Одним из часто задаваемых вопросов является следующий: А насколько достоверна статистика, полученная из статистических данных, где не было возможности заранее задать критерии сбора данных? Такие вопросы возникают из-за того, что не было изначального представления о границах применимости того или иного метода статистического исследования, о «потенциальных возможностях» накопленного статистического материала, которыми обладают компании, или происходит из-за обращения со статистическими моделями так же, как и с детерминированными.

В статистической обработке материала помогают дополнительные модели материального или теплового баланса, данные косвенных исследований, например, общие расчеты систем КИП и А для отдельных цехов ЦБК. Специальные методы статистических методов обработки материала, например, специально для случаев неполных исходных данных информации, пассивного промышленного эксперимента, при наличии неуправляемых показателей, с выделением главных влияющих факторов и их взаимодействий, анализ временных рядов являются математической базой оценки статистически накопленного материала. Для объектов ЦБП характерны ситуации, когда в число входных параметров, определяющих параметры надежности, входят параметры, которые можно регистрировать, но практически нельзя изменять. Ими могут быть, например, показатели сырья, временной дрейф показателей КИП и А, возникающий из-за старения приборов. Эти параметры с точки зрения метрологической надежности могут относиться к неуправляемым.

К сожалению, наработка статистического материала на предприятии в разрезе эффективности и надежности клапанного хозяйства, тем более метрологической надежности весьма затруднителен. Эти данные разбросаны между разными цехами комбината, не отслеживаются в полной мере из-за высокой трудоемкости сбора такой информации и, зачастую, определяются субъективно. Требуются большие усилия по формированию подобных баз данных с целью оценки надежности и расчета показателей обслуживания, как со стороны руководства, так и персонала.

Наиболее простым способом является определение количества клапанов одного типа и одного производителя, находящихся в ремонте или в состоянии отказа. Так, если компания – производитель задает вероятность безотказной работы 0,95, то это означает, что из 1000 установленных на большом ЦБК клапанов в состоянии отказа находятся примерно 50 шт. Статистика Мetso Automation подтверждает, что вероятность безотказной работы клапанов Neles значительно выше и может составлять примерно 0,998. Это означает, что в состоянии отказа будет находиться только 2 клапана с соответствующим сокращением вероятности аварий и нормо-часов на ППР и обслуживание. Для примера, в технической документации на клапаны других производителей задается обычно уровень безотказной работы всего 0,9-0,95.

Погрешности и пренебрежение взаимосвязями между различными параметрами, когда вклад каждого невелик, но в совокупности влияние может быть значительным, особенности поведения процесса вблизи допустимых значений – все это может оказать существенное влияние на течение процесса и метрологическую надежность регулирования в целом. Поэтому при задании критериев метрологической надежности учет такого рода особенностей необходим.

Конечной целью статистического аудита могут являться разные задачи. В частности, это может быть увеличение межремонтных сроков, межповерочных сроков, изменение кратности обслуживания клапанов, выбор наиболее эффективного и надежного клапана с точки зрения как общей, так и метрологической надежности и пр. Поиск оптимального решения заключается, например, в выборе наиболее надежного конструктивного исполнения клапана, трендов, и др. Критерием оптимизации могут быть как наибольшее правдоподобие, так и предсказание вероятности отказа, оптимизация и выяснение особенностей распределения выхода из строя и др. Результат может выражаться, например, в удлинении интервалов обслуживания, изменении кратности обслуживания и ремонтов с целью снижения издержек или регулирование интервалов обслуживания с целью повышения точности регулирования и метрологической надежности. Такие задачи характерны для критических контуров регулирования.

Еще раз уточним, что для получения достоверных и статистически значимых показателей надежности необходимо использовать статистический материал, полученный в условиях, которые не были специально подобраны и были собраны в режиме нормальной эксплуатации клапанов и арматуры на комбинате. При невыполнении этого условия могут возникать определенные трудности при интерпретации данных.

Пример определения параметров надежности

Наиболее удобным параметром является интенсивность отказов. Для ее определения приведем следующий пример. На предприятии установлено N однотипных клапанов.

1. По результатам статистического исследования по отказам этой группы составляется ряд безотказной работы в часах (днях, мес., кварталах, годах). Для предприятий, на которых используется множество клапанов Neles, как правило, есть данные статистики, которые ведет компания Metso Automation в системе Bernie.

2. Производится разбиение этого ряда на промежутки времени. Наиболее эффективно разбивать на мес., что связано с легкостью сбора информации, ее соответствия требованиям расчета, срокам планирования и остановов. Выделяется середина промежутка времени.

3. Определяется число исправных клапанов как «влево» от середины промежутка времени, так и «вправо».

4. Рассчитывается число отказов на интервале.

5. Рассчитываются частоты отказов на каждом интервале.

6. Рассчитывается вероятность отказов поинтервально.

7. Рассчитывается вероятность безотказной работы.

8. Выводится характеристика интенсивности отказов, номинальные фактические значения и тренды.

Обобщенные данные за выбранный период сводятся в таблицу. Примерно также определяется и вероятность безотказной работы. Обобщенный пример расчета за выбранный период эксплуатации клапанов приводится в табл. 2.6.4.

Табл. 2.6.4. Определение основных характеристик надежности клапанов

ХАРАКТЕРИСТИКИ НАДЕЖНОСТИ

Среднее время наработки на отказ. Статистические и расчетные данные, полученные выше, позволяют определить среднее время наработки на отказ или продолжительность работы клапана, которую можно измерить в часах и, например, в циклах для высокоцикличных процессов. Из этих данных по массиву однотипных клапанов и клапанам одного производителя выводится помесячная наработка. Среднее время безотказной работы – это математическое ожидание времени безотказной работы для клапанов, работающих в одинаковых режимах.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.