井工程中，管理水平越高，作業操作嚴格按照規范執行，安全性就越高；反之現場監管能力不高，管理人員不重視，發生事故的可能性也會增大，安全性就越低。

假設A4：相關工作人員水平越嫻熟，鉆井風險就越低，安全性高；反之，如果水平技術落后，鉆壓、鉆速以及井斜控制力不當，就越容易發生事故，安全性就越低。

綜上，最大隸屬度原則下，運行狀態參數評估與安全等級關系見表1。

表1 運行狀態安全等級Tab.1 Safety level of operation state

憑借設備泵沖傳感器采集的加速度、噪聲信號、環境溫度、壓力、震動信號等是否出現故障，分析得出設備可能失效的因素特征，同時綜合分析運行環境、管理環境、工藝水平、操作規范內威脅因子，構成多級遞階模型，針對可能影響設備安全運行因素的隸屬度，進行全面計算，具體因素指標如圖2所示。

圖2 因素指標級別Fig.2 Factor index level

1.2 影響因素隸屬度矩陣

應用在FAHP模型中的安全影響因素隸屬度計算過程如下：假設出現的m個事件影響因素[5]，都是n級別，那么影響因素隸屬度函數矩陣R的m×n階模糊矩陣表示為：

(1)

1.3 建立權重集

影響因素的隸屬度矩陣可全方面評價鉆采設備可能面臨的安全威脅，這里進一步計算不同事件因素對比值，以對應的模糊一致矩陣，將指標標度量化結果進行對比，得到模糊判斷矩陣，確定指標一致性影響值：Wi=Ci/Si，分別將Ci和Si描述為鉆采安全評估因素指標i的實際測量數據值和不同級別標準的算術平均值，而Wi則是參數i的權重取值。

為了確保模糊運算的準確性，需要將權重矩陣中影響設備運行的因素進行歸一化計算，得出對應參數的歸一化權重值Vi。

(2)

經過上述模糊一致矩陣對影響因素數據賦值[6]，獲取出模糊判斷矩陣R，矩陣中包含0≤rij≤1，假設出現rij=rik-rjk+0.5的情況(k為任意常數)，那么定義R為模糊一致矩陣。

根據影響因素指標，可計算得出與因素指標相對應的特征向量，且當向量取值完全滿足矩陣一致性后，能構成1×m矩陣，將A描述為權重集合A=(V1，V2，…，Vm)。

1.4 模糊矩陣的復合運算

根據上述計算，使與影響鉆井設備安全運行的數據因素權重集合與隸屬度函數矩陣進行復合運算[7-8]，可得：

U=A·(u1，u2，u3，…，u5)

(3)

式中，ui為復合運算結果，權重集合A和矩陣U結合則可得出二級模糊分析判斷，進而計算結果將分別對應不同級別影響因素的隸屬度。

1.5 指標權重計算

1.5.1 一級指標權重計算

石油鉆采設備風險分析主要有4個一級指標，分別是環境因素(A1)、設備自身因素(A2)、管理因素(A3)以及設備操作水平(A4)，本文根據模糊層次分析算法，建立隸屬度矩陣，明確權重集，獲得出一級指標重要性權重值見表2。

表2 一級指標權重Tab.2 Weight of primary indicators

計算得出判斷矩陣S的最大特征值λmax=4.052，由n=4查表得出平均隨機一致性指標RI=0.86，設CI代表一致性指標，λmax為判斷矩陣的最大特征根，CR則表示為隨機一致性比率，RI為平均隨機一致性指標，從上式結果得知，判斷矩陣具有極佳一致性。當最大特征值λmax=4.052時，經過歸一化計算處理后[9-11]，可得一級指標的權重為：

Wmax=(0.169 5，0.120 9，0.433 7，0.275 9)T

(4)

1.5.2 二級指標權重計算

由圖2可知，事故風險分析有4個一級指標，對應12個二級指標，根據模糊層次分析算法求出最大特征值，經查表判斷一致性，歸一化計算處理后，獲取出二級指標的最終權重，見表3。

基于表3，每個權重對應的參數值，即石油鉆采設備節能運行安全評估結果，參數值越大，該指標重要度越高，其對節能運行的影響程度越大。結合實際情況可知，上述二級指標權重決定了一級指標的安全威脅程度。地層壓力系數、地層溫度、流體性質作為設備地質環境因素可以直接影響鉆井工程運行狀態，地質環境條件越好，鉆井中設備發生安全事故的風險越低；鉆機性能、井控裝置、設備維護狀態都屬于設備自身安全因素，直接決定了鉆井工程的完

表3 二級指標權重Tab.3 Weight of secondary indicators

成度，主鉆機組、井控裝置設備如果性能不高、設備老舊，發生設備運行事故的可能性較大，石油鉆采設備節能運行安全性將降低；在鉆井工程實際工作中，管理人員對設備監管越重視，設備管理水平越高，作業操作越嚴格，石油鉆采設備節能運行安全性就越高；相關工作人員對鉆井液性能了解越充分，鉆壓、鉆速以及井斜等操作的控制力較強，石油鉆采設備節能運行安全性就越高。將兩層指標的層級關系與參數權重取值相結合，獲得最終安全評估值。

2 實例測試

為了驗證本文評估方法，以某油田X鉆井為例進行鉆井工程安全評估實驗。該油田位于四川盆地川西坳陷陸相碎屑巖領域，是一口復雜且非常規性的混合型油田，油田邊長為7.26 km×6.98 km，含油面積為46 km2，地質儲量為323×118 m3，地理區域分布如圖3所示。

圖3 地理位置Fig.3 Geographical location map

本文以附近區域的D區作為主要研究區域，完成設備檢修，檢查結果內未出現重大異常點，其石油鉆采設備如圖4所示。

圖4 石油鉆采設備Fig.4 Oil drilling and production equipment

采用FAHP模型評估模型，基于上述設備，對該片區在鉆井工程中的設備節能運行狀況進行評估。

2.1 一級模糊評估

利用FAHP模型確定的權重指標，對鉆井風險因子進行評估[12]，以負荷計算矩陣UA1、UA2、UA3以及UA4來表示。

(1)環境因素UA1。根據上述模糊判斷矩陣RA1和權重集AA1，可得到環境因素的模糊評價[13-15]：

UA1=(0.204，0.352，0.262，0.182)

(5)

參照最大隸屬度原則和表1安全等級，鉆井施工中涉及的管理因素智能使用該鉆井項目的安全性達到“較好”等級。

(2)設備自身因素UA2。通過模糊判斷矩陣RA2和權重結合AA2，得出設備自身因素模糊評價：

UA2=(0.451，0.301，0.183，0.065)

(6)

再參照最大隸屬度原則和表1安全等級，得出鉆井工程的安全性達到“好”。

(3)管理因素UA3。利用模糊判斷矩陣RA3和權重集合AA3，得出：

UA3=(0.228，0.336，0.255，0.181)

(7)

按照最大隸屬度原則和表1安全等級。鉆井工程安全性達到“較好”水平。

(4)操作水平UA4。將其代入模糊判斷矩陣RA4和權重集合AA4，計算得出模糊評價為：

UA4=(0.419，0.293，0.187，0.101)

(8)

經過計算后，采用最大隸屬度原則和表1安全等級，鉆井工程的安全性達到“較好”。

2.2 二級模糊評估

將環境因素、設備自身因素、操作水平、管理因素都看作為單一的影響因素[16-20]，他們的一級模糊綜合評價結果也是單一的評估集。因此，構成的二級模糊綜合評估的單因素評估矩陣，結合權重集合，獲取出二級模糊綜合評估。根據最大隸屬度原則，綜合一級和二級指標，得知油田鉆采設備的運行狀態處于“較好”水平。鉆井工程一級和二級影響因子綜合評估結果見表4。

表4 鉆采設備節能運行狀態評估結果Tab.4 Evaluation results of energy-saving operation status of drilling and production equipment

從表4可知，其評估結果與原始狀態參數較為擬合，安全等級評估結果符合實際，雖然設備自身因素安全等級為“好”，但其他3個因素都處于“較好”水平。“較好”的等級只能說明目前該現場都處于正常水平，但也會存在一些小的安全隱患，不容疏忽，應在嚴格要求相關部門的基礎上，加強管理。

3 結論

本文采用模糊層次分析法構成多級遞階模型，針對其影響因素的隸屬度計算，將權重矩陣中每一個具有影響設備安全運行的因素進行歸一化計算，獲得出權重取值后，令權重集合和隸屬度函數矩陣做復合運算，并對指標因素權重進行計算，最終得出影響因子評估等級。