摘" " 要：現(xiàn)有天然氣壓縮機(jī)組普遍采用事后維修、定時(shí)檢修方式，這會(huì)造成壓縮機(jī)組的失修或過(guò)修現(xiàn)象。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了一種融合Attention和GRU的壓縮機(jī)組故障預(yù)警技術(shù)，先利用RF算法篩選影響壓縮機(jī)組對(duì)應(yīng)故障的參數(shù)，將形成的數(shù)據(jù)集代入GRU模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，并在隱含層和全連接層中建立Attention機(jī)制，用于對(duì)單一時(shí)間步內(nèi)的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)賦權(quán)，最后基于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際值和模型預(yù)測(cè)值的殘差均值，通過(guò)計(jì)算三角函數(shù)隸屬度確定不同時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。結(jié)果表明，注意力機(jī)制對(duì)模型精度的影響最大，其次為GRU模型；風(fēng)險(xiǎn)隸屬度可實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)信息的可視化，進(jìn)氣過(guò)濾器壓差故障的預(yù)警時(shí)間可提前133 h，壓縮機(jī)喘振故障的預(yù)警時(shí)間可提前204 min。研究結(jié)果可為過(guò)程控制系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析及壓縮機(jī)組故障超前預(yù)警提供實(shí)際參考。

關(guān)鍵詞：Attention；GRU；風(fēng)險(xiǎn)隸屬度；故障預(yù)警；參數(shù)預(yù)測(cè)

Fault warning technology for compressor unit based on integration of Attention and GRU

LIU Qingjiang SUN Chunliang ZHOU Jichang CHEN Yangzi ZHANG Liang

1. Jitai Exploration and Development Branch， Huabei Oilfield， CNPC， Bayannur 015000， China

2. No. 1 Oil Production Plant of Huabei Oilfield Company， CNPC， Renqiu 062552， China

3. Safety Supervision and Testing Center， Huabei Oilfield Company， CNPC， Renqiu 062552， China

Abstract：The existing natural gas compressor unit generally adopts maintenance after a fault and regular maintenance， which will cause disrepair or over-repair of the compressor unit. To solve this problem， a fault warning technology for compressor units based on the integration of Attention and gate recurrent unit （GRU） was proposed. The random forest （RF） algorithm was first used to screen parameters affecting the corresponding faults of the compressor unit， and the formed data set was input into the GRU model for training and prediction. An Attention mechanism was established in the hidden layer and the fully connected layer to assign weight to the key data in a single time step. Finally， based on the residual mean of the actual field value and the predicted value of the model， the risk level at different time was determined by calculating the membership degree of the trigonometric function. The results show that the Attention mechanism has the greatest influence on the accuracy of the model， followed by the GRU model. The risk membership degree can realize the visualization of the risk information of the predicted data.The early warning time of the pressure difference fault of the air intake filter can be 133 h in advance， and that of the surge fault of the compressor unit can be 204 min in advance. The research results can provide a practical reference for big data analysis of process control systems and early fault warnings of compressor units.

Keywords：Attention; GRU; risk membership; fault warning; parameter prediction

天然氣作為我國(guó)實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的重要抓手，在清潔能源領(lǐng)域的地位越來(lái)越高。壓縮機(jī)組負(fù)責(zé)為天然氣運(yùn)輸提供動(dòng)力，是輸氣管道的重要組成部分，占整體管道投資的70%～80%[1-2]。壓縮機(jī)組涉及多個(gè)組件，具有結(jié)構(gòu)復(fù)雜、交變負(fù)荷大、零部件眾多等特點(diǎn)，在現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行過(guò)程中，時(shí)常出現(xiàn)故障并觸發(fā)停機(jī)保護(hù)，嚴(yán)重影響輸氣管道運(yùn)行的穩(wěn)定性[3-4]。目前，對(duì)于壓縮機(jī)組的維護(hù)和保養(yǎng)普遍參照廠家手冊(cè)或Q/SY 05074.3—2016《天然氣管道壓縮機(jī)組技術(shù)規(guī)范第3部分：離心式壓縮機(jī)組運(yùn)行與維護(hù)》中的要求，按照4 000、8 000 、45 000 h進(jìn)行檢修，但此種方法屬于事后管理，容易出現(xiàn)失修或過(guò)修現(xiàn)象?，F(xiàn)有壓縮機(jī)組普遍配置了振動(dòng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、防喘振監(jiān)測(cè)和重點(diǎn)參數(shù)監(jiān)控等系統(tǒng)[5-6]，操作人員只是完成了日常抄報(bào)功能，對(duì)于數(shù)據(jù)的利用和挖掘深度不夠。鑒于此，采用隨機(jī)森林（RF）算法篩選影響壓縮機(jī)組故障的參數(shù)，通過(guò)門控循環(huán)單元（GRU）實(shí)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)走勢(shì)預(yù)測(cè)，并結(jié)合注意力機(jī)制（Attention）算法實(shí)現(xiàn)不同時(shí)間步參數(shù)的賦權(quán)，以期實(shí)現(xiàn)壓縮機(jī)組從事后維修、定時(shí)檢修方式向預(yù)知性維修方式的轉(zhuǎn)變。

1" " 基本原理

1.1" " RF算法

不同故障特征關(guān)聯(lián)的監(jiān)控參數(shù)類型有所不同，如過(guò)濾器壓差超限可能會(huì)引起密封氣流量、壓氣機(jī)排氣壓力、壓氣機(jī)排氣溫度、密封油壓等多個(gè)參數(shù)不正常。因此，在進(jìn)行故障特征趨勢(shì)預(yù)測(cè)前，需篩選重要性大的監(jiān)控參數(shù)，以便建立多對(duì)一的數(shù)據(jù)集。RF算法可通過(guò)計(jì)算不同參數(shù)對(duì)每個(gè)決策樹的貢獻(xiàn)度平均值，實(shí)現(xiàn)參數(shù)優(yōu)選，在此采用平均基尼指數(shù)下降作為評(píng)價(jià)指標(biāo)[7]?；嶂笖?shù)下降越多，參數(shù)的相對(duì)重要度越大。

1.2" " GRU模型

GRU模型是對(duì)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)，通過(guò)重置門和更新門解決訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)據(jù)無(wú)法長(zhǎng)期記憶及反向傳播梯度消散的問(wèn)題[8]。重置門用于控制前一狀態(tài)寫入當(dāng)前狀態(tài)的信息數(shù)量，重置門越大，寫入的信息量越大；更新門用于控制前一時(shí)刻寫入當(dāng)前時(shí)刻的信息程度，更新門越大，保留相關(guān)信息至下一時(shí)刻的可能性越大。數(shù)學(xué)模型如下：

1.3" " Attention算法

GRU模型中輸入的各項(xiàng)壓縮機(jī)組監(jiān)控參數(shù)值屬于時(shí)間序列，但不同時(shí)刻不同數(shù)據(jù)的重要程度有所差異，Attention算法可對(duì)單一時(shí)間步內(nèi)的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)賦予高比例權(quán)重，以便提高信息的處理能力和處理效率[9]。在此主要采用軟注意力機(jī)制，在GRU模型隱含層和全連接層之間加入Attention算法，完成模型增強(qiáng)，見圖1。首先，根據(jù)前一時(shí)刻隱含層和當(dāng)前時(shí)刻隱含層之間的關(guān)系對(duì)不同輸入?yún)?shù)進(jìn)行打分，隨后采用Softmax函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，再將打分結(jié)果作為權(quán)重乘以當(dāng)前時(shí)刻的輸入?yún)?shù)，獲取特征向量，將特征向量拼接后得到注意力向量，再將注意力向量進(jìn)一步運(yùn)算得到輸出預(yù)測(cè)值。

2" " 融合Attention和GRU的壓縮機(jī)組故障預(yù)測(cè)模型

融合Attention和GRU的壓縮機(jī)組故障預(yù)測(cè)模型的具體實(shí)現(xiàn)步驟介紹如下。

1）從振動(dòng)參數(shù)、轉(zhuǎn)速參數(shù)、軸心位置參數(shù)、軸承參數(shù)和SCADA系統(tǒng)中提取與故障特征相關(guān)的參數(shù)，通過(guò)RF算法進(jìn)行重要性排序，篩選主要輸入?yún)?shù)類型，通過(guò)Z-score法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，見下式：

2）按照比例劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集，將訓(xùn)練集代入單層GRU模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)試湊法確定最優(yōu)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)和學(xué)習(xí)率，形成最佳Attention-GRU模型，采用測(cè)試集驗(yàn)證Attention-GRU模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3）發(fā)生故障的前一段時(shí)間，實(shí)際值會(huì)逐漸偏離Attention-GRU模型的預(yù)測(cè)值，雖然兩者差值（殘差值）蘊(yùn)含一定的風(fēng)險(xiǎn)信息，但與風(fēng)險(xiǎn)水平的關(guān)聯(lián)度尚不明確。在此，引入三角模糊數(shù)對(duì)一定時(shí)間窗口內(nèi)的殘差均值進(jìn)行定量評(píng)估[10-11]，采用殘差均值可消除部分異常點(diǎn)對(duì)預(yù)測(cè)模型的影響，提升故障預(yù)警的精度。將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為L(zhǎng)級(jí)、I級(jí)和II級(jí)，設(shè)每個(gè)時(shí)刻殘差均值相對(duì)于模糊集M的隸屬度為μM，模糊語(yǔ)言見表1，隸屬度函數(shù)見圖2。最后，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，對(duì)不同故障特征實(shí)施預(yù)警機(jī)制。

3" " 實(shí)例分析

以某輸氣管道中間壓氣站燃驅(qū)離心式壓縮機(jī)組為研究對(duì)象，型號(hào)GE PCL503，進(jìn)氣壓力2～ 3 MPa，排氣壓力4～6 MPa，額定轉(zhuǎn)速990 r/min，進(jìn)氣溫度20 ℃，進(jìn)氣量（150～500）× 104 m3/d，投產(chǎn)于2018年。

3.1" " 進(jìn)氣過(guò)濾器壓差故障檢測(cè)

以進(jìn)氣過(guò)濾器壓差異常為例，取2022年5月15日0：00～2022年6月4日19：00數(shù)據(jù)共500條，采樣間隔為1 h，以6月2日18：00為切片，前段為訓(xùn)練集，后段為測(cè)試集。將現(xiàn)場(chǎng)可監(jiān)測(cè)到的30個(gè)參數(shù)代入RF算法中運(yùn)算，參數(shù)包含了氣路系統(tǒng)（如壓縮機(jī)排氣溫度、壓縮機(jī)排氣壓力等）、油路系統(tǒng)（合成油油壓、合成油油溫等）、燃?xì)廨啓C(jī)系統(tǒng)（燃?xì)獍l(fā)生器濾網(wǎng)壓差、壓氣機(jī)排氣壓力等）、干氣密封系統(tǒng)（密封氣溫度、泄漏氣溫度等）、循環(huán)冷卻系統(tǒng)（供水壓力、回水溫度）等，參數(shù)覆蓋面較廣，具有很強(qiáng)的代表性，相對(duì)重要度排序結(jié)果見圖3。其中，壓縮機(jī)排氣溫度、壓縮機(jī)排氣壓力、壓縮機(jī)密封氣體壓力和推力軸瓦溫度的相對(duì)重要度較大，與過(guò)濾器壓差的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。過(guò)濾器堵塞主要與進(jìn)氣質(zhì)量有關(guān)，進(jìn)而對(duì)葉輪、彎道、擴(kuò)壓器等部件產(chǎn)生影響，導(dǎo)致壓縮機(jī)排氣溫度上升，在壓比一定的前提下，壓縮機(jī)排氣壓力和壓縮機(jī)密封氣體壓力均會(huì)增大。進(jìn)氣中含有的顆粒物，會(huì)造成推力盤與瓦面之間的油膜剛性不強(qiáng)，導(dǎo)致推力盤劃傷，推力軸瓦溫度高。綜上，RF算法的篩選結(jié)果與理論認(rèn)知情況相符，選擇相對(duì)重要度大于60%的參數(shù)作為故障預(yù)測(cè)模型的輸入。

將不同時(shí)刻輸入?yún)?shù)和過(guò)濾器壓差參數(shù)一一對(duì)應(yīng)，輸入Attention-GRU模型，通過(guò)均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）和絕對(duì)百分比誤差（MAPE）三個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)衡量訓(xùn)練階段的最優(yōu)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)和學(xué)習(xí)率，結(jié)果見表2、表3。在學(xué)習(xí)率為0.01時(shí)，隨著隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)增加，訓(xùn)練精度逐漸上升，在節(jié)點(diǎn)數(shù)為200時(shí)表現(xiàn)出最高準(zhǔn)確率；而后節(jié)點(diǎn)數(shù)繼續(xù)增大，模型出現(xiàn)過(guò)擬合，準(zhǔn)確率開始下降。在隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為200時(shí)，隨著學(xué)習(xí)率的增加，訓(xùn)練精度呈先升高后降低的趨勢(shì)，在學(xué)習(xí)率為0.03時(shí)，三個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的值最小，此時(shí)訓(xùn)練效果最佳。綜上確定，Attention-GRU模型的最優(yōu)超參數(shù)為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)200、學(xué)習(xí)率0.03。

訓(xùn)練集和測(cè)試集的預(yù)測(cè)結(jié)果見圖4，可見過(guò)濾器壓差實(shí)際值與預(yù)測(cè)值的吻合性良好，數(shù)據(jù)未出現(xiàn)過(guò)擬合或欠擬合現(xiàn)象。取窗口寬度20，移動(dòng)步長(zhǎng)1，計(jì)算監(jiān)測(cè)時(shí)間內(nèi)的殘差均值，見圖5。殘差均值在±0.03 kPa之間變化，波動(dòng)較為穩(wěn)定，說(shuō)明此時(shí)過(guò)濾器工作正常，不存在堵塞問(wèn)題。

為驗(yàn)證本文模型的準(zhǔn)確性，采用消融實(shí)驗(yàn)確定組合模型各組件對(duì)整體的貢獻(xiàn)[12]，測(cè)試集數(shù)據(jù)下的各項(xiàng)指標(biāo)見表4。表中w/o表示去除某個(gè)組價(jià)后的剩余模型，其中學(xué)習(xí)率和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的取值與前文一致?？梢娙コ⒁饬C(jī)制對(duì)模型精度的影響最大，說(shuō)明自適應(yīng)加權(quán)融合各輸入變量信息可以表征時(shí)序之間的依賴關(guān)系，有利于模型對(duì)未來(lái)時(shí)刻的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)；去除GRU模型后，模型精度也大幅下降，說(shuō)明GRU遺忘門和更新門的傳播機(jī)制對(duì)于非線性數(shù)據(jù)的適應(yīng)性更強(qiáng)。綜上，消融實(shí)驗(yàn)證明了本文組合模型順序的合理性和科學(xué)性。

根據(jù)站內(nèi)維搶修記錄情況，選取某次過(guò)濾器堵塞事件，取堵塞停機(jī)前后共400個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，采樣間隔1 h，利用上述建立好的Attention-GRU模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)定義風(fēng)險(xiǎn)閾值，L級(jí)、Il級(jí)、Ih級(jí)、IIl級(jí)、IIh級(jí)風(fēng)險(xiǎn)的閾值范圍分別為[-0.03，0.03] kPa、[-0.06，0.00] kPa、[0.00，0.06] kPa、[-∞， -0.03] kPa、[0.03，+∞] kPa。根據(jù)圖2計(jì)算不同時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)隸屬度，見圖6。在0～110 h范圍內(nèi)，L級(jí)風(fēng)險(xiǎn)隸屬度逐漸上升至1，Il級(jí)風(fēng)險(xiǎn)隸屬度逐漸下降至0，其余風(fēng)險(xiǎn)隸屬度均為0，說(shuō)明該時(shí)段內(nèi)過(guò)濾器的工作狀態(tài)良好，這與操作人員時(shí)常清理入口管壁及濾網(wǎng)有關(guān)。在110 h之后，L級(jí)風(fēng)險(xiǎn)隸屬度和Ih級(jí)風(fēng)險(xiǎn)隸屬度呈交替變化趨勢(shì)，在150 h時(shí)兩條曲線發(fā)生交叉，將此時(shí)定為過(guò)濾器低風(fēng)險(xiǎn)和中風(fēng)險(xiǎn)的臨界點(diǎn)，系統(tǒng)發(fā)出黃色預(yù)警。維搶修記錄顯示，在過(guò)濾器完全堵塞時(shí)壓縮機(jī)出現(xiàn)停機(jī)，對(duì)應(yīng)的時(shí)間為283 h，過(guò)濾器壓差為-10 kPa。綜上，采用本文模型可使預(yù)警時(shí)間提前133 h，操作人員有充足的時(shí)間采取多種預(yù)防措施，防止故障發(fā)生。

3.2" " 壓縮機(jī)喘振故障檢測(cè)

為驗(yàn)證本文模型的泛化能力，對(duì)壓縮機(jī)喘振故障進(jìn)行檢測(cè)。當(dāng)壓縮機(jī)入口流量降低至喘振線時(shí)，會(huì)嚴(yán)重惡化流體在壓縮機(jī)內(nèi)的流動(dòng)狀態(tài)，此時(shí)工作葉輪仍在旋轉(zhuǎn)，對(duì)氣體的做功轉(zhuǎn)變?yōu)槟芰繐p失，導(dǎo)致排氣壓力下降，且可能出現(xiàn)管網(wǎng)壓力大于排氣壓力的現(xiàn)象，導(dǎo)致氣流脈動(dòng)和氣體回流。喘振是壓縮機(jī)最常見的故障類型，現(xiàn)場(chǎng)一般通過(guò)在特性曲線中添加5%～10%安全裕度的防喘振控制線進(jìn)行控制，一旦入口流量觸及防喘振控制線，立即打開防喘振閥或旁通閥，增加入口流量，使壓縮機(jī)工作點(diǎn)遠(yuǎn)離喘振控制線?，F(xiàn)場(chǎng)經(jīng)常出現(xiàn)壓縮機(jī)進(jìn)出口管道中的氣流已有明顯噪聲，機(jī)組振動(dòng)明顯，但防喘振閥或旁通閥未打開的現(xiàn)象，通過(guò)多次調(diào)整防喘振控制線安全裕度值仍無(wú)法解決閥門開啟滯后問(wèn)題，這是由于閥門開啟快慢一方面取決于壓縮機(jī)性能曲線的準(zhǔn)確性，另一方面還與聯(lián)動(dòng)控制閥門的響應(yīng)策略有關(guān)。

在一定時(shí)間段內(nèi)，先通過(guò)RF算法篩選與壓縮機(jī)入口流量相關(guān)的參數(shù)，得到壓縮機(jī)排氣壓力、壓縮機(jī)排氣速度、壓縮機(jī)水平振動(dòng)值和壓縮機(jī)垂直振動(dòng)值與入口流量的關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，將其作為Attention-GRU模型的輸入數(shù)據(jù)。同理，提取某次壓縮機(jī)喘振故障前后共400個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，采樣間隔為2 min。利用訓(xùn)練好的Attention-GRU模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)定義風(fēng)險(xiǎn)閾值，L級(jí)、Il級(jí)、Ih級(jí)、IIl級(jí)、IIh級(jí)風(fēng)險(xiǎn)的閾值范圍分別為[-500，500]m3/h、[-1 000，0] m3/h、[0，1 000] m3/h、[-∞，-500]m3/h、[500，+∞] m3/h。不同時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)隸屬度如圖7所示。在0～396 min范圍內(nèi)，壓縮機(jī)入口流量只存在L級(jí)風(fēng)險(xiǎn)和Il級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，說(shuō)明該壓縮機(jī)長(zhǎng)期處于劣化狀態(tài)；在396 min之后，L級(jí)風(fēng)險(xiǎn)隸屬度迅速降為0，只存在Il級(jí)風(fēng)險(xiǎn)和Ih級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，且兩種風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的隸屬度呈交替變化趨勢(shì)，在430 min時(shí)兩條曲線發(fā)生交叉，此時(shí)為入口流量低風(fēng)險(xiǎn)和中風(fēng)險(xiǎn)的臨界點(diǎn)，系統(tǒng)發(fā)出黃色報(bào)警。站內(nèi)防喘振控制系統(tǒng)上顯示，閥門開啟時(shí)刻為634 min，此時(shí)入口流量已降低至設(shè)計(jì)流量的60%，壓縮機(jī)本體和附屬管道已發(fā)生嚴(yán)重振動(dòng)。綜上，采用本文模型可使預(yù)警時(shí)間提前204 min，操作人員有充足的時(shí)間將閥門從大開度調(diào)整至小開度直至完全關(guān)閉，有利于壓縮機(jī)的平穩(wěn)運(yùn)行。

4" " 結(jié)論

1）Attention-GRU模型可較好地建立輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的非線性關(guān)系，在隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)200、學(xué)習(xí)率0.03時(shí)的預(yù)測(cè)效果最佳，消融實(shí)驗(yàn)也證明了模型組合的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。

2）利用不同時(shí)刻的風(fēng)險(xiǎn)隸屬度可實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)信息的可視化，結(jié)合不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)臨界點(diǎn)確定的預(yù)警時(shí)間均早于停機(jī)時(shí)間或閥門動(dòng)作時(shí)間。

3）該模型可結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)SCADA系統(tǒng)、DCS系統(tǒng)等，實(shí)現(xiàn)信息共享，提升壓縮機(jī)的故障預(yù)警能力。

參考文獻(xiàn)

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作者簡(jiǎn)介：

劉慶江（1971—），男，安徽桐城人，工程師，2015年畢業(yè)于中國(guó)石油大學(xué)（華東）石油工程專業(yè)，現(xiàn)主要從事生產(chǎn)管理工作。Email：jjj_lqj@petrochina.com.cn

收稿日期：2024-05-21