CN103488900B - 基于故障分析的rbi动态修正方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于故障分析的RBI动态修正方法，统计设备近期发生的故障，计算得到风险优先数RPN，根据风险优先数确定设备近期故障风险等级；根据设备近期故障风险等级修正设备RBI风险等级。本发明可以实现RBI风险的动态修正，即新故障一旦发生，RBI风险立即更新；RBI风险检验是将有限的检验资源优先用于高风险和中高风险设备，本发明将近期故障影响反映到设备风险等级中，解决了RBI风险检验没有反映设备近期故障的问题。
Description
技术领域
本发明属于石化装备安全风险评估技术领域，具体涉及石化静设备的故障分析和风险评估的方法。
背景技术
RBI（基于风险的检测）是在追求系统安全性与经济性统一的理念基础上建立起来的一种优化检验策略的方法，其实质就是对危险事件发生的可能性与后果进行分析与排序，发现主要问题与薄弱环节，确保本质安全，同时减少运行费用。RBI的最重要的目的就是改进石化设备的检验方法，避免重大事故的发生，提高设备的安全性；保证装置长周期平稳运行，提高设备的可靠性；合理配置维护和检验资源，降低风险和设备检修费用，避免停车损失，提高企业运营的经济性。
2000年和2002年美国石油学会先后颁布了两个文件：API BRD581与API RP580，为各国开展石化装置的RBI工作提供了一个统一的基础平台。目前，国内的RBI标准也在制定中。国内外将RBI风险分析方法应用在石化企业尤其是炼油厂的承压设备检验与维修中，取得了良好的效果。
但是，传统RBI风险评估是一种静态方法，没有考虑设备运行的实时状态。实际RBI风险评估中发现，很多时候有些设备尽管风险等级不高（如低风险或中风险），但是，故障却频繁发生。如何根据设备近期故障情况修正RBI风险，从而更能真实反映设备的当前状态，是一个具有重要意义的问题。
发明内容
针对传统RBI风险评估没有考虑设备近期故障对风险等级的影响，本发明提出了一种基于故障分析的RBI动态修正方法，以便更真实反映设备当前风险状况，为设备检维修以及设备的升级提供指导。
本发明提出方法的过程如下：1）统计设备近期发生的故障，包括故障后果、故障发生度（反映故障发生次数）和故障可探测性。根据故障后果、故障发生度和故障可探测性计算得到风险优先数，然后根据风险优先数确定设备近期故障风险等级；2）根据设备故障风险等级修正设备RBI风险等级。
（1）故障风险等级确定
统计设备近期发生的故障，包括故障后果、故障发生度和故障可探测性。风险优先数RPN=S*O*D。
风险优先数的计算过程如下：S表示故障后果严重程度，分为5个等级，O表示故障发生度，反映故障发生次数，分为4个等级，D表示故障可探测性，分为4个等级。以下三个表反映了优先数计算参数的等级的判定标准。
表1故障后果严重程度
表2故障发生度
表3故障可探测度
根据上述参考标准，当风险优先数RPN<8时，故障风险等级为低风险；当风险优先数RPN为8～27时，故障风险等级为中风险；当风险优先数RPN为27～48时，故障风险等级为中高风险；当风险优先数RPN为48～80时，故障风险等级为高风险。
（2）修正RBI风险等级
当故障风险等级为高风险时，若设备RBI风险等级低于中高风险，设备RBI风险等级提升两个等级；若设备RBI风险等级为中高风险时，设备RBI风险等级提升一个等级。
当故障风险等级为中高风险时，若设备RBI风险等级低于中高风险，设备RBI风险提升一个等级。
当故障风险等级为低风险和中风险时，不对设备RBI风险等级进行修正。
（3）动态修正
定期或者当有新故障产生时，更新该设备的近期故障后果严重程度、故障发生度、故障可探测性，重新计算风险优先数RPN，更新故障风险等级，进一步更新RBI风险等级，实现了实时动态更新。可以采用人工计算或者开发软件，实现RBI风险的动态修正。
本发明的有益效果是：传统RBI风险评估没有考虑近期故障的影响，无法真实反映设备当前风险状况，本发明解决了这一问题；本发明可以实现RBI风险的动态修正，即新故障一旦发生，RBI风险立即更新；RBI风险检验是将有限的检验资源优先用于高风险和中高风险设备，本发明将近期故障影响反映到设备风险等级中，解决了RBI风险检验没有反映设备近期故障的问题。
具体实施方式
以在某石化企业的实施案例为例对本发明--基于故障分析的RBI的动态修正方法做进一步的说明。
以乙烯裂解装置的脱甲烷塔（DA-301N：名义壁厚16mm，设计压力0.81Mpa,直径2400mm，设计温度-32℃，实测最小壁厚15.6mm，腐蚀速率0.03mm/年）为例，RBI风险评估得到该设备的风险等级为低风险。本例中，对设备的故障分析的RBI的动态修正的时间节点的“近期”，取最近6个月的时间。
当脱甲烷塔发生新故障时，将故障记录加入到设备数据监控系统中，得到该设备的故障统计数据如表4。
表4 近期（6个月的）故障统计数据
故障后果严重程度（S）、故障发生度（O）、故障可探测度（D）的划分规则分别如表1、表2和表3。
本例中，近期（6个月）共发生故障10次，根据表2的规则，故障发生度O=4；根据表1规则，得到表4中四种故障的后果严重程度分别为4、3、4、2；
根据表3规则，得到表4中四种故障的可探测度分别为2、3、3、2。
采用加权平均法求脱甲烷塔的综合后果严重程度S和综合故障可探测度D。计算方法如下：
①其中Si表示第i种故障的后果严重程度，Ni表示第i种故障发生的次数，p表示发生故障的种类。因此，本例中
②其中Di表示第i种故障的可探测度，Ni表示第i种故障发生的次数，p表示发生故障的种类。因此，本例中
风险优先数RPN=S*O*D=3*4*2.5=30，因为27<RPN=30<48，由此确定设备的故障风险等级为中高风险。
由于故障风险等级为中高风险，根据修正方法，将RBI风险等级由低风险提升为中风险。
每当有新故障发生时，重新统计、更新该设备近半年的故障后果严重程度（S）、故障发生度（O）、故障可探测度（D），重新计算风险优先数，更新故障风险等级和RBI风险等级，实现RBI风险的动态更新。
Claims (4)
1.基于故障分析的RBI动态修正方法，其特征在于：统计设备近期发生的故障，计算得到风险优先数RPN，根据风险优先数确定设备近期故障风险等级；根据设备近期故障风险等级修正设备RBI风险等级；
风险优先数RPN＝S*O*D；
S表示故障后果严重程度，分为5个等级，O表示故障发生度，反映故障发生次数，分为4个等级，D表示故障可探测性，分为4个等级；
S故障后果严重程度：
O故障发生度
D故障可探测度
当风险优先数RPN<8时，故障风险等级为低风险；当风险优先数RPN为8～27时，故障风险等级为中风险；当风险优先数RPN为27～48时，故障风险等级为中高风险；当风险优先数RPN为48～80时，故障风险等级为高风险；
当故障风险等级为高风险时，
若设备RBI风险等级低于中高风险，设备RBI风险等级提升两个等级；
若设备RBI风险等级为中高风险时，设备RBI风险等级提升一个等级。
2.根据权利要求1所述的基于故障分析的RBI动态修正方法，其特征在于：
当故障风险等级为中高风险时，若设备RBI风险等级低于中高风险，设备RBI风险提升一个等级。
3.根据权利要求1所述的基于故障分析的RBI动态修正方法，其特征在于：
当故障风险等级为低风险和中风险时，不对设备RBI风险等级进行修正。
4.根据权利要求1所述的基于故障分析的RBI动态修正方法，其特征在于：定期或者发生新故障时，根据设备近期的故障后果严重程度、故障发生度以及故障的可探测性，重新计算风险优先数RPN，更新故障风险等级，进一步更新RBI风险等级。
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