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重要金属部件检修策略优化系统设计与实现

2021-03-25刘聪睿李文华薛晗光杨群发欧少明

软件导刊 2021年3期
关键词:部件形貌寿命

刘聪睿,李文华,薛晗光,杨群发,邹 辉,袁 力,欧少明

(1.西安热工研究院有限公司,陕西西安 710054;2.广东省能源集团有限公司珠海发电厂,广东珠海 519050)

0 引言

随着市场竞争的日益激烈,火电机组要求通过降低设备运行成本、控制维修保养费用等方式降低成本,同时,由于电厂设备尤其是高温、高压设备的失效带来的损失巨大,因此预防设备失效的相关检验与维修工作显得至关重要。一方面,要切实做好事故后的原因分析工作,找出事故发生的根本原因;另一方面,开发与优化能够提前预测失效发生时间的设备寿命评估技术,以及能够及时检验出细小缺陷隐患的状态检验技术,这种事前主动、预知的检验、评估与管理逐渐成为新的技术发展方向。另外,随着调峰机组逐年增加,以及超临界、超超临界机组的建造投运,机组的安全性评估与寿命估算变得日益重要[1-2]。

近年来,国外针对寿命评估技术的研究取得明显成效。在火电厂高温部件寿命诊断与评估方法研究方面,国外一些工业发达国家提出了不少新方法,如管道和联箱蠕变疲劳模型实时监测[3]、异种钢焊缝金属寿命预测[4]、过热器/再热器寿命评估及延寿[5]等。

国内从20 世纪70 年代即开始进行火电机组关键部件的评估研究与实践,目前研究主要集中于对蒸汽管道、汽轮机高压转子、发电机转子、汽包、过热器管和再热器管等部件剩余寿命的估算以及对含超标缺陷转子、汽包和汽缸的安全性评定等方面[6-9]。国内在2009 年颁布DL/T 654-2009“火电厂机组寿命评估技术导则”[10],给出了一些主要部件的寿命评估方法,以上相关技术的研究及大量应用都为该项目的实施与推广奠定了良好基础。

总体而言,国内外都提出了一些部件寿命评估方法,但都尚未有细化到具体部件风险和寿命评估以及后期具体检修策略的管理系统,因此迫切需要建立一套符合实际机组特点的检修策略管理系统。

重要金属部件检修策略优化系统在传统寿命管理系统的基础上,结合专家经验知识建立风险评估模型,将风险和寿命评估细化到部件具体部位。本系统主要功能包括:主要部位风险与寿命评估、设备检验检修历史记录查询及统计、在线温度监测、超温报警、设备状态预警、检验计划自动生成等。

1 系统设计

1.1 技术方案

如图1 所示,重要金属部件检修策略优化系统基于火电机组重要金属部件的设计、历次检验和日常运行数据,结合传统失效风险和寿命评估获得的知识,构建知识驱动的检修策略优化管理平台,给出机组重要金属部件风险状况和寿命评估结果,并根据风险和寿命评估结果给出适当的检验检修及技改等策略。

1.2 业务流程

系统根据业务需求实时或定时使用基础数据(包括设计数据、运行数据、维修记录、检验记录和更换记录)进行寿命、风险评估以及定期工作判断,然后根据计算出的寿命值结合更换记录,决定最新的更换与改造计划,并根据风险值结合定期工作规则及检验维修记录,决定最新的检验计划。用户按计划实施更换或检修工作后,将更换、检修记录录入系统,系统将根据新记录再次进行评估,并更新更换与检验计划。详细业务流程如图2 所示。

1.3 系统架构

重要金属部件检修策略优化系统主要由系统首页、信息录入及管理、计算及监测服务和检修策略优化等部分组成。计算及监测服务根据需求实时或定时调用各个评估模型和判断规则,基于测点的实时数据与历史数据、部位的基础数据与检验数据进行各类评估,最后根据评估值得出检修、更换计划,并将结果发送至首页及结果展示页面,为负责人提供第一手资料。重要金属部件检修策略优化系统架构如图3 所示。

Fig.1 System technical plan图1 系统技术方案

Fig.2 System business process图2 系统业务流程

2 系统实现

2.1 信息录入及管理

信息录入及管理部分主要包括基础信息管理、检验管理功能以及材料性能库等。

为精确找出锅炉部件的风险点,基础信息管理将重要金属部件分解为不可再分的部位,如直管、螺栓等,并对每个部位进行管理。基础信息内容包括部位的类型、材质、规格、投运时间及设计参数等,同时将部位与实时测点进行了关联,用于之后的评估与计算。

检验管理功能将检验数据的记录具体到每个部位上,检验内容包括理化检验、几何检验、缺陷检验和其它检验4大类,共30 余项检验项。为了能对检验数据进行更好的评估,系统将宏观检验、内窥镜检验等描述性的检验项进行了标准化分类,将录入信息从描述性语句转化为选项,以便于计算部位的风险。

根据火力发电厂设备维修分析技术导则[11],对于不同金属材料,在不同环境下对其性能要求不同,因此本系统建立了材料性能库。材料性能库根据材料牌号和材料规格,记录了金属材料在不同部件、不同部位下的性能要求,包括但不限于硬度、壁厚、规定塑性延伸强度、抗拉强度等。

2.2 计算及监测服务

本系统包含3 个服务,分别为状态监测服务、风险评估服务及寿命计算服务。状态监测服务程序以每分钟一次的频率执行,对实时测点进行超限判断,并对超过报警阈值的测点进行超限记录。

风险评估服务用于计算各部位风险值。高温部件的风险评估往往会涉及许多影响因素,而各个因素又具有较大的不确定性,难以用准确的数值进行量化。本系统根据专家知识库建立风险评估计算模型,将风险评估分为硬度、壁厚、应力和缺陷等多个分项,并对每个分项确定权重,结合部位的检验信息对各分项风险进行打分,最后根据权重对各分项的分值进行加权计算,得出最终的风险值。由于部位进行检验时通常不会把所有检验项都检查一遍,某些检验项可能数年才检验一次,所以风险评估服务在计算时需结合该部位的历次检验报告,取出各检验项最后一次的检验值用于计算。

寿命计算服务用于计算各部位的寿命值或寿命损耗率。对于蠕变类部件(如受热面、高温管道和集箱等)的部位,系统通过其关联测点的超限情况、运行小时数和停机记录等每天定时计算其寿命值。同时,由于超温情况下受热面高温蠕变强度降低,导致寿命大幅缩减,系统在检测到超温情况时,会实时计算其寿命值,并对短寿命的部位进行报警。对于疲劳类部件(如大轴、汽包等)的部位,由于其寿命非常长,系统通过机组启停次数等信息计算寿命损耗率以预测其寿命情况。

2.3 检修策略优化

检修策略优化主要包括检修计划和更换计划等模块。在检修计划方面,如表1 所示,系统将风险值划分为多个风险等级,并对每个风险等级给出建议的检验周期。结合部位的检验、维修历史和风险值,系统可以年为单位自动制定出电厂检修计划。同时,针对在风险评估时超出标准的检验项,系统结合专家知识库给出建议的检验与维修方式,并列出作为依据的检验报告,方便用户确定造成风险的具体原因。最后,考虑到不少部位从未进行过检验,系统将未检验的部位进行汇总,并提示用户安排检验计划。在更换计划方面,系统根据剩余寿命计算结果,制定剩余寿命较短部件的延寿或更换计划,如图4 所示。

Table 1 Risk categories表1 风险分类

Fig.4 Components replacement plan图4 部件更换计划

2.4 设备形貌图展示

本系统首页以图形化方式展现重要金属部件的结构、形貌及部位情况,便于电厂用户对系统的了解以及对风险源的快速定位。首页由机组系统图、二级系统图和部件形貌图组成。其中,机组系统图和二级系统图可展示各级系统的概要结构,从机组系统图和二级系统图可进入指定部件的形貌图界面。部件形貌图界面如图5 所示。

部件形貌图基于Open Layers 开源软件,使用GIS(Geographic Information System)技术构建WebGIS 平台,将电厂锅炉及汽轮机的主要部件形貌图以矢量图形式展示在网页端,并支持矢量图的放大和缩小,使用户可以更详细地观察部件具体形貌。通过图形编辑技术,系统支持用户以多种方式在部件图上标注部位,包括点、圆、多边形等,使用户可通过标注类型轻易区分出部位类型。同时,部件形貌图中将判定为高风险、低寿命的部位用警示图标加以标记,并在上层浮框中以列表形式列出,从而对用户进行提示。

为实现多种类型标注的显示,部件形貌图使用GeoJ⁃son 格式存储部件图和部位标注数据。GeoJson 是基于Ja⁃vascript 对象表示法的地理空间信息数据交换格式,其支持开放地理信息系统协会(Open GIS Consortium,OGC)定义的多种几何图形。部件形貌图的矢量图由CAD 绘制,经由程序先转换成SHP 文件,再转换成GeoJson 格式文件后上传至服务器,并在网页端展示。

Fig.5 Equipment topography图5 设备形貌图界面

对于如再热器、过热器类型中存在多个相同管屏的部件,系统提供了管屏复制功能,用户只需将第一屏部件的信息、矢量图及相关部位标注编辑完毕,即可通过复制功能将其它管屏部件全部创建出来。在查看矢量图页面,用户可通过切换管屏号直接查看指定管屏的部件图。

3 结语

本系统通过建立重要金属部件信息动态管理体系,将风险评估和寿命管理细化到具体部位上,给出合理的检修策略和维修更换建议。本系统对检修策略的优化主要包括以下几方面:根据风险管理结果,给风险值不同的部位安排不同的检修周期与检修时间;根据寿命管理结果,合理安排剩余寿命较短部件的延寿或更换计划,给出具体更换或维护时间;根据寿命管理结果,对机组的运行提出建议;根据寿命管理和风险管理结果,找出机组运行监测盲区;通过可视化技术,直观指出存在风险与故障的位置。目前本系统已在试点电厂投入使用,运行良好,对电厂检修计划的制定给出了指导性建议,该方案可为国内类似机组的检修策略管理体系提供参考。同时笔者建议,金属部件的风险评估和寿命管理应着重考虑检验数据、运行数据的采集与管理,以数据为驱动,在数据挖掘、失效模式分析方面作进一步深化。

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