摘要：偏远地区的油气场站由于地理位置特殊，面临着维护不便、应急响应时间长等挑战，这对机泵设备的可靠性和维护管理提出了更高要求。鉴于此，文章构建一套适用于偏远地区油气场站的机泵设备风险预警管理体系，通过定期工作、在线监测手段、资源共享举措、问题闭环管理机制，可提高设备运维效率，确保生产安全与连续性。
关键词：偏远油气场站,机泵设备,故障维护,风险评估,风险预警
0引言
随着国内油气勘探开发的不断深入，我国的油气田逐渐向更为复杂和偏远的地区拓展，如西部的四川盆地、塔里木盆地等。首先，这些地区的油气场站大量分布于人烟稀少、自然环境恶劣的地带，如沙漠、高原、深山甚至冻土区，给油气场站的管理带来了前所未有的挑战。特别是在具备天然气净化装置的油气场站，由于生产过程中涉及了脱硫、脱水、硫磺回收及尾气处理等多重环节，每一步都需精确控制以应对高压、高温及潜在的硫化氢泄漏风险，这就要求装置内机泵设备不仅需具备高效处理能力，还需具备极高的可靠性。其次，偏远油气场站的运营还面临极端气候条件、技术人员到达现场困难、基础设施不完善等多重挑战，无疑增加了机泵设备故障的风险。若机泵故障不能及时发现和处置，轻则缩短设备寿命，增加维护成本，重则导致生产中断，甚至造成人身伤害和重大经济损失。面对上述挑战，传统的油气场站管理模式已显现出局限性。鉴于此，构建一套针对偏远地区油气场站机泵设备的风险预警管理体系，以期早期识别风险、精准施策，成为确保装置设备安全生产、提升运维效率的必然选择。
1机泵设备风险预警管理体系的构建
过去传统的预防性维修和事故后维修等维修方式，对于油气生产装置设备而言，缺乏设备管理的针对性，易于出现维修过度或维修不足、维护成本高等明显的缺点。而且油气生产装置设备在运转过程中极易出现问题，维护、维修异常复杂[1]。国际上普遍使用基于风险的可靠性技术，如RBI、RCM、SIL等，引领设备维修逐步由被动转为主动。而国内此类技术大多依靠外部咨询公司和科研机构通过项目的形式生搬硬套，导致企业严重“水土不服”。而且这类技术存在固有的特点，只能在装置停工、设备停修时才能进行失效分析，仅能静态表征设备当前的失效状况，这有悖于预知维修的初衷，加之目前缺少针对偏远油气场站的指导性的设备预警管理体系研究，因此本文通过结合定期工作、在线监测手段、资源共享举措、问题闭环管理机制，形成了关键机泵风险预警管理模式，并采取技术措施和规范管理相结合的方式来对设备可能出现的故障进行预知性维修，保证整个装置中关键设备运行状态的完好性，主要做法如图1所示。
2机泵设备风险预警管理体系的应用实例
西南油气田公司某天然气净化厂(以下简称“C厂”)设计处理规模120万m3/d，2019年6月30日落成，2020年7月30日正式投产，位于广元市境内，地理海拔超千米，离最近县城路程有45 km。结合C厂实际情况，本文展示了机泵设备风险预警管理体系的具体应用场景和方式。
2.1开展设备定期维护保养工作
采用“自主巡检+外委维护”模式对关键机泵设备开展运维。
自主巡检包括开展班组日常巡检，各岗位按照规定的巡检周期和指定的巡检路线及内容对装置及控制系统进行检查确认，巡检数据通过物联网电子平板上传体系。针对各装置区域关键机泵，需对出口压力、电机机身温度、电机轴承温度、动静密封点、轴承箱润滑、轴承温度等内容进行检查，并将实时数据和现场问题通过电子平板上传至物联网。同时结合月度定期工作安排表，班组根据当日定期工作计划开展设备维护、设备切换、排污清洗等工作，主要包括以下工作内容：
(1)关键机泵定期切换。这主要对脱硫溶液循环泵、脱水TEG循环泵、回收风机、循环水泵、锅炉给水泵等连续运转且一用一备的关键机泵，实行每月定期切换交替使用。
(2)备用泵定期盘车。这主要针对一用一备机泵，实行每周定期对备用泵进行盘车，避免机泵因长期停运导致泵轴弯曲变形。
(3)润滑油定期更换。根据每台设备润滑部位的特点制定设备润滑管理方案，同时对新更换的油品和已更换的油品做油品油质分析，通过数据对比，为定期更换润滑油提供依据。
(4)设备卫生定期清扫。每轮班组交接班前对备用机泵设备开展卫生清扫，保证设备表面及周围清洁无污渍。
外委维护主要是通过签订机泵设备年度维护合同，委托外委维护单位对C厂的离心泵、隔膜泵、柱塞泵、风机、空压机等机泵设备开展月度保养、季度维保、年度维保以及突发性事故维修等，确保机泵设备得到及时维护修理，主要包括以下工作内容：
(1)定期巡检。定期(按月、季度、半年、年度)对机泵进行巡检，主要包括机泵盘车、油质检查、油位检查、油温检查、紧固件检查、密封检查以及机泵电机外观、运行状态(温度、压力、振动、噪音等)有无异常等整体巡查。
(2)定期维护保养。定期对机泵进行维护保养，包括曲柄连杆机构检查、联轴器对中性能检查、泵前过滤装置清理、仪控体系保护装置维护、稳压器保护装置维护、电机和电路的维护保养和检验(包含电控柜的电路检测、电机测温测振、噪声检测、润滑体系保养等)等工作内容。
(3)突发性故障处置。要求外委维护单位在设备故障发生后3 h内到达现场，对影响生产的设备突发性故障进行处置。
2.2搭建在线监测系统
机械设备监测的参数有很多，包括振动、压力、温度等。在机械的故障诊断研究中，有70%以上的故障是以设备的振动现象表现出来的，通过采集包含有丰富故障信息的振动信号来获取设备的状态信息是最常用、最可靠、最有效的方法[2]。C厂对关键机泵加装在线监测系统，在电机和泵驱动端、非驱动端部署专用温度、振动监测传感器，采集水平和垂直两个方向上的振动数据，同时定点测量轴承温度，用于监测、分析轴承的运行质量。利用监测节点将监测信号上传至中心网关，中心网关将采集的数据信息通过光纤传输至管控中心，上位机监测分析软件对接收的数据进行实时显示、分析、预判后生成频谱图并与DCS系统进行通讯，把主要报警点及监测参数通讯至DCS监控画面，便于人员直观地查看和获取相关数据及信息，如图2所示。
例如，DCS上能实时监测风机轴承振动和机身温度，历史服务器生成振动、温度监测曲线，超出设定值时发出预警。如果风机出现故障，系统实时记录振动、温度等相关运行数据，为故障原因分析提供资料，如图3所示。
2.3促进资源共享
充分发挥外委维护单位、体系内部单位及C厂技术维修人员等资源，通过技术共享、物资共享、信息共享和维护队伍共享，有效解决偏远净化厂痛点难点问题。
(1)技术共享。通过企业内网、线上线下会议等各种途径，加强各部门相关专业技术人员、技师以及班组长之间的交流学习，相互借鉴经验做法，进一步提升员工技术技能水平。例如，剑阁天然气净化厂锅炉燃烧机故障，其他净化厂的技术人员参与技术分析讨论，帮助找出故障原因；苍溪天然气净化一厂的康索夫尾气处理装置机泵运行情况及典型故障处置经验，也将对同样采用该工艺的苍溪天然气净化二厂起到一定指导作用。
(2)物资共享。相邻油气场站所涉及的同类型备品备件或者应急物资，如硫磺成型装置转鼓结片机配件，常规型号的离心泵、往复泵的通用配件，施工材料等，在条件紧急的情况下可相互借用，缩短设备维修时间。例如，某净化厂中压给水泵阀组件损坏，备品备件采购未及时到货，紧急向相邻净化厂调用一套同类型阀组件进行更换，避免了装置因机泵故障导致停运的风险。
(3)信息共享。设备台账信息记录设备全生命周期涉及的所有信息，是设备管理中的重要环节，也是在管理中容易忽视的环节。针对台账信息不齐全、信息化管理程度不高、统计困难等主要问题，加之设备管理人员变更频繁，人员交接过程中易导致设备资料遗失等问题，通过搭建物联网平台，将基础信息及台账纳入平台统一管理，并要求管理人员及时更新设备台账信息，保证了设备信息来源的唯一性及准确性，避免了资料收集保存不善导致资料遗失等问题，实现了基础资料及台账的信息共享。
(4)维护队伍共享。相近油气场站的机泵外委维护可以签订一个总承包服务合同，不仅能减少合同签订工作量，减轻人员工作量，还能通过统一维护队伍，加强相互之间的技术交流和经验成果分享，有利于提高机泵维护的准确性、时效性和维护质量，可实现人力资源共享。
2.4评估风险等级
为了有效管控风险，统计C厂近三年来每台机泵停机检修和故障停机次数，定量提取高故障设备的统计分值，并计入风险矩阵[3]，如表1所示。然后将故障频次、影响程度、维修时长三个维度权重相加计算得分，分值在3～9为低风险、10～15为中风险、大于15为高风险，最后形成《设备风险等级清单》，如表2所示，此处仅罗列部分机泵设备。
“高风险”设备即容易出现较大事故的设备且威胁装置正常运行，需要立即开展维修的设备，目前C厂没有高风险设备。“中风险”设备需要随时关注并频繁维护保养，针对此类机泵设备，C厂编制专项方案，加大巡检频次、巡检力度和维护保养。“低风险”设备即运行平稳的设备，可适当降低维修频次，减少备品库存，节省人力物力。基于以上数据，C厂制定了MTBF(平均无故障时间)、MTTR(平均修复时间)、OEE(设备综合效率)等设备管理指标，定期对机泵设备指标进行分析，识别异常波动，并及时采取纠正措施。
2.5推行问题闭环管理
问题闭环管理是在班组日常巡检、生产技术组周检、设备专项检查等各类检查活动中对发现的设备故障和问题在物联网平台上进行提报，相关负责人员收到信息后，安排专业人员进行故障处置，处置完毕后负责人在物联网平台上确认故障消除，形成问题闭环。其中，上报信息要求对故障进行详细描述，包括设备名称、位号、故障部位、故障现象以及初步判断的故障原因，并上传照片，如图4所示。C厂其他员工通过点击“处理过程”按钮，可持续跟踪问题处置情况，如图5所示。另外，平台还设有业务待办提示、定时性工作提醒、待办提醒、业务超时统计、在线审批推送等功能，为工作人员处理业务提供便捷。
3结语
本文构建的偏远油气场站机泵设备风险预警管理体系，成功克服了C厂地理位置偏远、周边依托条件差等困难，有效提高了设备的管理水平和检维修效率，减少了设备异常停机时间，开产至今未发生任何一起因设备原因造成的非计划停工。未来，随着风险识别技术的不断进步，尤其是深度学习、模式识别等人工智能技术在设备故障预测领域的应用日益成熟，将极大增强偏远油气场站设备风险预警的精准度和时效性；物联网技术的普及也将促进设备数据的无缝连接和高效传输，实现设备状态的实时监控与远程诊断，为智能决策提供更加丰富、全面的信息支持；边缘计算、区块链等新兴技术也有望在数据处理、信息共享和安全保障方面发挥重要作用，可进一步提升设备风险预警管理体系的智能化水平和抗风险能力。
参考文献：
[1]刘纯婧.基于RCM的石化装置动设备维修方案优化研究[D].青岛:中国石油大学,2019.
[2]赵志宏.基于振动信号的机械故障特征提取与诊断研究[D].北京:北京交通大学,2012.
[3]胡炜杰,熊碧波,蔡冲冲,等.油气输送管道泄漏风险识别技术发展概况[J].广州化工,2021,49(12):3-5.
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/guanlilunwen/81415.html
