精餾塔故障診斷方法

作者：浙江創(chuàng)興化工設(shè)備有限公司來(lái)源：http://enzhibo.com/ 更新時(shí)間：2023-1-9 15:22:26 點(diǎn)擊次數(shù)：

一.建立精餾塔故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)

該方法主要包括四個(gè)部分：故障輸入、基于解釋學(xué)習(xí)模型、定量深層知識(shí)庫(kù)和結(jié)果輸出到領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)。首先輸入一個(gè)故障，然后調(diào)用定量深層知識(shí)庫(kù)，啟動(dòng)基于解釋學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)模型，獲得一條學(xué)習(xí)，該描述直接用于故障診斷，最后將該描述存到領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)，其中定量深層知識(shí)庫(kù)需要不斷地更新，補(bǔ)充新的故障診斷方法。

二.診斷步驟

（1）建立設(shè)備檔案

無(wú)論任何設(shè)備都存在潛在的故障，而設(shè)備的使用過(guò)程就是一個(gè)由潛在故障向功能故障轉(zhuǎn)化的過(guò)程，其故障發(fā)展曲線如圖3所示。為了對(duì)精餾塔進(jìn)行經(jīng)濟(jì)而有效的維護(hù)，有必要建立設(shè)備檔案，對(duì)精餾塔運(yùn)行狀況跟蹤記錄，了解精餾塔各部件的歷史記錄隋況及其運(yùn)行狀態(tài)，從而采用定期檢測(cè)及相應(yīng)的故障診斷方法，在精餾塔發(fā)生功能故障之前檢測(cè)出其潛在的故障，避免功能故障的發(fā)生。

（2）確定檢測(cè)方法

　其主要故障有塔板效率低、塔底溫度低、回流溫度高和液泛等。針對(duì)以上故障，應(yīng)用7射線現(xiàn)場(chǎng)掃描檢測(cè)技術(shù)，可以診斷和消除故障、優(yōu)化操作條件和延長(zhǎng)操作周期等，并且為煉油和化工企業(yè)指導(dǎo)生產(chǎn)提供重要數(shù)據(jù)或科學(xué)依據(jù)。

（3）確定精餾塔檢測(cè)周期及維修時(shí)間

　對(duì)精餾塔各個(gè)部件的監(jiān)測(cè)周期的確定要依賴(lài)于精餾塔本身的壽命，在這里取精餾塔的平均極限壽命為T(mén)，則檢測(cè)周期Tc=T／nd，其中nd為離散度系數(shù)。nd的確定取決于設(shè)備運(yùn)行的環(huán)境狀況。精餾塔的維修時(shí)間要視檢測(cè)后的精餾塔狀況來(lái)確定，在這里規(guī)定精餾塔的最大運(yùn)行狀態(tài)為精餾塔在發(fā)生故障前各參數(shù)能夠達(dá)到的最大值，當(dāng)其中的一個(gè)或幾個(gè)參數(shù)超過(guò)該值時(shí)，即認(rèn)為精餾塔已經(jīng)達(dá)到極限壽命，需要修理。

（4）建立性能預(yù)測(cè)及檔案管理

　在精餾塔每次進(jìn)行檢測(cè)之后，要對(duì)檢測(cè)的情況作檔案記錄，同時(shí)確定設(shè)備的可用度(即設(shè)備的剩余壽命)以及下次檢測(cè)的時(shí)間，所以必須進(jìn)行性能預(yù)測(cè)，設(shè)備性能預(yù)測(cè)的數(shù)字建模如下：

　設(shè)X{X1，X2，…，X。}是長(zhǎng)度為N反映精餾塔N個(gè)時(shí)刻運(yùn)行狀態(tài)的時(shí)間系列，X；為描述機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的某一特征參數(shù)，Xi∈Rn(i_1，…，N)，現(xiàn)要預(yù)報(bào)k步以后的機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，即求出xN+k。將第(N+k)個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)xN+k與前N個(gè)狀態(tài)間的內(nèi)在聯(lián)系用函數(shù)關(guān)系F表示：

XN+k=F(Xl，X2，…，X。)

則精餾塔的壽命預(yù)測(cè)可表示為通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型找出F，使得任給∈>0，有||FF(X)一FF(X)||=||xN+k—XXN+k||<∈>(2)中F(X)=xN+k實(shí)際狀態(tài)值，F(xiàn)F(x)=xN+k預(yù)測(cè)模型值。

檔案管理系統(tǒng)包括精餾塔整體狀態(tài)、精餾塔各組件性能以及經(jīng)濟(jì)技術(shù)評(píng)價(jià)，其系統(tǒng)流程如圖4所示。

三.結(jié)論

隨著現(xiàn)代科技的迅速發(fā)展，現(xiàn)代化的故障診斷系統(tǒng)不斷完善，如人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)仿真軟件在故障診斷的應(yīng)用，能夠及時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)防和避免事故的發(fā)生，因此將維修技術(shù)、敬障診斷技術(shù)和計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)技術(shù)有機(jī)的結(jié)合，是今后煉油和化工企業(yè)故障診斷發(fā)展方向。