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        基于貝葉斯網(wǎng)絡的惰氣系統(tǒng)故障診斷

        2022-06-24 07:51:28姜明軍魯欣衛(wèi)朱魯方李海壽張偉娜朱萬林馬國印李晨安
        自動化儀表 2022年5期
        關鍵詞:腔室燃油泵燃氣

        姜明軍,魯欣衛(wèi),朱魯方,李海壽,張偉娜,朱萬林,馬國印,李晨安

        (1.海洋石油工程股份有限公司,天津 300451; 2.中海石油(中國)有限公司天津分公司,天津 300451;3.中法渤海地質服務有限公司,天津 300451; 4.合肥通用機械研究院有限公司,合肥 230031)

        0 引言

        隨著我國海洋石油裝備的不斷發(fā)展,水下生產(chǎn)系統(tǒng)加采油船逐漸成為我國海洋油氣資源開采的主要模式[1]。海洋油氣資源的開采過程可簡述如下:水下生產(chǎn)系統(tǒng)采集原油并通過海管外輸至采油船,在船上經(jīng)油氣分離、除沙、脫水、除硫、化學藥劑回收等一系列工藝處理流程后儲存在船體的儲油倉內。原油產(chǎn)品屬于易燃易爆物質。當儲油倉內游離的碳氫化合物溶度、助燃氧氣溶度處于油氣爆炸范圍且引燃溫度達到燃爆下限時,會發(fā)生儲油倉的燃爆現(xiàn)象[2]。為避免發(fā)生燃爆事故,必須為采油船設置惰氣發(fā)生器系統(tǒng)(inert gas generator system,IGGS)。

        IGGS作為海洋油氣資源開發(fā)的重要設備,在原油存儲與外輸環(huán)節(jié)均發(fā)揮重要作用。該系統(tǒng)一旦發(fā)生故障將會導致油田停產(chǎn),為安全生產(chǎn)埋下巨大隱患。另一方面,IGGS的故障診斷往往過分依賴機修師的工作經(jīng)驗[3],且故障排查過程耗時久、效果差。綜上所述,快速、準確的故障源定位,對于協(xié)助維修人員排除故障具有十分重要的意義。

        為解決上述問題,本文提出了一種利用貝葉斯網(wǎng)絡進行IGGS故障診斷的方法:首先,簡要介紹了IGGS的組成結構、運行機制;其次,闡述了有關貝葉斯網(wǎng)絡的基本知識并引入Netica軟件;最后,結合南海某采油船項目,給出IGGS故障診斷的案例分析。

        1 IGGS的原理及組成

        IGGS通過燃燒天然氣或燃油與空氣的混合物產(chǎn)生惰性氣體。空氣中主要包含了79%的氮氣和21%氧氣,燃燒過程消耗掉大部分氧氣,產(chǎn)生二氧化碳和水蒸氣,以及少量的一氧化碳和氫氣[4]。反應原理如式(1)所示:

        (CH)n+O2→CO2+H2O+CO+H2

        (1)

        IGGS產(chǎn)生的廢氣經(jīng)洗滌、除塵、降溫等工序處理后供采油船使用。此時,產(chǎn)生氣體的主要成分是氮氣及二氧化碳。雖然各廠家生產(chǎn)的IGGS外形差異很大,但其工作原理基本相同,功能、結構十分類似[5]。IGGS主要包括惰氣發(fā)生器、單元控制面板(unit control panel,UCP)控制柜、甲板水封撬及P/V破斷器。IGGS結構如圖1所示。

        圖1 IGGS結構圖

        IGGS中,最左側是燃氣供給入口和燃油供給入口,為燃燒腔室提供燃氣及燃油。氣閥單元與燃油泵決定燃氣與燃油供給管路的通斷。風機為燃燒腔室提供新鮮空氣。燃燒反應在本地控制盤的調節(jié)下發(fā)生在惰氣發(fā)生器的燃燒腔室內。燃燒模式分為燃油、燃氣和混合三種。

        ①燃油模式。燃油進入燃燒腔室前被噴嘴噴散使其霧化,水平方向的霧狀燃油與切向新鮮空氣按照一定比例充分混合,并由引燃器點火引燃。

        ②燃氣模式。燃氣不需要霧化,直接進入燃燒腔室與新鮮空氣混合后燃燒。

        ③混合模式。燃油與燃氣同時作為燃料進入燃燒腔室燃燒。

        惰氣發(fā)生器的出口管線上裝有氧分析儀,測定排出氣的氧含量并將數(shù)據(jù)回傳至UCP控制柜。UCP控制柜與IGGS啟動器、本地控制盤相互通信共同控制IGGS的啟停過程,使其安全、穩(wěn)定地運行。排氣扇將燃燒腔室內的惰氣排出。合格的惰氣通過B口經(jīng)甲板水封撬、P/V破斷器進入船體原油倉,起到封倉的作用。當惰氣的含氧量較高時,不合格的惰氣將直接排放到空氣中。Netica軟件僅支持英文字符輸入。為便于說明,下文給出主要部件中英文名稱對照表。

        IGGS各部分中英文名稱對照表如表1所示。

        表1 IGGS各部分中英文名稱對照表

        2 貝葉斯網(wǎng)絡及Netica軟件

        貝葉斯網(wǎng)絡(Bayesian network,BN)是概率圖模型的一種,結構為一種有向無環(huán)圖[6]。BN由節(jié)點和節(jié)點之間的有向邊組成。節(jié)點代表了隨機變量其集合,記為I;有向邊代表了節(jié)點之間的條件概率,其集合記為E。則BN可簡記為G=(I,E)。假設集合I中共有N個隨機變量Xi∈I(i=1,2,…N),根據(jù)概率乘法的鏈式法則,N個隨機變量的聯(lián)合概率分布如式(2)所示:

        p(X1,X2,…,Xn)=p1(X1)p2(X2|X1)p3(X3|X1,X2)…

        (2)

        式中:pi(Xi)為節(jié)點Xi的概率。

        根據(jù)有向無環(huán)圖的網(wǎng)絡拓撲結構,網(wǎng)絡中任意節(jié)點的概率只與其父節(jié)點的概率有關。其聯(lián)合概率分布可簡化為:

        (3)

        式中:F(Xi)為節(jié)點Xi的所有父節(jié)點;pi[Xi|F(Xi)]為父節(jié)點與節(jié)點Xi的條件概率。

        式(3)表明:在BN中,聯(lián)合概率分布可表示為所有節(jié)點與其父節(jié)點條件概率的乘積。BN可以很方便地構建事物間的不確定性、簡化網(wǎng)絡推理過程,已經(jīng)被成功應用于流程工業(yè)生產(chǎn)過程[7]、汽輪機[8]以及導彈發(fā)射過程的故障診斷[9]。

        式(3)使概率計算程序化,可以很方便地利用計算機計算每一個結點的概率。Netica是Norsys軟件公司的一款基于BN的統(tǒng)計推斷軟件,已被各大公司、政府機構及醫(yī)院用于決策分析、因果推斷,是各領域應用較多的貝葉斯分析軟件[10-11]。Netica軟件圖形化的操作界面對用戶十分友好,工程人員稍加培訓即可熟練掌握。軟件中可以很方便地定義節(jié)點、設置節(jié)點之間的條件概率、一鍵完成BN的推理過程,并以數(shù)字加圖形的方式顯示結果。針對先驗概率不完整的情況,軟件支持導入測試數(shù)據(jù)訓練網(wǎng)絡參數(shù)。使用軟件創(chuàng)建BN的過程主要包括:建立網(wǎng)絡拓撲結構、確定條件概率表(conditional probability tables,CPT)、使用網(wǎng)絡進行推理。行業(yè)專家基于對研究對象工作機制、操作流程的理解,將其拆分為若干部分并確定各部分間的因果關系,在此基礎上建立BN的拓撲結構。條件概率表的確定或基于專家的先驗知識,或基于測試數(shù)據(jù)。以下舉例說明如何使用Netica創(chuàng)建一個簡單的BN并進行推理。

        2.1 創(chuàng)建網(wǎng)絡拓撲結構

        在IGGS中,當有燃油供給且燃油泵正常工作時,惰氣發(fā)生器的燃燒腔室才會有燃油進入。據(jù)此可創(chuàng)建BN的拓撲結構。燃油輸入系統(tǒng)的BN如圖2所示。

        圖2 燃油輸入系統(tǒng)的BN示意圖

        2.2 確定條件概率表

        依據(jù)專家經(jīng)驗及歷史數(shù)據(jù),確定節(jié)點Fuel Oil Supply (S)的條件概率為p(S=Yes)=0.7、p(S=No)=0.3,表示燃油有供給的概率為70%、無供給的概率為30%。節(jié)點Fuel Oil Pump (P)的條件概率為p(P=Work)=0.8、p(P=Fault)=0.2,表示燃油泵正常工作的概率為80%、故障的概率為20%。節(jié)點Fuel Oil Input (I)的CPT如表2所示。

        表2 節(jié)點Fuel Oil Input的CPT

        表2中,第一行數(shù)據(jù)表示在燃油正常供給且燃油泵正常工作的條件下,燃燒腔室內有燃油的概率為95%,無燃油的概率為5%。Netica軟件界面僅顯示節(jié)點的邊緣概率,如圖2所示,節(jié)點Fuel Oil Supply (S)與Fuel Oil Pump (P)沒有父節(jié)點其邊緣概率等于條件概率。節(jié)點Fuel Oil Input (I)的邊緣概率依據(jù)式(3)計算:

        p(I=Y)=p(I=Y,S=Y,P=W)+p(I=Y,S=Y,P=F)+p(I=Y,S=N,P=W)+p(I=Y,S=N,P=F)=p(I=Y|S=Y,P=W)P(S=Y,P=W)+p(I=Y|S=Y,P=F)P(S=Y,P=F)+p(I=Y|S=N,P=W)P(S=N,P=W)+p(I=Y|S=N,P=F)P(S=N,P=F)

        (4)

        式中:Y、N、W、F分別為Yes、No、Work、Fault的首字母縮寫。

        圖2所示的BN為Head-to-Head結構,在Fuel Oil Input (I)未知的情況下,隨機節(jié)點Fuel Oil Supply (S)與Fuel Oil Pump (P)相互獨立。式(4)可化簡為:

        p(I=Y)=p(I=Y|S=Y,P=W)P(S=Y)P(P=W)+p(I=Y|S=Y,P=F)P(S=Y)P(P=F)+p(I=Y|S=N,P=W)P(S=N)P(P=W)+p(I=Y|S=N,P=F)P(S=N)P(P=F)=0.95×0.7×0.8+0.02×0.7×0.2+0.02×0.3×0.8+0×0.3×0.2=0.539 6

        (5)

        根據(jù)概率的公理化定義,可得:

        p(I=N)=1-p(I=Y)=1-0.539 6=0.460 4

        (6)

        2.3 使用網(wǎng)絡進行推理

        在Netica軟件界面中,單擊Fuel Oil Input (I)節(jié)點的Yes狀態(tài),軟件自動更改其值為100%,所有節(jié)點的邊緣概率值均發(fā)生變化。節(jié)點Fuel Oil Input置為Yes=100%如圖3所示。

        圖3 節(jié)點Fuel Oil Input 置為Yes=100%

        由圖3可知,若燃燒腔室有燃油輸入,則燃油有供給的概率是99.1%,燃油泵正常工作的概率是99.5%。

        同理,單擊Fuel Oil Input (I)節(jié)點的No狀態(tài),軟件自動更改其值為100%。節(jié)點Fuel Oil Input置為No=100%如圖4所示。

        圖4 節(jié)點Fuel Oil Input置為No=100%

        由圖4可知,若燃燒腔室內無燃油輸入,則燃油無供給的概率是64.1%、燃油泵故障的概率是42.8%。燃油無供給的概率高于燃油泵故障的概率,據(jù)此設備維修人員應首先檢查燃油供給狀態(tài),再查看燃油箱內是否有燃油。若確定燃油有供給,則維修人員再確認燃油泵是否故障。

        3 案例分析

        根據(jù)第一節(jié)介紹的IGGS的組成框圖創(chuàng)建BN。為便于描述,該案例僅對惰氣發(fā)生器撬塊TS-X-3803部分進行建模,甲板水封撬(TS-T-3810)及P/V破斷器(TS-T-3820)暫不予考慮。

        在Netica軟件中創(chuàng)建的惰氣發(fā)生器的BN如圖5所示。

        圖5 惰氣發(fā)生器的BN示意圖

        此時,惰氣發(fā)生器處于混合模式。節(jié)點Combustion Chamber的CPT如表3所示。

        表3 節(jié)點Combustion Chamber的CPT

        在Netica軟件界面中,單擊Inert Gas Output節(jié)點的No狀態(tài),軟件自動更改其值為100%,表示無惰氣輸出,惰氣發(fā)生器處于故障狀態(tài)。觀察其父節(jié)點,Combustion Chamber的故障概率變?yōu)?9.3%,而Extraction Fan的故障概率變?yōu)?2.6%。若能夠確定Combustion Chamber故障,則繼續(xù)單擊該節(jié)點的Fault狀態(tài),其父節(jié)點的概率發(fā)生變化,Local Control Panel故障的概率變?yōu)?0.6%,燃燒腔室內無燃氣供應的概率為35.9%,無燃油供應的概率為34.8%,無新鮮空氣供應的概率為49.9%。

        以故障概率值為基準,從大到小依次確認燃燒腔室內新鮮空氣輸入、燃氣輸入、燃油輸入是否正常。若確認無新鮮空氣供應,則單擊Fresh Air Input節(jié)點的No狀態(tài)。融合證據(jù)后的BN如圖6所示。圖6中,在惰氣發(fā)生器各部分的故障概率中Blower Fan節(jié)點的故障概率最大,為90.5%,設備維修人員需確認風機是否正常工作。按照上述故障診斷步驟,從結果開始依次加入已經(jīng)確認的各種證據(jù),逐步倒推,直到排查出設備的故障部位。

        圖6 融合證據(jù)后的BN示意圖

        4 結論

        針對設置有IGGS的采油船(如浮式生產(chǎn)儲卸油裝置、半潛式采油船),可利用BN對IGGS進行故障診斷。BN是概率模型與圖模型的有機結合體,便于人們以類似于故障樹的模式排查IGGS的故障。在IGGS的維修過程中,相關維修人員可借助Netica軟件創(chuàng)建BN并逐步加入證據(jù)進行推理,從而快速確定故障源頭、縮短維修時間,以節(jié)約海洋石油開采成本。

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