基于故障樹-貝葉斯網絡的換熱器管束失效分析

鄭誠　王海博

摘????? 要： 通過對換熱器管束失效建立故障樹模型，利用故障樹映射貝葉斯網絡規則構建可視化貝葉斯網絡。對模型基本事件進行后驗概率計算和靈敏度分析，得出節點X3、X2、X1、X13、X14、X11是影響系統可靠性重要因素，并對其進行控制分析，有效降低系統風險。

關? 鍵? 詞：管束失效；故障樹；貝葉斯網絡

中圖分類號：TQ051.5???? 文獻標識碼： A???? 文章編號： 1004-0935（2023）11-1630-03

隨著現代化工業的不斷發展，被譽為“工業血液”的石油的需求正日益增長。由于我國石油產量與需求的不平衡性，不得不長期依賴于進口石油，而進口石油產地大多為沙特阿拉伯、俄羅斯和伊拉克，這些地區的石油品質往往很差，具有含鹽量高、含硫量高、含酸性腐蝕性介質等特點^［1-2］。煉油廠長期加工劣質石油導致煉油設備頻繁出現腐蝕失效事故^［3］，對人員安全和企業經濟效益帶來巨大的影響。由于腐蝕問題的日益加劇，作為石油加工過程中必不可少的熱量交換設備換熱器，也面臨著嚴峻的腐蝕問題，腐蝕最常出現在管束部位。

近年來，換熱器腐蝕問題日益受到了廣泛關注。陳浩^［4］等對3套常減壓蒸餾裝置中的422臺設備腐蝕情況進行了調查分析，發現換熱器腐蝕率為35.86%。莫燁強^［5］等對煉廠中的267臺換熱器的腐蝕情況進行檢查，發現管束腐蝕為最主要失效形式，占比37%。姜文全^［6］等對脫硫裝置中的換熱器管束中不同腐蝕程度區域的腐蝕機理進行了研究，發現主要腐蝕介質為H₂S。馬紅杰^［7］對柴油加氫裝置中的換熱器管束腐蝕穿孔進行了研究，發現防沖板設計缺陷造成了管束泄漏。

1? 管束失效類型

換熱器管束失效類型主要分為：管束振動失效、管束腐蝕失效、管束堵塞失效。管束振動失效主要是由于管束中流體介質對殼程沖擊以及管束管板之間連接松動造成的；管束腐蝕和管束堵塞主要是由于管束內發生了露點腐蝕和銨鹽腐蝕，以及腐蝕產生的垢污堆積造成的堵塞，其反應機理如下。

露點腐蝕^［8］：

HCl + H₂O → H3O⁺ + Cl^-。（1）

Fe + 2H⁺?→ Fe²⁺ + H₂（g）。（2）

銨鹽腐蝕^[9-10]及堵塞：

NH₃（g） + HCl（g） ? NH₄Cl（s）。（3）

NH₃（g） + H₂S（g） ? NH₄HS（s）。（4）

NH₄Cl + H₂O → HCl + NH₃ · H₂O。（5）

Fe + 2HCl → FeCl₂ + H₂。（6）

Fe + 6NH₄HS → Fe（NH3）₆²⁺+ 6H₂S。（7）

2? 故障樹-貝葉斯網絡模型分析

2.1? 管束失效故障樹模型

將換熱器管束失效作為頂事件，管束振動、管束腐蝕和管束堵塞分別作為次頂事件，調查收集相關資料，通過邏輯分析出導致頂事件發生的原因或因素，采用邏輯門將各個事件相互關聯起來，由上至下構建故障樹模型。管束失效故障樹模型如圖1所示。圖1中T表示頂事件、X表示基本事件、M表示中間事件，事件編號含義及發生概率如表1、表2所示。

2.2? 故障樹映射為貝葉斯網絡

故障樹是一種對系統風險自上而下具有邏輯性演繹分析。貝葉斯網絡是一種能夠用有向無環圖表示各事件間的邏輯關系的概率圖形模型。故障樹模型與貝葉斯網絡相結合，可以使系統具有動態更新與邏輯分析的新特性。故障樹和貝葉斯網絡對應關系如圖2、表3、表4所示。

2.3? 故障樹-貝葉斯網絡模型

根據故障樹映射貝葉斯網絡規則以及條件概率表，使用GeNIE軟件將故障樹轉換成貝葉斯網絡，如錯誤！未找到引用源。所示。

3? 模型可靠性分析

貝葉斯網絡管束失效概率為0.077 33。利用貝葉斯網絡逆向推理功能，對貝葉斯網絡中的根節點先驗概率進行更新，獲得其后驗概率，以及對模型進行靈敏度分析從而識別出導致系統失效的關鍵因素，如表5所示。

分析表5可以發現，節點X3、X2、X1、X13、X14、X11的后驗概率相較先驗概率都有大幅度增加，而且其靈敏性指標都遠大于其他節點，說明其對系統失效影響程度遠高于其他節點，對其采取控制措施及結果如表6所示。

4? 結 論

利用故障樹和貝葉斯網絡分析方法對換熱器管束失效進行分析，從而識別出影響系統失效的關鍵風險因素，通過對風險因素進行控制可以有效降低系統失效風險，提高系統可靠性，從而為消除系統風險采取措施提供研究方向。

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Failure Analysis of Heat Exchanger Tube Bundle

Based on Fault Tree-Bayesian Network

ZHENG Cheng， WANG Hai-bo

（Shenyang University of Chemical Technology， Shenyang Liaoning 110142， China）

Abstract：? By establishing a fault tree model for the failure of heat exchanger tube bundles， a visual Bayesian network was constructed using the Bayesian network rules for fault tree mapping. The posterior probability calculation and sensitivity analysis were carried out on the basic events of the model， and it was concluded that nodes X3， X2， X1， X13， X14， and X11 were important factors affecting the reliability of the system， and the control analysis could effectively reduce the system risk.

Key words： Tube bundle failure; Fault tree; Bayesian network