RAM分析技术在海上油气处理系统中的应用*

聂炳林，白建平，范健强，王 越，李向富

(1.中国石化海上石油工程技术检验中心，山东东营 257001；2.重庆科技学院，重庆 401331；3.重庆安全科学研究院，重庆 401331)

RAM分析技术在海上油气处理系统中的应用*

聂炳林1，白建平2.3，范健强2，王 越2，李向富2

(1.中国石化海上石油工程技术检验中心，山东东营257001；2.重庆科技学院，重庆401331；3.重庆安全科学研究院，重庆401331)

针对海上油气处理系统在恶劣作业环境下可靠性低的特点，采用RAM分析技术对某海上石油平台油气处理系统进行可靠性和可用度分析。根据油气处理系统工艺流程建立可靠性数学模型，用可靠性分析的算法计算出系统主要设备的可靠性值和系统在寿命周期内可用度变化趋势。结果表明：运用RAM分析技术能够计算出寿命周期内油气处理系统的可用度分布规律以及辨识出系统薄弱环节，为提高油气处理系统的可靠性以及改进系统配置等方面提供措施及建议。

RAM分析技术 油气处理系统 可靠性 可用度

RAM分析技术是基于数据定量分析的“可靠性(Reliability)、可用性(Availability)和可维护性(Maintainability)”设备评价分析技术[1]。国内采用RAM分析技术在铁路、电力、航空航天、水下油气田、LNG等领域开展了研究[2-5]，均取得一些成果。分析表明：RAM分析技术不仅可以在系统设计阶段优化方案，而且对服役期间的系统进行RAM分析，可降低系统设施的检维修的投入[6]。而针对海上平台油气处理系统的分析研究却鲜有案例，本文采用RAM分析技术对海上油气处理系统进行分析研究，辨识出可能造成较大损失的设备，找出可靠性较低的系统设备，确定生产系统的可用性，并给出提高系统可用度以及调整系统资源配置等方面的建议。

1 RAM分析技术

RAM分析技术从可靠性、可用性、可维护性3个角度着手，辨识对评估系统造成较大损失的设备，同时找出现状中可靠性较低的设备，并提出维修管理的建议。RAM分析技术的基础是可靠性理论，在工程实践中，可靠性是指在规定条件和时间内，设备能够无间断无故障地完成其指定功能的概率。

1.1 RAM分析过程

RAM分析技术通过对收集的系统数据分析归纳，计算出故障发生的概率，进而对系统风险进行定量评估，同时，针对该风险而实行的监测、检测或检维修不同方案的优劣进行量化比较，从而辅助管理层做出正确的决策。RAM分析技术可以应用于单体元器件、产品、设备，也可应用于工程各个阶段的设施系统。

RAM分析技术经不断地对初始分析结果进行对比优化，直至满足系统设定的可靠性和可用性。开始分析前要确定可靠性和可用性的定量指标，包括油气地质储量、设计使用年限、投资回报等方面；然后建立RAM分析模型，建模主要采用可靠性框图RBD(Reliability Block Diagram)方法。

1.2 RAM分析技术指标

a)系统功能。一个最佳的系统产出的功用能够与使用者自身需要形成无缝衔接，这种供求模型如图1所示，人们期望y=f(x)，即系统功能是恒定的，是不随外部环境和时间等条件变化，但这是理想化的，不可能存在，因此引出“系统性能”这一概念，RAM即属于系统性能的范畴。系统在使用中只能处于如图2所示的两个状态，y=f(x)是人们所期望的，称为正常状态，而y≠f(x)是人们所不期望的，称为故障状态。系统的RAM与这两个状态有关，使用中的系统状态如图3所示，其中Tci阶段为正常工作状态，故障状态可分为故障当值状态Tai和故障修复状态Tbi。

图1系统功能数学模型

图2 RAM状态

图3 RAM状态时间分布

b)可靠性。可靠性是指在规定的条件和时间内，系统连续无故障地执行指定功能的能力或可能性。系统的可靠性大小与其所处的环境条件、使用时长和频次、检测维修以及保养条件等密切相关[7]。常用平均故障间隔时间MTBF(Mean Time Between Failure)来表示，即系统在规定条件下，从开始正常工作到下次发生故障之间的平均时间。

(1)

可靠性也可以理解为系统有效运行的概率，用故障率λ表示。

(2)

c)可用性。可用性反映了在规定的条件下和任意随机时刻或给定时间区间内，系统处于执行指定功能状态的程度，用平均无故障时间MTTF(Mean Time To Failure)来表示。可用性，也被称作系统的使用效率，与系统可靠性、可维护性密切相关。通过概率论将可用性量化，称为可用度，用A表示，产品可用度=总的运行时间/总的生产时间×100%。

(3)

(4)

d)可维护性。可维护性表示处于失效状态下的系统，在规定条件和时间内，按规定的程序和方法进行维修时，保持或恢复到正常执行功能的能力，通常用平均维修时间MTTR(Mean Time To Repair)来表示。可维修性高的系统，抗外界干扰能力强，可以在最短的时间内以最经济节省的方式恢复到正常工作状态。

(5)

可维护性也可使用修复率μ评价：

(6)

e)停车时间。停车时间是对修复系统未处于工作状态的时间计量。导致停车的原因，可能是系统处于故障状态、应急处置滞后、等待更换部件或技术人员到达，正在检维修中或者维修条件乏力等。

1.3 可靠性模型

根据工艺流程图创建系统的RBD，再由RBD演化得到系统各组成部分的可靠性与系统可靠性之间的关系，被称为系统的RAM模型。RBD将RAM模型中设备组件的逻辑关系以图示的形式表达出来，RBD显示RAM模型中需要建立的各种关系，并指出设备各组件的配置，以及设备失效对系统生产的影响。

根据系统与其组成单元之间的故障逻辑关系，系统的可靠性模型可以分为：串联模型、并联模型、表决模型、旁联模型、桥联模型以及混联模型等。串联模型是最常用和最简单的模型之一，串联系统蕴含“木桶效应”的逻辑思维，其可靠度等于系统组成部分的可靠度之积。并联系统是最简单的冗余系统，与串联模型相比，并联可明显提高系统可靠性。

2 RAM分析在海上平台油气处理系统中的应用

2.1 工艺简介

本文RAM分析对象为某海上石油平台油气处理系统，主要工艺流程包括井口系统、油气处理系统、外输系统。井口生产的油气通过井口管汇，一支进入电加热器后进入混输管道，然后通过海底管道输送至陆地；另一支从井口来油进入计量电加热器，经过计量撬块对气体计量和原油计量后进入混输管道，然后由海底管道输送到陆地终端，工艺流程如图4所示。

图4 工艺流程

2.2 数据收集

RAM分析过程中所使用的可靠性数据分为：特征数据和状态数据，数据来源于4个方面，数据采用的优先顺序分别是海上平台现场调研数据、海上可靠性数据(OREDA)手册、评价机构可靠性数据库、工程经验数据。表1所示为平台油气处理系统主要设备所选故障模式的MTTF和MTTR数据。

表1 主要设备的可靠性数据 h

2.3 RAM模型建立

为了模拟过程的生命周期各系统设备的性能，本文采用Blocksim软件创建RAM模型。RAM模型需要模拟完整的生命周期，以便结果可以集中在统计的稳定数值。

本文RAM模拟了10年使用寿命(从2011年至2020年)，并模拟了1 000次生命周期。模型包括以下假设：①设备故障率在10年使用寿命过程中是恒定的(指数分布)，同时假定油气生产处于稳定生产阶段，设备修复后无障碍启动；②具有专业维修技能的维修组的可用性为每天24 h，维修一旦开始，将一直持续到维修结束，并且不存在因获取备件和工具而引起的延迟；③RAM模型考虑安全设备对生产的影响，考虑了设备的影响、持续时间和误操作频率；④不同类型设备的维护时间差异已包含在RAM模型中；⑤并联单元之间的切换是瞬时的，且无障碍的。

RAM模型是依据图4所示的工艺流程建立的，并由收集的产能预测值、工艺流程图、设备列表、设备故障和操作维护手册等项目信息组成。建立的RAM模型结构如图5所示。

图5 RAM模型结构

2.4 RAM分析结果

2.4.1RAM计算结果

海上平台油气处理系统的可用度和停车时间如表2、表3所示。

表2 设备可靠性计算结果

表3 RAM结果统计

由表2可知，总体来说，该油气处理系统的各主要设备运行较为平稳，可靠性分配合理，没有发现对生产造成较大损失的系统/设备。油气处理系统各个设备中电潜泵、计量分离装置、天然气洗涤器的可靠性较低，属于系统中的薄弱环节，SCSSV的可靠性最高。

由表3可知，油气处理系统的可用度为94.953 0%，低于同行业的可用度设计目标(97%～98%)，停车时间为18.421 6天，都超过了计划性维修时间(7d/a)。

2.4.2油气处理系统寿命分布

油气处理系统寿命周期内可用度分布如图6、图7所示。

由图6可见，油气处理系统1 000次寿命周期的可用度是95.023%，相当于18.166天的停车期；寿命周期90%的可用度高于94.665%，相当于19.474天的停车期；寿命周期10%的可用度高于95.251%，相当于17.334天的停车期。

由图7可知，在油气处理系统1 000次寿命周期内，原油产能每年大约降低12%，而可用度比较平稳，略有增长，这说明系统的可用度与原油产能没有必然联系。

图6 油气处理系统寿命同期内可用度分布

图7 油气处理系统寿命周期内可用度和生产率变化趋势

2.4.3建议

a)电潜泵、计量分离装置、天然气洗涤器在油气处理系统主要设备中的可靠性相对较低，建议严抓设备采购质量管理，制定有效的维检修策略，对操作维护人员加强培训。

b)油气处理系统的可用度低于同行业的可用度设计目标的原因是由于油气处理系统除了电加热器外都为单列设备，导致了系统的可用度低，建议增加系统关键设备的列数。

c)原油产能每年降低12%，需要提液开采，这导致了含水量增加，这说明目前的配置并不能满足含水量逐渐增大的需求，建议含水量增加到一定程序后，改进系统生产污水处理系统的配置。

3 结语

本文将RAM分析技术运用到某海上平台油气处理系统，确定了整个系统的可用度以及生命周期内可用度分布和变化趋势，并发现系统中可靠性薄弱点，不仅可以辅助管理层制定实施有效科学的检维修和库存策略，而且也为预防事故发生以及事故调查分析指明了方向。

[1] 郭伟.RAM设备评价分析技术在催化裂化装置上的应用[J].安全、健康和环境, 2016, 16(9).

[2] 许述剑,刘小辉,邱志刚,等.基于可靠性模型的RAM技术在FCC装置的应用[J].装置预警与管理,2015,15(11):19-24.

[3] 赵静.RAM分析在LNG接收站中的应用[J].石油化工设备，2011，40(1)：83-86.

[4] 刘太元,胡夏琦,郝伟修,等.RAM分析技术在海上油气田建设项目中的应用研究[J].中国安全生产科学技术,2013,9(1):75-78.

[5] 张明明.轨道交通综合监控系统RAM分析计算方法研究[J].电子测量技术,2012,35(9):20-25.

[6] 侯广信,周晓红,王文祥,等. 海上油气生产设施可靠性、可用性及可维修性分析研究[J]. 石油化工安全环保技术,2014(03):28-30+8.

[7] 翟铁利.石化设备的可靠性问题研究[J].科技信息,2011(25):100-101.

ApplicationofRAMAnalysisTechnologyinOffshoreOilandGasProcessingSystem

Nie Binglin1，Bai Jianping2，3，Fan Jianqiang2，Wang yue2，Li Xiangfu2

(1.SINOPEC Offshore Petroleum Engineering Technology Survey, Shandong Dongying 257001 2.Chongqing University of Science and Technology, Chongqing 401331 3.Chongqing Academy of Safety Science and Technology,Chongqing 401331)

Considering the characteristic of low reliability under harsh working environment, the paper applies the RAM analysis technology to analyze the reliability and availability of oil and gas processing system on the offshore oil platform. According to the technological process of oil and gas processing system, the technology establishes a kind of mathematical model. With the use of the reliability analysis algorithm, it calculates the reliability value of the main equipment in the system and the change trend of availability within the life cycle of the system. The application results show that the use of the RAM analysis technology can calculate the distribution of the oil and gas processing system in life cycle and identify the weak link of the system; meanwhile, it provides some advices and measures to improve the reliability and how to improve the system configuration.

RAM technology; oil and gas processing system; reliability; availability

2016-10-08

聂炳林，高级工程师，毕业于中国石油大学(北京)过程控制专业，硕士学位，现工作于中国石化海上石油工程技术检验中心，从事海洋石油工程技术检验检测和安全评价工作。

国家安监总局2016年安全生产重大事故防治关键技术科技项目(chongqing-0001-2016AQ)