Вероятностное прогнозирование ресурса нефтегазового оборудования при эксплуатации в сероводородсодержащих средах

Размещено на http://www.allbest.ru//

2

Размещено на http://www.allbest.ru//

Специальность:05.02.13 - Машины, агрегаты и процессы в нефтяной и газовой промышленности

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Вероятностное прогнозирование ресурса нефтегазового оборудования при эксплуатации в сероводородсодержащих средах

Барышов Сергей Николаевич

Москва - 2009

Работа выполнена в Открытом акционерном обществе "Системы и

технологии обеспечения безопасности. Техдиагностика" (г. Оренбург)

Научный консультант:доктор технических наук

Митрофанов Александр Валентинович

Официальные оппоненты:доктор технических наук, профессор

Короленок Анатолий Михайлович

доктор технических наук, профессор Кушнаренко Владимир Михайлович

доктор технических наук Синицын Евгений Николаевич

Ведущее предприятие: Общество с ограниченной ответственностью

«Газпром добыча Оренбург»

Защита состоится " " 2009 г. в часов мин.

на заседании диссертационного совета Д 511.001.02 при ООО "ВНИИГАЗ" по адресу: 142717, Московская обл., Ленинский район, пос. Развилка, ООО "ВНИИГАЗ".

С содержанием диссертации можно ознакомиться в библиотеке ООО "ВНИИГАЗ".

Автореферат разослан "___" 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

кандидат технических наук Курганова И.Н.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Законодательными и нормативными требованиями к эксплуатации опасных производственных объектов промышленного комплекса России определены условия и критерии обеспечения допустимых вероятности и риска причинения вреда персоналу, населению и окружающей среде. Источниками причинения вреда при эксплуатации объектов добычи и переработки сероводородсодержащих нефти и газа служат отказы эксплуатируемого в их составе технологического оборудования.

Большая часть оборудования этих объектов эксплуатируется с превышением исходного - первоначально назначенного - ресурса. В соответствии с нормативными требованиями дальнейшая эксплуатация этого оборудования возможна при условии проведения работ по продлению ресурса. Для продления ресурса применяются методы вероятностного прогнозирования ресурса. Применяемые методы прогнозирования ресурса не учитывают достоверность диагностики и совместные вариации параметров и критериев оценки состояния и ресурса. И поэтому не позволяют обеспечивать допустимые вероятность и риск ресурсного отказа оборудования в период продлеваемого ресурса.

На объектах добычи и переработки сероводородсодержащих нефти и газа эксплуатируются десятки тысяч единиц оборудования, подлежащего продлению ресурса. С течением времени число такого оборудования продолжает возрастать. Поэтому разработки теоретических положений и методов прогнозирования ресурса, позволяющих обеспечивать допустимые вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса, являются актуальными. Применение этих методов позволит внести значительный вклад в экономику нефтегазовой отрасли и страны путем повышения эффективности эксплуатации оборудования за счет продления его ресурса и предупреждения отказов.

Исследования проводились в соответствии с «Перечнем приоритетных научно-технических проблем ОАО «Газпром» на 2006 - 2010 годы», включающим разработки по повышению промышленной безопасности производственного комплекса и управлению рисками, отраслевой программой ОАО «Газпром» «Диагностическое обслуживание объектов добычи газа» и «Перечнем научно-технических работ ООО «Газпром добыча Оренбург»».

Цель исследования - разработка методов вероятностного прогнозирования ресурса нефтегазового оборудования при эксплуатации в сероводородсодержащих средах для обеспечения допустимого риска отказа.

Задачи исследования:

1. Анализ методов прогнозирования ресурса и причин недопустимых вероятности и риска отказа оборудования в период продлеваемого ресурса.

2. Экспериментальные исследования достоверности диагностики и вариаций параметров и критериев оценки состояния.

3. Расчетно-экспериментальные исследования вариаций параметров и критериев прогнозируемого ресурса.

4. Разработка теоретических положений и методов вероятностного прогнозирования ресурса по критериям допустимых вероятности и риска отказа. нефтегазовый оборудование прогнозирование ресурс

5. Разработка методического обеспечения и оценка эффективности применения методов вероятностного прогнозирования ресурса.

Методы исследования. Комплексные исследования включают применение методов: оценки и прогнозирования ресурса по критериям предельных состояний; диагностики и оценки технического состояния; экспериментального исследования и математического моделирования режимов нагружения и напряженно-деформированного состояния; лабораторных, стендовых испытаний и исследований механических свойств металла; математической статистики.

Научная новизна. Впервые уточнена применяемая детерминированно-вариационная модель вероятностного прогнозирования ресурса с учетом вариаций входящих в нее параметров; установлены недопустимые вероятность и риск ресурсного отказа оборудования в период продлеваемого ресурса, прогнозируемого без учета достоверности диагностики и совместных вариаций параметров состояния и ресурса.

Обоснованы показатели достоверности диагностики и вариаций параметров и критериев оценки состояния и ресурса, новые эмпирические зависимости косвенной оценки показателей их вариаций, показатели достоверности прогнозируемого ресурса.

Разработаны новые теоретические положения, алгоритм и методы вероятностного прогнозирования ресурса на основе: вариационной модели, учитывающей достоверность диагностики и совместные вариации параметров состояния и ресурса; моделей и критериев оценки и обеспечения достоверности прогнозируемого ресурса, требуемого количества измерений параметров состояния и ресурса и допустимых вероятности и риска отказа.

Обоснованы и разработаны новые: нормативно-методическое обеспечение вероятностного прогнозирования ресурса; показатели оценки эффективности и принципы повышения достоверности прогнозирования ресурса, снижения вероятности и риска ресурсного отказа оборудования в период продлеваемого ресурса и повышения эффективности диагностики параметров состояния и ресурса.

Защищаемые положения:

- экспериментально-теоретическое обоснование недопустимых вероятности и риска отказа оборудования в период продлеваемого ресурса, прогнозируемого на основе применяемой детерминированно-вариационной модели без учета достоверности диагностики и совместных вариаций параметров состояния и ресурса;

- расчетно-экспериментальное обоснование показателей достоверности диагностики и совместных вариаций параметров и критериев оценки состояния и ресурса, эмпирических зависимостей косвенной оценки показателей их вариаций, показателей достоверности прогнозируемого ресурса;

- теоретические положения, алгоритм и методы вероятностного прогнозирования ресурса на основе: вариационной модели с учетом достоверности диагностики и совместных вариации параметров состояния и ресурса; моделей и критериев оценки и обеспечения достоверности прогнозируемого ресурса, требуемого количества измерений параметров состояния и ресурса и допустимых вероятности и риска отказа;

- обоснование и разработки: нормативно-методического обеспечения вероятностного прогнозирования ресурса; показателей оценки эффективности и принципов повышения достоверности прогнозирования ресурса, снижения вероятности и риска ресурсного отказа оборудования в период продлеваемого ресурса и повышения эффективности диагностики параметров состояния и ресурса.

Достоверность и обоснованность научных результатов исследований подтверждается результатами многократных диагностических обследований, оценок повреждаемости, несущей способности и ресурса, накопленных за более чем 15-ти летний период, результатов натурного контроля и лабораторных исследований повреждаемости, лабораторных и стендовых испытаний и исследований свойств металла, модельных и натурных исследований несущей способности и напряженно-деформированного состояния. Применением метрологически поверенного испытательного оборудования, стандартизованных и аттестованных методик и математических методов, сертифицированных и верифицированных пакетов компьютерных программ анализа экспериментальных данных и несущей способности. Проверкой прогнозных значений параметров состояния и ресурса результатами экспериментов и мониторинга состояния.

Практическая значимость и реализация результатов работы. Практическую значимость представляют научно обоснованные и разработанные методы вероятностного прогнозирования ресурса, внедрение которых позволяет обеспечивать законодательно и нормативно установленные допустимые вероятность и риск отказа нефтегазового оборудования в период продлеваемого ресурса в условиях сероводородсодержащих сред.

Разработан и применяется нормативный документ «Методические положения по прогнозированию ресурса безопасной эксплуатации оборудования объектов добычи и переработки сероводородсодержащих газа, конденсата, нефти с продлеваемым сроком безопасной эксплуатации». Разработанные методы внедрены в ОАО «Техдиагностика» и применяются при определении возможности, условий и срока продления ресурса технологического оборудования производственных объектов ООО «Газпром добыча Оренбург», ООО «Газпром добыча Астрахань», а также при подготовке специалистов в области экспертизы промышленной безопасности и продления ресурса нефтегазового оборудования в условиях сероводородсодержащих сред. По результатам внедрения откорректирован продлеваемый ресурс более 1000 единиц оборудования, вероятность и риск отказа которых не отвечали установленным нормативным требованиям.

Апробация работы. Основные результаты работы доложены и получили положительную оценку на: IV, V, VI Международных научно-технических конференциях «Диагностика оборудования и трубопроводов, подверженных воздействию H2S-содержащих сред» (г. Оренбург, 2002, 2004, 2006); II и III научно-технических конференциях «Обеспечение промышленной и экологической безопасности трубопроводного транспорта углеводородов» (г. Оренбург, 2007, 2008); III Российской научно-практической конференции «Методы компьютерного проектирования и расчета нефтяного и газового оборудования» (г. Тюмень, 2006); V и VI Международных научных конференциях «Прочность и разрушение материалов и конструкций» (г. Оренбург, 2005 , 2008); научно-практической конференции «Безопасность регионов - основа устойчивого развития. Безопасность техносферы и инфраструктуры жизнеобеспечения» (г. Иркутск, 2007); научно-технических конференциях «Основные проблемы освоения и обустройства нефтегазовых месторождений и пути их решения» (г. Оренбург, 2007, 2008); семинаре кафедры прикладной механики, динамики и прочности машин Южно-Уральского государственного университета (г. Челябинск, 2008) г. и др. научно-технических конференциях и семинарах.

Публикации по теме. Основные результаты исследований опубликованы в 59 научных работах, в том числе - 14 в изданиях, входящих в "Перечень…" ВАК Минобрнауки РФ, одна монография.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения; изложена на 368 страницах; содержит 112 рисунков, 59 таблиц и список использованных источников из 227 наименований.

Автор благодарит специалистов ОАО «Техдиагностика» за помощь в проведении исследований и обсуждения результатов работы.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы объект, предмет, цель и задачи исследования, научная новизна, защищаемые положения и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе представлены результаты анализа методов прогнозирования ресурса и причин недопустимых вероятности и риска ресурсных отказов нефтегазового оборудования с продлеваемым ресурсом в условиях сероводородсодержащих сред (далее - оборудования).

Проблемам безопасности, оценок риска, ресурса, несущей способности, диагностики, оценок состояния и сероводородной повреждаемости нефтегазового оборудования посвящены работы многих известных ученых, в их числе А.М. Белостоцкого, Л.Р. Ботвиной, Б.С. Вольфсона, М.М. Гаденина, В.М. Горицкого, А.И. Гражданкина, Н.Н. Коновалова, В.М. Кушнаренко, И.Р. Кузеева, А.М. Лепихина, М.В. Лисанова, Н.А. Махутова, Ю.Г. Матвиенко, Р.Г. Маннапова, В.В. Москвичева, А.В. Митрофанова, В.Л. Мирочника, Б.Р. Павловского, В.Н. Пермякова, А.С. Печеркина, В.И. Рачкова,

В.И. Сидорова, Е.Н. Синицына, О.И. Стеклова, А.П. Фота, Г.М. Хажинского, В.В. Харионовского, О.Ф. Чернявского и др.

В России с принятием Федеральных Законов "О промышленной безопасности опасных производственных объектов" от 21.07.1997 г. № 116-ФЗ, "О техническом регулировании" от 27.12.2002 г. №184_ФЗ заданы требования и условия безопасной эксплуатации производственных объектов. Требования и условия определяют приоритет мерам и решениям по предупреждению аварий. Меры и решения должны основываться на результатах оценки риска и обеспечивать приемлемый (допустимый) уровень риска, определяемый вероятностью и тяжестью последствий причинения вреда жизни или здоровью граждан, имуществу и окружающей среде. Нормативными требованиями (ГОСТ Р 51901.1-2002 "Менеджмент риска. Анализ риска технологических систем", РД 03-41801 "Методические указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов") установлены основные методические принципы анализа риска и критерии обеспечения допустимого риска отказа технических устройств и оборудования, эксплуатируемых в составе производственных объектов.

Большинство объектов добычи и переработки сероводородсодержащих нефти и газа было сооружено в середине второй половины прошлого века. Для оборудования этих объектов был определен исходный - первоначально назначенный - ресурс 10, 12, 15, 20 лет. К настоящему времени текущий срок эксплуатации большого числа оборудования превосходит исходный ресурс. Опыт эксплуатации показывает, что в подавляющем большинстве такое оборудование обладает запасом работоспособности, что позволяет продолжать его дальнейшее эффективное и безотказное использование. В соответствии с требованиями Постановления Правительства "О мерах по обеспечению промышленной безопасности опасных производственных объектов на территории Российской Федерации" от 28 марта 2001 г. № 241 и нормативными требованиями

РД 03-484-02 "Положение о порядке продления срока безопасной эксплуатации технических устройств, оборудования и сооружений на опасных производственных объектах" дальнейшая эксплуатация такого оборудования допускается при условии проведения работ по продлению ресурса, который должен назначаться в пределах прогнозируемого остаточного ресурса.

Величина прогнозируемого ресурса и назначаемый в пределах него продлеваемый ресурс всегда характеризуются некоторой вероятностью (VLF) наступления предельного состояния, т.е. возникновения ресурсного отказа (далее - отказа), до исчерпания ресурса. Возникновение отказа приводит к различной степени тяжести (ULF) их последствий. Сочетание VLF и ULF приводит к возникновению различной величины риска (RLF) отказа. Поэтому анализ и обеспечение допустимых вероятности ([V]LF) и риска ([R]LF) отказа оборудования в период продлеваемого ресурса занимает одно из центральных мест в обеспечении допустимого риска, отвечающего установленным законодательным и нормативным требованиям. В этом случае продлеваемый ресурс должен назначаться в пределах прогнозируемого ресурса, определяемого на основе вероятностного прогнозирования продлеваемого ресурса (далее - прогнозирования ресурса), в пределах которого обеспечивается нормативно установленная величина допустимой вероятности отказа.

К настоящему времени за более чем 30-ти летний период эксплуатации оборудования выполнен большой объем работ и накоплен значительный массив данных диагностики состояния, анализа несущей способности, стендовых испытаний и лабораторных исследований металла, оценки ресурса и др. исследований состояния оборудования. Анализ накопленных данных и собственный опыт показывают, что модель прогнозирования ресурса может включать в себя несколько десятков параметров и критериев оценки состояния и прогнозируемого ресурса (далее - параметров состояния и ресурса): исходные, промежуточные и текущие значения параметров формы конструкции, дефектов, повреждений, эксплуатационного нагружения и кинетики повреждаемости; критерии предельного состояния металла и оценки технического состояния; наработку. Как показывают результаты исследований, за длительный период эксплуатации оборудования выполняется значительное число мероприятий по поддержанию работоспособного и безопасного состояния оборудования: «входной» контроль; ревизии; технические обслуживания; освидетельствования; мониторинг состояния; испытания; исследования металла; диагностические обследования; ремонты; замены. Поэтому в модели прогнозирования ресурса необходимо учитывать все множество данных параметров состояния и ресурса. А при прогнозировании ресурса элементов оборудования с несколькими возможными предельными состояниями общее число параметров состояния и ресурса возрастает в несколько раз. В этих условиях сложность решения задачи прогнозирования ресурса оборудования значительно возрастает.

На основе анализа нормативных требований, накопленных данных, опыта многократных диагностических обследований и собственного опыта разработана детерминированно-вариационная модель (ДВ-модель) прогнозирования ресурса (рис. 1 а), которая применяется при поэтапном продлении ресурса оборудования. Модель включает в себя следующие параметры состояния и ресурса: t - время; h0 и hк - исходные и контролируемые (диагностируемые) значения параметров состояния (формы конструкции, дефектов и повреждений); [h] - критерии оценки технического состояния, определяемые с учетом параметров эксплуатационного нагружения и критериев предельного состояния металла из условия исчерпания несущей способности; h(t) - закономерность кинетики повреждаемости; и, п и i- исходный, продляемый ранее и прогнозируемый ресурс; tи- наработка по окончании и; tпj и tн - наработки до 1-го, 2-го, …, j-го промежуточного обследования, контроля состояния и до текущего (настоящего) обследования; 1 и 2 - эмпирическая и теоретическая функции вероятности отказа - VLF(). Особенностью ДВ-модели является учет вариации (изменчивости) значений контролируемых параметров состояния - hi, в то время как остальные параметры состояния и ресурса учитываются в виде детерминированных значений. Вариация контролируемых значений hi (рис. 1 а) приводит к вариации значений ресурса - i и вероятности отказа - VLFi. С использованием ДВ-модели решением обратной задачи выполняется прогнозирование ресурса - i, соответствующего заданной вероятности возникновения отказа - VLFi.

Как показывают результаты исследований, параметры состояния и ресурса, соответствующие исходному состоянию оборудования, имеют исходные вариации значений. В процессе длительной эксплуатации оборудования под влиянием специфического повреждающего воздействия рабочих сред к исходным вариациям добавляются систематически увеличивающиеся вариации значений этих параметров. По мере увеличения срока эксплуатации вариации значений параметров состояния и ресурса продолжают возрастать. В табл. 1 представлены результаты экспериментальных исследований вариаций параметров состояния и ресурса сосуда, эксплуатируемого в сероводородсодержащем газе.

Рисунок 1 - ДВ-модель прогнозирования ресурса (а), модель и результаты анализа влияния методов прогнозирования ресурса на вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса (б); - недопустимые вероятность и риск отказа

С использованием разработанной ДВ-модели (рис. 1 а) в работе выполнен анализ влияния методов прогнозирования ресурса и совместных вариаций параметров состояния и ресурса на вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса. На рис. 1 б показана модель и результаты анализа на примере обечаек сосуда, подверженных коррозионному изнашиванию, где: 1 и 2, 3 и 4 - эмпирические и теоретические функции вероятности отказа - VLF(ДВ), VLF(В) соответственно; ДВ - прогнозируемый ресурс, рассчитанный по ДВ-модели с учетом вариации измеренных (Sизм) значений толщины стенки (параметра повреждений) и детерминированных значений прочих параметров состояния и ресурса (табл. 1); В - ресурс, рассчитанный с учетом данных о вариациях и с учетом совместных вариаций параметров состояния и ресурса (табл. 1).

Прогнозирование ресурса - по механизму коррозионного изнашивания выполнено с использованием зависимостей:

; ,(1)

где, параметры состояния и ресурса: tн - срок эксплуатации до обследования (текущая наработка); Sи, С0, D - исполнительная толщина стенки, плюсовой допуск к толщине стенки, внутренний диаметр (параметры формы конструкции); Р - рабочее давление (параметр эксплуатационного нагружения); [] - допускаемое напряжение (критерий предельного состояния металла). Значения параметров состояния и ресурса, используемые в расчетах ДВ и В, представлены в табл. 1, где: р - обозначение (наименование) параметра; рном - номинальное значение параметра; N - объем выборки; pmin и pmax - минимальное и максимальное выборочные значения; r, , , и - размах вариации, выборочные среднее, среднее квадратическое отклонение (СКО) и коэффициент вариации.

Таблица 1 - Данные о вариациях параметров состояния и ресурса.

Сравнительный анализ влияния методов прогнозирования ресурса на вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса показывает, что значения VLF(ДВ) < VLF(В) (линии 2 и 4, рис. 1 б). Это приводит к тому, что при определенной заданной допустимой вероятности отказа - [V]LFi прогнозирование ресурса из условия VLF(ДВ) [V]LFi, по отношению к прогнозированию ресурса из условия VLF(В) [V]LFi приводит к переоценке прогнозируемого ресурса, в пределах которого должна обеспечиваться [V]LF, на 80% и более (ДВ>В, рис. 1 б). В этом случае продление ресурса в пределах ДВ, прогнозируемого без учета совместных вариаций параметров состояния и ресурса, приводит к недооценке VLF(VLF(ДВ)) по отношению к VLF(VLF(В)), определяемой с учетом совместных вариаций параметров состояния и ресурса, (, рис. 1 б) и не позволяет обеспечивать нормативно установленные допустимые вероятность и риск отказа оборудования в период продлеваемого ресурса.

Результаты обобщения данных аналогичных анализов показывают, что применение для продления ресурса моделей и методов прогнозирования ресурса, не учитывающих информацию о достоверности диагностики и совместных вариациях параметров состояния и ресурса, влечет за собой эксплуатацию оборудования в период продлеваемого ресурса при вероятности и риске отказа, не отвечающим установленным нормативным требованиям. Достоверность диагностики параметров состояния и ресурса, а также исходные и накапливаемые в процессе длительной эксплуатации и повреждающего воздействия сероводородсодержащих рабочих сред совместные вариации параметров состояния и ресурса до настоящего времени не изучены. Применяемые при продлении ресурса оборудования ДВ-модель и методы прогнозирования ресурса не учитывают и не позволяют учитывать в них информацию о достоверности диагностики и совместных вариациях параметров состояния и ресурса. Поэтому без изучения достоверности диагностики, совместных вариаций параметров состояния и ресурса и разработки на этой основе теоретических положений и методов прогнозирования ресурса в дальнейшем невозможно выполнить прогнозирование и продление ресурса оборудования, в пределах которого должны обеспечиваться нормативно установленные допустимые вероятность и риск отказа. До настоящего времени в такой постановке проблема обеспечения допустимых вероятности и риска отказа в период продлеваемого ресурса рассматриваемого оборудования не ставилась и не решалась.

Основываясь на результатах анализа трудов известных ученых и специалистов в области оценки и прогнозирования ресурса нефтегазового оборудования, накопленном материале и результатах собственных исследований были определены задачи научного характера, методологические основы и методы исследования.

Во второй главе представлены результаты экспериментальных исследований и обоснования показателей достоверности диагностики и вариаций параметров и критериев оценки состояния.

На основе анализа и развития работ ученых и специалистов в области исследования технического состояния нефтегазового оборудования методами и средствами диагностики, анализа опыта апробации в лабораторных условиях и применения в практике методов диагностического обследования были выполнены собственные исследования достоверности диагностики параметров состояния и ресурса. Выполнены экспериментальные исследования и оценка достоверности контроля параметров наиболее распространенных дефектов типа непроваров сварных швов штуцерных узлов оборудования. Такого типа дефекты относятся к числу опасных и трудновыявляемых, так как они являются скрытыми внутри потенциально-опасного конструктивного узла. Контроль выполнялся портативными переносными (ручными) ультразвуковыми (УЗ) дефектоскопами, а также автоматизированной сканирующей системой (АСК) М500/600 (рис 2 а). Выполнен сравнительный анализ данных результатов УЗ контроля параметров величины (ВУЗ) и места (АУЗ) положения повреждений (непроваров) штуцерных узлов по 33-м контролируемым сечениям с данными результатов разрушающего контроля и прямых измерений величин В и А. На рис. 2 б показаны обобщенные результаты исследований для величины ВУЗ, где: 1 линия регрессии результатов контроля АСК; 2, 3, 4 линии регрессии результатов контроля ручной УЗ дефектоскопией при настройках согласно: разработанной в ОАО «Техдиагностика» методике; требованиям РД 34.17.30297; требованиям СТО 00220256-0052005 соответственно. Серым оттенком показаны границы доверительного 90%-ного интервала для линий 2, 3, 4.

Рисунок 2 - Схема контроля АСК (а), линии регрессии и доверительные области измеренных значений Вуз в контролируемых сечениях штуцерных узлов (б)

Исследованиями установлено, что результаты УЗ контроля при помощи АСК совпадают с фактическими значениями и были использованы в качестве базы для сравнения и оценки достоверности результатов, полученных при ручной УЗ дефектоскопии. Доверительный интервал значений, измеренных ручной УЗ дефектоскопией при настройках по разработанной в ОАО «Техдиагностика» методике, практически полностью накрывает значения, полученные при помощи АСК (рис. 3 б, линии 1 и 2). Применение АСК, либо выполнение ряда независимых контролей ручной УЗ дефектоскопией при настройках по разработанной методике, позволяют выполнять диагностику повреждений штуцерных узлов с высоким уровнем достоверности (до 90% и выше). Для определения с высоким уровнем достоверности параметров повреждений штуцерных узлов ручной УЗ дефектоскопией при настройках по РД 34.17.30297 или по

СТО 00220256-0052005 необходимо выполнить дублирующий независимый контроль вторым оператором. Для конкретных условий контроля установлены корректирующие поправки и коэффициенты. По результатам исследований достоверности других методов диагностики с применением разработанного методического подхода обоснованы критерии оценки и уровни достоверности диагностики параметров состояния и ресурса.

Были проанализированы возможности и выполнен статистический анализ данных результатов натурной диагностики и лабораторных измерений параметров состояния и ресурса с применением основных методов диагностики, установленных нормативными требованиями как обязательные к применению при диагностических обследованиях. И дополнительных методов диагностики и исследований технического состояния, которые применяются в зависимости от их технической необходимости, определяемой уровнем достоверности диагностики основными методами, особенностями и степенью полноты информации о материальном исполнении, конструкции, эксплуатационной нагруженности и доступом к зонам контроля элементов оборудования. Таким образом, с использованием разработанного методического подхода установлены показатели достоверности методов диагностики параметров состояния и ресурса для последующего их учета в модели прогнозирования ресурса.

Исследования и обоснования показателей вариации значений параметров технического состояния, формы конструкции, дефектов и повреждений выполнены на основе анализа данных диагностического обследования, опубликованных и документируемых данных, собственных экспериментальных исследований технического состояния методами и приборными средствами диагностики. В табл. 2 представлены результаты исследований и расчетов показателей вариаций контролируемых значений толщин стенок и непроваров штуцерных узлов оборудования.

Таблица 2 - Показатели вариации контролируемых значений параметров формы конструкции и повреждений элементов оборудования

Результаты исследований показывают, что исполнительные толщины стенок - Sи конструктивных элементов имеют вариацию значений. Без учета вариации Sи прогнозирование ресурса, например по зависимостям (1), приводит к значительным переоценкам ресурса, особенно при значениях измеренной толщины - Sизм близких к Sи. Исследованиями установлено, что при отсутствии данных о прямых измерениях и документируемых данных о вариации - Sи, для оценки влияния Sи на достоверность прогнозирования ресурса величины среднего - и СКО - исполнительной толщины для металлопроката по ГОСТ 19903 могут быть оценены косвенно по номинальному значению толщины стенки - Sн, указанному в технической документации, с использованием полученных эмпирических зависимостей:

; .(2)

Исследования и обоснования показателей вариаций механических свойств и критериев предельного состояния металла были выполнены по результатам анализа и обобщения данных проектной, эксплуатационной, нормативной документации, технических условий, справочной литературы, анализа результатов многократных диагностических обследований, а также по результатам собственных стендовых экспериментальных испытаний и лабораторных исследований металла. В табл. 3 представлены результаты исследований и расчетов показателей вариаций механических свойств и критериев предельного состояния некоторых марок металла оборудования, где: 0,2 и в - пределы текучести и прочности; - относительное удлинение; KCV - ударная вязкость для образцов типа Шарпи; [] - допускаемое напряжение.

Таблица 3 - Показатели вариаций свойств и критериев предельного

состояния металла элементов оборудования.

Результаты исследований показывают, что без учета информации о вариации [] прогнозирование ресурса, например по зависимостям (1), приводит к значительным переоценкам продлеваемого ресурса. Экспериментально доказано, что при отсутствии данных результатов механических испытаний, результатов других исследований и документируемых сведений показатели вариаций критериев предельного состояния металла могут быть оценены косвенно с погрешностью не более 10% по данным контроля твердости (H) с использованием известных корреляционных зависимостей «H-В», «H-0,2», полученных для металла оборудования сероводородстойкого исполнения.

Полученные и представленные в табл. 2 и 3 результаты исследований позволяют дополнить недостающие данные диагностического обследования о показателях вариаций параметров формы, дефектов, повреждений и критериев предельного состояния металла.

Для оценок показателей вариаций механических свойств и критериев предельного состояния металла оборудования в случаях, когда в процессе длительной эксплуатации неразрушающими методами обнаружены изменения физико-механических свойств и структуры, влияющие на характеристики прочности и ресурса, был разработан метод отбора легкозаменяемых фрагментов конструкции оборудования, схемы вырезки и изготовления образцов металла для проведения комплекса испытаний на растяжение, ударный изгиб, мало- и многоцикловую усталость, трещиностойкость, лабораторных измерений твердости, спектрального анализа и металлографических исследований. Выполнен комплекс испытаний, проведен анализ их результатов и определены показатели вариации статических механических свойств, ударной вязкости, твердости, характеристик сопротивления усталости и трещиностойкости. Испытания выполнены на образцах, изготовленных из крышки бокового патрубка антипульсационной емкости поршневого компрессора и крышки люка-лаза адсорбера.

На основе анализа данных многократных обследований оборудования и выполненных исследований получен массив данных о базовых (исходных), фактических, нормативных и расчетных физико-механических свойствах и критериях предельного состояния для применяемых марок сталей оборудования. Эти данные содержат сведения о замерах твердости, результатах механических испытаний и исследований физико-механических свойств металла, выполненных за 15-ти летний период при диагностическом обследовании более 1000 единиц различных видов оборудования. Данные включают сведения для более 25 наименований наиболее распространенных применяемых для изготовления элементов оборудования марок сталей сероводородстойкого исполнения: Сталь 20, ASTM А106, ASTM A333Gr6, API Х42 и других.

По результатам выполненных исследований разработаны методические подходы, зависимости, алгоритмы, компьютерные программы обработки результатов измерения и оценки показателей вариаций, накоплен значительный банк данных о показателях вариации значений параметров формы конструкции, дефектов и повреждений, механических свойств и критериев предельного состояния металла элементов оборудования. Результаты исследований показывают, что значения параметров и критериев оценки состояния оборудования имеют исходные и накапливаемые совместные вариации значений. Разработанные методические подходы позволяют получить необходимую информацию о показателях достоверности диагностики и вариациях параметров и критериев оценки состояния для прогнозировании ресурса с учетом их совместных вариаций.

В третьей главе представлены результаты экспериментальных и теоретических исследований и обоснования показателей вариаций параметров и критериев прогнозируемого ресурса.

Выполнены расчетно-экспериментальные исследования несущей способности и обоснования показателей вариаций критериев оценки технического состояния. Экспериментальные исследования проводились с применением методов тензо-, термо- и виброизмерений, специальных компьютерных программ сбора и обработки данных. Расчетные исследования несущей способности выполнены с применением нормативных расчетов на прочность, расчетов напряженно-деформированного состояния с применением пакетов компьютерных программ расчета методом конечных элементов, методов и программных средств математического и геометрического моделирования. Анализ опубликованных данных и расчетно-экспериментальных исследований несущей способности - прочности, надежности, живучести - показывает, что значения критериев оценки технического состояния, определяемые из условия исчерпания несущей способности, имеют случайный характер и вариацию значений, обусловленные совместными вариациями значений параметров состояния, эксплуатационных нагрузок и критериев предельного состояния металла. В табл. 4 представлены обобщенные результаты исследований и расчетов показателей вариации расчетной толщины стенки - Sр, используемой в качестве критерия оценки технического состояния при прогнозировании ресурса по механизму коррозионного (эрозионного) изнашивания обечаек газосепаратора. Показатели вариации Sр в табл. 4 определены с учетом совместных вариаций значений: Р - рабочего давления (параметра эксплуатационного нагружения); D - внутреннего диаметра (параметра формы); [] - допускаемого напряжения (критерия предельного состояния).

Таблица 4 - Показатели вариаций параметров обечаек.

Выполнены расчетно-экспериментальные исследования и обоснования показателей вариаций параметров эксплуатационного нагружения при квазистатическом и циклическом нагружении, а также анализ вариаций параметров нагружения различного нефтегазового оборудования по данным различных литературных источников. В табл. 5 представлены результаты расчетов показателей вариации значений внутреннего рабочего давления - Р в конденсатопроводе.

Таблица 5 - Показатели вариации рабочего давления

Были выполнены аналогичные исследования и проведен анализ вариаций значений параметров эксплуатационной нагруженности при диагностическом обследовании различного оборудования. Результаты исследований показывают, что без учета информации о вариации параметров формы и эксплуатационного нагружения прогнозирование ресурса, например по зависимостям (1) без учета вариаций P и D, приводит к значительным переоценкам продлеваемого ресурса, особенно при значениях измеренной толщины - Sизм близких к Sр и при малых значениях P и D. В результате исследований установлено, что при отсутствии данных о вариациях параметров состояния и ресурса для оценки влияния их вариации на достоверность прогнозирования ресурса для тех параметров - р, для которых задано и выдерживается их номинальное значение - pном, в документации, стандартах, правилах безопасности (ПБ 03-576-03, ПБ 03-584-03.) задано и выдерживается допускаемое относительное ([],%) предельное отклонение, значения среднего () и СКО () могут быть оценены косвенно на основе полученных эмпирических зависимостей:

; .(3)

Результаты выполненных исследований показывают, что величина наработки оборудования по истечении исходного ресурса имеет вариацию значений за счет разницы между календарной (ТК) продолжительностью эксплуатации и варьируемыми значениями времени простоев (tпр) на проведение ремонта, ревизий, технического обслуживания, диагностического обследования за рассматриваемый период эксплуатации. Отсутствие информации о tпр приводит к тому, что прогнозирование ресурса, например по зависимостям (1), с учетом наработки, равной ТК с момента пуска до проведения диагностического обследования без вычета tпр, приводит к переоценке продлеваемого ресурса. Информация о наработке в годах, часах, циклах, пусках-остановках с момента пуска в эксплуатацию и до проведения диагностического обследования, используемая при прогнозировании ресурса, как правило, должна документироваться и определяться при анализе технической документации. Результаты исследований показывают, что в ряде случаев документируемые источники информации о tпр конкретного оборудования являются неполными, либо могут вообще отсутствовать.

В работе выполнена оценка показателей вариации наработки на основе анализа данных годовых планов-графиков и данных о фактических периодах остановок на ремонт, ревизии, техническое обслуживание, диагностическое обследование, экспертизу промышленной безопасности технологических установок, цехов и трубопроводов ряда объектов добычи и переработки сероводородсодержащих нефти и газа за 6-ти летний период их эксплуатации. Установлено, что годовое время простоя технологических установок, цехов и эксплуатируемого в их составе оборудования имеет вариацию значений. В табл. 6 представлены результаты анализа среднего количества (Nср) (по градации 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45 суток) фактического годового времени - tпр, приходящихся на один год эксплуатации.

Таблица 6 - Количество и время простоев технологических установок,

цехов и оборудования, приходящихся на один год эксплуатации

Вычетом tпр из ТК получена фактическая наработка оборудования и оценены показатели вариации ее значений. Доказано, что с учетом полученных результатов исследования, например, за 30-ти летний календарный период эксплуатации фактическая наработка оборудования может варьироваться в пределах от 26 до 28,4 лет. По результатам исследований установлено, что при отсутствии документируемых данных о tпр для оценки влияния вариации значений текущей наработки - tн на достоверность прогнозирования ресурса величины среднего () и СКО () tн могут быть оценены косвенно по величине ТК на основе полученных эмпирических зависимостей:

; .(4)

Анализ результатов многократных диагностических обследований показывает, что значения параметров кинетики повреждаемости - скорости накопления дефектов и повреждений - имеют вариацию значений. По мере увеличения срока эксплуатации оборудования вариация значений параметров кинетики повреждаемости увеличивается. В табл. 7 представлены результаты расчетов показателей вариации значений скорости (с) коррозионного изнашивания конструктивных элементов газосепараторов за 30-ти летний период эксплуатации. Результаты исследований показывают, что вариация параметров кинетики (скорости) повреждаемости приводит к тому, что параметры зависимостей h(t) временного изменения параметров состояния также имеют вариацию значений, а без учета вариации значений параметров зависимостей h(t) прогнозирование ресурса с использованием ДВ-модели (рис. 1 а) приводит к значительным переоценкам продлеваемого ресурса, особенно при малых значениях скорости накопления повреждений.

Таблица 7 - Показатели вариации скорости коррозионного изнашивания.

Представленные в табл. 4-7 результаты исследований позволяют дополнить недостающие данные диагностического обследования о показателях вариаций параметров эксплуатационного нагружения, кинетики повреждаемости и наработки.

По результатам выполненных исследований ресурса было доказано, что с учетом вариаций комплекса параметров состояния и ресурса - параметров формы конструкции, дефектов и повреждений, критериев предельного состояния металла, параметров эксплуатационного нагружения, кинетики повреждаемости и наработки - значения прогнозируемого ресурса - также имеют вариацию. В табл. 8 представлены результаты обоснования и расчетов показателей вариации ресурса фонтанных арматур скважин.

Таблица 8 - Показатели вариации ресурса элементов фонтанных арматур.

Результатами анализа данных диагностики и прогнозирования ресурса при диагностических обследованиях оборудования было установлено, что вариации значений параметров состояния и ресурса приводят не только к погрешности их оценки, но и приводят к значительным вариациям и погрешностям () прогнозирования ресурса. В табл. 9 представлены результаты анализа по результатам прогнозирования ресурса - элементов сосуда по механизму коррозионного изнашиванию стенки по зависимостям (1).

Таблица 9 - Показатели достоверности прогнозируемого ресурса.

Значения (табл. 9) получены при варьируемых значениях измеренной толщины стенки - Sизм и детерминированных значениях: наработки с начала эксплуатации до обследования - tн=20 лет; исполнительной толщины стенки - 10 мм; плюсового допуска к толщине - 0,5; расчетной (предельной) толщины стенки - 4,5 мм; нормируемой относительной ошибки контроля Sизм - 0,1.

Результаты приведенного выше и других анализов показывают, что величина может изменяться от 50 до 200 % и выше. При этом принимает большие значения при: >tн; < tн/(510)); больших значениях коэффициентов вариаций параметров состояния и ресурса; малых значениях скорости накопления повреждений.

По результатам выполненных исследований были разработаны и апробированы на реальном оборудовании методические подходы, алгоритмы, зависимости, компьютерные программы обработки результатов измерения и оценки показателей вариаций значений и накоплен значительный банк данных о показателях вариаций значений критериев оценки технического состояния, параметров эксплуатационного нагружения и кинетики повреждаемости, наработки и значений прогнозируемого ресурса. Результаты исследований показывают, что значения параметров и критериев прогнозируемого ресурса оборудования имеют исходные и накапливаемые совместные вариации значений.

В четвертой главе представлены результаты обоснования и разработок моделей, критериев, алгоритма и методов прогнозирования ресурса оборудования по критериям допустимых вероятности и риска отказа.

Исследованиями установлено, что источниками снижения достоверности прогнозирования ресурса являются: вариации значений параметров состояния и ресурса; недостаточные объем и достоверность документируемой информации; недостаточный состав (набор) применяемых методов диагностики, оценок несущей способности и ресурса; ограниченный или недостаточный объем выборочного контроля. Основываясь на результатах выполненных исследований разработан алгоритм прогнозирования ресурса, в пределах которого обеспечиваются допустимые вероятность и риск отказа.

Методические основы прогнозирования ресурса базируются на последовательном применении элементов факторного анализа, матричных вычислений и вероятностно-статистического анализа с использованием ЭВМ, компьютерных программ математического, статистического анализа и собственных программных разработок.

Метод основывается на определении перечня, выборок значений, статистическом анализе выборок и расчетах показателей вариации значений параметров состояния и ресурса. Перечень этих параметров определяется на основе данных о параметрах, входящих в модель прогнозирования ресурса, например зависимости (1), путем анализа результатов диагностического обследования. Выборки значений параметров составляются по данным диагностики, натурных и лабораторных исследований, стендовых испытаний, а также на основе сбора и анализа проектной, монтажной, эксплуатационной, ремонтной и документации. Для определения выборочных показателей вариации параметров - N; pmax; pmin; r; ; , - разработаны алгоритмы и компьютерные программы для их расчета на ЭВМ по известным зависимостям математической статистики. При отсутствии или недостатке данных, для определения показателей вариации параметров состояния и ресурса используется накопленный банк данных, например данные табл. 2-7. При отсутствии накопленных данных показатели вариаций параметров оцениваются на основе установленных эмпирических зависимостей (2)-(4) и при необходимости уточняются по результатам дополнительных измерений.

По результатам выполненных исследований разработана вариационная модель (В-модель) прогнозирования ресурса (рис. 4). В отличие от ДВ-модели (рис. 2 а) В-модель учитывает информацию о совместных вариациях входящих в нее параметров состояния и ресурса: tИ - исходной, ti - промежуточной, tн - текущей наработки; h0 - исходных, hi - промежуточных и hн - текущих параметров состояния; [h]0 - исходных, [h]i - промежуточных и [h]н - текущих критериев оценки состояния; параметров временных закономерностей - h(t) и [h](t) изменения параметров и критериев оценки состояния.

Было установлено, что совместные вариации параметров состояния и ресурса приводят к вариации значений (рис. 5, заштрихованная область точек пересечения зависимостей h(t) и [h](t)), которые приводят к накоплению вероятности отказа - VLF. С использованием разработанной В-модели с учетом совместных вариаций параметров состояния и ресурса выполняется оценка значений допустимого (v) ресурса (рис. 5), т.е. ресурса исчисляемого с момента текущей наработки tн, в период которого вероятность отказа будет не более допустимой - VLF[V]LF.

Исследованиями было установлено, что каждая из n выборок значений параметров состояния и ресурса - переменных В-модели (рис. 5) - включает в себя определенное число - N контролируемых значений. Поэтому метод построения В-модели прогнозирования ресурса основывается на представлении исходной модели прогнозирования ресурса, например зависимостей (1), в виде аналитической функциональной зависимости ресурса от числовых выборок входящих в нее параметров. Аналитическая В-модель прогнозирования ресурса имеет вид:

(5)

где: p1, p2, …, pj - выборки случайных значений j-х переменных;

pj=pj1, pj2,…, pji - выборка значений j-й переменной; i - порядковый номер значения j-й переменной в выборке (i=1, 2, …, Nj); Nj - количество значений j-й переменной в выборке pj; i - выборка значений прогнозируемого ресур...