CC BY
16
6. Нейман, В. Ю. Анализ процессов энергопреобразования линейных электромагнитных машин с аккумулированием магнитной энергии в динамических режимах / В. Ю. Нейман // Электротехника. - 2002. - № 2. - С. 30-36.
7. Ковалев, Ю. 3. Исследование рабочих процессов энергопреобразования в электромагнитном приводе на заданный закон движения якоря при обеспечении максимума к.п.д. / Ю. 3. Ковалев, А. С. Татевосян, А. А. Татевосян // Омский научный вестник. - 2002. - Вып. 18. - С. 78-83.
8. Ивашин, В. В. Электромагнитные привода для импульсных и виброимпульсных технологий / В. В. Ивашин, А. К. Кудинов, В. П. Певчев // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. - 2012. - № 1. - С. 72-75.
9. Татевосян, А. А. Расчет оптимальных параметров электромагнитного привода колебательного движения / А. А. Та-тевосян, А. С. Татевосян // Известия ТПУ. - 2014. - Т. 325, № 4. - С. 121-132.
10. Татевосян, А. С. Анализ процессов энергопреобразования в электромагнитных механизмах с массивным сердечником при заданном законе движения / А. С. Татевосян, А. А. Та-тевосян, Н. В. Захарова // Динамика систем механизмов и машин : материалы IV Междунар. науч.-техн. конф. - Омск, 2002. - С. 205-207.
11. Татевосян, А. С. Математическое моделирование электромагнитных двигателей с массивными сердечниками / А. С. Татевосян, Ю. 3. Ковалев, В. А. Ощепков // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. - 1992. - № 2. -С. 38-44.
12. Татевосян, А. С. Синтез многоконтурной семы замещения электромагнитных двигателей / А. С. Татевосян, В. А. Ощепков // Динамика электрических машин : сб. науч. тр. - Омск : Изд-во ОмПИ, 1985. - С. 136-140.
13. Татевосян, А. С. Программное обеспечение по исследованию моделей электромагнитных устройств / А. С. Татевосян, А. А. Татевосян // Омский научный вестник. - 2001. -Вып. 14. - С. 133-135.
14. ЕЬСиТ. Моделирование двумерных полей методом конечных элементов. Руководство пользователя. Версия 6.0. -М., СПб. : ПК ТОР, 2013. - 293 с.
ТАТЕВОСЯН Александр Сергеевич, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры теоретической и общей электротехники. ТАТЕВОСЯН Андрей Александрович, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры электрической техники, декан энергетического института.
ЗАХАРОВА Наталья Васильевна, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры машиноведения.
Адрес для переписки: [email protected]
Статья поступила в редакцию 03.10.2016 г. © А. С. Татевосян, А. А. Татевосян, Н. В. Захарова
удк 621311 Т. Д. ГЛАДКИХ
Тюменский индустриальный университет, филиал, г. Нижневартовск
ПОДХОД
К УПРАВЛЕНИЮ ОБСЛУЖИВАНИЕМ ЭЛЕКТРОСЕТЕВОГО ОБОРУДОВАНИЯ НЕФТЕПРОМЫСЛОВЫХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ_
Предложен способ корректировки периодичности технического обслуживания и ремонта оборудования электрических сетей нефтепромысловый потребителей на основе качественной оценки риска. Риск определяется вероятностной составляющей отказов и тяжестью их последствий. Вероятность отказа электрооборудования определяется с использованием теории нечетких множеств через оценку статистической вероятности отказа, технического состояния и условий ра боты электрооборудования. Тяжесть последствий отказов оборудования электрических сетей с в язана с недоотпуском продукции (нефти, жидкости). Предложенный подход позволяет облегчить организационную работу эксплуатирующих организаций по уменьшению или устранению последствий отказов в нефтепромысловых электрических сетях.
Ключевые слова: риск, техническое состояние, вероятность отказа, нефтепромысловые электрические сети.
<5
< Одним из важных направлений повышения эф- надежности электроснабжения. Одним из способов
фективности и безопасности работы нефтегазодобы- поддержания требуемой надежности электрических
вающих предприятий (НГДП) является бесперебой- сетей является выполнение графиков ППР электро-
ное снабжение электрической энергией нефтепро- сетевого оборудования (ЭСО). Нормативы периодич-
мысловых потребителей. ности технического обслуживания (ТО) и ремонта
Основные потребители электроэнергии нефтяных ЭСО приведены в [1] и не учитывают условия эксплу-
месторождений относятся к первой категории по атации (климатические, неравномерность износа,
р
5 В А А А А
4 В В В А А
3 С с С В А
2 в в с С В
1 в в в В С
I II III IV V
Рис. 1. Матрица «Вероятность отказа - недоотпуск продукции»
необходимость привязки к срокам вывода в ремонт технологического оборудования и др.). В связи с этим возникает задача корректировки сроков проведения ТО и ремонта ЭСО.
Целью данной работы является разработка подхода к принятию решения по корректировке срока вывода в ремонт нефтепромыслового электросетевого оборудования на основе качественной оценки риска.
Риск, в нашем случае, обусловлен вероятностью возникновения отказов оборудования электрических сетей нефтепромысловых потребителей, приводящих к различным по тяжести последствиям в технологии добычи нефти и попутного нефтяного газа [2, 3].
Вероятность отказа ЭСО Р определяется типом оборудования, его техническим состоянием (ТС) и условиями эксплуатации.
Тяжесть последствий зависит от ряда факторов: длительности простоев, технологических характеристик процесса добычи (дебита, производительности насосов, обводнённости добываемой жидкости и др.), степени резервирования в технологии (временного, функционального) и оценивается вероятным недоотпуском продукции О (нефти, попутного нефтяного газа, недозакачкой воды в нефтяной пласт и т.д.).
В [4] со ссылкой на ГОСТ Р27.310-95 [5] качественная оценка риска проводится с помощью матрицы «Вероятность отказа — тяжесть последствий», в которой для качественной оценки риска предлагается использовать матрицу размерностью 4 х 4, где выделялись 4 класса дефектов по тяжести последствий и 4 группы вероятностей отказов.
Предлагается рассмотреть вариант матрицы рисков «Вероятность отказа — недоотпуск продукции» размерностью 5 х 5 (рис. 1), где по оси абсцисс расположены 5 классов вероятного недоотпуска продукции О, по оси ординат располагаются 5 групп вероятностей отказа Р нефтепромыслового ЭСО.
В матрице (рис. 1) выделены 4 группы риска, которые позволяют принять решение о корректировке сроков проведения технического обслуживания (ТО) и ремонта ЭСО. В табл. 1 приведены группы рисков с их описанием.
Вероятности отказов ЭСО разделены по группам (табл. 2). На основе опыта эксплуатации выделены интервалы и дано лингвистическое описание вероятности отказа оборудования электрических сетей нефтепромысловых потребителей. Исходными данными для определения вероятности отказов Р являются статистическая вероятность отказа Рс для типового оборудования и множество данных о техническом состоянии (ТС) конкретного оборудования (значения диагностических параметров, получаемых, неразрушающими методами контроля без отключения оборудования; экспертная оценка состояния оборудования, полученная по результатам визуального осмотра) и условия работы ЭСО.
Статистическая вероятность отказа Рс=[0,1] определяется по средним значениям параметров потока отказов и восстановления типового оборудования при установленном в НТД значении периодичности ТО и ремонта. В нашем случае для определения этой величины предлагается использовать марковскую модель надежности с аварийными и предупредительными ремонтами [6], при этом величина Рс определяется решением системы уравнений Колмо-
Таблица 1
Группа риска Описание риска
А Риск высокий, необходим вывод ЭСО в ремонт.
В Риск выше среднего, необходимо скорректировать график вывода ЭСО в ремонт. Время вывода в ремонт определяется техническим состоянием ЭСО, по возможности совмещается с ремонтом технологического оборудования.
С Риск средний, необходимо скорректировать график осмотра и/или диагностирования ЭСО. Время ТО, осмотра или диагностирования определятся техническим состоянием ЭСО. Периодичность ремонта согласно графику ППР.
В Риск малый, можно продолжать эксплуатацию оборудования. ТО и ремонт проводить согласно графику ППР.
Таблица 2
Группа вероятности отказов / нечеткое множество Интервалы вероятности отказов, отн. ед. Лингвистическое описание вероятности (качественный показатель) возникновения отказа ЭСО при данном ТС
5 / Р5 Более 0,45 Высокая вероятность отказов.
4 / Р4 0,21-0,45 Средняя вероятность отказов.
3 / Рз 0,11-0,20 Низкая вероятность отказа.
2 / Р2 0,06-0,10 Маловероятное возникновение отказа.
1 / Р1 Менее 0,05 Практически невероятно возникновение отказа ЭСО.
Рис. 2. Нечеткий вывод вероятности отказа ЭСО
горова. Удобство использования такой модели заключается в возможности учета условий функционирования оборудования [7].
Множества данных о техническом состоянии оборудования количественно характеризуются индексом состояния ИС, отражают степень соответствия диагностических параметров его номиналу или нормальному значению (значению, указанному в технических условиях) [8]. При ТС, соответствующем всем нормам, этот индекс равен 0. Увеличение индекса состояния характеризует ухудшение ТС и, следовательно, увеличение вероятности отказа оборудования. Индекс состояния определяется согласно [9].
Для учета условий работы ЭСО учитываются нагрузка оборудования и качество передаваемой электрической энергии.
Определим вероятность отказов на примере силового масляного трансформатора напряжением 6/0,4 кВ, предназначенного для питания кустов скважин. Множества исходных данных описаны лингвистическими переменными: «статистическая вероятность отказов» Рс — вероятность отказа оборудования на момент оценки риска; «индекс теплового состояния» I — под которым понимается оценка ТС по данным ИК-диагностирования; «оценка осмотра» Ш — характеризует результат экспертного осмотра ЭСО, зафиксированный в листах осмотра, определяется максимальным весом дефекта из выявленных, количеством дефектов и сроком эксплуатации оборудования, определяется согласно [9]; «коэффициент нагрузки» В — характеризует нагрузку трансформатора в нормальном режиме [10]; «несинусоидальность напряжения» К — характеризует отклонение суммарного коэффициента гармонических составляющих напряжения относительно нормы 5 % [11].
Для обозначенных лингвистических переменных выбраны термы: для «статистической вероятности отказов» Рс — низкая Р (до 10 %), средняя Рс2 (1130 %), высокая Рс3 (более 31 %); для «индекса теплового состояния» I - нормальный 11 (дефектов не обнаружено), высокий 12 (наличие очагов превышения температуры на 5-9°), очень высокий 13 (наличие очагов превышения температуры более чем на 10°); для «оценки осмотра» Ш — отлично Ш1, хорошо Ш2, удовлетворительно Ш3, плохо Ш4; для «коэффициента нагрузки» В — пониженная нагрузка (р< 0,8 ), нормальная нагрузка В2 (0,8<Р< 1), перегрузка В3 (Р> 1); для «несинусоидальности напряжения» К — допустимая К1 (коэффициент гармонических составляющих напряжения менее 5 %), повышенная К2 (5-7 %), очень высокая К3 (более 7 %).
Для формализации качественных высказываний использованы ЬЯ- (трапециевидная и треугольная),
Ь- и Я- функции принадлежности [12]. Сформирована база правил нечеткого вывода вида:
Если Рс = Рс1 и I = 11 и Ш = Ш и В = В1 и К = К1, то Р = Р1.
В качестве алгоритмического базиса для вычисления вероятности отказа трансформатора использовалась система нечеткого вывода Мамдани [13], при котором используется шт-активизация на этапе нечеткой композиции; на этапе аккумуляции заключений нечетких правил продукций осуществляется объединение входных нечетких множеств, относящихся к одной выходной лингвистической переменной, функция принадлежности к которой определяется по формуле:
тР (р)=тах{тРс (р), т (р), тш (р I тв (р I тК (р)} - ("р )-
где №■] — функция принадлежности множества у выходному множеству Р, ¿=1^5 — группа вероятности отказа. На этапе дефазификации используется метод центра тяжести.
Например, известно, что через 9 месяцев после ТО трансформатора напряжением 6/0,4 кВ статистическая вероятность отказа составляет Рс = 0,015; в нем наблюдается превышение температуры верхних слоев масла на 6° («индекс теплового состояния» — высокий 12), при осмотре обнаружено 4 % дефектов от обозначенных в листе осмотра с весом дефектов не более 0,35 («оценка осмотра» Ш=0,35 — хорошо Ш2), загрузка трансформатора в нормальном режиме составляет 68-72 % (пониженная нагрузка В1), коэффициент гармонических составляющих передаваемого напряжения 6 % («несинусоидальность напряжения» — повышенная К2).
На этапе композиции подзаключений в нечетких правилах продукций с использованием программы МаШЬаЬ получили величину вероятности отказа ЭСО Р, равной 0,064 (рис. 2). Результатом дефаззифи-кации является четкий вывод номера группы вероятности отказа трансформатора, и при указанных данных это 2-я группа — маловероятное возникновение отказа.
Величина недоотпуска продукции может определяться на основе технологических данных о производительности оборудования потребителя или статистических данных о потерях при отказах электроснабжения.
Нами использованы данные о потерях в виде объемов не добытой жидкости при отказах электроснабжения по Самотлорскому месторождению за 2012-2014 гг. (табл. 3). Анализ данных показывает, что тяжесть последствий зависит от типа обору-
Таблица 3
Вид ЭСО Доля повреждений, % % Доля потерь, % % Удельные потери, т/час Средние удельные потери, т/час
ВЛ 6кВ 55,4 21,2 0,43-29,57 7,19
ВЛ 35кВ 16,7 32,63 3,9-656,4 101,86
Трансформатор напряжением 6/0,4 кВ 7 4,5 0,4-9,1 0,93
Трансформатор напряжением 35/6 кВ 5,1 3,5 9,8-230,7 85,90
Другое оборудование напряжением 6 кВ 7,3 6,36 - -
Другое оборудование напряжением 35 кВ 4 8,45 - -
Оборудование напряжением 110 кВ и выше 4,5 23,3 - -
Таблица 4
Класс недоотпуска продукции Удельные значения недоотпуска продукции, т/час Лингвистическое описание тяжести последствий
V Более 80 Значительный недоотпуск продукции, обусловленный остановом нескольких кустов скважин и длительным восстановлением технологического процесса.
IV 21-79 Большой недоотпуск продукции, обусловленный остановом технологического оборудования одного или нескольких кустов скважин и восстановлением технологического процесса.
III 6-20 Средняя величина недоотпуска продукции, обусловленная остановом технологического оборудования одного куста скважин и/или восстановлением технологического процесса.
II 1-5 Низкая величина недоотпуска продукции, обусловленная остановом одной или нескольких скважин или восстановлением технологического процесса.
I Менее 1 Незначительный недоотпуск продукции, обусловленный остановом технологического оборудования добывающей скважины.
дования класса его напряжения. Например, наименее надежным элементом является ВЛ напряжением 6 кВ, так как их отказы составляют более 55 % от общего числа отказов, но отказы ВЛ напряжением 35 кВ имеют большую тяжесть последствий — на них приходится более 32 % потерь в добыче. На основе данных получены средние удельные значения недо-отпуска продукции с учетом восстановления технологического процесса для некоторого типа ЭСО, на основе которых выделены классы недоотпуска продукции, как тяжести последствий от перерывов электроснабжения добывающих скважин (табл. 4).
Например, при отказе рассматриваемого силового масляного трансформатора напряжением 6/0,4 кВ, предназначенного для питания 12 высокодебитных скважин, и неуспешном включении резерва недоот-пуск продукции составит 5,1 т/час жидкости, что соответствует III классу. Тогда, согласно матрице «Вероятность отказа — недоотпуск продукции», при III классе недоотпуска продукции и 2-й группе вероятности отказа ЭСО определяется группа риска С. То есть для указанного трансформатора периодичность ремонта останется без изменений, а периодичность ТО необходимо сократить с Tp=12 мес. [14] на Tp'=Tp-(1-P)=12 (1-0,064)=11,2 мес.
Таким образом, предложен подход к принятию решений о необходимости корректировки срока вывода в ремонт нефтепромыслового электро-
сетевого оборудования с помощью матрицы «Вероятность отказа — недоотпуск продукции», основанный на определении вероятности отказов с учетом технического состояния и условий работы электросетевого оборудования и связанной с ней тяжестью последствий.
Библиографический список
1. Ящура, А. И. Система технического обслуживания и ремонта энергетического оборудования. Справочник / А. И. Ящура. - М. : НЦ ЭНАС, 2005.
2. Brear, J. M. Managing the pay-off between risk, reliability and remaining life — weighting the consequences / J. M. Brear, P. Jarvis, C. J. Middleton // Stress Engineering Services (Europe) Ltd. OMMI (Vol. 1, Issue 3) Dec. 2002. — Режим доступа : http:// www.ommi.co.uk/PDF/Articles/63.pdf (дата обращения: 16.02.2016).
3. Summers, A. Consistent Consequence Severity Estimation / A. Summers, W. Vogtmann, S. Smolen. — Режим доступа : http://sis-tech.com/wp-content/uploads/2011/05/Consistent_ Consequence_Severity_Estimation.pdf (дата обращения: 16.02.2016).
4. Антоненко, И. Н. Анализ рисков и электронный журнал дефектов / И. Н. Антоненко, Б. А. Кац // Молочная промышленность. — 2013. — № 5. — С. 30 — 33.
5. ГОСТ Р27.310-95. Анализ видов, последствий и критичности отказов. — Введ. 1997—01 — 01. — Минск : Изд-во стандартов, 1996. — 14 с.
6. Гладких, Т. Д. Влияние качества ремонта и диагностирования на надежность нефтепромысловых электрических сетей / Т. Д. Гладких // Энергосбережение и инновационные технологии в топливно-энергетическом комплексе : материалы Всерос. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов ; отв. ред. А. Л. Портнягин. - Тюмень : ТюмГНГУ, 2014. - 280 с.
7. Валянский, А. В. Оценка надежности электроснабжения с учетом качества электроэнергии / А. В. Валянский, И. И. Кар-ташев, Ю. В. Шаров // Электротехника. - 2014. - № 5. -С. 20-27.
8. Кубрин, С. С. Комплексная оценка технического состояния оборудования на предприятии подземной добычи угля / С. С. Кубрин, А. И. Сукманов // МЕвЛТЕСЫ: Новые технологии в промышленной диагностике. - 2012. - № 3. -С. 24-28.
9. Гладких, Т. Д. Подход к оценке технического состояния нефтепромыслового электросетевого оборудования / Т. Д. Гладких // ЭЛЕКТРО. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. - 2016. -№ 3. - С. 34-38.
10. ГОСТ 14209-85. Межгосударственный стандарт. Трансформаторы силовые масляные общего назначения допустимые нагрузки. - Введ. 1985-07-01. - М. : Стандартинформ, 2009. - 36 с.
11. ГОСТ 32144-2013. Электрическая энергия. Совместимость технических средств электромагнитная. Нормы качества электрической энергии в системах электроснабжения общего назначения. — Введ. 2014 — 07 — 01. — М. : Стандартинформ, 2009. - 16 с.
12. Zimmermann, H.-J. Fuzzy set theory. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics. Vol. 2, Issue 3, Article first published online: 16 APR 2010. — Режим доступа : http:// onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/wics.82/pdf (дата обращения: 25.01.2016).
13. Леоненков, А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А. В. Леоненков. — СПб. : БХВ-Петербург, 2005. — 736 с.
14. Положение о системе технического обслуживания и ремонта электроустановок магистральных нефтепроводов: РД 153-39ТН-009-96 : в 2 ч. — Уфа, 1997. — 325 с.
ГЛАДКИХ Татьяна Дмитриевна, кандидат технических наук, доцент кафедры гуманитарно-экономических и естественнонаучных дисциплин. Адрес для переписки: [email protected]
Статья поступила в редакцию 07.10.2016 г. © Т. Д. Гладких
УДК 621.313.282.2
Л. А. НЕЙМАН Н. И. ЩУРОВ К. А. ОБУХОВ
Новосибирский государственный технический университет
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИКИ ДВУХКАТУШЕЧНОЙ СИНХРОННОЙ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОЙ МАШИНЫ УДАРНОГО ДЕЙСТВИЯ С ПРУЖИННЫМ РЕВЕРСОМ БОЙКА
Создана ма тематическая модель динамики электромагнитного ударного узла двухкату-шечной синхронной электромагнитной машины с пружинным реверсом бойка, обеспечивающая широкие возможности всестороннего анализа электромеханических процессов при возбуждении периодических ударных импульсов сил и взаимодействии сдеформируемой средой. Предложен алгоритм расчета и пример численной реализации ма тематической модели электромагнитного ударного узла, содержащего многомассовую колебательную систему с упругими св язями и получающего питание от источника н апряжения промышленной частоты.
Ключевые слова: ударный узел, синхронная электромагнитная машина, математическая модель, механическая колебательная система, упругие связи, уравнения Лагранжа второго рода.
^ Электромеханические колебательные ударные и механизмов с повышенной энергией удара на базе
< системы, основным структурным звеном которых электромагнитного привода колебательного движе-
является электромагнитный привод, применяются в ния, работающего в околорезонансных и резонан-
различных областях промышленности для обеспече- сных режимах с частотой до 100 Гц. Повышение
ния многих технологических процессов и произ- эффективности работы подобных электроприводов
водств [1]. возможно только при условии рационального выбо-
Перспективным направлением исследований ра взаимосвязанных параметров электрической, маг-
в данной области является совершенствование машин нитной и механической подсистем, для анализа ра-
