石油钻机维护周期多目标优化.pdf

．- 4 6 ．- 石油机械 C H I N A P E T R O L E U M M A C H I N E R Y 2 0 1 1 年第 3 9卷第 4期 ． ． 设计计算 石油钻机维护周 期 多 目标优化 王长建华 剑 长江大学机械 工程 学院 摘要 为提高钻机利用率，最大限度降低维护成本 ，提高钻 井作业的经济效益，提 出了现代 石油钻机 的维护策 略。首先按 照钻机维护周期的结构 ，分析 了确定 维护周 期的方 法。然后依据 Z J 9 0钻机首次故障数据分布进行最小二乘拟合，确定 了故障分布规律 比较符合威布尔分布，以此 提 出了钻机维护周期的多 目标数学模型。最后利用 多 目标遗传算法，对钻机维护周期进行 了多 目 标优化，确定 了钻机 多目标下的最佳维护周期。 关键词 钻机 维护周期 多目标优化 数学模型 0 引 言 工程系统在使用过程中受载荷和环境作用 ，其 组成部分不可避免地 出现退化 、故障及失效 ，维修 可以使工 程系统保 持其安全性 、可靠 性和生产质 量 ，节约全寿命成本 ，提高服役效率 ，延长使用寿 命 ] 。维修包含维护和维修 2个方面 ，维护的目的 是保持机械系统正常工作时不出事故或延迟故障发 生 J 。随着石油 天然气 开发的发展 ，人们 对钻机 维护的要求越来越高 ，传统的依靠维护人员经验维 护的方法 已不能适应现代化钻机维护的客观要求。 为了使现代化的石油钻机获得及时、有效而经济的 维护 ，除了继续深入研究钻机的故障机理 、故障诊 断和具体的维护方法与技术外 ，还要全面考虑维护 的效果 、故障维护成本、预防维护成本 、运作时间 等因素。石油钻机最佳维护周期的确定和执行可以 保持现场钻机处于 良好状态 ，提高钻机利用率 ，延 长钻机使用寿命 。这是钻井公司提高经济效益 ，增 强竞争能力的重要保证，同时也可使维护部门减少 人力 、物力消耗，对优化维护资源，最大限度地降 低维护成本及提高经济效益均具有一定的参考价值。 1 石油钻机维护策略 有效的维护策略可以减少石油钻机使用过程 中 的停工次数和降低维护成本。维护策略优化是以尽 可能低的因系统劣化带来的维护费用，使系统保持 或恢复到最合适的可靠性 、可用度和安全性能。维 护保养周期应根据钻机使用维护的实际情况，收集 使用维护的各种数据 ，分析钻机各子系统的使用标 准及故障出现的规律等多种因素综合确定。笔者基 于对安全性 、经济性和最大有效度等多种因素的考 虑 ，确定了合理的维护保养周期。 1 ． 1 根据安全性要求确定钻机维护周期 钻机在运行期间技术状态始终是变化的，其故 障按性质分为突发性与渐发性 2种。突发性故障是 偶然的 、随机的，与机械使用时间无关 。渐发性故 障是由零部件磨损、老化形成的，与机械使用时间有 关。由于突发l 生 故障与时间无关，所以无法通过维护 保养来预防，渐发性故障可通过合理维护保养减少 发生的概率 ，从而提高钻机的可靠性及使用效率。 1 ． 2 根据 最大 有效度 确定钻 机维 护周期 当优化 目标为系统的有效度时 ，问题的主要矛 盾在于维护次数的增加使相应的停机 时间也增加 ， 但另一方面 ，又能使 因故障而造成 的停机 时间减 少。因此 ，维护周期的计算应在两者之间取得最佳 的平衡，既要考虑到不因增加维护而使停机时间上 升过多，又要考虑到增加维护可使故障发生次数及 相应的维护停机时间减少的积极作用 ，在两者之间 寻求一个决策者可 以接受的平衡点。 1 ． 3根据经济性确定钻机的维护周期 维护越频繁，意外 的故 障就 越少。但另一 方 面 ，由于维护作业本身支出的费用以及由于维护而 停机所造成的损失也要上升。因此维护工作量安排 得过多或是过少都不合适 ，在生产实际中必须确定 2 0 1 1 年 第 3 9卷 第 4期 王长建等 石油钻机 维护周期 多 目标优化 --- 4 7-- 产生经济效果最好 的预防维护工作 量 ，也称 “ 最 佳预防维护工作量”或 “ 最佳预防维护方案” 。 2 石油钻机 故障规律统计分析 只有明确 了石油钻机故障分布规律 ，才能确定 其最佳维护周期。表 1为某钻井公司 2 0台 z J 9 0型 钻机首次故障时间的统计情况。 表 l 某钻 井公司 2 0台 z J 9 o型钻机首次故障时间统计 序号 首次故障时间／ h 序号 首次故障时间／ h 1 8 6 4 1 1 8 4 2 2 1 3 6 7 1 2 3 2 1 3 3 4 6 7 1 3 4 3 7 6 4 8 0 o 1 4 1 43 6 5 4 0 0 1 5 8 5 9 6 7 8 9 1 6 2 4 6 7 7 4 6 7 l 7 4 l 7 6 8 2 4 8 1 8 2 1 3 8 9 6 8 7 l 9 6 4 2 1 O l 2 4 5 2 0 3 4 8 2 表 1的数据是一组随机数据 ，没有一定的规律 和次序 ，因此必须经过处理与分析 ，才能显示其内 在的规律性。表中最大值为 4 3 7 6 ，最小值为 2 4 8 ， 极差 为 4 1 2 8 。 根据经验公式 13 ． 3 1 g n确定 故障数据分 组 1- I- 3 ． 3 1 9 2 05 ． 2 9 3 ，取整 数 6 ，组距 A t 4 3 7 6 2 4 8 6 6 8 8 。故障数据处理见表 2 。 表 2 故障数据 处理 对钻机首次故障时间数据分布进行最小二乘拟 合 ，故障分布规律 比较符合威布尔分布。其故障分 布 函数为 ⋯x p【 一 m I t J． m -ie x p [ 一 音 ] 一 1 ． 3 0 ． 1 、 t 1 68 9 01 1 6 8 9 01 叭 唧 l 一 1 6 8 9 0 1 m 1 ． ＼ ． ， l ＼ ． ， l 其故障率为 詈 叭 首次故 障时 间／ h 图 1 故 障发 生时间样本分布 函数 首次故 障时间／ h 图 2 故 障样 本密度 函数 次故 障时问／ h 图 3 故 障率曲线 3 钻机维护周期的多目标优化 3 ． 1 钻机维护周期的多 目标模型 考虑到钻机 的安全性 、有效性 和成本等 目标， 维护周期的多 目标数学模型可以表示为 I 4 ] f M in f x l I I s ． t g 0 1 ， 2 式中的 、 、 分别代表安全服 务水平 、有效度 与成本在 维护周期下 的 函数 ；g 为约束条 件； 为决策 向量 ，代表 维护周期 - 4 8．- 石油机械 2 0 1 1年第 3 9卷第 4期 、维护时间 ，以及事后维护时间 r 。 等 。 一S一R t 一 e x p【 一 ] ； 一 A 一 _南dt 7-P 7- I A C p A 茎 c g 是约束 函数 ，分别代表 r r ≤T 以及 。 ≤r 。前者是指在一个维护周期内钻机的正 常工作时间、维护时间与事后维护时间之和不能小 于某一给定值 ，使计算结果符合实际情况 ，后者限 定了一次维护作业时间的最小值。 3 ． 2 多目标意义下钻机的最佳维护周期 采用 Ma t l a b 7 ． 1 的遗传算法工具 ，通过对适应 函数 、变量个 数、种群规模 、迭代次 数等进行设 置 ，对多 目标意义下钻机的维护周期进行求解。 在计算过程 中，各参数设 置为 种群 规模取 1 5 0个体 ，交 叉概率 P 取 0 ． 9 5 ，变异 概率 P 取 0 ． 1 ，迭代次数取 5 0 0 。 其他参数的设置为 m1 ． 3 0 1 ，叼1 6 8 9 ． 0 1 ， 下 4 h ，r 。 4 8 h ，C 。 1 8 0 0元／ 台班 ，C r 2 0 0 0 次 ，C 5 0 0 0 0 次。 基于遗传算法的优化过程如图 4所示。 图 4基 于遗传算法的优 化过程 在迭代计算过程中，对多 目标的优化过程做了 一 些处理 ，即钻机的安全服务水平不应低于某一设 定值 ，如 S ≥0 ． 9 5 。如果片面追求单位运行成本的 最小化 ，可能导致安全服务水平以及有效度处于较 低水平，这与现实情况并不相符。 在安全服务水平 S 0 ． 9 5时计算结果如下 有 效度A 0 ． 8 5 1 0 ，单位运行成本 C 4 3 4 2 ． 5 1 3 8 ，最 佳维护周期 T l 6 3 5 ． 3 。 基于不 同的评价指 标，所求 得 的 7 『相差较 大。这种差异性是由多方面的原因造成的 ，譬如由 于所得的故障分布是建立在钻机现场失效数据的基 础上，数据不完善 、不准确对所拟合的故障分布会 有影响 ，将造成拟合的故障分布与实际的故障分布 存在一定 的偏差。预防维护平均费用 C 。 、事后维 修费用 C ， 、单位停产损失费等对单位 时间成本下 的维护决策有较大的影响。从主观上来看 ，这些费 用较低时，决策者肯定不会轻易做维护的决定 ，因 为进行事后维修更合算。 4 结 论 1 分析了钻 机故障数据处理 、故 障分布类 型的选择与故障分布模型参数的优化等问题 ，用最 小二乘法确定了故障分布参数 ； 2 分析了钻机 维护周期 的结构 ，研究 了确 定维护周期的方法 ； 3 基于多 目标规划方法 ，提 出了钻机维 护 周期 的多 目标数学模型 ，结合多 目标遗传算法研究 现状 ，对钻机维护周期的多 目标优化算法进行了研 究 ，求得 了钻机多 目标下的最佳维护周期。 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 参考文献 左洪福，蔡景，王华伟 ．维修决策理论与方法 [ M]．北京 航空工业 出版社 ，2 0 0 8 I 一 2 ． 吴波，丁毓峰，黎明发 ．机械系统可靠性维修及 决 策模 型[ M]．北 京 化 学 工业 出版 社 ，2 0 0 7 3 33 8． 肖 克 ． 液压汽车起 重机起升机 构多 目标优 化与机 械 C A D [ D ]．成都西南交通大学，1 9 9 7 ． 舒国云 ．工程机械维护周期的多 目标优化 [ D]． 南宁 广西大学 ，2 0 0 5 ． 第一作者简介 王长建 ，副研究员 ，生于 1 9 6 7年 ，现 从事现代安全管理、事故预防、行为安全等方面的研究与 教学工作。地址 4 3 4 0 2 3 湖北省荆州市。E ma i l a b r a 0 4 y a ho o ． c o m．c n。 收稿 日期 2 0 1 1 0 21 6 本文编辑谢守平