基于贝叶斯网络的水下采油树系统剩余寿命预测

发布时间：2021-08-09 11:31

　　针对水下采油树系统事故频发且相关数据不易获得的问题,基于贝叶斯网络将水下采油树系统划分为水上部分、水下部分和FPSO 3个模块,考虑不同模块间的相互依赖性关系,结合突发失效与正常的退化趋势,建立了水下采油树系统的剩余寿命预测模型,分析相应的模块可靠性,结合失效阈值对剩余寿命进行了预测。结果表明,水下采油树系统的整体可靠性低于任一模块的可靠性,其退化过程先快后慢,并大体呈指数分布;高强度的突发失效将使系统失效过程加速,进而减少设备的剩余寿命,考虑相互依赖性的设备剩余寿命明显低于不考虑相互依赖性时的剩余寿命。 

【文章来源】：中国海上油气. 2020,32(04)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

水下采油树系统主要结构的模块划分

基于图1 的水下采油树系统,在Netica软件中建立并运行相应的贝叶斯网络,如图2所示。图2是未扩展前的贝叶斯网络,通过时间扩展节点(t节点)完成动态扩展,能够得到随时间变化的可靠性。该贝叶斯网络由节点和有向连接线组成:节点表示影响可靠性变化的参量,由节点名称和节点概率分布表组成;节点名称后的数字表示时间;有向连接线表示参量间由父节点指向子节点的作用关系,其中黑色箭头表示在当前时间片内的参量间关系,而红色箭头代表动态贝叶斯网络中两相邻时间片的参量作用关系。电控部分的可靠性退化过程服从指数分布;液控和机械部分的可靠性退化过程服从伽马分布[10];而PCS、ESD和F&GS节点按其结构原理可被划分为电控部分,因此这3种节点的退化过程也服从指数分布。

根据图2采油树系统无相互依赖性的贝叶斯网络模型,得到无相互依赖性下水下采油树系统各模块的可靠性变化趋势,如图3所示。水下采油树系统的水下部分由于面临海水静水压力高、温度低、采油树压力高、腐蚀严重等各种复杂的海洋环境,因此同一时刻内相较于水上部分及FPSO,有着较低的可靠性,且其退化速率更快;水上部分和FPSO由于其功能、地理位置等的相似性,可靠性的整体变化趋势是相似的;由于FPSO 在采油过程中与穿梭油轮对接时易出现碰撞等情况,且单点系泊FPSO易发生单点断裂、倒塌和碰撞等事故,导致FPSO在同一年内的可靠性总体低于水上部分;整体可靠性曲线低于任一模块的可靠性,其退化过程先快后慢且呈指数分布,整体可靠性在第8～9 a降至0.1以下。组件的可靠性越低,完成对应功能的能力就越小,造成系统失效的几率就越高。水下采油树系统剩余寿命预测的常用方法是设置失效阈值,并将其与相应的可靠性退化曲线结合,剩余寿命值实际上是检测时间和失效时间的间隔。结合实际情况及专家经验[14],当组件的可靠性下降至0.1～0.2时,组件已不能完成基本功能,因此将无相互依赖性水下采油树系统的失效阈值设置为0.1,计算正常情况下(无相互依赖性)的水下采油树系统剩余寿命,如图4所示。可以看出在无相互依赖性条件下,水下采油树的水下部分剩余寿命为10.75 a,在扩展的有限时间片内,水上部分和FPSO的可靠性远远没有降至失效阈值0.1,水上部分和FPSO的剩余寿命均超过12 a,水下采油树系统的整体剩余寿命为8.2 a。在不考虑退化日常维修的情况下,水下采油树系统组件的剩余寿命将集中在10～12 a,该预测结果与实际情况也较为符合。

【参考文献】：
期刊论文
[1]在役输油管道剩余寿命的预测[J]. 吴忠.  江西化工. 2019(01)
[2]不同类型水下生产控制系统设备可靠性对比分析[J]. 陈景皓,刘奇,邹林,曲世豪,万波.  油气田地面工程. 2019(01)
[3]水下生产系统管汇的故障树分析[J]. 陈卫东,张昌卫,琚选择,张飞,石磊,李江龙.  哈尔滨工程大学学报. 2016(08)
[4]基于贝叶斯方法的石化设备失效数据推断技术研究[J]. 汪航,王海清,刘芳.  安全与环境学报. 2014(06)
[5]故障相关的两部件并联系统可靠性建模及动态更换策略[J]. 高文科,张志胜,刘飏,陈霞.  计算机集成制造系统. 2015(02)



本文编号：3331989