秦小剛，楊風(fēng)允，王文祥，徐正海

(中海油研究總院有限責(zé)任公司，北京 100028)

0 引言

海洋石油平臺(tái)擁有相對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)工藝和工況環(huán)境，其關(guān)鍵設(shè)備的安全可靠運(yùn)行對(duì)于正常生產(chǎn)具有重要影響。目前海洋石油關(guān)鍵機(jī)組較多，如注水泵、外輸泵、天然氣壓縮機(jī)、原油主機(jī)、燃?xì)馔钙降?，其中離心泵類(lèi)設(shè)備占比較大，并在生產(chǎn)工藝流程中扮演著重要角色[1-2]。隨著海洋石油提出完整性管理、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能油田建設(shè)等發(fā)展方向，并伴隨著降本增效等管理經(jīng)營(yíng)要求，海洋石油離心泵類(lèi)設(shè)備保持設(shè)備健康運(yùn)行并建設(shè)數(shù)字化的健康管理系統(tǒng)勢(shì)在必行[3-4]。結(jié)合離心泵的常見(jiàn)故障，在建立振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上，研究了基于支持向量機(jī)的智能預(yù)警診斷技術(shù)，并通過(guò)在振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行系統(tǒng)融合，搭建海洋石油離心泵智能診斷系統(tǒng)。

1 基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)的離心泵在線監(jiān)測(cè)技術(shù)研究

1.1 離心泵常見(jiàn)故障梳理

目前海洋石油離心泵為電機(jī)-多級(jí)離心泵機(jī)組，統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵離心泵的常見(jiàn)故障及其占比，見(jiàn)圖1所示。通過(guò)常見(jiàn)故障及分布占比數(shù)據(jù)分析，海洋石油離心泵常見(jiàn)故障中不對(duì)中和滾動(dòng)軸承故障尤為突出[5-6]。目前造成以上兩類(lèi)故障的原因?yàn)椋河捎诤Ｑ笫凸r復(fù)雜以及平臺(tái)鋼結(jié)構(gòu)變形、存在應(yīng)力等原因造成機(jī)組不對(duì)中故障率較高；較多多級(jí)離心泵為滾動(dòng)軸承，隨著第一方面原因和變工況等復(fù)雜工況的影響，造成機(jī)組軸承損壞。

圖1 離心泵常見(jiàn)故障率統(tǒng)計(jì)分布占比圖

目前，海洋石油多采用基于專業(yè)機(jī)理的角度建立智能化預(yù)警技術(shù)研究和應(yīng)用探索。針對(duì)故障診斷主要采用常見(jiàn)故障特征參數(shù)與實(shí)施狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行匹配對(duì)比，發(fā)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)變化或故障裂變的趨勢(shì)和征兆，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的預(yù)測(cè)和故障診斷定位。為此，梳理海洋石油機(jī)泵典型故障的特征，見(jiàn)表1所示。

表1 海洋石油平臺(tái)離心泵常見(jiàn)故障振動(dòng)信號(hào)頻域特征

1.2 關(guān)鍵離心泵在線監(jiān)測(cè)技術(shù)研究

針對(duì)旋轉(zhuǎn)類(lèi)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，目前基于振動(dòng)參數(shù)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)是一種有效、可靠的技術(shù)手段[7]。一般針對(duì)離心泵的常見(jiàn)故障其在振動(dòng)方面表現(xiàn)出來(lái)的頻段較多分布在2500 Hz以下，部分特征分布在中高頻部分，因此選擇10 kHz(±3 dB)的通用振動(dòng)加速度傳感器布置在軸承座殼體上，采用點(diǎn)焊或特殊金屬膠粘貼底座在軸承座殼體，加速度傳感器通過(guò)螺栓柱安裝在傳感器底座上[8]。電機(jī)-多級(jí)離心泵機(jī)組振動(dòng)加速度傳感器測(cè)點(diǎn)布置示意圖見(jiàn)圖2所示，其中H表示水平方向；A表示軸向方向。

圖2 關(guān)鍵離心泵在線監(jiān)測(cè)振動(dòng)傳感器測(cè)點(diǎn)布置示意圖

由于海洋石油網(wǎng)絡(luò)帶寬較低和現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備管理的要求，采用分層分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，設(shè)置設(shè)備層、現(xiàn)場(chǎng)級(jí)、中心級(jí)。基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)見(jiàn)圖3所示。

圖3 基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)圖

由于海洋石油平臺(tái)處于油氣生產(chǎn)環(huán)境，海洋石油離心泵在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安裝需要按照儀表專業(yè)安裝標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行，采用防爆本安型傳感器安裝，信號(hào)線纜采用不銹鋼鎧管保護(hù)，多束傳感器信號(hào)線纜匯總至防爆接線箱中接線端子匯集成一根多芯鎧裝信號(hào)電纜，信號(hào)電纜走儀表線纜橋架至中控室的數(shù)據(jù)采集器。數(shù)據(jù)采集器將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)和濾波降噪，通過(guò)網(wǎng)線RJ45接口傳輸至現(xiàn)場(chǎng)級(jí)數(shù)據(jù)服務(wù)器，現(xiàn)場(chǎng)級(jí)數(shù)據(jù)服務(wù)器包含的功能為：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)，并經(jīng)專業(yè)化處理(FFT等)得出現(xiàn)場(chǎng)級(jí)系統(tǒng)的專業(yè)圖譜，供現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備管理人員查看設(shè)備狀態(tài)；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，并通過(guò)海洋石油內(nèi)網(wǎng)傳輸至陸地公司級(jí)遠(yuǎn)程診斷中心。

除了常規(guī)的振動(dòng)加速度參數(shù)采集并處理轉(zhuǎn)換出速度、包絡(luò)等數(shù)據(jù)和圖譜外，針對(duì)海洋石油關(guān)鍵離心泵一般在現(xiàn)場(chǎng)控制盤(pán)擁有監(jiān)測(cè)一些工藝流程參數(shù)如溫度、壓力、流量等，較多已經(jīng)引入至中控系統(tǒng)，可通過(guò)數(shù)據(jù)接口引入至數(shù)據(jù)服務(wù)器。通過(guò)以上參數(shù)，建立一個(gè)能夠覆蓋多參數(shù)變工況環(huán)境下的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，并進(jìn)一步開(kāi)展智能預(yù)警技術(shù)研究。

2 基于支持向量機(jī)的智能預(yù)警技術(shù)研究

支持向量機(jī)方法最初通過(guò)分類(lèi)超平面解決線性分類(lèi)問(wèn)題，通過(guò)構(gòu)造一個(gè)超平面將不同類(lèi)別數(shù)據(jù)區(qū)分開(kāi)，且保證每類(lèi)樣本離分類(lèi)超平面盡可能的遠(yuǎn)，該超平面即為最優(yōu)超平面，為簡(jiǎn)化求解過(guò)程，最優(yōu)超平面定義公式(1)[9-11]。其目標(biāo)分類(lèi)為分類(lèi)超平面與兩類(lèi)樣本間距最大，通過(guò)簡(jiǎn)化距離計(jì)算公式可得到優(yōu)化目標(biāo)見(jiàn)公式(2)。

yi=(wxi+b)≥1,i=1,…,l

(1)

(2)

最優(yōu)超平面可通過(guò)拉格朗日乘子法求解。為解決支持向量機(jī)的低維線性不可分問(wèn)題，引入核函數(shù)，將低維數(shù)據(jù)向高維空間投影，使得低維不可分?jǐn)?shù)據(jù)在高維空間線性可分，即超平面定義為公式(3)[12]。

yi=(wφ(xi)+b)≥1,i=1,…,l

(3)

由概率密度的定位可知概率密度其具有非負(fù)性和規(guī)范性，見(jiàn)公式(4)所示。設(shè)一組樣本數(shù)據(jù)xi對(duì)應(yīng)的概率為yi(0≤yi≤1),即樣本可表示為公式(5)。但實(shí)際中yi未知無(wú)法求解，因此需要構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)，x為d維數(shù)據(jù)，即公式(6)?；谥С謾C(jī)思想構(gòu)造概率密度，并進(jìn)行回歸估計(jì)見(jiàn)圖7所示。

(4)

(x1,y1),(x2,y2),…,(xl,yl)

(5)

(6)

其中：

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

通過(guò)求解上述二次規(guī)劃問(wèn)題，即可解得β及k(x,xi)，由公式即可得到各樣本的概率密度，步驟如下：

(1)依據(jù)公式(6)、公式(7)計(jì)算樣本經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)；

(2)選定核函數(shù)，依據(jù)公式(12)、公式(13)計(jì)算k(x,xi)及K(x,xi)；

(3)求解公式(10)二次規(guī)劃問(wèn)題，得到β；

(4)依據(jù)公式(7)解得各樣本概率密度值。

搭建電機(jī)-多級(jí)離心泵模擬測(cè)試試驗(yàn)臺(tái)，提取海洋石油離心泵軸承故障預(yù)警診斷參數(shù)特征。在離心泵兩支撐端軸承座處各安裝水平(H)、垂直(V)、軸向(A)加速度傳感器。由于速度信號(hào)對(duì)不平衡、不對(duì)中等故障敏感，因此通過(guò)加速度積分獲取速度信號(hào)。加速度信號(hào)采樣頻率為25 600 Hz，速度信號(hào)采樣頻率為2560 Hz。此外還安裝泵體進(jìn)出口壓力傳感器以及軸承溫度傳感器等。基于離心泵試驗(yàn)臺(tái)共得到800 組正常數(shù)據(jù)、30 組不平衡故障數(shù)據(jù)、120 不對(duì)中故障數(shù)據(jù)、300 組軸承故障數(shù)據(jù)。根據(jù)公式(6)得到樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)概率密度分布見(jiàn)圖5所示。根據(jù)圖4中樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)概率密度分布還無(wú)法區(qū)別故障狀態(tài)與正常狀態(tài)，不具備劃分一個(gè)明確的狀態(tài)分界線。

圖4 樣本數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)概率密度分布

確定核函數(shù)，選擇核函數(shù)為公式(14)，并可求解k(x,xi)及K(x,xi)。求解公式(10)中的二次優(yōu)化函數(shù)，得到β，依據(jù)公式(7)得到電機(jī)-多級(jí)離心泵模擬測(cè)試數(shù)據(jù)的概率密度值，見(jiàn)圖5所示。有圖示可知，設(shè)備正常狀態(tài)與異常故障狀態(tài)數(shù)據(jù)以最小概率密度 0.008 693為分界線。因此當(dāng)高于該閾值作為設(shè)備故障預(yù)警的門(mén)限值參數(shù)。

(14)

圖5 樣本數(shù)據(jù)的概率密度值

同理，可由上述公式進(jìn)一步計(jì)算得到故障數(shù)據(jù)的k(x,xi)及K(x,xi)，進(jìn)而結(jié)合β值計(jì)算出故障數(shù)據(jù)的概率密度，其中大部分故障(不平衡故障、不對(duì)中故障、軸承故障)數(shù)據(jù)的概率密度較低且在0值附近。故障數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)不屬于同一分布，故障數(shù)據(jù)概率均小于正常數(shù)據(jù)概率。說(shuō)明基于支持向量機(jī)概率密度估計(jì)建立的概率閾值能對(duì)故障報(bào)警，證明預(yù)警閾值有效。

通過(guò)支持向量機(jī)的智能預(yù)警診斷的設(shè)計(jì)，采用程序語(yǔ)言開(kāi)發(fā)出海洋石油基于機(jī)理模型的智能預(yù)警系統(tǒng)。海洋石油某平臺(tái)機(jī)組泵驅(qū)動(dòng)端系統(tǒng)報(bào)警，智能診斷提示軸承故障結(jié)論，見(jiàn)圖6所示。收到報(bào)警通知后，現(xiàn)場(chǎng)人員停機(jī)檢修，經(jīng)拆卸設(shè)備發(fā)現(xiàn)泵驅(qū)動(dòng)端軸承損壞，見(jiàn)圖7所示，印證了智能預(yù)警和智能診斷的結(jié)論。

圖6 智能預(yù)警系統(tǒng)

圖7 設(shè)備故障拆檢

3 結(jié)束語(yǔ)

文中分析海洋石油離心泵常見(jiàn)故障和特征，采用振動(dòng)監(jiān)測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了針對(duì)離心泵的在線監(jiān)測(cè)。在在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，提出基于支持向量機(jī)的智能預(yù)警模型，通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試獲取基于支持向量機(jī)的概率密度函數(shù)特征參數(shù)。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用表明，基于振動(dòng)監(jiān)測(cè)和支持向量機(jī)海洋石油離心泵智能預(yù)警能夠有效實(shí)現(xiàn)對(duì)離心泵的智能預(yù)警診斷，達(dá)到了設(shè)計(jì)要求，提升了海洋石油的關(guān)鍵設(shè)備的數(shù)字化監(jiān)測(cè)管理水平。