祁東明

中海石油（中國）有限公司 天津分公司（天津300459）

1 背景概況

海洋石油采油平臺上的泵機(jī)組種類繁多，主要涉及到齒輪泵、柱塞泵、離心泵、螺桿泵、多級離心泵等。其中與油田產(chǎn)量密切相關(guān)的注水泵屬于平臺生產(chǎn)的關(guān)鍵設(shè)備，隨著油田開發(fā)，采出液體中的含水量也不斷上升，為確保油田產(chǎn)量，需要加大產(chǎn)出液中生產(chǎn)水的脫水及回注，注水泵在油田的提液增注措施中起著愈發(fā)重要的作用。

前期海上采油平臺受網(wǎng)絡(luò)通訊帶寬不足、費(fèi)用整體較高因素影響，一些先進(jìn)的在線遠(yuǎn)程監(jiān)測、檢測、診斷及分析技術(shù)無法得到及時推廣。針對泵機(jī)組設(shè)備的監(jiān)測和維護(hù)大多采用“日常巡檢+定期體檢”的方式進(jìn)行。其中，日常巡檢采用振動筆和點(diǎn)溫槍進(jìn)行檢測，手動記錄數(shù)值，并通過工人經(jīng)驗(yàn)對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行分析判斷。定期體檢則是依靠關(guān)聯(lián)公司每季度攜帶振動數(shù)采器、相位儀、電流鉗、聽診器、設(shè)備熱成像儀等設(shè)備對其進(jìn)行全面檢測，并提供設(shè)備狀態(tài)檢測評估報告，提供檢測之后的故障判斷，對現(xiàn)場工作進(jìn)行指導(dǎo)。

平臺現(xiàn)場點(diǎn)巡檢方式主要存在如下幾個問題：

1）依賴人工及其經(jīng)驗(yàn)對設(shè)備進(jìn)行巡檢，人力成本高，巡檢質(zhì)量低，容易誤報漏報，無法及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備問題。

2）采用預(yù)防性維護(hù)措施，定期對設(shè)備進(jìn)行點(diǎn)檢，事后發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障，維修周期長，意外停機(jī)損失大。

泵機(jī)組等關(guān)鍵設(shè)備覆蓋井口平臺生產(chǎn)的全流程作業(yè)，現(xiàn)有巡檢、點(diǎn)檢方式巡檢質(zhì)量低、事后發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障，無法滿足對設(shè)備的監(jiān)控要求。

2 必要性和可行性分析

2.1 必要性分析

當(dāng)前石油行業(yè)設(shè)備維護(hù)方式各不相同，主要包括事后維修、預(yù)防性維修、預(yù)知性維修3種。根據(jù)設(shè)備重要程度、產(chǎn)生的結(jié)果嚴(yán)重性不同，運(yùn)用的維護(hù)方式也不盡相同，當(dāng)前設(shè)備管理手段的弊端體現(xiàn)在以下幾個方面：

1）設(shè)備覆蓋區(qū)域廣，主要依靠人工巡檢點(diǎn)檢，人工成本及經(jīng)驗(yàn)要求高、耗時長。目前采用的在線監(jiān)測系統(tǒng)、點(diǎn)巡檢數(shù)據(jù)均無法做到設(shè)備故障的精確分析，無法鑒別出設(shè)備的早期故障，難以實(shí)現(xiàn)科學(xué)維護(hù)以延長設(shè)備使用壽命或?qū)崿F(xiàn)預(yù)知性維修，不適用于關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)管理。

2）缺乏智能化設(shè)備數(shù)據(jù)分析，通過專家的知識和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行事后分析，響應(yīng)速度慢，診斷費(fèi)用高。

因此，只有實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測從局部到整體、由被動到主動的全面轉(zhuǎn)變，才能優(yōu)化當(dāng)前的設(shè)備管理模式，全面、及時地把握和預(yù)知設(shè)備狀態(tài)。另外，隨著自動化水平以及狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)水平的不斷提高，設(shè)備維修方式將呈現(xiàn)如下發(fā)展趨勢。

1）預(yù)防性維修向預(yù)知性維護(hù)轉(zhuǎn)變。預(yù)知性維護(hù)技術(shù)將逐步覆蓋更多的關(guān)鍵設(shè)備和關(guān)鍵工藝環(huán)節(jié)中的設(shè)備。

2）被動維修向主動維修改變。從本質(zhì)上看，被動維修是為了恢復(fù)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，主動維修是以設(shè)備狀態(tài)可靠性為基礎(chǔ)，結(jié)合生產(chǎn)要求找出重復(fù)故障的根本原因，識別并消除影響設(shè)備壽命的因素，確保設(shè)備始終處于性能良好的狀態(tài)。

2.2 可行性分析

預(yù)知性維護(hù)是基于傳感器的檢測，從而對設(shè)備故障提前預(yù)警。對于工業(yè)設(shè)備，溫度、噪聲、流體分析、振動、電氣測試與監(jiān)測等方法均可用于機(jī)械故障檢測（圖1）。其中，振動頻譜分析是一種能在早期發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在故障的方法。

圖1 不同類型監(jiān)測方式預(yù)知性維護(hù)的預(yù)警期

根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，ISO 10816：1995對設(shè)備振動的速度和位移提出了要求，通過振動監(jiān)測捕捉到的速度和位移變化范圍來判斷設(shè)備是否處于可運(yùn)行、不宜長期運(yùn)行、故障損壞的區(qū)間。基本的預(yù)知性維護(hù)過程包括：數(shù)據(jù)采集、信號分析和發(fā)出預(yù)警。傳感器測量機(jī)械設(shè)備的加速度、速度、位移，通過解析故障頻率，結(jié)合設(shè)備故障神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自動學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確判斷出設(shè)備故障位置，對潛在的故障發(fā)出預(yù)警，不同技術(shù)手段所監(jiān)測的故障范圍見表1。

表1 不同技術(shù)手段可監(jiān)測的設(shè)備故障范圍

3 總體技術(shù)方案

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

針對海洋石油平臺面臨的無法及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障和事后維修等問題，平臺搭設(shè)注水泵在線監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)。通過部署在線監(jiān)測裝置，綜合利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云端的人工智能技術(shù)，完成泵機(jī)組等生產(chǎn)流程關(guān)鍵設(shè)備工作狀態(tài)的在線監(jiān)測和故障智能診斷，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的預(yù)知性維護(hù)，最終完成智能化設(shè)備管理平臺搭建，將設(shè)備信息化管理變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)[1]。系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

3.2 設(shè)備故障診斷方法對比

預(yù)知性維護(hù)理論通過設(shè)備的振動狀態(tài)對設(shè)備故障進(jìn)行提前預(yù)警并分析設(shè)備故障類型或部位。針對設(shè)備振動數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備故障診斷的常見方法有：閾值法分析、專家診斷法、人工智能（AI）診斷法[2]。

1）閾值分析法：作為最經(jīng)典的設(shè)備故障診斷方法，依賴相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。依據(jù)泵的中心高度和轉(zhuǎn)速，將泵分為4類，每類由一個振動烈度閾值判斷是否有潛在故障。閾值分析法只能判斷設(shè)備是否有故障，不能對故障類型或部位進(jìn)行診斷。另外，由于設(shè)備之間的差異性，閾值分析法的虛警率和誤報率都比較高，需要人工配合[3]。

2）專家診斷法：依靠相關(guān)行業(yè)內(nèi)的專家，從振動頻譜著手診斷設(shè)備故障，通過專家的經(jīng)驗(yàn)積累，可以較為準(zhǔn)確地對設(shè)備故障類型或發(fā)生部位進(jìn)行判定。專家診斷法人工成本高，跨行業(yè)、跨設(shè)備非常耗時。

3）AI診斷法：AI診斷法利用人工智能技術(shù)，通過設(shè)備故障模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對振動數(shù)據(jù)自我學(xué)習(xí)，對設(shè)備故障進(jìn)行分析和定位。AI診斷法以有限設(shè)備類型的數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，線上實(shí)時利用遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增廣，生成新類型設(shè)備數(shù)據(jù)分布的海量數(shù)據(jù)集，最終通過深度學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)完成各種新類型設(shè)備的故障預(yù)知。線上生產(chǎn)環(huán)境的算法無需人為干預(yù)，理論上一位算法工程師可運(yùn)維上萬臺設(shè)備的模型學(xué)習(xí)[4]?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的設(shè)備故障診斷方法如圖3所示。

3.3 系統(tǒng)組成

圖3 基于人工智能技術(shù)的設(shè)備故障診斷方法示意圖

這套系統(tǒng)包含智能傳感器、智能網(wǎng)關(guān)和云端平臺?？紤]到海上石油平臺注水泵轉(zhuǎn)速、排量均較為相近，因此該套系統(tǒng)選擇傳感器及網(wǎng)關(guān)都具備良好的兼容性。同時考慮到海上特殊環(huán)境因素及防爆工況，所有智能傳感器、網(wǎng)關(guān)設(shè)備均需滿足第三方檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)船級社的認(rèn)證，確保在油氣生產(chǎn)工況下其防水防塵以及防爆要求。

3.3.1 智能傳感器

智能傳感器包括泵傳感器（圖4）和電機(jī)傳感器（圖5），用于采集泵機(jī)和電機(jī)的三軸振動數(shù)據(jù)和表面溫度數(shù)據(jù)，在傳感器內(nèi)部完成邊緣計(jì)算，對設(shè)備的啟停狀態(tài)和異常狀態(tài)進(jìn)行智能分析，采用變頻工作方式實(shí)現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)變化的快速響應(yīng)[5]。

3.3.2 智能網(wǎng)關(guān)

智能網(wǎng)關(guān)用于收集智能傳感器的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)融合分析，通過4G通訊、RJ45以太網(wǎng)、RS-485串口等形式將數(shù)據(jù)發(fā)送至云平臺，如圖6所示。

圖4 智能傳感器（泵側(cè)）

圖5 智能傳感器（電機(jī)側(cè)）

3.3.3 云平臺

云平臺完成大數(shù)據(jù)的智能分析，對設(shè)備故障進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和精確定位，通過云平臺實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能運(yùn)維管理。

4 實(shí)現(xiàn)功能

該系統(tǒng)利用IOT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備信息物聯(lián)和智能分析處理，通過自我深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障的智能診斷。主要功能如下。

4.1 設(shè)備監(jiān)測預(yù)警

通過AI算法自動分析判斷設(shè)備故障，支持的故障類型包含：離心泵設(shè)備可以準(zhǔn)確診斷轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對中、A/B/C型機(jī)械松動、動靜件摩擦、汽蝕及共振等8種工況；15～75 kW電動機(jī)設(shè)備可以準(zhǔn)確診斷轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子軸線不重合、定子電磁振動、機(jī)殼扭曲、結(jié)構(gòu)框架松動、軸承摩擦、電機(jī)短路、電機(jī)過熱等10種工況；電機(jī)設(shè)備可以準(zhǔn)確識別電動機(jī)退磁、轉(zhuǎn)子破碎2種工況；對設(shè)備故障進(jìn)行報警；統(tǒng)計(jì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、分析趨勢，對設(shè)備健康情況進(jìn)行預(yù)判，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備的健康管理。

圖6 智能網(wǎng)關(guān)

4.2 設(shè)備信息可視化

①展示安裝傳感器的電量、信號強(qiáng)度等信息；②展示被監(jiān)測設(shè)備的振動、溫度參數(shù)及其趨勢；③展示被監(jiān)測設(shè)備的工況信息。

4.3 數(shù)據(jù)存儲與訪問

①具備歷史數(shù)據(jù)存儲功能；②支持遠(yuǎn)程通過Web或App方式訪問設(shè)備信息。

4.4 第三方數(shù)據(jù)采集

①通過網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)與PLC的通信，傳輸PLC采集的其他信息（如流量、壓力、溫度、電參數(shù)等）至云端；②通過無線網(wǎng)關(guān)連接與無線儀表的通訊，將現(xiàn)場設(shè)備安裝的無線儀表的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆破脚_。

5 結(jié)束語

某海洋石油平臺采取的注水泵在線監(jiān)測與故障智能診斷方案，主要針對油田生產(chǎn)流程關(guān)鍵設(shè)備注水泵的智能運(yùn)維，可以避免因設(shè)備管理模式落后引起的故障發(fā)現(xiàn)不及時問題，避免導(dǎo)致重大經(jīng)濟(jì)損失。同時基于設(shè)備的在線監(jiān)測，運(yùn)用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)設(shè)備的故障智能診斷，完成了注水泵維護(hù)方式從預(yù)防性維修向預(yù)知性維護(hù)轉(zhuǎn)變，優(yōu)化了當(dāng)前的設(shè)備管理模式，為建設(shè)海洋石油智能化平臺提供借鑒。