基于綜合劣化值的鉆井服役柴油機油健康狀態評估方法

曾文強 彭遠春 曾秀清 王榮華 何 佳 楊 琳 劉 俊

(1.川慶鉆探工程有限公司安全環保質量監督檢測研究院 四川廣漢 618300；2.四川宏大技術服務有限公司 四川廣漢 618300；3.廣研檢測(廣州)有限公司/工業摩擦潤滑技術國家地方聯合工程研究中心 廣東廣州 510535)

目前柴油機油狀態的判斷主要依據GB/T 7607—2010《柴油機油換油指標》[1]，但從某鉆井服役柴油機近300個油樣檢測數據的統計來看，存在1個或1個以上指標超出GB/T 7607給出界限值的樣品數占比不足2%，因而GB/T 7607很大程度上失去了參考意義。因此，需要找到一個更適合于用來判斷鉆井服役柴油機油健康狀態的方法。

健康狀態評估是設備故障預測與健康管理(PHM)理論的核心技術內容之一，服役柴油機油健康狀態的評估可以借鑒該理論。近年來，健康狀態評估技術得到了各行各業的廣泛關注，目前已發展成為集理論基礎與應用實踐于一身的新興學科，并積累了豐富的研究成果[2-3]。但針對服役柴油機油健康狀態的綜合評估方法還鮮有研究報道。張英鋒等[4]基于油液光譜各元素監測數據建立了綜合傳動系統健康狀態評價模型；曹惠玲等[5]采用自組織特征映射網絡(SOM)對航空發動機滑油系統的健康狀況進行了評估；李俊卿等[6]利用包括油質指標在內的油系統各個層級的指標，采用自上而下逐層評價的策略對大型同步調相機油系統的健康狀態進行了評估。本文作者創新性地采用綜合劣化值概念來評估服役柴油機油健康狀態，一方面對綜合劣化值進行分級，使評估結果具有一目了然的特性；另一方面綜合劣化值與柴油機油相關指標高度關聯，使得評估結果具有客觀性。

1 綜合劣化值模型建立

1.1 綜合劣化值的定義

根據可靠性維修理論(Reliability Centered Maintenance，RCM)，機械設備的狀態應該與其在現行使用環境下保持其特定性能的能力相對應，可以用劣化值來間接反映該能力[7]。該理論同樣適用于服役柴油機油可靠性的評價，假設用x1(t)，x2(t)，…，xn(t)表示t時刻影響服役柴油機油特定性能的劣化指標，那么服役柴油機油健康狀態可以用綜合劣化值(Degradation Value)VD來定義，定義綜合劣化值為

VD=F{x1(t)，x2(t)，…，xn(t)}

(1)

式中：F為劣化函數；VD取值范圍在[0，1]區間。

采用綜合劣化值模型來確定服役柴油機油健康狀態的首要任務是確定劣化指標，即選取服役柴油機油日常監測指標中的一些重要指標作為評估其健康狀態的劣化指標。其選取原則[8]有：

(1)單調性

單調性是指該指標隨服役時間單調遞增(減)趨勢的整體強度，單調性好的指標更能反映服役柴油機油健康狀態的變化情況，因此單調性作為挑選劣化指標的首要原則。圖1中的酸值和堿值指標就隨服役時間呈現很好的單調性。

圖1 不同監測指標變化趨勢Fig.1 Change trend of different monitoring indexes：(a)kinematic viscosity at 100 ℃；(b)acid number；(c)base number；(d)Si content

(2)相關性

相關性是指各指標間的線性相關程度，既然是建立服役柴油機油健康狀態綜合評估方法，那么挑選具有關聯性的指標則更能得到可靠結果。圖1中的酸值和堿值指標就呈現負的相關性，即酸值變大，堿值變小。

(3)預測性

預測性是指該指標變化趨勢的可預測性，有些指標的變化可能是隨機性的，如圖1中的Si含量，類似的還有閃點指標，這類指標即使很關鍵，也不適合作為劣化指標。

基于上述三條選取原則進行已有監測數據的統計分析，結合GB/T 7607—2010標準給出的換油指標，最終選取黏度、酸值、堿值、氧化、硝化、煙炱、Fe元素含量7項指標作為評估服役柴油機油健康狀態的劣化指標。因而綜合劣化值模型式(1)可以進一步明確為

VD=F{黏度，酸值，堿值，氧化，硝化，煙炱，Fe}

(2)

將各個指標的數據代入可以將該函數進一步數值化：

(3)

1.2 綜合劣化值等級劃分

根據對服役柴油機油已有監測數據的統計分析和咨詢相關領域專家的意見，將服役柴油機油健康狀態劃分為4個等級，并建立綜合劣化值定量指標與服役柴油機油健康狀態定性評估之間的對應關系，如表1所示。

表1 綜合劣化值與服役柴油機油健康狀態對應關系Table 1 Correspondence between comprehensive degradation value and health status of diesel engine oil in service

2 指標數值的歸一化

(1)上限型

上限型指標的意思是該指標隨服役時間正常是遞增的變化趨勢，所以存在上界限值，已確定劣化指標中酸值、氧化、硝化、煙炱、Fe含量這幾項指標都屬于上限型指標。這類指標數值歸一化方法見公式(4)。式中xi代表該指標實際檢測值；xmin代表該指標下界限值，文中以新油的值作為這些指標的下限值xmin；xmax代表該指標的上界限值，文中以GB/T 7607—2010及第三方專業實驗室給出的界限值作為參考[10-11]。

(4)

(2)下限型

下限型指標的意思是該指標隨服役時間正常是遞減的變化趨勢，所以存在下界限值，已確定劣化指標中堿值屬于下限型指標。下限型指標數值歸一化方法見公式(5)。式中xi代表該指標實際檢測值；xmin代表該指標下界限值，文中以GB/T 7607—2010給出的界限值作為參考；xmax代表該指標的上界限值，文中以新油的值作為該指標的上限值xmax。

(5)

(3)居中型

居中型指標的意思是該指標既存在上界限值又存在下界限值，理想狀態是居中，已確定劣化指標中黏度屬于居中型指標。居中型指標數值歸一化方法見公式(6)。式中xi代表該指標實際檢測值；xmin、xmax分別代表該指標的下界限值和上界限值，文中以GB/T 7607—2010給出的界限值作為參考；x0代表該指標的初始值，文中以新油的值作為該指標的初始值x0。

(6)

3 基于熵權法的各指標權重確定

在已確定的服役柴油機油健康狀態評估指標中各指標所占權重是不相同的，例如有的指標隨服役時間變化趨勢更明顯，那么這類指標對綜合劣化值的計算理應貢獻更大，那就要賦予更大的權重。根據數值的變化情況來賦予各項指標不同權重的方法可稱之為客觀賦權法。熵權法是客觀賦權法的一種，熵權法是根據各指標的數值攜帶的信息傳遞給決策者的信息量大小來劃定其權重系數。簡單來說就是依據各項指標的具體數值計算其在競爭意義上的相對激烈程度，若某項指標的信息熵越小，則表明該指標所提供的信息量越大，那么就應該賦予更大的權重值[12]。利用熵權法確定各指標的權重步驟如下。

(1)構造矩陣

假定m組實驗，n個評價指標，其原始數據可用矩陣Xm×n表示：

(7)

(2)矩陣標準化

對矩陣Xm×n中的數值按照前面給出的方法進行數值的歸一化，使數值都落在[0，1]范圍內，記結果為矩陣Y=(yij)m×n。

(3)指標熵值的計算

根據熵的定義，計算各項指標的熵值：

(8)

式中：m為實驗次數(可視為樣本個數)；n為評估指標個數；yij表示第i個指標的第j個樣本歸一化后的數值。考慮到存在指標歸一化后數值為0的情況，定義0ln0=0。

(4)指標熵權的確定

根據信息熵的基本原理，第i個指標的熵權計算公式為

(9)

圖2 服役柴油機油健康狀態評估方法流程Fig.2 Flow of health status assessment method of diesel engine oil in service

4 實例計算及驗證

4.1 實例計算

選取某鉆井基地兩臺發電柴油機為研究對象，兩臺柴油機的品牌、型號、參數、柴油機油牌號及服役年限都一致。選取其在一個換油周期內的監測數據作為研究對象，采取每100 h取樣檢測一次[13]，檢測數據原始值見表2。

表2 樣本數據及其綜合劣化值Table 2 Sample data and degradation value

按照前面所述方法對各類指標數值進行歸一化，利用Matlab軟件中的xlsread函數讀取表格中的數據，利用size函數計算各指標的信息熵，再通過計算得出各項指標的熵權。這里使用了兩臺柴油機的監測數據作為研究對象，所以在分別求出各自權重后再通過算術平均得出各項指標的最終權重。代入計算得出各評價指標的權重為W=(0.083，0.176，0.145，0.237，0.268，0.06，0.031)，依次代表100 ℃運動黏度、酸值、堿值、氧化、硝化、煙炱、Fe含量7項指標的權重值。因而可以將服役柴油機油健康狀態評估綜合劣化值計算公式明確為

(10)

利用公式(10)全部樣品的綜合劣化值，結果見表2。

4.2 驗證分析

服役柴油機油健康狀態評估的綜合劣化值模型計算公式(10)是否可靠，需要進行驗證。服役柴油機油的劣化伴隨著油中抗氧劑、抗磨劑等添加劑的消耗，因而可以通過紅外光譜分析這些添加劑的定性消耗情況，從側面驗證綜合劣化值評估方法的可靠性[14]。選取綜合評估結果分別為“健康”、“亞健康”、“病態”3種狀態的樣品各1組來驗證模型的可靠性，如表3所示。3種樣品分別對應于表2中1號柴油機300 h油樣(簡稱樣品①)，2號柴油機500 h油樣(簡稱樣品②)，2號柴油機9 500 h油樣(簡稱樣品③)。

表3 驗證樣品的數據及綜合劣化值Table 3 Data and comprehensive degradation value of the verified samples

圖3所示為樣品①、樣品②、樣品③的紅外光譜圖。圖譜上970 cm-1附近特征峰通常是柴油機油中ZDDP(二烷基二硫代磷酸鋅)添加劑特征峰，該添加劑同時提供抗氧化、抗磨損的作用，因而其特征峰一定程度可以表征服役柴油機油的劣化程度。與新油圖譜對比，3個驗證樣品紅外圖譜在970 cm-1處特征峰處存在不同程度收縮，且收縮幅度隨著綜合劣化值的增大越發明顯。特征峰的收縮程度可以代表添加劑的消耗情況，特征峰收縮幅度越大代表ZDDP添加劑消耗越嚴重，進一步代表柴油機油劣化程度越嚴重[15-16]。因而從驗證樣品紅外圖譜看，服役柴油機油綜合劣化值與其關鍵添加劑的消耗是對應的，證明綜合劣化值模型是可靠的。

圖3 樣品紅外光譜圖Fig.3 Infrared spectrum of samples：(a)sample ①；(b)sample ②；(c)sample ③

5 結論

(1)建立了用來評估服役柴油機油健康狀態的綜合劣化值模型，給出了綜合劣化值與服役柴油機油健康狀態之間的對應關系，并依據指標的單調性、相關性、預測性這三項原則確定了綜合劣化值模型中指標的構成。

(2)給出了不同類型指標數值歸一化的方法，利用熵權法計算各項指標在綜合劣化值模型中的權重值；最后通過實例監測數據綜合劣化值的計算以及與柴油機油中ZDDP添加劑消耗的對應關系對比，驗證了方法的可靠性，為服役柴油機油健康狀態的評估提供新的方法和思路。

(3)提出的方法可以在GB/T 7607的基礎上進一步提升對服役柴油機油健康狀態評估的精準性，為鉆井現場開展柴油機油的科學維護提供指導。