基于风险的检验(RBI)评价、以可靠性为中心的维护(RCM)评价和安全仪表系统安全完整性等级(SIL)评估是基于风险的资产完整性管理的三大技术工具。就川渝地区天然气净化厂而言, RBI评价工作开展得较早, 目前除了龙岗天然气净化厂外, 其余净化厂均已完成第二轮次的评价工作。通过两轮次的RBI评价工作, RBI风险评价技术逐步走向成熟, 也取得了较好的效果。然而, 与RBI评价工作相比较, RCM评价则处于起步阶段, 目前仅完成了万州天然气净化厂和川中油气矿磨溪天然气净化厂的RCM评价工作。从上述两个厂的RCM评价效果看, 天然气净化厂RCM评价尚受到很多因素的制约, 因而评价效果有待提高。但从另一个侧面讲, 也给未来RCM评价技术的发展留出了更多空间。本文结合川渝地区天然气净化厂已经开展的RBI和RCM项目, 从评价对象、失效模式、评价方法、技术手段、风险识别等方面探讨目前在天然气净化厂开展RBI和RCM评价存在的问题及未来的技术发展趋势。
开展RBI、RCM风险评价工作, 必须先明确RBI、RCM风险评价工作的对象及其常见失效模式。通常, RBI评价的对象为静设备, 包括管道、容器、安全阀等[1-2], 其主要失效模式包括H2S-CO2-H2O腐蚀、R2NH-H2S-CO2-H2O腐蚀、高温硫化腐蚀、冲刷腐蚀、烟气露点腐蚀、外部腐蚀、保温层下腐蚀、硫化物应力腐蚀开裂(SSCC)和碳酸盐应力腐蚀开裂等。经过两轮的RBI评价工作, 认为起主导作用的是H2S-CO2-H2O腐蚀、R2NH-H2S-CO2-H2O腐蚀以及SSCC[3]。针对这3种类型的腐蚀, 提出预防措施和针对性的检验计划是RBI工作的重点。
RCM评价的对象为动设备, 通常为泵、风机、压缩机等[4]。动设备的主要失效模式可总结为:效用介质外泄、噪声、震动超标、工艺介质外泄、堵塞5大类型。
表 1所列为2015年度川渝气田某天然气净化厂RBI和RCM评价涉及的部分典型评价对象。从表 1可以看出, 无论是RBI风险评价还是RCM风险评价, 涉及的设备项类型较多。由于各设备项在天然气净化厂中的功能、运行工况等不同, 各设备项的失效模式自然也不同。
表 2所列为川渝气田某天然气净化厂RBI、RCM评价部分典型设备项失效模式。从表 2可以看出, 由于RBI和RCM风险评价对象的不同, 以及各设备项承担的功能不同, 运行工况不同, 使得各设备项的失效模式具有质的差异。RBI评价各设备项的失效模式主要体现在以H2S-CO2-H2O腐蚀、R2NH-H2S-CO2-H2O腐蚀等腐蚀类型为典型代表的对设备项本质安全的潜在破坏。而RCM评价中各设备项的失效模式主要体现在设备项功能的异常或功能的部分缺失。通过川渝气田两个净化厂的RCM评价工作, 对天然气净化厂动设备的主要失效模式进行了归纳总结。表 3所列为天然气净化厂动设备主要失效模式频次分布表。
从RBI和RCM评价对象和评价对象的失效模式上可以看出, 两者差别巨大。因而, 在评价方法和技术措施方面也有着很大的不同。
RBI和RCM评价的共同点均是基于对风险的判断, 根据风险的大小以及风险可接受准则, 制定设备检维修计划。
对于RBI评价来说, 确定评价范围, 建立评价范围内的物流回路和腐蚀回路, 获取物流回路和腐蚀回路中各设备项的相关数据, 从而建立或完善风险计算的RBI数据库是RBI评价过程的关键工作。数据越充足越可靠, 风险计算结果可信度才越高。
而对于RCM评价而言, 由于动设备的相对独立性和结构的复杂性, 其风险往往还与设备的可靠性密切相关。在RCM评价过程中, 关键是获取各种失效模式的失效频次, 利用类似于大数据原理来判断设备失效的可能性, 以及设备的整体可靠性, 从而计算设备的风险, 制定设备检维修计划。因此, 在评价过程中获取的数据越多, 评价的可靠性就越高。
RBI和RCM评价过程中, 确定每个设备项的风险大小的依据是设备项失效的可能性及其失效后果。然而, 由于评价对象及其失效模式的不同, 风险大小计算所需的资料和数据, 以及获取这些资料和数据的方法和手段却有所不同。
表 4所列为川渝气田某天然气净化厂RBI和RCM评价过程中与设备项损伤失效密切相关的数据类型及获取数据的方法。
从表 4可以看出, 对于RBI评价来说, 与设备项损伤失效密切相关的数据类型包括设备项原始设计数据、生产运行参数、介质组分数据、腐蚀数据、管道或设备厚度、裂纹走向、裂纹深度等数据。获取数据的手段包括:原始设计资料分析、生产运行数据采集、介质组分分析检验、腐蚀挂片、定点测厚、检维修记录等, 获取的数据基本能满足RBI评价工作的需要。
而RCM评价中, 除原始设计数据、生产运行数据较为充分外, 其他方面的数据缺失量较多, 有可能导致RCM评价结果失真。
从川渝气田天然气净化厂前两轮次的RBI评价工作看, RBI风险评价技术逐步走向成熟, 也取得了较好的效果。RBI风险评价能逐步走向成熟, 得益于两个方面的技术支撑:一是川渝气田天然气净化厂均已按要求建立起了常态化的设备项定点测厚机制, 这为RBI风险评价提供了可靠的第一手数据; 二是川渝气田已逐步建立起包含天然气净化装置的腐蚀监测系统, 并逐步形成了腐蚀数据库, 这也为RBI风险评价工作提供了可靠的支撑。
当前, RBI风险评价过程中数据的采集、数据的处理方法显得比较被动。设备、管道外部损伤, 应力腐蚀开裂等失效模式的数据采集由于缺乏相应的技术手段, 更多地依赖于装置大修期间获得的检修数据资料。而设备项(管道、容器)定点测厚数据, 各净化厂已按照要求常态化地对管道和容器开展了定点测厚, 并获得了大量的测厚数据, 形成了设备项厚度数据库或电子文档。但是, 这些数据均掌握在各净化厂中, 每次开展RBI风险评价时, 均需将这些数据手工导入到RBI评价软件中, 这样就降低了评价工作的效率, 人工对数据的识别与筛选也有可能影响到评价的可靠性。另外, 腐蚀监测数据也是RBI风险评价工作的重要基础数据。当前, 腐蚀监测数据的采集与处理方式与设备项定点测厚数据的采集与处理方式几乎雷同, 显得比较被动。
天然气净化厂RBI评价过程中设备项失效可能性、失效后果分级往往通过总经济风险体现。由前两轮RBI评价总经济风险分析汇总可见, 主要的风险由较少的设备项承担, 运行20年以上的老装置10%的设备与管道就带来约96%装置的总风险, 运行几年的新装置10%的设备与管道就带来约80%~90%装置的总风险。
确定设备项失效可能性, 失效后果分级固然重要, 但开展评价的基础数据收集决定了评价工作可靠性。从RBI风险评价技术的发展趋势来说, 如果能将设备项定点测厚所形成的数据库以及腐蚀监测所形成的数据库与RBI风险评价软件进行整合或对接, 则一方面RBI风险评价可资利用的数据量必将大大增加, 提升RBI风险评价结果的可靠性; 另一方面也可提高RBI风险评价工作的效率。
天然气净化厂RCM评价过程确定风险接受准则对于制定维护计划和开展风险评估是非常重要的, 接受准则表明了在失效/故障发生时“客户”愿意接受的风险。在规定了接受准则之后, 针对“低”风险等级的各项和“中、高”风险等级的各项, 在设备维护决策时, 会得出不同的维护建议。风险接受准则帮助分析人员注重于高风险项目, 以采用适合的维护策略来降低其失效可能性。
与RBI评价工作一样, 开展评价的基础数据收集决定了评价工作可靠性。当前, RCM评价所依据的数据均来源于历年的检修统计数据, 数据采集量较少或数据缺失均会导致评价结果失真。因此, 有必要采取系列手段, 以便弥补这方面的不足。首先, RCM分析项目组成员除了应提升自身有关动设备方面的知识水平外, 尚应提升装备配置水平, 配备噪声仪、振动仪等常用工具, 以便获得更多更客观的现场数据; 其次, 密切追踪并采用先进技术, 以提升RCM评价水平, 这也是未来RCM评价技术发展的趋势。
当前, 一种基于状态监测和故障诊断的RCM风险评价技术已开始应用在压缩机的RCM风险评价中。该技术将RCM与先进的状态检测和故障诊断技术相结合, 从而提高RCM评价的可靠性, 使其真正达到降低维护成本, 延长大修周期的目的。
伴随设备发展而产生的状态采集与分析技术是一种对故障发展趋势进行预测的技术[5]。RCM是一种系统的风险分析方法, 状态检测是获取机组运行状态的一种手段, 两者都是制定维修策略的基础。将RCM分析与设备状态监测结合, 既具有预防维修和预知维修的特点, 又具有主动维修根除设备故障的特点[6]。
在天然气净化厂RCM风险评价过程中, 尚需结合当前技术发展趋势, 做好相关研究工作, 将设备状态检测及故障诊断技术与当前的RCM评价工作密切结合, 不仅会提升天然气净化厂RCM风险评价水平, 也是未来RCM评价技术的发展趋势。
基于风险的资产完整性管理目的是确保设备设施长周期稳定运行。通过风险识别, 开展设备设施的主动维护是达到这一目的的有效手段。RBI和RCM作为风险评价的有效技术工具, 目前已引入到气田天然气净化厂资产完整性管理工作中。近期的RBI、RCM风险评价实践表明, RBI、RCM风险评价工作虽然取得了成绩, 但也暴露出某些方面的不足, 同时也显示出巨大的发展潜力。有必要进一步开展这一领域的研究工作, 通过引入先进技术, 使之与RBI和RCM风险评价技术整合, 从而提升RBI和RCM风险评价的可靠性, 为天然气净化装置长周期稳定运行提供技术支撑。
2016, Vol. 45 Issue (4): 97-101
2016, Vol. 45 Issue (4): 97-101