融合Attention和GRU的壓縮機組故障預警技術研究

摘" " 要：現(xiàn)有天然氣壓縮機組普遍采用事后維修、定時檢修方式，這會造成壓縮機組的失修或過修現(xiàn)象。針對這一問題，提出了一種融合Attention和GRU的壓縮機組故障預警技術，先利用RF算法篩選影響壓縮機組對應故障的參數(shù)，將形成的數(shù)據(jù)集代入GRU模型進行訓練和預測，并在隱含層和全連接層中建立Attention機制，用于對單一時間步內(nèi)的關鍵性數(shù)據(jù)賦權，最后基于現(xiàn)場實際值和模型預測值的殘差均值，通過計算三角函數(shù)隸屬度確定不同時刻的風險等級。結果表明，注意力機制對模型精度的影響最大，其次為GRU模型；風險隸屬度可實現(xiàn)預測數(shù)據(jù)風險信息的可視化，進氣過濾器壓差故障的預警時間可提前133 h，壓縮機喘振故障的預警時間可提前204 min。研究結果可為過程控制系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析及壓縮機組故障超前預警提供實際參考。

關鍵詞：Attention；GRU；風險隸屬度；故障預警；參數(shù)預測

Fault warning technology for compressor unit based on integration of Attention and GRU

LIU Qingjiang SUN Chunliang ZHOU Jichang CHEN Yangzi ZHANG Liang

1. Jitai Exploration and Development Branch， Huabei Oilfield， CNPC， Bayannur 015000， China

2. No. 1 Oil Production Plant of Huabei Oilfield Company， CNPC， Renqiu 062552， China

3. Safety Supervision and Testing Center， Huabei Oilfield Company， CNPC， Renqiu 062552， China

Abstract：The existing natural gas compressor unit generally adopts maintenance after a fault and regular maintenance， which will cause disrepair or over-repair of the compressor unit. To solve this problem， a fault warning technology for compressor units based on the integration of Attention and gate recurrent unit （GRU） was proposed. The random forest （RF） algorithm was first used to screen parameters affecting the corresponding faults of the compressor unit， and the formed data set was input into the GRU model for training and prediction. An Attention mechanism was established in the hidden layer and the fully connected layer to assign weight to the key data in a single time step. Finally， based on the residual mean of the actual field value and the predicted value of the model， the risk level at different time was determined by calculating the membership degree of the trigonometric function. The results show that the Attention mechanism has the greatest influence on the accuracy of the model， followed by the GRU model. The risk membership degree can realize the visualization of the risk information of the predicted data.The early warning time of the pressure difference fault of the air intake filter can be 133 h in advance， and that of the surge fault of the compressor unit can be 204 min in advance. The research results can provide a practical reference for big data analysis of process control systems and early fault warnings of compressor units.

Keywords：Attention; GRU; risk membership; fault warning; parameter prediction

天然氣作為我國實現(xiàn)“碳達峰、碳中和”目標的重要抓手，在清潔能源領域的地位越來越高。壓縮機組負責為天然氣運輸提供動力，是輸氣管道的重要組成部分，占整體管道投資的70%～80%[1-2]。壓縮機組涉及多個組件，具有結構復雜、交變負荷大、零部件眾多等特點，在現(xiàn)場運行過程中，時常出現(xiàn)故障并觸發(fā)停機保護，嚴重影響輸氣管道運行的穩(wěn)定性[3-4]。目前，對于壓縮機組的維護和保養(yǎng)普遍參照廠家手冊或Q/SY 05074.3—2016《天然氣管道壓縮機組技術規(guī)范第3部分：離心式壓縮機組運行與維護》中的要求，按照4 000、8 000 、45 000 h進行檢修，但此種方法屬于事后管理，容易出現(xiàn)失修或過修現(xiàn)象。現(xiàn)有壓縮機組普遍配置了振動狀態(tài)監(jiān)測、防喘振監(jiān)測和重點參數(shù)監(jiān)控等系統(tǒng)[5-6]，操作人員只是完成了日常抄報功能，對于數(shù)據(jù)的利用和挖掘深度不夠。鑒于此，采用隨機森林（RF）算法篩選影響壓縮機組故障的參數(shù)，通過門控循環(huán)單元（GRU）實現(xiàn)時序數(shù)據(jù)走勢預測，并結合注意力機制（Attention）算法實現(xiàn)不同時間步參數(shù)的賦權，以期實現(xiàn)壓縮機組從事后維修、定時檢修方式向預知性維修方式的轉變。

1" " 基本原理

1.1" " RF算法

不同故障特征關聯(lián)的監(jiān)控參數(shù)類型有所不同，如過濾器壓差超限可能會引起密封氣流量、壓氣機排氣壓力、壓氣機排氣溫度、密封油壓等多個參數(shù)不正常。因此，在進行故障特征趨勢預測前，需篩選重要性大的監(jiān)控參數(shù)，以便建立多對一的數(shù)據(jù)集。RF算法可通過計算不同參數(shù)對每個決策樹的貢獻度平均值，實現(xiàn)參數(shù)優(yōu)選，在此采用平均基尼指數(shù)下降作為評價指標[7]。基尼指數(shù)下降越多，參數(shù)的相對重要度越大。

1.2" " GRU模型

GRU模型是對長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡和傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的改進，通過重置門和更新門解決訓練過程中數(shù)據(jù)無法長期記憶及反向傳播梯度消散的問題[8]。重置門用于控制前一狀態(tài)寫入當前狀態(tài)的信息數(shù)量，重置門越大，寫入的信息量越大；更新門用于控制前一時刻寫入當前時刻的信息程度，更新門越大，保留相關信息至下一時刻的可能性越大。數(shù)學模型如下：

1.3" " Attention算法

GRU模型中輸入的各項壓縮機組監(jiān)控參數(shù)值屬于時間序列，但不同時刻不同數(shù)據(jù)的重要程度有所差異，Attention算法可對單一時間步內(nèi)的關鍵性數(shù)據(jù)賦予高比例權重，以便提高信息的處理能力和處理效率[9]。在此主要采用軟注意力機制，在GRU模型隱含層和全連接層之間加入Attention算法，完成模型增強，見圖1。首先，根據(jù)前一時刻隱含層和當前時刻隱含層之間的關系對不同輸入?yún)?shù)進行打分，隨后采用Softmax函數(shù)進行歸一化處理，再將打分結果作為權重乘以當前時刻的輸入?yún)?shù)，獲取特征向量，將特征向量拼接后得到注意力向量，再將注意力向量進一步運算得到輸出預測值。

2" " 融合Attention和GRU的壓縮機組故障預測模型

融合Attention和GRU的壓縮機組故障預測模型的具體實現(xiàn)步驟介紹如下。

1）從振動參數(shù)、轉速參數(shù)、軸心位置參數(shù)、軸承參數(shù)和SCADA系統(tǒng)中提取與故障特征相關的參數(shù)，通過RF算法進行重要性排序，篩選主要輸入?yún)?shù)類型，通過Z-score法對數(shù)據(jù)進行標準化處理，見下式：

2）按照比例劃分訓練集和測試集，將訓練集代入單層GRU模型進行訓練，通過試湊法確定最優(yōu)隱含層節(jié)點數(shù)和學習率，形成最佳Attention-GRU模型，采用測試集驗證Attention-GRU模型預測結果的準確性。

3）發(fā)生故障的前一段時間，實際值會逐漸偏離Attention-GRU模型的預測值，雖然兩者差值（殘差值）蘊含一定的風險信息，但與風險水平的關聯(lián)度尚不明確。在此，引入三角模糊數(shù)對一定時間窗口內(nèi)的殘差均值進行定量評估[10-11]，采用殘差均值可消除部分異常點對預測模型的影響，提升故障預警的精度。將風險等級分為L級、I級和II級，設每個時刻殘差均值相對于模糊集M的隸屬度為μM，模糊語言見表1，隸屬度函數(shù)見圖2。最后，根據(jù)風險等級，對不同故障特征實施預警機制。

3" " 實例分析

以某輸氣管道中間壓氣站燃驅離心式壓縮機組為研究對象，型號GE PCL503，進氣壓力2～ 3 MPa，排氣壓力4～6 MPa，額定轉速990 r/min，進氣溫度20 ℃，進氣量（150～500）× 104 m3/d，投產(chǎn)于2018年。

3.1" " 進氣過濾器壓差故障檢測

以進氣過濾器壓差異常為例，取2022年5月15日0：00～2022年6月4日19：00數(shù)據(jù)共500條，采樣間隔為1 h，以6月2日18：00為切片，前段為訓練集，后段為測試集。將現(xiàn)場可監(jiān)測到的30個參數(shù)代入RF算法中運算，參數(shù)包含了氣路系統(tǒng)（如壓縮機排氣溫度、壓縮機排氣壓力等）、油路系統(tǒng)（合成油油壓、合成油油溫等）、燃氣輪機系統(tǒng)（燃氣發(fā)生器濾網(wǎng)壓差、壓氣機排氣壓力等）、干氣密封系統(tǒng)（密封氣溫度、泄漏氣溫度等）、循環(huán)冷卻系統(tǒng)（供水壓力、回水溫度）等，參數(shù)覆蓋面較廣，具有很強的代表性，相對重要度排序結果見圖3。其中，壓縮機排氣溫度、壓縮機排氣壓力、壓縮機密封氣體壓力和推力軸瓦溫度的相對重要度較大，與過濾器壓差的關聯(lián)性較強。過濾器堵塞主要與進氣質量有關，進而對葉輪、彎道、擴壓器等部件產(chǎn)生影響，導致壓縮機排氣溫度上升，在壓比一定的前提下，壓縮機排氣壓力和壓縮機密封氣體壓力均會增大。進氣中含有的顆粒物，會造成推力盤與瓦面之間的油膜剛性不強，導致推力盤劃傷，推力軸瓦溫度高。綜上，RF算法的篩選結果與理論認知情況相符，選擇相對重要度大于60%的參數(shù)作為故障預測模型的輸入。

將不同時刻輸入?yún)?shù)和過濾器壓差參數(shù)一一對應，輸入Attention-GRU模型，通過均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和絕對百分比誤差（MAPE）三個統(tǒng)計學指標衡量訓練階段的最優(yōu)隱含層節(jié)點數(shù)和學習率，結果見表2、表3。在學習率為0.01時，隨著隱含層節(jié)點數(shù)增加，訓練精度逐漸上升，在節(jié)點數(shù)為200時表現(xiàn)出最高準確率；而后節(jié)點數(shù)繼續(xù)增大，模型出現(xiàn)過擬合，準確率開始下降。在隱含層節(jié)點數(shù)為200時，隨著學習率的增加，訓練精度呈先升高后降低的趨勢，在學習率為0.03時，三個評價指標的值最小，此時訓練效果最佳。綜上確定，Attention-GRU模型的最優(yōu)超參數(shù)為隱含層節(jié)點數(shù)200、學習率0.03。

訓練集和測試集的預測結果見圖4，可見過濾器壓差實際值與預測值的吻合性良好，數(shù)據(jù)未出現(xiàn)過擬合或欠擬合現(xiàn)象。取窗口寬度20，移動步長1，計算監(jiān)測時間內(nèi)的殘差均值，見圖5。殘差均值在±0.03 kPa之間變化，波動較為穩(wěn)定，說明此時過濾器工作正常，不存在堵塞問題。

為驗證本文模型的準確性，采用消融實驗確定組合模型各組件對整體的貢獻[12]，測試集數(shù)據(jù)下的各項指標見表4。表中w/o表示去除某個組價后的剩余模型，其中學習率和隱含層節(jié)點數(shù)的取值與前文一致。可見去除注意力機制對模型精度的影響最大，說明自適應加權融合各輸入變量信息可以表征時序之間的依賴關系，有利于模型對未來時刻的數(shù)據(jù)預測；去除GRU模型后，模型精度也大幅下降，說明GRU遺忘門和更新門的傳播機制對于非線性數(shù)據(jù)的適應性更強。綜上，消融實驗證明了本文組合模型順序的合理性和科學性。

根據(jù)站內(nèi)維搶修記錄情況，選取某次過濾器堵塞事件，取堵塞停機前后共400個數(shù)據(jù)點，采樣間隔1 h，利用上述建立好的Attention-GRU模型進行預測。根據(jù)現(xiàn)場經(jīng)驗定義風險閾值，L級、Il級、Ih級、IIl級、IIh級風險的閾值范圍分別為[-0.03，0.03] kPa、[-0.06，0.00] kPa、[0.00，0.06] kPa、[-∞， -0.03] kPa、[0.03，+∞] kPa。根據(jù)圖2計算不同時刻的風險等級隸屬度，見圖6。在0～110 h范圍內(nèi)，L級風險隸屬度逐漸上升至1，Il級風險隸屬度逐漸下降至0，其余風險隸屬度均為0，說明該時段內(nèi)過濾器的工作狀態(tài)良好，這與操作人員時常清理入口管壁及濾網(wǎng)有關。在110 h之后，L級風險隸屬度和Ih級風險隸屬度呈交替變化趨勢，在150 h時兩條曲線發(fā)生交叉，將此時定為過濾器低風險和中風險的臨界點，系統(tǒng)發(fā)出黃色預警。維搶修記錄顯示，在過濾器完全堵塞時壓縮機出現(xiàn)停機，對應的時間為283 h，過濾器壓差為-10 kPa。綜上，采用本文模型可使預警時間提前133 h，操作人員有充足的時間采取多種預防措施，防止故障發(fā)生。

3.2" " 壓縮機喘振故障檢測

為驗證本文模型的泛化能力，對壓縮機喘振故障進行檢測。當壓縮機入口流量降低至喘振線時，會嚴重惡化流體在壓縮機內(nèi)的流動狀態(tài)，此時工作葉輪仍在旋轉，對氣體的做功轉變?yōu)槟芰繐p失，導致排氣壓力下降，且可能出現(xiàn)管網(wǎng)壓力大于排氣壓力的現(xiàn)象，導致氣流脈動和氣體回流。喘振是壓縮機最常見的故障類型，現(xiàn)場一般通過在特性曲線中添加5%～10%安全裕度的防喘振控制線進行控制，一旦入口流量觸及防喘振控制線，立即打開防喘振閥或旁通閥，增加入口流量，使壓縮機工作點遠離喘振控制線。現(xiàn)場經(jīng)常出現(xiàn)壓縮機進出口管道中的氣流已有明顯噪聲，機組振動明顯，但防喘振閥或旁通閥未打開的現(xiàn)象，通過多次調整防喘振控制線安全裕度值仍無法解決閥門開啟滯后問題，這是由于閥門開啟快慢一方面取決于壓縮機性能曲線的準確性，另一方面還與聯(lián)動控制閥門的響應策略有關。

在一定時間段內(nèi)，先通過RF算法篩選與壓縮機入口流量相關的參數(shù)，得到壓縮機排氣壓力、壓縮機排氣速度、壓縮機水平振動值和壓縮機垂直振動值與入口流量的關聯(lián)性較強，將其作為Attention-GRU模型的輸入數(shù)據(jù)。同理，提取某次壓縮機喘振故障前后共400個數(shù)據(jù)點，采樣間隔為2 min。利用訓練好的Attention-GRU模型進行預測。根據(jù)現(xiàn)場經(jīng)驗定義風險閾值，L級、Il級、Ih級、IIl級、IIh級風險的閾值范圍分別為[-500，500]m3/h、[-1 000，0] m3/h、[0，1 000] m3/h、[-∞，-500]m3/h、[500，+∞] m3/h。不同時刻的風險等級隸屬度如圖7所示。在0～396 min范圍內(nèi)，壓縮機入口流量只存在L級風險和Il級風險，說明該壓縮機長期處于劣化狀態(tài)；在396 min之后，L級風險隸屬度迅速降為0，只存在Il級風險和Ih級風險，且兩種風險等級的隸屬度呈交替變化趨勢，在430 min時兩條曲線發(fā)生交叉，此時為入口流量低風險和中風險的臨界點，系統(tǒng)發(fā)出黃色報警。站內(nèi)防喘振控制系統(tǒng)上顯示，閥門開啟時刻為634 min，此時入口流量已降低至設計流量的60%，壓縮機本體和附屬管道已發(fā)生嚴重振動。綜上，采用本文模型可使預警時間提前204 min，操作人員有充足的時間將閥門從大開度調整至小開度直至完全關閉，有利于壓縮機的平穩(wěn)運行。

4" " 結論

1）Attention-GRU模型可較好地建立輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的非線性關系，在隱含層節(jié)點數(shù)200、學習率0.03時的預測效果最佳，消融實驗也證明了模型組合的準確性和科學性。

2）利用不同時刻的風險隸屬度可實現(xiàn)預測數(shù)據(jù)風險信息的可視化，結合不同風險等級臨界點確定的預警時間均早于停機時間或閥門動作時間。

3）該模型可結合現(xiàn)場SCADA系統(tǒng)、DCS系統(tǒng)等，實現(xiàn)信息共享，提升壓縮機的故障預警能力。

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作者簡介：

劉慶江（1971—），男，安徽桐城人，工程師，2015年畢業(yè)于中國石油大學（華東）石油工程專業(yè)，現(xiàn)主要從事生產(chǎn)管理工作。Email：jjj_lqj@petrochina.com.cn

收稿日期：2024-05-21