Если последствием отказа является катастрофическая ситуация, то уровень надежности должен задаваться достаточно высоким. Экономические вопросы при этом не являются первостепенными. Если последствия отказа арматуры ограничены умеренными экономическими затратами, то определяющим в выборе надежности принимается некоторый оптимальный уровень, соответствующий минимуму суммарных затрат при эксплуатации. Это общая точка зрения.
Однако с ростом сложности технологических процессов, скорости их протекания, усложнением систем автоматики, ростом числа установленного оборудования, увеличением сложности и взаимовлияния сопряженных контуров регулирования, картина существенным образом меняется. При установленной базе клапанов в 1000 ед., даже если они распределены по всему комбинату, при низком коэффициенте надежности в состоянии отказа по всей станции могут находиться до 100 клапанов. Это означает, что угроза внеплановых и плохо диагностируемых остановов может нависать над выпуском продукции в целом. Это перестает быть проблемой одного клапана, а становится проблемой производства в целом. Отсюда следует, что на всех участках уровень надежности необходимо повышать. Переход к повышенному уровню надежности без большой оглядки на низкие цены является требованием времени. Со временем должен наблюдаться переход от стратегии экономически обоснованной надежности на уровень высокой надежности в целом.
Переход от второй стратегии к первой происходит не только через применение высоконадежной арматуры в целом, но и применение активной диагностики технического состояния в целом. В этом случае удается для конкретного производства вовремя определять проблемы и переводить контуры регулирования из обычных в требующие повышенной надежности или даже критические.
МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ
Определение надежности в основном производится статистическими методами за счет длительного накопления статистических данных и практики отработки применения клапанов для конкретного процесса. Математические методы часто не дают достоверных результатов. Однако, длительная обработка измерений в т. н. промышленном эксперименте или проведение испытаний по методу планирования эксперимента с математической обработкой и получением уравнений регрессии надежности позволяют дать достоверные прогнозы. Помогают и отработанные методы укрупненной статистической обработки данных заказов на клапаны и запчасти, а также паспорта и карты регистрации эксплуатации клапанов. Дополняя эти материалы информацией, полученной при обработке данных, снятых непосредственно с клапана при помощи программ диагностики, можно получить ясную и полную картину состояния клапана и спрогнозировать его долговечность и работоспособность.
К характеристикам надежности относятся такие параметры как безотказность, наработка на отказ, а к характеристикам надежности в анормальных условиях способность выдерживать нагрузки выше номинальных, пульсации, вибрации, гидравлические удары, работа в условиях кавитации и эрозии и др. Определение надежности совместно с безопасностью эксплуатации в условиях аварийной эксплуатации является особо важным для вредных, агрессивных или опасных производств.
Для крупных предприятий, на которых установлены клапаны одной компании, есть свой способ определения надежности наиболее слабых мест процесса и наиболее сложных участков. Получение данных возможно за счет анализа поставок за длительный период и интервьюирования специалистов предприятия. Даже на этой основе можно дать предложения по прогнозированию надежности клапана в конкретных условиях. Установлено, что исходные данные могут быть собраны из опыта поставок и эксплуатации в течение 2-3-х лет работы производства. Этого, как правило, может быть достаточно для оценки надежности, расчета вероятности отказов и прогнозирования срока службы без отказов. Также основой такого анализа является тот факт, что можно идентифицировать определенное число однотипных клапанов и средств КИП, работающих в близких условиях, что позволяет рассматривать их как совокупность, обладающую одинаковыми свойствами. Такие данные накапливаются при отслеживании статистики.
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, которым мы обладаем, или происходит из-за обращения со статистическими моделями так же как и с детерминированными.
В статистической обработке материала нам помогают дополнительные модели материального или теплового баланса, данные косвенных исследований, например, общие расчеты систем КИПиА для отдельных цехов предприятия. 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 некоторых объектов характерны ситуации, когда в число входных параметров, определяющих параметры надежности, входят параметры, которые можно регистрировать, но практически нельзя изменять. Ими могут быть, например, показатели сырой воды в зависимости от времени года, временной дрейф показателей КИПиА, 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 арматурного хозяйства, тем более метрологической надежности, весьма затруднена. Эти данные разбросаны между разными цехами, 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 большой установке клапанов в состоянии отказа находятся примерно 50 шт. Статистика МЕТSO 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 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, межпроверочных сроков, изменение кратности обслуживания клапанов, выбор наиболее эффективного и надежного клапана с точки зрения как общей, так и метрологической надежности и др.
Поиск оптимального решения заключается, например, в выборе наиболее надежного конструктивного исполнения клапана, трендов, и т.п. Критерием оптимизации могут быть как наибольшее правдоподобие, так и предсказание вероятности отказа, оптимизация и выяснение особенностей распределения выхода из строя и др.
