CN111353236B - 基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统 - Google Patents

基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统，所述评估系统包括影响因素确认模块、概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块、参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块、综合影响下健康状态隶属度向量获取模块、储油罐动态监测参数健康状态确定模块、储油罐各基础参数确认模块、储油罐各基础参数劣化度确认模块、储油罐基础参数模糊综合评估模块、储油罐基础健康状态确定模块、最终储油罐的健康状态确认模块；其中，常压储油罐的健康状态受多种因素的影响，通过采集相应传感数据，再综合储油罐基础数据情况对储油罐的健康状态进行评估，本发明对储油罐健康状态进行科学的综合评估，提高了储油罐使用的安全性。

Description

基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统
技术领域
本发明涉及装备健康状态评估应用领域，特别是公开了一种基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统。
背景技术
目前石化行业常压储油罐主要通过定期人工巡检和定点监测警报系统相结合的安全管理模式来保障库区安全问题，但是随着石化产业的蓬勃发展、储油罐规模日益扩大、储油罐规格大型化、精密化，现有模式检测显得精度和效率较为低下。
影响储油罐的安全因素众多，目前还没有一种涉及石化储油罐的多因素综合，高效、科学的健康状态评估系统。
发明内容
为克服上述问题，本发明的目的是提供一种基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统，对储油罐健康状态进行科学的综合评估，提高了储油罐使用的安全性。
本发明采用以下方案实现：一种基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统，所述评估系统包括影响因素确认模块、概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块、参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块、综合影响下健康状态隶属度向量获取模块、储油罐动态监测参数健康状态确定模块、储油罐各基础参数确认模块、储油罐各基础参数劣化度确认模块、储油罐基础参数模糊综合评估模块、储油罐基础健康状态确定模块、最终储油罐的健康状态确认模块；
所述影响因素确认模块，用于确定储油罐健康状态影响因素，对影响因素的参数进行采集并得到每种参数发生异常的概率；
所述概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块，用于建立健康状态下参数发生异常的概率隶属度分布函数，获取概率影响下健康状态等级隶属度矩阵；
所述参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块，用于建立健康状态等级隶属度分布函数，获取参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵；
所述综合影响下健康状态隶属度向量获取模块，用于获取综合影响下参数异常严酷度对健康状态隶属度向量；
所述储油罐动态监测参数健康状态确定模块，用于确定储油罐动态监测参数健康状态；
所述储油罐各基础参数确认模块，用于建立储油罐状态集和状态评价集，获取储油罐各基础参数重要度权重系数；
所述储油罐各基础参数劣化度确认模块，用于确定储油罐各基础参数劣化度；
所述储油罐基础参数模糊综合评估模块，用于建立基础参数劣化度判断矩阵，进行储油罐基础参数模糊综合评估；
所述储油罐基础健康状态确定模块，用于按最大隶属度原则确定储油罐基础健康状态；
所述最终储油罐的健康状态确认模块，用于取所述储油罐动态监测参数健康状态和所述储油罐基础健康状态中的严重级别，确定最终储油罐的健康状态。
进一步的，所述影响因素确认模块进一步具体包括在线监测的参数确认单元、比对单元、参数发生异常的概率获取单元，
所述在线监测的参数确认单元，用于通过储油罐健康状态影响分析，选取在线监测的参数包括但不限于该五项参数：罐内温度记为参数A、罐内压力记为参数B、罐内液位记为参数C、管道的振动数据记为参数D、防雷接地电阻记为参数E；对监测的参数进行采集经过网络传输至数据处理服务器；
所述比对单元，对每种参数与对应设置好的正常范围值进行比对，若超出正常范围则记为异常，统计异常次数，用于测试数据分析；
所述参数发生异常的概率获取单元，通过测试数据分析得到参数发生异常的概率，概率越小，则储油罐健康状态越好。
进一步的，所述概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块进一步具体包括概率隶属度分布函数获取单元、概率影响下健康状态隶属度向量获取单元；
所述概率隶属度分布函数获取单元，用于根据每种参数发生异常概率p分布的特性，在一设定的置信区间内，监测的参数异常发生的概率值越小，健康状态越趋于优，则选择三角分布作为健康状态下参数发生异常的概率隶属度分布函数，有：
Figure BDA0002413068790000031
Figure BDA0002413068790000032
Figure BDA0002413068790000033
Figure BDA0002413068790000034
/>
Figure BDA0002413068790000035
所述概率影响下健康状态隶属度向量获取单元，用于将监测的参数A、参数B、参数C、参数D、参数E对应的发生异常的概率值代入概率隶属度分布函数，可得单因素影响下的健康状态隶属度向量分别为vA1、vB1、vC1、vD1、vE1。
进一步的，所述参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块进一步具体包括参数异常严酷度的健康状态等级隶属度分布函数获取单元、参数异常严酷度影响下健康状态隶属度向量获取单元；
所述参数异常严酷度的健康状态等级隶属度分布函数获取单元，用于设置参数异常的严酷度级别q，其中，参数异常严酷度和参数异常发生的概率对健康状态的影响特性相同，则同样选取三角分布作为参数异常严酷度的健康状态等级隶属度分布函数，有
Figure BDA0002413068790000041
Figure BDA0002413068790000042
Figure BDA0002413068790000043
Figure BDA0002413068790000044
Figure BDA0002413068790000045
所述参数异常严酷度影响下健康状态隶属度向量获取单元，用于选取各严酷度级别的最大评分值代入健康状态等级隶属度分布函数，可得单因素参数异常严酷度影响下健康状态隶属度向量分别为vA2、vB2、vC2、vD2、vE2。
进一步的，所述综合影响下健康状态隶属度向量获取模块进一步具体为：
将动态监测参数异常概率影响下各参数的健康状态隶属度向量vA1、vB1、vC1、vD1、vE1和参数异常严酷度影响下各参数的健康状态隶属度向量vA2、vB2、vC2、vD2、vE2与第j种健康状态等级向量v0j分别进行灰色关联；其中，j为健康状态等级分健康、良好、注意、恶化和疾病，记作1，…，5；即向量v0j表示为：v01＝(1，0，0，0，0)、v02＝(0，1，0，0，0)、v03＝(0，0，1，0，0)、v04＝(0，0，0，1，0)、v05＝(0，0，0，0，1)；
依据式
Figure BDA0002413068790000051
式中m为1，…，5；
k为参数A、B、C、D、E；
因素i为1，2；
j为1，…，5；
Figure BDA0002413068790000052
为二级最小差，
Figure BDA0002413068790000053
为二级最大差，|v0j(m)-vki(m)|为绝对差值；
求得ξkij(m)
再利用式
Figure BDA0002413068790000061
式中m为1，…，5；
k为参数A、B、C、D、E；
因素i为1，2；
j为1，…，5；
求得rkij
再利用式
Figure BDA0002413068790000062
计算得到r’ki
能计算得到权重向量Rk＝(r’k1，r’k2)，即：RA＝(r’A1，r’A2)，RB＝(r’B1，r’B2)，RC＝(r’C1，r’C2)，RD＝(r’D1，r’D2)，RE＝(r’E1，r’E2)，
由vA1与vA2、vB1与vB2、vC1与vC2、vD1与vD2、vE1与vE2向量分别组成矩阵VA、VB、VC、VD和VE，
Figure BDA0002413068790000063
并代入
Hk＝Rk·Vk
式中k为参数A、B、C、D、E；
可行到储油罐的A、B、C、D、E五种参数在参数异常发生概率和参数异常严酷度综合影响下的健康状态隶属度向量分别为HA、HB、HC、HD、HE。
进一步的，所述储油罐动态监测参数健康状态确定模块进一步具体为：设置动态监测参数异常概率与动态监测参数异常严酷度综合影响下的储油罐动态监测参数健康状态等级为：健康、良好、注意、恶化、疾病；则根据最大隶属度原则，通过健康状态隶属度向量HA、HB、HC、HD、HE能得储油罐的A、B、C、D、E五种参数对应的储油罐动态监测参数健康状态等级。
进一步的，所述储油罐各基础参数确认模块进一步具体为：所述储油罐各基础参数包括投用、改造日期，涂层、保温和衬里的安装质量，常压储油罐历次检验和检测情况数据，各层壁板和底板的建造材料、名义厚度，将此四项基础数据依次编为U1，U2，U3，U4；根据储油罐各基础数据，则储油罐状态集为：U＝(U1，U2，U3，U4)；根据储油罐动态监测参数健康状态等级：健康、良好、注意、恶化、疾病；则设定储油罐的健康状态等级分别对应为I，II，III，IV，V，则储油罐状态评价集为G＝(I，II，III，IV，V)；根据储油罐状态集和状态评价集，确定四项基础参数的权重系数分别为：权重W1、权重W2、权重W3、权重W4。
进一步的，所述储油罐各基础参数劣化度确认模块进一步具体为：针对投用、改造日期的基础参数U1，根据储油罐实际使用时间计算劣化度；即劣化度计算公式为：
li＝(t/T)k
式中：i＝1，t为储油罐的使用时间；T为该储油罐的平均故障寿命；k为故障指数，k取1或2；
针对涂层、保温和衬里的安装质量U2，常压储油罐历次检验和检测情况数据U3，各层壁板和底板的建造材料、名义厚度U4，这些基础参数先经过劣化度估算公式：
li′＝(X·P1+Y·P2+Z·P3)/(P1+P2+P3)，i＝2，3，4
式中：X，Y，Z为系数其值介于0～1之间，0代表健康，1代表完全劣化；P1、P2、P3分别为设计人员、质检人员、行内专家的权重；
求解，再结合储油罐的平均故障寿命计算，利用公式：
Figure BDA0002413068790000071
式中：t为储油罐的使用时间；T为该储油罐的平均故障寿命；k为故障指数，k取1或2；
计算基础参数U2，U3，U4的劣化度。
进一步的，所述储油罐基础参数模糊综合评估模块进一步具体为：
根据各基础参数劣化度求其健康状态等级的隶属度，采用岭形分布隶属度函数：
Figure BDA0002413068790000081
Figure BDA0002413068790000082
Figure BDA0002413068790000083
Figure BDA0002413068790000084
Figure BDA0002413068790000085
由此可得到以劣化度为评价标准的模糊评判矩阵为：
Ri＝(rI(li)，rII(li)，rIII(li)，rIV(li)，rV(li))
Figure BDA0002413068790000086
则储油罐基础参数的模糊综合评估：
E＝W·R
其中W为四项基础参数的权重系数W＝(W1，W2，W3，W4)。
进一步的，所述储油罐基础健康状态确定模块进一步具体为：从模糊综合评估结果能得到该储油罐属于健康、良好、注意、恶化、疾病的数值，再按最大隶属度原则能判断储油罐基础参数所处的是健康、良好、注意、恶化、疾病中的哪一个状态。
本发明的有益效果在于：本发明公布了一种基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统，运用传感监测收集与设备故障、安全相关的数据，结合合储油罐基础数据，对储油罐健康状态进行科学的综合评估，不仅提高了储油罐使用的安全性，而且也确保了石化常压储油罐的使用寿命。
附图说明
图1是本发明的系统框架示意图。
图2是本发明的影响因素确认模块的详细原理图。
图3是本发明的概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块的详细原理图。
图4是本发明的参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块的详细原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明。
请参阅图1所示，本发明的一种基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统，所述评估系统包括影响因素确认模块、概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块、参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块、综合影响下健康状态隶属度向量获取模块、储油罐动态监测参数健康状态确定模块、储油罐各基础参数确认模块、储油罐各基础参数劣化度确认模块、储油罐基础参数模糊综合评估模块、储油罐基础健康状态确定模块、最终储油罐的健康状态确认模块；
所述影响因素确认模块，用于确定储油罐健康状态影响因素，对影响因素的参数进行采集并得到每种参数发生异常的概率；
所述概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块，用于建立健康状态下参数发生异常的概率隶属度分布函数，获取概率影响下健康状态等级隶属度矩阵；
所述参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块，用于建立健康状态等级隶属度分布函数，获取参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵；
所述综合影响下健康状态隶属度向量获取模块，用于获取综合影响下参数异常严酷度对健康状态隶属度向量；
所述储油罐动态监测参数健康状态确定模块，用于确定储油罐动态监测参数健康状态；
所述储油罐各基础参数确认模块，用于建立储油罐状态集和状态评价集，获取储油罐各基础参数重要度权重系数；
所述储油罐各基础参数劣化度确认模块，用于确定储油罐各基础参数劣化度；
所述储油罐基础参数模糊综合评估模块，用于建立基础参数劣化度判断矩阵，进行储油罐基础参数模糊综合评估；
所述储油罐基础健康状态确定模块，用于按最大隶属度原则确定储油罐基础健康状态；
所述最终储油罐的健康状态确认模块，用于取所述储油罐动态监测参数健康状态和所述储油罐基础健康状态中的严重级别，确定最终储油罐的健康状态。
下面对本发明进一步说明：所述影响因素确认模块进一步具体包括在线监测的参数确认单元、比对单元、参数发生异常的概率获取单元，所述在线监测的参数确认单元，用于通过储油罐健康状态影响分析，综合考虑影响储油罐安全的因素，选取在线监测的参数包括但不限于该五项参数：罐内温度(记为A)、罐内压力(记为B)、罐内液位(记为C)，重要管道的振动数据(记为D)，防雷接地电阻(记为E)。在储油罐合适部分别装设相应参数采集传感器。
所述比对单元，数据采集设备采集各传感器数据并进行预处理，预处理后的数据经过网络传输至数据处理服务器，对数据进行处理、管理。健康状态评估系统对每种参数与对应设置好的正常范围值进行比对，若超出范围则记为异常，统计异常次数；用于测试数据分析；
所述参数发生异常的概率获取单元，通过测试数据分析得到参数发生异常的概率，概率越小，则储油罐健康状态越好。即根据历史正式运行天数统计每种参数发生异常的概率(正式运行天数内发生异常的次数/正式运行天数)；
每种参数对应的参数异常严酷度级别：I(强)，II(较强)，III(中等)，IV(轻度)；见下表1
监测参数 参数异常概率(p) 参数异常严酷度级别(q)
A 历史正式运行天数统计p<sub>A</sub> 专家评估q<sub>A</sub>
B 历史正式运行天数统计p<sub>B</sub> 专家评估q<sub>B</sub>
C 历史正式运行天数统计p<sub>C</sub> 专家评估q<sub>C</sub>
D 历史正式运行天数统计p<sub>D</sub> 专家评估q<sub>D</sub>
E 历史正式运行天数统计p<sub>E</sub> 专家评估q<sub>E</sub>
表1
所述概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块进一步具体包括概率隶属度分布函数获取单元、概率影响下健康状态隶属度向量获取单元；
所述概率隶属度分布函数获取单元，用于建立隶属度分布函数。根据异常概率分布的特性，在一定的置信区间内，监测参数异常发生的概率值越小，健康状态越趋于优。可选择三角分布作为参数参数异常概率因素的健康状态隶属度分布函数，有：
Figure BDA0002413068790000111
Figure BDA0002413068790000112
Figure BDA0002413068790000121
/>
Figure BDA0002413068790000122
Figure BDA0002413068790000123
所述概率影响下健康状态隶属度向量获取单元，计算健康状态隶属度向量；
将A、B、C、D、E状态参数异常概率值代入隶属度分布函数，可得单因素影响下的健康状态隶属度向量分别为
Figure BDA0002413068790000124
确定概率影响下常压储油罐健康状态等级；
按最大隶属度原则，根据单因素影响下的健康状态隶属度向量计算结果，可得到A、B、C、D、E状态参数异常影响下的健康状态等级分别值(健康状态等级分“健康”、“良好”、“注意”、“恶化”和“疾病”)。
参数异常严酷度因素分析
所述参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块进一步具体包括参数异常严酷度的健康状态等级隶属度分布函数获取单元、参数异常严酷度影响下健康状态隶属度向量获取单元；
所述参数异常严酷度的健康状态等级隶属度分布函数获取单元，用于建立严酷度等级评分标准；
严酷度等级的评分采用10分制，I～IV级对应1～10分，每级对应2～3个分数点，为便于分析，可将对应分数压缩到0.1～1.0之间，如表2所列。
表2严酷度等级的评分标准
严酷度等级 评分标准 压缩评分标准
IV(轻度) 1，2，3 0.1，0.2，0.3
III(中等) 4，5，6 0.4，0.5，0.6
II(较强) 7，8 0.7，0.8
I(强) 9，10 0.9，1.0
建立参数异常严酷度隶属度分布函数；
参数异常严酷度和参数异常概率对健康状态的影响特性相同，所以同样选取三角分布作为参数异常严酷度的健康状态隶属度分布函数，类似有
Figure BDA0002413068790000131
Figure BDA0002413068790000132
Figure BDA0002413068790000141
Figure BDA0002413068790000142
Figure BDA0002413068790000143
所述参数异常严酷度影响下健康状态隶属度向量获取单元，计算动态监测参数异常严酷度对健康状态隶属度向量；
针对A、B、C、D、E状态的参数状态严酷度级别(见表1)，按照表2的严酷度等级评分标准，选取各严酷度等级的最大评分值代入隶属度分布函数，可得严酷度等级单因素影响下的健康状态隶属度向量分别为vA2、vB2、vC2、vD2、vE2；
确定严酷度影响下常压储油罐健康状态等级；
按最大隶属度原则，根据严酷度等级单因素影响下的健康状态隶属度向量计算结果，可得到A、B、C、D、E状态参数异常影响下的健康状态等级分别值(健康状态等级分“健康”、“良好”、“注意”、“恶化”和“疾病”五种)。
常压储油罐动态健康状态综合评定
所述综合影响下健康状态隶属度向量获取模块进一步具体为：计算综合影响下严酷度对健康状态隶属度向量；
将动态监测参数异常概率影响下各参数的健康状态隶属度向量vA1、vB1、vC1、vD1、vE1和参数异常严酷度影响下各参数的健康状态隶属度向量vA2、vB2、vC2、vD2、vE2与第j种健康状态等级向量v0j分别进行灰色关联；其中，j为健康状态等级分健康、良好、注意、恶化和疾病，记作1，…，5；即向量v0j表示为：v01＝(1，0，0，0，0)、v02＝(0，1，0，0，0)、v03＝(0，0，1，0，0)、v04＝(0，0，0，1，0)、v05＝(0，0，0，0，1)；
依据式
Figure BDA0002413068790000151
式中m为1，…，5；
k为参数A、B、C、D、E；
因素i为1，2；
j为1，…，5；
Figure BDA0002413068790000154
为二级最小差，
Figure BDA0002413068790000152
为二级最大差，|v0j(m)-vki(m)|为绝对差值；
求得ξkij(m)
再利用式
Figure BDA0002413068790000153
式中m为1，…，5；
k为参数A、B、C、D、E；
因素i为1，2；
j为1，…，5；
求得rkij
再利用式
Figure BDA0002413068790000161
计算得到r’ki
能计算得到权重向量Rk＝(r’k1，r’k2)，即：RA＝(r’A1，r’A2)，RB＝(r’B1，r’B2)，RC＝(r’C1，r’C2)，RD＝(r’D1，r’D2)，RE＝(r’E1，r’E2)，
由vA1与vA2、vB1与vB2、vC1与vC2、vD1与vD2、vE1与vE2向量分别组成矩阵VA、VB、VC、VD和VE，
Figure BDA0002413068790000162
并代入
Hk＝Rk·Vk
式中k为参数A、B、C、D、E；
可行到储油罐的A、B、C、D、E五种参数在参数异常发生概率和参数异常严酷度综合影响下的健康状态隶属度向量分别为HA、HB、HC、HD、HE。
为了让本领域技术人员更加清楚地理解各参数A、B、C、D、E对应的权重向量的求解方式，下面对权重向量RA作进一步的说明：
如因素1影响下A参数的健康状态隶属度向量vA1与因素2影响下A参数的健康状态隶属度向量vA2作为比较系列，v0j为参考数列，进行关联系数、关联度和权重的求解，得到权重向量RA，具体为：
步骤S1、求解关联系数：
v0j中取j＝1，有v01＝(v01(1)、v01(2)、v01(3)、v01(4)、v01(5))
依据式
Figure BDA0002413068790000171
式中m为1，…，5；
k为参数A(求其他参数权重向量时k则为对应的参数)
因素i为1，2；
j为1(求其他j种健康状态等级向量v0j则为对应的参数为2、3、4、5)；
Figure BDA0002413068790000172
为二级最小差，
Figure BDA0002413068790000173
为二级最大差，|v0j(m)-vki(m)|为绝对差值；
求得ξA11(m)和ξA21(m)；
再利用式
Figure BDA0002413068790000174
式中m为1，…，5；
k为参数A(求其他参数权重向量时k则为对应的参数)；
因素i为1，2；
j为1(求其他j种健康状态等级向量v0j则为对应的参数为2、3、4、5)；求得rA11，rA21；
步骤S2、此时j再取2，3，4，5，再分别以v0j作为参考数列，根据步骤S1的计算方式，得到参数A的关联度rA1j，rA2j；
再利用式
Figure BDA0002413068790000181
计算得到r’A1和r’A2
能计算得到权重向量RA＝(r’A1，r’A2)；
步骤S3、再按步骤S1和步骤S2的方法，k以B、C、D、E分别代入，同理可求得RB，RC，RD，RE；
由vA1与vA2、vB1与vB2、vC1与vC2、vD1与vD2、vE1与vE2向量分别组成矩阵VA、VB、VC、VD和VE，
Figure BDA0002413068790000182
并代入
Hk＝Rk·Vk
式中k为参数A、B、C、D、E；
可行到储油罐的A、B、C、D、E五种参数在参数异常发生概率和参数异常严酷度综合影响下的健康状态隶属度向量分别为HA、HB、HC、HD、HE。
确定储油罐动态监测健康状态等级；
所述储油罐动态监测参数健康状态确定模块进一步具体为：根据最大隶属度原则，可得储油罐的A、B、C、D、E三种动态监测参数异常概率与动态监测参数异常严酷度综合影响下的动态监测健康状态等级分别值：(健康状态等级分为“健康”、“良好”、“注意”、“恶化”和“疾病”五种)。
确定储油罐基础健康状态
所述储油罐各基础参数确认模块进一步具体为：储油罐影响健康状态的基础数据主要有：投用、改造日期，涂层、保温和衬里的安装质量，常压储油罐历次检验和检测情况数据，各层壁板和底板的建造材料、名义厚度，此四项基础数据依次编为U1，U2，U3，U4。
确定储油罐状态集和状态评价集；
根据储油罐基础数据，其状态集为：
U＝(U1，U2，U3，U4)
设定储油罐的健康状态分为“健康”、“良好”、“注意”、“恶化”和“疾病”
5个等级，则状态评价集为V＝(I，II，III，IV，V)
确定基础数据的重要度；
通过对石化储油罐专业资料的分析，关于4项基础参数的重要程度分析结果，最终确定四项基础参数的权重如表3：
表3石化储油罐基础参数及权重
Figure BDA0002413068790000191
确定各基础数据的劣化度；
所述储油罐各基础参数劣化度确认模块进一步具体为：
针对表3中不同基础参数采用不同的劣化度计算方法，具体为：
1.针对“投用、改造日期(U1)”，根据装备实际使用时间计算劣化度。
因投用、改造日期难以监测及检测，其变化与时间之间具有近似的线性关系，根据设计寿命等设计资料及大量统计数据确定其平均故障寿命，则其劣化度计算公式为：
li＝(t/T)k
式中：t为储油罐的使用时间；T为该储油罐的平均故障寿命；k为故障指数，通常可取1或2。
2.针对“涂层、保温和衬里的安装质量(U2)”，“常压储油罐历次检验和检测情况数据(U3)”“各层壁板和底板的建造材料、名义厚度(U4)”，因这些参数的劣化度与本身质量和使用时间均有关系，故采用“打分估计”和“实际使用时间”综合计算的方法。
1)根据设计人员、质检人员、行内专家计算劣化度。
其劣化度估算公式为：
li′＝(X·P1+Y·P2+Z·P3)/(P1+P2+P3)i＝2，3，4
式中：X，Y，Z分别为系数，其值介于0～1之间，0代表健康，1代表完全劣化；P1、P2、P3分别为设计人员、质检人员、行内专家的权重，其值反映打分人员的水平和权威性；2)综合根据设计寿命等资料及大量统计数据确定的平均故障寿命，计算最终劣化度。
则其最终劣化度计算公式为：
Figure BDA0002413068790000201
式中：t为储油罐的使用时间；T为该储油罐的平均故障寿命；k为故障指数，k取1或2；
计算基础参数U2，U3，U4的劣化度。
建立基础参数劣化度判断矩阵；
所述储油罐基础参数模糊综合评估模块进一步具体为：根据劣化度求其健康状态等级的隶属度，由于岭形分布具有主值区间宽、过渡带平缓的特点，能较好的反映储油罐劣化度的状态空间的模糊关系，采用岭形分布隶属度函数：
Figure BDA0002413068790000202
Figure BDA0002413068790000211
Figure BDA0002413068790000212
/>
Figure BDA0002413068790000213
Figure BDA0002413068790000214
由此可得到以劣化度为评价标准的模糊评判矩阵为：
Ri＝(rI(li)，rII(li)，rIII(li)，rIV(li)，rV(li))
Figure BDA0002413068790000215
进行储油罐基础参数的模糊综合评判；
E＝W·R
其中W为据表3中的
W＝(W1，W2，W3，W4)
所述储油罐基础健康状态确定模块进一步具体为：从模糊综合评判结果可以得到该装备系统属于“健康”、“良好”、“注意”、“恶化”和“疾病”的程序值，依据隶属最大原则可以判断储油罐基础参数所处状态。
综合储油罐动态监测健康状态和基础健康状态进行最终状态的确认；
所述最终储油罐的健康状态确认模块，用于综合储油罐动态监测健康状态和基础健康状态进行最终状态的确认；
根据储油罐动态监测参数健康状态，和储油罐基础健康状态，取储油罐动态监测参数健康状态和储油罐基础健康状态中的较严重级别为最终健康状态评估值。

Claims (2)

1.一种基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统，其特征在于：所述评估系统包括影响因素确认模块、概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块、参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块、综合影响下健康状态隶属度向量获取模块、储油罐动态监测参数健康状态确定模块、储油罐各基础参数确认模块、储油罐各基础参数劣化度确认模块、储油罐基础参数模糊综合评估模块、储油罐基础健康状态确定模块、最终储油罐的健康状态确认模块；
所述影响因素确认模块，用于确定储油罐健康状态影响因素，对影响因素的参数进行采集并得到每种参数发生异常的概率；
所述概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块，用于建立健康状态下参数发生异常的概率隶属度分布函数，获取概率影响下健康状态等级隶属度矩阵；
所述参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块，用于建立健康状态等级隶属度分布函数，获取参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵；
所述综合影响下健康状态隶属度向量获取模块，用于获取综合影响下参数异常严酷度对健康状态隶属度向量；
所述储油罐动态监测参数健康状态确定模块，用于确定储油罐动态监测参数健康状态；所述储油罐各基础参数确认模块，用于建立储油罐状态集和状态评价集，获取储油罐各基础参数重要度权重系数；
所述储油罐各基础参数劣化度确认模块，用于确定储油罐各基础参数劣化度；
所述储油罐基础参数模糊综合评估模块，用于建立基础参数劣化度判断矩阵，进行储油罐基础参数模糊综合评估；
所述储油罐基础健康状态确定模块，用于按最大隶属度原则确定储油罐基础健康状态；所述最终储油罐的健康状态确认模块，用于取所述储油罐动态监测参数健康状态和所述储油罐基础健康状态中的严重级别，确定最终储油罐的健康状态；
所述概率影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块进一步具体包括概率隶属度分布函数获取单元、概率影响下健康状态隶属度向量获取单元；
所述概率隶属度分布函数获取单元，用于根据每种参数发生异常概率p分布的特性，在一设定的置信区间内，监测的参数异常发生的概率值越小，健康状态越趋于优，则选择三角分布作为健康状态下参数发生异常的概率隶属度分布函数，有：
Figure FDA0004047075300000021
Figure FDA0004047075300000022
Figure FDA0004047075300000023
Figure FDA0004047075300000024
Figure FDA0004047075300000025
所述概率影响下健康状态隶属度向量获取单元，用于将监测的参数A、参数B、参数C、参数D、参数E对应的发生异常的概率值代入概率隶属度分布函数，其中，罐内温度记为参数A、罐内压力记为参数B、罐内液位记为参数C、管道的振动数据记为参数D、防雷接地电阻记为参数E；可得单因素影响下的健康状态隶属度向量分别为vA1、vB1、vC1、vD1、vE1；
所述参数异常严酷度影响下健康状态等级隶属度矩阵获取模块进一步具体包括参数异常严酷度的健康状态等级隶属度分布函数获取单元、参数异常严酷度影响下健康状态隶属度向量获取单元；
所述参数异常严酷度的健康状态等级隶属度分布函数获取单元，用于设置参数异常的严酷度级别q，其中，参数异常严酷度和参数异常发生的概率对健康状态的影响特性相同，则同样选取三角分布作为参数异常严酷度的健康状态等级隶属度分布函数，有
Figure FDA0004047075300000031
Figure FDA0004047075300000032
Figure FDA0004047075300000033
Figure FDA0004047075300000034
Figure FDA0004047075300000041
所述参数异常严酷度影响下健康状态隶属度向量获取单元，用于选取各严酷度级别的最大评分值代入健康状态等级隶属度分布函数，可得单因素参数异常严酷度影响下健康状态隶属度向量分别为vA2、vB2、vC2、vD2、vE2；
所述综合影响下健康状态隶属度向量获取模块进一步具体为：
将动态监测参数异常概率影响下各参数的健康状态隶属度向量vA1、vB1、vC1、vD1、vE1和参数异常严酷度影响下各参数的健康状态隶属度向量vA2、vB2、vC2、vD2、vE2与第j种健康状态等级向量v0j分别进行灰色关联；其中，j为健康状态等级分健康、良好、注意、恶化和疾病，记作1，…，5；即向量v0j表示为：v01＝(1，0，0，0，0)、v02＝(0，1，0，0，0)、v03＝(0，0，1，0，0)、v04＝(0，0，0，1，0)、v05＝(0，0，0，0，1)；
依据式子
Figure FDA0004047075300000042
式中m为1，…，5；
k为参数A、B、C、D、E；
因素i为1，2；
j为1，…，5；
Figure FDA0004047075300000043
为二级最小差，
Figure FDA0004047075300000051
为二级最大差，|v0j(m)-vki(m)|为绝对差值；
求得ξkij(m)
再利用式
Figure FDA0004047075300000052
式中m为1，…，5；
k为参数A、B、C、D、E；
因素i为1，2；
j为1，…，5；
求得rkij
再利用式
Figure FDA0004047075300000053
计算得到r’ki
能计算得到权重向量Rk＝(r’k1，r’k2)，即：RA＝(r’A1，r’A2)，RB＝(r’B1，r’B2)，RC＝(r’C1，r’C2)，RD＝(r’D1，r’D2)，RE＝(r’E1，r’E2)，
由vA1与vA2、vB1与vB2、vC1与vC2、vD1与vD2、vE1与vE2向量分别组成矩阵VA、VB、VC、VD和VE，
Figure FDA0004047075300000054
并代入
Hk＝Rk·Vk
式中k为参数A、B、C、D、E；
可行到储油罐的A、B、C、D、E五种参数在参数异常发生概率和参数异常严酷度综合影响下的健康状态隶属度向量分别为HA、HB、HC、HD、HE；
所述储油罐动态监测参数健康状态确定模块进一步具体为：设置动态监测参数异常概率与动态监测参数异常严酷度综合影响下的储油罐动态监测参数健康状态等级为：健康、良好、注意、恶化、疾病；则根据最大隶属度原则，通过健康状态隶属度向量HA、HB、HC、HD、HE能得储油罐的A、B、C、D、E五种参数对应的储油罐动态监测参数健康状态等级；
所述储油罐各基础参数确认模块进一步具体为：所述储油罐各基础参数包括投用、改造日期，涂层、保温和衬里的安装质量，常压储油罐历次检验和检测情况数据，各层壁板和底板的建造材料、名义厚度，将此四项基础数据依次编为U1，U2，U3，U4；根据储油罐各基础数据，则储油罐状态集为：U＝(U1，U2，U3，U4)；根据储油罐动态监测参数健康状态等级：健康、良好、注意、恶化、疾病；则设定储油罐的健康状态等级分别对应为I，II，III，IV，V，则储油罐状态评价集为G＝(I，II，III，IV，V)；根据储油罐状态集和状态评价集，确定四项基础参数的权重系数分别为：权重W1、权重W2、权重W3、权重W4；
所述储油罐各基础参数劣化度确认模块进一步具体为：针对投用、改造日期的基础参数U1，根据储油罐实际使用时间计算劣化度；即劣化度计算公式为：
li＝(t/T)k
式中：i＝1，t为储油罐的使用时间；T为该储油罐的平均故障寿命；k为故障指数，k取1或2；
针对涂层、保温和衬里的安装质量U2，常压储油罐历次检验和检测情况数据U3，各层壁板和底板的建造材料、名义厚度U4，这些基础参数先经过劣化度估算公式：
li′＝(X·P1+Y·P2+Z·P3)/(P1+P2+P3)，i＝2，3，4
式中：X，Y，Z为系数其值介于0～1之间，0代表健康，1代表完全劣化；P1、P2、P3分别为设计人员、质检人员、储油罐领域专家的权重；
求解，再结合储油罐的平均故障寿命计算，利用公式：
Figure FDA0004047075300000071
式中：t为储油罐的使用时间；T为该储油罐的平均故障寿命；k为故障指数，k取1或2；
计算基础参数U2，U3，U4的劣化度；
所述储油罐基础参数模糊综合评估模块进一步具体为：
根据各基础参数劣化度求其健康状态等级的隶属度，采用岭形分布隶属度函数：
Figure FDA0004047075300000072
Figure FDA0004047075300000073
Figure FDA0004047075300000074
Figure FDA0004047075300000075
Figure FDA0004047075300000076
由此可得到以劣化度为评价标准的模糊评判矩阵为：
Ri＝(rI(li)，rII(li)，rIII(li)，rIV(li)，rV(li))
Figure FDA0004047075300000081
则储油罐基础参数的模糊综合评估：
E＝W·R
其中W为四项基础参数的权重系数W＝(W1，W2，W3，W4)。
2.根据权利要求1所述的基于多因素的石化常压储油罐健康状态评估系统，其特征在于：所述影响因素确认模块进一步具体包括在线监测的参数确认单元、比对单元、参数发生异常的概率获取单元，
所述在线监测的参数确认单元，用于通过储油罐健康状态影响分析，选取在线监测的参数包括但不限于该五项参数：罐内温度记为参数A、罐内压力记为参数B、罐内液位记为参数C、管道的振动数据记为参数D、防雷接地电阻记为参数E；对监测的参数进行采集经过网络传输至数据处理服务器；
所述比对单元，对每种参数与对应设置好的正常范围值进行比对，若超出正常范围则记为异常，统计异常次数，用于测试数据分析；
所述参数发生异常的概率获取单元，通过测试数据分析得到参数发生异常的概率，概率越小，则储油罐健康状态越好。
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