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重要金屬部件檢修策略優化系統設計與實現

2021-03-25 02:09:44劉聰睿李文華薛晗光楊群發歐少明
軟件導刊 2021年3期
關鍵詞:系統

劉聰睿,李文華,薛晗光,楊群發,鄒 輝,袁 力,歐少明

(1.西安熱工研究院有限公司,陜西西安 710054;2.廣東省能源集團有限公司珠海發電廠,廣東珠海 519050)

0 引言

隨著市場競爭的日益激烈,火電機組要求通過降低設備運行成本、控制維修保養費用等方式降低成本,同時,由于電廠設備尤其是高溫、高壓設備的失效帶來的損失巨大,因此預防設備失效的相關檢驗與維修工作顯得至關重要。一方面,要切實做好事故后的原因分析工作,找出事故發生的根本原因;另一方面,開發與優化能夠提前預測失效發生時間的設備壽命評估技術,以及能夠及時檢驗出細小缺陷隱患的狀態檢驗技術,這種事前主動、預知的檢驗、評估與管理逐漸成為新的技術發展方向。另外,隨著調峰機組逐年增加,以及超臨界、超超臨界機組的建造投運,機組的安全性評估與壽命估算變得日益重要[1-2]。

近年來,國外針對壽命評估技術的研究取得明顯成效。在火電廠高溫部件壽命診斷與評估方法研究方面,國外一些工業發達國家提出了不少新方法,如管道和聯箱蠕變疲勞模型實時監測[3]、異種鋼焊縫金屬壽命預測[4]、過熱器/再熱器壽命評估及延壽[5]等。

國內從20 世紀70 年代即開始進行火電機組關鍵部件的評估研究與實踐,目前研究主要集中于對蒸汽管道、汽輪機高壓轉子、發電機轉子、汽包、過熱器管和再熱器管等部件剩余壽命的估算以及對含超標缺陷轉子、汽包和汽缸的安全性評定等方面[6-9]。國內在2009 年頒布DL/T 654-2009“火電廠機組壽命評估技術導則”[10],給出了一些主要部件的壽命評估方法,以上相關技術的研究及大量應用都為該項目的實施與推廣奠定了良好基礎。

總體而言,國內外都提出了一些部件壽命評估方法,但都尚未有細化到具體部件風險和壽命評估以及后期具體檢修策略的管理系統,因此迫切需要建立一套符合實際機組特點的檢修策略管理系統。

重要金屬部件檢修策略優化系統在傳統壽命管理系統的基礎上,結合專家經驗知識建立風險評估模型,將風險和壽命評估細化到部件具體部位。本系統主要功能包括:主要部位風險與壽命評估、設備檢驗檢修歷史記錄查詢及統計、在線溫度監測、超溫報警、設備狀態預警、檢驗計劃自動生成等。

1 系統設計

1.1 技術方案

如圖1 所示,重要金屬部件檢修策略優化系統基于火電機組重要金屬部件的設計、歷次檢驗和日常運行數據,結合傳統失效風險和壽命評估獲得的知識,構建知識驅動的檢修策略優化管理平臺,給出機組重要金屬部件風險狀況和壽命評估結果,并根據風險和壽命評估結果給出適當的檢驗檢修及技改等策略。

1.2 業務流程

系統根據業務需求實時或定時使用基礎數據(包括設計數據、運行數據、維修記錄、檢驗記錄和更換記錄)進行壽命、風險評估以及定期工作判斷,然后根據計算出的壽命值結合更換記錄,決定最新的更換與改造計劃,并根據風險值結合定期工作規則及檢驗維修記錄,決定最新的檢驗計劃。用戶按計劃實施更換或檢修工作后,將更換、檢修記錄錄入系統,系統將根據新記錄再次進行評估,并更新更換與檢驗計劃。詳細業務流程如圖2 所示。

1.3 系統架構

重要金屬部件檢修策略優化系統主要由系統首頁、信息錄入及管理、計算及監測服務和檢修策略優化等部分組成。計算及監測服務根據需求實時或定時調用各個評估模型和判斷規則,基于測點的實時數據與歷史數據、部位的基礎數據與檢驗數據進行各類評估,最后根據評估值得出檢修、更換計劃,并將結果發送至首頁及結果展示頁面,為負責人提供第一手資料。重要金屬部件檢修策略優化系統架構如圖3 所示。

Fig.1 System technical plan圖1 系統技術方案

Fig.2 System business process圖2 系統業務流程

2 系統實現

2.1 信息錄入及管理

信息錄入及管理部分主要包括基礎信息管理、檢驗管理功能以及材料性能庫等。

為精確找出鍋爐部件的風險點,基礎信息管理將重要金屬部件分解為不可再分的部位,如直管、螺栓等,并對每個部位進行管理。基礎信息內容包括部位的類型、材質、規格、投運時間及設計參數等,同時將部位與實時測點進行了關聯,用于之后的評估與計算。

檢驗管理功能將檢驗數據的記錄具體到每個部位上,檢驗內容包括理化檢驗、幾何檢驗、缺陷檢驗和其它檢驗4大類,共30 余項檢驗項。為了能對檢驗數據進行更好的評估,系統將宏觀檢驗、內窺鏡檢驗等描述性的檢驗項進行了標準化分類,將錄入信息從描述性語句轉化為選項,以便于計算部位的風險。

根據火力發電廠設備維修分析技術導則[11],對于不同金屬材料,在不同環境下對其性能要求不同,因此本系統建立了材料性能庫。材料性能庫根據材料牌號和材料規格,記錄了金屬材料在不同部件、不同部位下的性能要求,包括但不限于硬度、壁厚、規定塑性延伸強度、抗拉強度等。

2.2 計算及監測服務

本系統包含3 個服務,分別為狀態監測服務、風險評估服務及壽命計算服務。狀態監測服務程序以每分鐘一次的頻率執行,對實時測點進行超限判斷,并對超過報警閾值的測點進行超限記錄。

風險評估服務用于計算各部位風險值。高溫部件的風險評估往往會涉及許多影響因素,而各個因素又具有較大的不確定性,難以用準確的數值進行量化。本系統根據專家知識庫建立風險評估計算模型,將風險評估分為硬度、壁厚、應力和缺陷等多個分項,并對每個分項確定權重,結合部位的檢驗信息對各分項風險進行打分,最后根據權重對各分項的分值進行加權計算,得出最終的風險值。由于部位進行檢驗時通常不會把所有檢驗項都檢查一遍,某些檢驗項可能數年才檢驗一次,所以風險評估服務在計算時需結合該部位的歷次檢驗報告,取出各檢驗項最后一次的檢驗值用于計算。

壽命計算服務用于計算各部位的壽命值或壽命損耗率。對于蠕變類部件(如受熱面、高溫管道和集箱等)的部位,系統通過其關聯測點的超限情況、運行小時數和停機記錄等每天定時計算其壽命值。同時,由于超溫情況下受熱面高溫蠕變強度降低,導致壽命大幅縮減,系統在檢測到超溫情況時,會實時計算其壽命值,并對短壽命的部位進行報警。對于疲勞類部件(如大軸、汽包等)的部位,由于其壽命非常長,系統通過機組啟停次數等信息計算壽命損耗率以預測其壽命情況。

2.3 檢修策略優化

檢修策略優化主要包括檢修計劃和更換計劃等模塊。在檢修計劃方面,如表1 所示,系統將風險值劃分為多個風險等級,并對每個風險等級給出建議的檢驗周期。結合部位的檢驗、維修歷史和風險值,系統可以年為單位自動制定出電廠檢修計劃。同時,針對在風險評估時超出標準的檢驗項,系統結合專家知識庫給出建議的檢驗與維修方式,并列出作為依據的檢驗報告,方便用戶確定造成風險的具體原因。最后,考慮到不少部位從未進行過檢驗,系統將未檢驗的部位進行匯總,并提示用戶安排檢驗計劃。在更換計劃方面,系統根據剩余壽命計算結果,制定剩余壽命較短部件的延壽或更換計劃,如圖4 所示。

Table 1 Risk categories表1 風險分類

Fig.4 Components replacement plan圖4 部件更換計劃

2.4 設備形貌圖展示

本系統首頁以圖形化方式展現重要金屬部件的結構、形貌及部位情況,便于電廠用戶對系統的了解以及對風險源的快速定位。首頁由機組系統圖、二級系統圖和部件形貌圖組成。其中,機組系統圖和二級系統圖可展示各級系統的概要結構,從機組系統圖和二級系統圖可進入指定部件的形貌圖界面。部件形貌圖界面如圖5 所示。

部件形貌圖基于Open Layers 開源軟件,使用GIS(Geographic Information System)技術構建WebGIS 平臺,將電廠鍋爐及汽輪機的主要部件形貌圖以矢量圖形式展示在網頁端,并支持矢量圖的放大和縮小,使用戶可以更詳細地觀察部件具體形貌。通過圖形編輯技術,系統支持用戶以多種方式在部件圖上標注部位,包括點、圓、多邊形等,使用戶可通過標注類型輕易區分出部位類型。同時,部件形貌圖中將判定為高風險、低壽命的部位用警示圖標加以標記,并在上層浮框中以列表形式列出,從而對用戶進行提示。

為實現多種類型標注的顯示,部件形貌圖使用GeoJ?son 格式存儲部件圖和部位標注數據。GeoJson 是基于Ja?vascript 對象表示法的地理空間信息數據交換格式,其支持開放地理信息系統協會(Open GIS Consortium,OGC)定義的多種幾何圖形。部件形貌圖的矢量圖由CAD 繪制,經由程序先轉換成SHP 文件,再轉換成GeoJson 格式文件后上傳至服務器,并在網頁端展示。

Fig.5 Equipment topography圖5 設備形貌圖界面

對于如再熱器、過熱器類型中存在多個相同管屏的部件,系統提供了管屏復制功能,用戶只需將第一屏部件的信息、矢量圖及相關部位標注編輯完畢,即可通過復制功能將其它管屏部件全部創建出來。在查看矢量圖頁面,用戶可通過切換管屏號直接查看指定管屏的部件圖。

3 結語

本系統通過建立重要金屬部件信息動態管理體系,將風險評估和壽命管理細化到具體部位上,給出合理的檢修策略和維修更換建議。本系統對檢修策略的優化主要包括以下幾方面:根據風險管理結果,給風險值不同的部位安排不同的檢修周期與檢修時間;根據壽命管理結果,合理安排剩余壽命較短部件的延壽或更換計劃,給出具體更換或維護時間;根據壽命管理結果,對機組的運行提出建議;根據壽命管理和風險管理結果,找出機組運行監測盲區;通過可視化技術,直觀指出存在風險與故障的位置。目前本系統已在試點電廠投入使用,運行良好,對電廠檢修計劃的制定給出了指導性建議,該方案可為國內類似機組的檢修策略管理體系提供參考。同時筆者建議,金屬部件的風險評估和壽命管理應著重考慮檢驗數據、運行數據的采集與管理,以數據為驅動,在數據挖掘、失效模式分析方面作進一步深化。

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