鉆井平臺關(guān)鍵設(shè)備異常檢測預(yù)警技術(shù)研究
2024-02-24 13:31:59蔣愛國孫雪皓劉曉林秦旭陽王金江
石油礦場機(jī)械 2024年1期
蔣愛國 孫雪皓 劉曉林 秦旭陽 王金江
摘要：海洋鉆井平臺為國家油氣資源開發(fā)做出重要貢獻(xiàn)，保證平臺關(guān)鍵設(shè)備安全運(yùn)維是進(jìn)行油氣資源開發(fā)的基本要求。針對傳統(tǒng)設(shè)備異常檢測預(yù)警方法中單參數(shù)表征設(shè)備狀態(tài)不準(zhǔn)確、閾值確定困難等問題，從多參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系角度出發(fā)，研究了基于隨機(jī)森林的特征提取方法，構(gòu)建了基于相似度聚類理念的多維健康記憶矩陣，利用概率圖的原理，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備多級報警閾值的確定方法，最后利用泥漿泵仿真數(shù)據(jù)對所提方法進(jìn)行測試，驗證了該方法的及時性、準(zhǔn)確性、漏報率均優(yōu)于常規(guī)預(yù)警方法，可有效進(jìn)行異常參數(shù)的辨識。
關(guān)鍵詞：鉆井平臺；異常檢測；多元狀態(tài)估計；隨機(jī)森林
中圖分類號：TE951
文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A
doi：10.3969/j.issn.1001-3482.2024.01.003
Research on Key Equipment Abnormality Detection and Early Warning Technology for Drilling Rigs
JIANG Aiguo1，SUN Xuehao2，LIU Xiaolin1，QIN Xuyang2，WANG Jinjiang2
（1. China Oilfield Services Limited，? Sanhe 065201，China;
2. College of Safety and Ocean Engineering，China University of Petroleum， Beijing 102249， China）
Abstract：Offshore drilling rigs make important contributions to the development of national oil and gas resources， and ensuring the safe operation and maintenance of key equipment on the rigs is a basic requirement for the development of oil and gas resources. Aiming at the problems of inaccurate single-parameter characterization of equipment state and difficulty in threshold determination in the traditional equipment abnormality detection and early warning methods， from the perspective of multi-parameter correlation relationship， the feature extraction method based on random forest was studied， the multi-dimensional health memory matrix based on the concept of similarity clustering was constructed， and the method of determining the multi-level alarm thresholds for the equipment was realized by utilizing the principle of probability graph， and finally， the proposed method was tested by using the simulation data of the mud pumps， which validated that the methods timeliness， accuracy， and leakage rate were better than that of the conventional early warning methods and that it was effective for the identification of the abnormality parameters.
Key words：drilling rig; anomaly detection; multivariate state estimation; random forest
隨著深遠(yuǎn)海油氣的開發(fā)，海上油氣成為中國油氣資源的重要接替區(qū)。海洋鉆井平臺是為海上開采油氣資源提供生產(chǎn)和生活設(shè)施的大型海上一體化桁架構(gòu)筑物，長期遭受風(fēng)浪沖刷、海水腐蝕等自然環(huán)境的影響，在運(yùn)行過程中平臺的關(guān)鍵機(jī)電設(shè)備及主要功能部件也會承受高強(qiáng)度的工作負(fù)荷，且平臺設(shè)備數(shù)量繁多、機(jī)理結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工況多樣，極易造成設(shè)備或部件磨損、損壞或故障發(fā)生［1-2］，造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失與人員傷亡。此外，鉆井平臺涉及的數(shù)據(jù)包括傳感器數(shù)據(jù)、人員記錄、設(shè)備供應(yīng)商數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)往往來自不同的系統(tǒng)和應(yīng)用程序，存在格式和結(jié)構(gòu)不同的問題；傳統(tǒng)的機(jī)械設(shè)備預(yù)警往往基于專家的知識和經(jīng)驗來制定預(yù)警規(guī)則，只考慮設(shè)備自身的運(yùn)行情況，無法考慮外部環(huán)境和負(fù)載變化等因素對設(shè)備的影響，因此適應(yīng)性較差［3］。
針對鉆井平臺監(jiān)測參數(shù)多樣且工況變化、常規(guī)預(yù)警方法結(jié)果片面、缺乏有效的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法等難題，本文提出基于多元狀態(tài)估計的異常檢測預(yù)警方法，基于多元狀態(tài)估計原理，利用隨機(jī)森林算法進(jìn)行設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)特征的選擇與提取，并構(gòu)建多維健康記憶矩陣，提出基于概率圖的相似度閾值確定方法提高算法的準(zhǔn)確度，通過比較觀測矩陣內(nèi)各參數(shù)對異常狀態(tài)的貢獻(xiàn)率，實(shí)現(xiàn)異常參數(shù)準(zhǔn)確辨識，為海上鉆井平臺實(shí)現(xiàn)風(fēng)險故障事前預(yù)警提供技術(shù)支持，從而達(dá)到降低設(shè)備突發(fā)事故率、減少非計劃停工、縮短故障停機(jī)時間、降低維修費(fèi)用和節(jié)能降耗的目的。
1 研究現(xiàn)狀
設(shè)備異常檢測預(yù)警是設(shè)備監(jiān)測中必不可少的重要環(huán)節(jié)，它根據(jù)對設(shè)備連續(xù)監(jiān)測所取得的特征參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)來確定設(shè)備目前的運(yùn)行狀態(tài)并給出對應(yīng)的預(yù)警結(jié)果，同時預(yù)測設(shè)備的未來運(yùn)行狀態(tài)，估計設(shè)備的使用壽命，這對于設(shè)備監(jiān)測預(yù)警具有重大意義。根據(jù)預(yù)警對象、方式等因素的差異可將預(yù)警方法分為閾值預(yù)警、趨勢預(yù)警及多參數(shù)故障預(yù)警三類［4］。
1.1 閾值預(yù)警
現(xiàn)場機(jī)械設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)多采用固定閾值的常規(guī)報警方式。通過預(yù)先設(shè)定測點(diǎn)的報警值與危險值（固定值，參考經(jīng)驗值、API、ISO等標(biāo)準(zhǔn)［5］），將實(shí)時采集的特征值數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的報警值與危險值比較，這類方法可操作性非常強(qiáng)，是目前工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場中應(yīng)用最為廣泛的一類預(yù)警方法［6-8］。但是在長期實(shí)踐過程中，固定閾值預(yù)警方法的弊端也逐漸暴露。首先是閾值設(shè)定的適用性，由于設(shè)備受到工業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行過程中實(shí)際環(huán)境和工況的影響，固定閾值的設(shè)定在現(xiàn)實(shí)中指導(dǎo)意義并不明顯；其次是設(shè)備狀態(tài)存在多級連續(xù)變化，僅采用固定閾值進(jìn)行預(yù)警無法從監(jiān)測量分辨設(shè)備狀態(tài)的本質(zhì)差異；最后隨著監(jiān)測傳感技術(shù)的發(fā)展，以常規(guī)振動監(jiān)測為基礎(chǔ)，逐步加強(qiáng)了對壓力、流量、溫度等指標(biāo)的監(jiān)測，固定閾值在如何綜合利用多個指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測方面缺乏判斷依據(jù)。
由于傳統(tǒng)的固定閾值預(yù)警方法存在的不足，自適應(yīng)閾值預(yù)警方法逐漸興起，通過報警閾值自學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備自適應(yīng)動態(tài)預(yù)警。自適應(yīng)閾值預(yù)警用于設(shè)備保護(hù)，根據(jù)設(shè)備自身狀態(tài)變化因素考慮狀態(tài)參數(shù)的概率分布統(tǒng)計特性，個性化設(shè)定報警閾值，解決了設(shè)備無標(biāo)準(zhǔn)報警閾值設(shè)定、設(shè)備運(yùn)行差異導(dǎo)致的閾值不合理的問題［9-11］。自適應(yīng)閾值預(yù)警過程包括兩個階段：閾值自學(xué)習(xí)和異常檢測。閾值自學(xué)習(xí)階段是訓(xùn)練階段，通過原始數(shù)據(jù)積累及閾值設(shè)定規(guī)則，進(jìn)行閾值自適應(yīng)訓(xùn)練。異常檢測階段則是應(yīng)用階段，通過預(yù)警值與訓(xùn)練得到的閾值進(jìn)行比對，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時預(yù)警。自適應(yīng)閾值預(yù)警方法包括累計概率分布統(tǒng)計、3σ原則、異常檢測算法等［12-14］。
1.2 趨勢預(yù)警
趨勢預(yù)測的核心思想是根據(jù)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及維修活動等多源信息，充分利用預(yù)測模型估計它在未來的退化趨勢及剩余服務(wù)壽命，從而為進(jìn)一步的預(yù)后維修和設(shè)備管理提供支持［15］。實(shí)現(xiàn)設(shè)備劣化趨勢預(yù)測的關(guān)鍵在于通過有效地獲取、傳遞和處理診斷信息，并以靈活的策略對監(jiān)測對象的運(yùn)行狀態(tài)和故障趨勢做出預(yù)判和決策［16-17］。趨勢預(yù)警方法包含兩個步驟：趨勢預(yù)測以及超限預(yù)警，其中趨勢預(yù)測是該方法的核心。趨勢預(yù)測是基于設(shè)備歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過分析其數(shù)據(jù)變動特性預(yù)測未來一段時間內(nèi)設(shè)備監(jiān)測指標(biāo)的變化趨勢，超限預(yù)警是根據(jù)數(shù)據(jù)變化趨勢設(shè)定警示閾值，當(dāng)監(jiān)測指標(biāo)預(yù)測趨勢超過設(shè)定閾值時產(chǎn)生報警［18］。
根據(jù)所使用信息和推理規(guī)則的不同，趨勢預(yù)測方法分為三類：基于物理的預(yù)測方法、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測方法和基于模型的預(yù)測方法?；谖锢淼念A(yù)測方法主要通過對設(shè)備的物理模型進(jìn)行分析，可以基于較少的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)建立設(shè)備物理模型，實(shí)現(xiàn)較高準(zhǔn)確度預(yù)測模型的構(gòu)建，但復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)的建模過程困難，在實(shí)際生產(chǎn)過程中僅用于簡單系統(tǒng)的應(yīng)用［19］；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的趨勢預(yù)測方法主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、隱馬爾科夫模型的原理，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備未來運(yùn)行趨勢的預(yù)測，但一般需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且具有一定的局限性要求，對于無故障或少故障樣本的設(shè)備應(yīng)用程度低［20］；基于模型的趨勢預(yù)測方法是基于粒子濾波模型或卡爾曼濾波模型對動態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行模型構(gòu)建，計算的復(fù)雜度高同時需要較強(qiáng)的計算能力。
1.3 多參數(shù)關(guān)聯(lián)預(yù)警
多參數(shù)關(guān)聯(lián)預(yù)警的核心思想是通過分析設(shè)備健康狀態(tài)下的多元監(jiān)測指標(biāo)，建立各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系及表征設(shè)備正常運(yùn)行的狀態(tài)空間模型，通過多元監(jiān)測指標(biāo)數(shù)據(jù)綜合計算實(shí)際數(shù)據(jù)與估計數(shù)據(jù)的偏離程度以反應(yīng)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，達(dá)到綜合利用設(shè)備多元參數(shù)預(yù)警的效果。
多參數(shù)關(guān)聯(lián)的原理是通過設(shè)備輸入數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析判斷設(shè)備是否處于異常狀態(tài)，對于少故障樣本數(shù)據(jù)來說也可使用。且多參數(shù)關(guān)聯(lián)預(yù)警方法考慮了設(shè)備多種監(jiān)測參數(shù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，較前兩種方法準(zhǔn)確率和可信度較高。多參數(shù)預(yù)警方法的核心是構(gòu)建表征設(shè)備狀態(tài)的空間模型，目前較為常用的多參數(shù)關(guān)聯(lián)預(yù)警方法包括多元狀態(tài)估計（Multivariate state estimation，MSET）［21］、多元統(tǒng)計過程監(jiān)測［22］、灰度關(guān)聯(lián)分析等［23］，其中多元狀態(tài)估計應(yīng)用廣泛。
異常檢測預(yù)警方法對比如表1所示。
2 基于MSET的異常檢測預(yù)警方法
為解決海上鉆井平臺采用單參數(shù)閾值預(yù)警產(chǎn)生極大的誤報和漏報問題，提出了基于MSET的關(guān)鍵設(shè)備異常檢測方法，其方法實(shí)現(xiàn)框架如圖1所示。鉆井平臺設(shè)備的歷史健康數(shù)據(jù)與實(shí)時數(shù)據(jù)作為模型輸入，其中歷史健康數(shù)據(jù)為正常狀態(tài)運(yùn)行數(shù)據(jù)，實(shí)時數(shù)據(jù)包括各類故障數(shù)據(jù)與正常狀態(tài)數(shù)據(jù)；其次對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，利用隨機(jī)森林方法進(jìn)行特征參數(shù)優(yōu)選，基于優(yōu)選后設(shè)備歷史健康序列進(jìn)行健康記憶矩陣構(gòu)建；然后基于設(shè)備實(shí)時觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建多維健康記憶矩陣，計算與實(shí)時觀測數(shù)據(jù)同監(jiān)測時段下指標(biāo)的估計值，組成狀態(tài)估計矩陣；繪制相似度概率圖，根據(jù)不同狀態(tài)劃分對應(yīng)的相似度區(qū)間。
2.1 基于隨機(jī)森林的特征提取
隨機(jī)森林關(guān)鍵特征重要度提取主要是通過隨機(jī)置換前后袋外數(shù)據(jù)的誤差變化均值來進(jìn)行重要度判別。袋外數(shù)據(jù)是指隨機(jī)森林采樣過程中未被選擇的樣本，因此可利用此類數(shù)據(jù)進(jìn)行決策樹性能的評估。通過使用袋外數(shù)據(jù)來驗證決策樹的性能，便可以獲得一類無偏估計量。通過p次特征m置換前后袋外數(shù)據(jù)誤差變化均值便可表征特征m對目標(biāo)特征的重要程度，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵特征提取。
對于原始數(shù)據(jù)集中特征m的重要度計算步驟如下：
1） 針對特征m建立第n棵決策樹，并計算其袋外數(shù)據(jù)Dn和袋外數(shù)據(jù)誤差Wn。
2） 對于生成的袋外數(shù)據(jù)Dn，隨機(jī)對特征m進(jìn)行置換，重新計算袋外數(shù)據(jù)Dnm和袋外數(shù)據(jù)誤差Wnm。
3） 重復(fù)進(jìn)行上述步驟，對每棵決策樹的特征進(jìn)行循環(huán)置換，最終得到所有未置換特征m的袋外數(shù)據(jù)誤差{Wn│n=1，2，3，…，N}和置換后的袋外數(shù)據(jù)誤差{Wnm│n=1，2，3，…，N;m=1，2，3，…，M}。
4） 基于特征m置換前后袋外數(shù)據(jù)誤差進(jìn)行誤差變化均值計算。若誤差均值變化較大，則說明特征m對于目標(biāo)重要性高，反之則重要性較低。袋外誤差變化均值計算式為：
其中，A（m）代表特征m的重要性程度。
依次計算設(shè)備各特征的重要性程度，并按重要度由大到小的順序提取排序靠前設(shè)備關(guān)鍵特征，并以此構(gòu)建健康記憶矩陣。
2.2 多維健康記憶矩陣構(gòu)建
在常規(guī)構(gòu)建記憶矩陣的基礎(chǔ)上，基于相似性聚類添加矩陣相似度變量，實(shí)現(xiàn)多維健康記憶矩陣的構(gòu)建，記憶矩陣結(jié)構(gòu)如圖2所示。
添加衡量向量H用于衡量觀測矩陣Xobs與健康記憶矩陣D的相似度。其計算方法如下：
假設(shè)設(shè)參數(shù)序列X可表示為：
式中：n代表監(jiān)測指標(biāo)數(shù)，m代表樣本數(shù)。
基于設(shè)備參數(shù)序列X，衡量向量H0可表示為：
通過實(shí)時觀測矩陣中衡量向量Hobs與健康記憶矩陣中衡量向量Hd來計算實(shí)時觀測矩陣Xobs與健康記憶矩陣D的相似度向量S，相似度向量S的計算公式為：
在常規(guī)通過基于衡量向量H計算的相似度S，匹配到與實(shí)時觀測矩陣Xobs相似度最高的健康記憶矩陣，并進(jìn)行后續(xù)相似度的計算與預(yù)警，如圖3所示。
2.3 基于概率圖的相似度閾值設(shè)定
結(jié)合MSET原理分析可知，多元狀態(tài)估計預(yù)警方法是通過計算觀測矩陣Xobs與狀態(tài)估計矩陣Xest的距離值實(shí)現(xiàn)設(shè)備的監(jiān)測預(yù)警。理想狀態(tài)下，狀態(tài)估計矩陣與觀測矩陣Xobs的距離應(yīng)該為零，但實(shí)際運(yùn)行條件下，由于現(xiàn)實(shí)環(huán)境影響，兩者距離常存在差異。另外，為使得使用者能直觀感受觀測矩陣Xobs與狀態(tài)估計矩陣Xest的相似程度，引入矩陣相似度將距離值映射到［0，1］的空間內(nèi)，相似度SX可表示為：
式中：distX表示觀測矩陣Xobs與狀態(tài)估計矩陣Xest的距離值。
由相似度定義可知，當(dāng)實(shí)時觀測矩陣Xobs越接近Xest時，相似度越接近于1，當(dāng)觀測矩陣Xobs越偏離Xest時，相似度越接近于0。在多重工況或設(shè)備多種運(yùn)行狀態(tài)下，通過對觀測矩陣Xobs與狀態(tài)估計矩陣Xest的輸出距離值概率圖的繪制，確定各工況或運(yùn)行狀態(tài)下輸出距離值區(qū)間，從而實(shí)現(xiàn)相似度閾值的確定。相似度正態(tài)分布函數(shù)可表示為：
式中：SX表示樣本距離值分布序列，μ表示為距離值均值，σ表示為距離值方差。
3 試驗研究
為測試驗證所提出的鉆井平臺關(guān)鍵設(shè)備異常檢測預(yù)警方法的有效性，選擇鉆井平臺的關(guān)鍵設(shè)備之一泥漿系統(tǒng)的泥漿泵作為驗證對象，基于Matlab搭建三缸泥漿泵仿真模型，配置模擬三種類型的故障：液力端泄漏、入口堵塞和驅(qū)動端軸承磨損，獲得仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。仿真模型輸出泥漿泵設(shè)備電壓、電流、輸入輸出流量、輸入輸出壓力數(shù)據(jù)，仿真測試信息如表2所示，泥漿泵特征參數(shù)如表3所示。
3.1 特征提取
在穩(wěn)定流量需求工況下，以流量有效值作為隨機(jī)森林輸出目標(biāo)參量，將其余特征作為隨機(jī)森林的輸入?yún)⒘?，并建?00個決策樹計算得到最重要的5個參量：流量均值（qMean）、流量累積和（qCSRange）、高頻區(qū)間功率（pHigh）、峰值均方根值（qCrest）、流量偏度（pKurtosis），分析結(jié)果如圖4所示。
3.2 閾值確定
以健康數(shù)據(jù)集中流量均方根值、流量累積和、流量均值、高頻區(qū)間功率、峰值均方根值、流量偏度指標(biāo)構(gòu)建多工況健康記憶矩陣，使用健康數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)警區(qū)間劃分?；趩喂收蠣顟B(tài)、多故障狀態(tài)分析，獲得各類狀態(tài)下觀測矩陣與估計矩陣距離值，并繪制距離值序列概率圖，如圖5所示。
根據(jù)概率圖可知設(shè)備正常狀態(tài)距離值區(qū)間是［0， 1.59］，單故障區(qū)間為［0， 2.50］，雙故障區(qū)間為［0，3.51］，多故障區(qū)間為［0， 4.24］。當(dāng)泥漿泵設(shè)備出現(xiàn)異常故障時，距離值下限基本無變化，而距離值上限則會明顯改變，選擇距離值上限完成異常狀態(tài)的劃分。
距離值幅值1.59是泥漿泵正常狀態(tài)與單故障狀態(tài)的分界線，距離值幅值2.50是泥漿泵單故障狀態(tài)與雙故障狀態(tài)的分界線，距離值幅值3.51是泥漿泵單故障狀態(tài)與多故障狀態(tài)的分界線，從而根據(jù)式（5）分析得泥漿泵設(shè)備各狀態(tài)相似度閾值區(qū)間如下：
正常狀態(tài)相似度閾值區(qū)間為［0.39， 1］；單故障相似度閾值區(qū)間為［0.28， 0.39），雙故障相似度閾值區(qū)間為［0.22， 0.28），多故障相似度閾值區(qū)間為［0.19， 0.22）。當(dāng)故障狀態(tài)持續(xù)運(yùn)行會造成設(shè)備參數(shù)持續(xù)異常，距離值逐漸增大直至相似度為0，因此將相似度［0， 0.19）歸為多故障閾值區(qū)間。
3.3 監(jiān)測預(yù)警結(jié)果驗證
基于確定的預(yù)警閾值區(qū)間，分別采用正常狀態(tài)數(shù)據(jù)、異常狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，如圖6a所示為正常狀態(tài)數(shù)據(jù)驗證結(jié)果，所有樣本相似度均大于故障區(qū)間設(shè)定值，異常狀態(tài)數(shù)據(jù)驗證結(jié)果如圖6b所示，某些樣本的相似度位于故障區(qū)間。通過將實(shí)時觀測矩陣、估計矩陣的相似度與閾值對比，所提出的方法可以有效判定設(shè)備狀態(tài)。
4 結(jié)論
針對海洋鉆井平臺設(shè)備復(fù)雜、監(jiān)測參數(shù)多樣等特點(diǎn)造成的異常檢測報警困難等問題，本文提出了基于MSET的關(guān)鍵設(shè)備異常檢測方法，該方法的及時性、準(zhǔn)確性、漏報率均優(yōu)于常規(guī)預(yù)警方法，可有效進(jìn)行異常參數(shù)的辨識。
1） 研究了基于隨機(jī)森林的特征提取方法，按重要度提取5個泥漿泵運(yùn)行關(guān)鍵特征，以此構(gòu)建健康記憶矩陣。
2） 基于相似度聚類建立運(yùn)行特征數(shù)據(jù)健康記憶矩陣，使用健康數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)警區(qū)間劃分，得到4種狀態(tài)相似度閾值區(qū)間。
3） 確立基于概率圖的相似度閾值確定準(zhǔn)則，采用正常狀態(tài)數(shù)據(jù)、異常狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行泥漿泵進(jìn)行驗證，正常和故障樣本分布區(qū)別明顯，異常檢測準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上。
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