Файл: Центральный институт научнотехнической информации и техникоэкономических исследований по химическому и нефтяному машиностроению.pdf

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии нагруженных элементов оборудования или отложение на них осадков, препятствующих протеканию технологического процесса. В некоторые моменты функционирования оборудования могут возникать такие сочетания параметров, которые нарушают его работоспособность, т.е. вызывают отказы.
Традиционные методы прогнозирования надежности оборудования основаны на анализе ретроспективной информации. Так, безотказность оборудования прогнозируют путем сбора информации и усреднения во времени частоты зафиксированных отказов. Прогнозирование долговечности (остаточного ресурса) осуществляют путем сравнения суммарной величины повреждений, возникших за длительный период эксплуатации, с предельно допустимой. Эти методы требуют длительных наблюдений за оборудованием при эксплуатации.
В работе [50] изложен подход к прогнозированию надежности оборудования, основанный на статистическом анализе величин возникающих повреждений или изменений эксплуатационных параметров оборудования, связанных с возникновением повреждений его элементов. Такой подход позволяет многократно сократить необходимую продолжительность наблюдений для прогнозирования надежности оборудования с заданной достоверностью.
Отказы нефтехимического оборудования обусловлены множеством причин.
Для удобства анализа отказы можно разделить на три вида: механические, технологические и обусловленные ошибками (нарушениями) при эксплуатации, изготовлении или разработке оборудования.
К первому виду относят отказы, вызванные нарушением механической работоспособности оборудования вследствие изнашивания, коррозии, поломок деталей, нарушения формы элементов оборудования, возникновения недопустимых сопутствующих процессов -- вибрации, стука, утечки технологической среды, перегрева подшипников и др. Данный вид отказов характерен для всех изделий машиностроения.
К технологическим относят отказы, обусловленные нарушением хода технологического процесса выполняемого на данном оборудовании

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
Контролируя изменение этих параметров, можно по мере приближения их значений к предельно допустимым прогнозировать момент наступления следующего отказа. Некоторые методы прогнозирования по этому принципу стандартизованы. Например, ГОСТ [51] устанавливает правила оценки показателей качества и гарантированной наработки изделий, выходные параметры которых монотонно изменяются с увеличением наработки.
Применение указанного ГОСТа ограничено необходимостью постоянства дисперсии измеряемого параметра, что при процессах деградации (изнашивания, коррозии) не всегда имеет место.
Поскольку многие параметры технического состояния оборудования (в частности, коррозионные повреждения) трудно поддаются непрерывному контролю, для оценки работоспособности прибегают к периодическим обследованиям оборудования, при которых выявляют и измеряют величины имеющихся повреждений, а затем сравнивают их с предельно допустимыми.
Прогнозирование остаточного ресурса оборудования при этом традиционно осуществляют приближенно путем деления запаса толщины стенки на среднюю скорость коррозии (изнашивания) [3]. Разработаны также более точные методы
[12, 18] оценки безотказности и долговечности оборудования при поверхностном разрушении его стенок, позволяющие прогнозировать ресурс оборудования с требуемой достоверностью. Повышение точности оценки при этом достигается за счет использования статистической информации о распределении величины повреждений по поверхности оборудования. Применение специальных статистических методов, в частности использование распределения экстремальных значений, позволяет при этом многократно уменьшить объем необходимых измерений без потери достоверности оценки [23].
По ряду причин указанный метод имеет ограниченное применение. В первую очередь это обусловлено необходимостью периодического обследования оборудования, что не всегда можно осуществить в условиях непрерывных производств труднодоступностью некоторых элементов оборудования и др С

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
Рассмотрим применение такого подхода на примере установки мембранного разделения, предназначенной для обессоливания сточных вод,
Отказом установки является снижение ее производительности Q вследствие загрязнения мембран ниже минимально допустимой Q
min
(рис.4). При традиционном методе для оценки средней наработки на отказ установки потребовалось бы наблюдение ее во время эксплуатации до наступления, по крайней мере, нескольких отказов. В соответствии с изложенным подходом для оценки безотказности в ходе эксплуатации необходимо произвести через некоторые интервалы времени (наработки t) 10 - 20 измерений производительности установки Q, осуществить оценку параметров зависимости
Q(t) и определить дисперсию скорости изменения производительности. Далее по формулам диффузионного распределения, учитывая нелинейность зависимости
Q(t), соответствующим преобразованием рассчитывают показатели безотказности: среднюю и гамма-процентную наработку до отказа. Очевидно, что необходимая суммарная продолжительность наблюдений в этом случае в

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
Среднюю и гамма-процентную наработки до отказа вычисляют по формулам диффузионного немонотонного распределения [52], аналогичным формулам (16) и (17).
Расчет показателей надежности установки по данным, соответствующим приведенным на рис.4, дает следующие оценки: параметры распределения а =
1,8·10
-4 1/ч; υ = 0,32; u
γ=0,9
= 1,28. Показатели надежности при Q
min
= 600 л/сутки:
Т
ср
= 5540 ч; Т
γ=0,9
= 3336 ч.
Как видим, различие. между гамма-процентной (т.е. минимальной при доверительной вероятности γ) и средней наработкой до отказа достаточно велико и должно учитываться при назначении гарантийных обязательств.
При использовании указанного метода оценки надежности оборудования важно правильно выбрать интервал времени между измерениями параметров. В тех случаях, когда процесс изменения параметров предполагается стационарным, интервалы времени следует выбирать одинаковыми и равными или превышающими интервал корреляции между измеренными значениями параметра. При наличии записи (диаграммы) непрерывных измерений параметра рекомендуется следующий порядок определения интервала корреляции.
Диаграмму по оси наработки делят на 100 или 200 равных участков, на границе каждого из которых определяют соответствующее наработке значение параметра.
Затем по полученным данным определяют значение коэффициента автокорреляции: если его величина превышает 0,2 - 0,1, то интервал деления увеличивают и процедуру повторяют до получения необходимого результата.
Функция вероятности безотказной работы оборудования, имеющего N параметров, определяющих его безотказность, вычисляется по формуле
Применение предложенного в работе [50] статистического подхода при

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
Прогнозирование надежности оборудования
по результатам его обследования
Химическое и нефтяное оборудование при эксплуатации подвергается многим видам разрушения, причем основным из них является коррозионное разрушение. Для специалистов может быть полезен опыт применения ме- тодик ]17, 18] оценки надежности оборудования, подвергающегося поверх- ностному (коррозионно-эрозионному) разрушению, показанный в работе
[56] на примере барабанной сушилки типа БН-3,2-22 (рис. 5).

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
δ
0
- δ
i
, (где δ
0
- начальная толщина стенки барабана 20 мм). Остаточная толщина стенки определялась ультразвуковым толщиномером «Кварц-6».

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии физико-химического состава потока по длине барабана (за время движения происходит испарение влаги из медного концентрата до 3 – 7% и подкисление до рН 2 - 4). Для выяснения значимости различий в глубине повреждений (коррозии, износа) стенок барабана на разных расстояниях от места загрузки концентрата поверхность развертки была разбита на пять смежных участков. Проверка осуществлялась по критерию Стьюдента (7).
По результатам проверки данных рис.6 установлено, что на участках 1, 2 и 3 различия в глубине повреждений стенок не являются статистически значимыми и могут быть объединены в одну выборку. После объединения результаты измерений глубины повреждений были нанесены на вероятностную бумагу
Вейбулла (рис.7). Расположение точек на одной прямой линии свидетельствует о соответствии полученного эмпирического распределения теоретическому распределению Вейбулла и о правомерности применения для прогнозирования ресурса данной сушилки методики [18]. На участках 4 и 5 различия в hˉ, оцененные по критерию (7), оказались существенными, поэтому расчет их остаточного ресурса в соответствии с рекомендациями методики [18] необходимо осуществлять отдельно. Для выполнения расчета по данной методике необходимо определить критерии предельного состояния оборудования и параметры распределения глубин повреждений, приведенные к моменту наступления предельного состояния.

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
Критерием предельного состояния барабана сушилки является уменьшение толщины стенки до 10 мм (исходная толщина 20 мм) на поверхности, составляющей от общей площади 5%, т.е. h п
= 10 мм; β=0,05. Параметры распределения глубин повреждений определяются через приведенный коэффициент вариации по формуле (13), в которой υ
h
, h берутся для участка, подверженного наибольшему разрушению. Точность оценки υ
h может быть значительно повышена за счет использования результатов измерения h i
на других участках путем приведения υ
hi по формуле (13) к глубине h п
Поскольку в методике [18] данный метод не приводится, поясним его несколько подробнее. Применение формулы (13) правомерно в тех случаях, когда механизм разрушения поверхности при увеличении средней глубины повреждений не изменяется, например, в случае оценки вариации глубин повреждений одной и той же поверхности при различной продолжительности испытаний. Если различные участки оборудования повреждаются неодинаково только из-за различия интенсивности повреждающего воздействия (в нашем случае из-за изменения рН по длине барабана), то при неизменности механизма разрушения вариация повреждений, обусловленная неоднородностью свойств изнашиваемой поверхности, должна зависеть лишь от глубины повреждений.
Поэтому зависимость (13) в таких случаях должна быть справедливой и для различных участков поверхности оборудования.
Уточненная оценка коэффициента вариации глубины повреждений для рассматриваемого участка поверхности определится по формуле где υ
hi
- коэффициент вариации глубины на i-м участке поверхности; n i
- число измерений глубины на i-м участке поверхности; N - число обследованных

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
Фактический срок службы обследованных барабанных сушилок составил 2 года, что свидетельствует о верности расчета. Сравним полученные результаты с результатами расчета традиционным методом. Ожидаемый срок службы (ресурс) традиционно определяют по средней скорости коррозии
Т
р
= h п
/ с = 10 / 2,74 = 3,65 лет.
Минимальный (гарантированный) ресурс определяют по максимальной глубине h max измеренных повреждений
Т
рγ
= h п
τ / h max
= 10· 1,13 / 6 = 1,38 лет
Видим, что расчеты традиционными методами дают значительно большую погрешность, чем по методике [18]. Низкий срок службы данных сушилок обусловлен несоответствием коррозионной стойкости
Ст.З условиям эксплуатации. Результаты исследований [57] позволили рекомендовать более стойкие материалы для изготовления барабанов сушилок и их внутренних устройств - насадок, обеспечивающие повышение их ресурса в 5 - 10 раз.
Как видно из вышеприведенных расчетов, величина коэффициента вариации глубины повреждений стенок барабана составляет значительную величину - 0,44.
Результаты испытаний образцов материалов [57], устанавливавшихся на 1, 4 и 5-м участках в специальном приспособлении показали значительно меньшие значения коэффициентов вариации - до 0,16. Это объясняется большим влиянием на вариацию скорости коррозионно-эрозионного изнашивания стенок барабана конструктивно-технологических факторов: стохастичностью распределения потоков частиц медного концентрата, температур и механических напряжений как по длине, так и по окружности барабана, возникновением локальных участков поверхности, подвергающихся адгезии или другим воздействиям. Поэтому для получения адекватных результатов путем испытания образцов их следует

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии

Оценка достоверности результатов
выборочного контроля
толщины стенок аппаратов
По истечении назначенного срока службы аппараты химических производств подлежат техническому освидетельствованию, непременной частью которого является измерение остаточной толщины стенок аппаратов. Обычно при обследованиях толщину стенок измеряют с помощью портативных ультразвуковых толщиномеров типа «Кварц-6», «Кварц-15», УТ-93П и других приборов. С помощью приборов этого типа можно измерять толщину стенок с погрешностью до 0,1 - 0,2 мм. Важным вопросом при проведении измерений является определение необходимого и достаточного объема измерений, так как измерения являются достаточно трудоемкой операцией и провести сплошной контроль по всей поверхности аппаратов практически не представляется возможным. Кроме того, в работах [23, 12] показано, что и проведение сплошного контроля не дает 100%-ной достоверности оценки, тогда как применение выборочного контроля с применением методов теории вероятностей и математической статистики позволяет многократно уменьшить необходимый объем измерений при обеспечении заданной достоверности. Рассмотрим применение этих методов на примере работы [36], в которой проанализированы результаты измерения толщины стенок аппаратов, полученные при обследовании аппаратов на Казанском ПО «Оргсинтез», и даны рекомендации по определению минимально необходимого объема измерений для оценки их надежности с требуемой достоверностью.
Обследованное оборудование эксплуатируется в производствах полиэтилена, окиси этилена, фенол-ацетона и др. в течение 15 - 20 и более лет. В этих производствах в основном используется емкостная теплообменная и колонная аппаратура, выполненная без футеровки, имеющая теплоизоляцию и размещенная в большинстве случаев на открытых площадках Обследование оборудования

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии

Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии
Поскольку составляющие подкоренного выражения (19) возводятся в квадрат, то влияние σ
o и σ
и на величину σ
δ существенно (>5%) лишь в тех случаях, когда их величина превышает 0,3 σ
h
Поэтому на рис. 8, а , где доля σ
o и σ
и существенна, гистограмма соответствует симметричному закону распределения, характерному для распределений погрешности измерений и толщины проката. А на рис, 8, б, где доли σ
o и σ
и незначительны, гистограмма соответствует асимметричному закону распределения, характерному для коррозионных поражений. В работе [22] показано, что закон распределения глубин h коррозионных повреждений металлоконструкций подчиняется закону Вейбулла где а - параметр масштаба распределения; b - параметр формы, характеризующий разброс значений h.
Для проверки соответствия полученных эмпирических распределений остаточных толщин
δ теоретическому распределению h
(закон Вейбулла) результаты измерений после преобразования h=
δ-δ
o
, были нанесены на вероятностную бумагу (рис.9).
Расположение точек на рис.9 подтверждает соответствие полученного распределения закону
Вейбулла. Из изложенного следует,