Прогнозирование риска отказов мостовых кранов, связанных с условиями эксплуатации Текст научной статьи по специальности «Прочие сельскохозяйственные науки»

УДК 621.861.87:69.0

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РИСКА ОТКАЗОВ МОСТОВЫХ КРАНОВ, СВЯЗАННЫХ С УСЛОВИЯМИ ЭКСПЛУАТАЦИИ

© 2008 г. И.И. Еремин, М.В. Дмитриев, А.С. Логвинов

С целью прогнозирования риска отказов мостовых кранов и оценки их влияния на обеспечение безопасных условий труда работающих, были рассмотрены условия и характер эксплуатации 1225 мостовых кранов, отработавших нормативные сроки эксплуатации, задействованные в постоянной эксплуатации на 105 предприятиях Ростовской области. В ходе исследования разработаны инструменты прогнозирования риска отказов мостовых кранов с учетом условий эксплуатации. Выявлены факторы риска развития дефектов крана, подкрановых путей и аварийных отказов мостовых кранов, связанные с условиями эксплуатации. Система прогнозирования отказов и количественной оценки факторов риска позволяет оптимизировать прогноз безопасных условий труда работающих в зоне эксплуатации мостовых кранов, а также применима в надзорной и контрольной деятельности.

In order to forecast the risk offailures of travelling cranes and estimate their influence on the safety of working conditions, the conditions and the character of exploatation of 1225 travelling cranes which completed normative expected lifes, and are involved in constant exploitation at 105 factories of the Rostov area have been observed. During the research we developed the methods of forecast of the risk of the travelling cranes failures in view of service conditions. We found out risk factors which were connected with service conditions and caused the defects of the crane, crane runways and emergency failures of the travelling cranes. The system of failure prediction and quantitative estimation of the risk factors allows to optimize the forecast of safety working conditions for people, working in a zone of exploitation of travelling cranes, and it also can be used in supervising and control activity.

Ключевые слова: мостовые краны, условия эксплуатации, дефекты металлоконструкций, дефекты механизмов и элементов, дефекты электрооборудования и приборов безопасности.

По данным Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору (Рос-технадзор), 85 % грузоподъемных машин (ГПМ), эксплуатируемых на территории Российской Федерации, отработали нормативный срок службы. Статистические данные подтверждают, что, как правило, аварии происходят на кранах, выработавших свой нормативный срок эксплуатации, для которых, в соответствии с нормативными документами Ростехнадзо-ра, необходима оценка технического состояния, риска и остаточного ресурса [1, 2]. Одной из главных причин, препятствующих эффективной эксплуатации, является недостаточный уровень разработок существующих методов оценки состояния кранов.

Анализ работ по безопасности сложных технических систем (В.И. Брауде, Н.И. Григорьев, А.А. За-рецкий, Е.Н. Андрианов, Н.С. Стрелецкий, В.В. Болотин, В.Д. Райзер, Г. Шпете, А.С. Гусев, С.А. Казак, М.М. Гохберг, А.Г. Ланг, С.И. Медведик, А.Н. Орлов, Ф.Т. Чаплыгин, А.А. Смехов, Н.И.Ерофеев, С.В. Се-ренсен, А.А. Короткий, М.Н. Хальфин, Н.Н. Панасен-ко, Н.А. Шишков и др.) свидетельствует о недостаточной изученности вопроса влияния факторов на уровень эксплуатационной надежности машин.

Новым и актуальным направлением является выявление и оценка факторов риска отказов, а также разработка системы прогнозирования отказов мостовых кранов, связанных с условиями эксплуатации. Локализация исследования на организацию эксплуатации обусловлена переориентацией социально-экономических процессов, идущих в нашей стране, в направлении модернизации и, следовательно, изменений в самой структуре производства, что невозможно без улучшения условий эксплуатации грузоподъемных машин. Одним из путей решения данной проблемы является внедрение в управление охраной труда и промышленной безопасности на машиностроительных предприятиях систем прогнозирования опасных ситуаций, основанных на управлении производственными рисками, обусловленными отказами и авариями грузоподъемной техники.

Целью нашего исследования явилось прогнозирование риска отказов мостовых кранов, отработавших нормативные сроки эксплуатации, и оценка факторов риска эксплуатации.

Достижение поставленной цели потребовало разработать с применением элементов статистического анализа инструменты прогнозирования риска отказов мостовых кранов с учетом опасностей, связанных с условиями эксплуатации грузоподъемных машин.

Методы исследования

Информационную базу исследования составили материалы Ростехнадзора, данные отчетности предприятий и организаций Ростовской области, эксплуатирующих мостовые краны.

Мы провели анализ условий и характера эксплуатации 1225 мостовых кранов, что составило 95 % от всех мостовых кранов, отработавших нормативные сроки эксплуатации, зарегистрированных в Ростовской области. В исследование включены 105 предприятий Ростовской области, эксплуатирующих грузоподъемные мостовые краны, отработавшие нормативные сроки эксплуатации, задействованные в постоянной эксплуатации, такие как ОАО «Таганрогский металлургический завод», ОАО «Красный котельщик», ООО «КЗ Ростсельмаш», ОАО «Новочеркасский электровозостроительный завод» и др. Выборка результатов технического диагностирования [3] проводилась по заключениям экспертизы промышленной безопасности, предоставленным специализированными экспертными организациями ООО ИКЦ «Мысль» и ООО «НПП Ростехкран». Сбор сведений по условиям эксплуатации мостовых кранов проведен по результатам производственного контроля, опроса владельцев мостовых кранов, инспекторского состава отдела технического надзора (надзор за подъемными сооружениями) Межрегионального территориального управления Федеральной службы по экологическому, технологическому и атомному надзору по Южному федеральному округу.

В процессе исследования проводился анализ группы опасностей, связанной с условиями эксплуатации грузоподъемных машин: группы режима работы, время использования, возможность перегруза, либо поднятие «мертвого» груза и др., влияющих на развитие уже существующих опасностей (дефектов) [4, 5].

Математическую обработку данных проводили на ПК в программе Microsoft Excel и Statistica 6.0. При анализе полученных результатов вычисляли средние величины, ошибки репрезентативности, корреляционные зависимости. Достоверность средних арифметических, коэффициентов корреляции и регрессии определялась методами, адаптированными для технических исследований (критерий Стьюдента). Различия считались достоверными при значении р < 0,05. Достоверность различий кривых выживаемости определялась с помощью теста Log-Rank, Cox-Mantel [6].

Результаты и обсуждение

Анализ выживаемости по Kaplan-Meier показал высокую прогностическую значимость факторов, связанных с условиями эксплуатации мостовых кранов, отработавших нормативные сроки эксплуатации, в формировании системы отказов (дефектов) мостовых кранов. Было подтверждено, что при увеличении отрицательных факторов, связанных с условиями эксплуатации, значительно повышается риск возникновения дефектов, а также скорость их прогрессирова-ния с развитием аварийного исхода.

Показано, что при работе кранов не в технологическом режиме риск развития дефектов металлоконструкции развивается достоверно раньше (на 5-10 лет), т.е. в более раннем возрасте крана (Cox-Mantel Test р < 0,001; Log-Rank Test р < 0,001). Кумулятивные кривые выживаемости (ККВ) отражены на рис. 1.

о Дефекты металлоконструкции есть Дефектов металлоконструкции нет

1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

VA

ч

°в

10

20

30

40

50

60

Возраст крана, лет - Высокий риск ---Низкий риск

Рис. 1. ККВ при работе крана не в технологическом цикле в зависимости от возникновения дефектов металлоконструкции кранов

При организации работы кранов фактически в более легком режиме, чем заложено заводом-изготовителем, дефекты мостовых кранов, отработавших нормативные сроки эксплуатации, как в целом (Cox-Mantel Test р < 0,001; Log-Rank Test р < 0,001), так и дефекты металлоконструкции (Cox-Mantel Test р < 0,01; Log-Rank Test р < 0,01), механизмов и элементов (Cox-Mantel Test р < 0,001; Log-Rank Test р < 0,001), электрооборудования и приборов безопасности (Cox-Mantel Test р < 0,001; Log-Rank Test р < 0,001), канатной системы и крюковой подвески (Cox-Mantel Test р < 0,05; Log-Rank Test р < 0,05) появляются на 5-7 лет позже, чем у кранов, эксплуатируемых согласно паспортной характеристике. Наличие разницы в выживаемости указывает на целесообразность эксплуатации кранов, отработавших нормативные сроки эксплуатации, в более «щадящем» режиме.

Выявленное прогностическое влияние группы факторов, связанных с условиями эксплуатации, потребовало изучить корреляционные связи этих факторов риска с развитием дефектов. Изучение корреляционной связи выявило зависимость появления дефектов от условий эксплуатации. Положительные достоверные коэффициенты корреляции были получены нами в отношении зависимости с фактическим классом использования крана числа дефектов ГПМ как в целом (r = 0,11, р < 0,001), так и числа дефектов металлоконструкции ГПМ (r = 0,07, р < 0,05); числа дефектов в механизмах и элементах ГПМ (r = 0,15, р < 0,001); числа дефектов электрооборудования и приборов безопасности ГПМ (r = 0,07, р < 0,05). График положительной корреляционной зависимости демонстрирует влияние фактического класса использования крана на появление дефектов (рис. 2).

Фактический класс использования ГПМ , N

Рис. 2. Корреляционная зависимость числа дефектов ГПМ с фактическим классом использования крана

Нами выявлены корреляционные зависимости дефектов крана и, в частности, дефектов металлоконструкций от фактического режима нагружения (г = 0,08, р = 0,006; г = 0,15, р < 0,001 соответственно).

Положительная корреляция подтвердила зависимость выявляемых дефектов крана от фактического режима работы. Чем выше режим работы, тем больше дефектов «нарабатывает» кран в процессе эксплуатации (г = 0,15, р < 0,001). Необходимо отметить, что с повышением режима работы увеличивается количество дефектов металлоконструкции (г = 0,16, р < 0,001), механизмов и элементов (г = 0,14, р < 0,001), электрооборудования и приборов безопасности (г = 0,09, р < 0,01). Выявлены зависимости числа дефектов металлоконструкции кранов от паспортной грузоподъ-

емности (г = -0,08, р < 0,01); числа дефектов в механизмах и элементах кранов от числа циклов работы ГПМ за весь срок эксплуатации (г = 0,06, р < 0,05).

Разработанные с помощью корреляционного анализа уравнения позволяют оценить роль факторов риска, связанных с условиями эксплуатации в развитии дефектов. Уравнения сведены в табл. 1.

Нами проведен сравнительный анализ режимов работы кранов относительно паспортного (по критерию 0. Большинство кранов в момент контроля задействованы фактически в более легком режиме, чем заложено заводом-изготовителем, это свидетельствует о целесообразности изучения экономического потенциала эксплуатации мостовых кранов на предприятиях с последующей выдачей рекомендаций по улучшению технологических потоков.

С целью оценки степени влияния факторов риска, связанных с условиями эксплуатации, на риск развития дефектов крана применялся логистический регрессионный анализ, позволивший вывести уравнения логистической регрессии, с помощью которых представляется возможным определить логит-преобразование признака (вероятности появления дефектов) - 1п (Г) = 1п (Р/(1-Р)), где Р - признак. Логит-преобразование позволяет вместо значений Р, определённых в интервале [0; 1] перейти к интервалу [-да; +да]. Вследствие этого возрастает чувствительность данной функции к изменению прогностического признака или комбинаций, сочетаний разнообразных прогностических признаков. Риск колеблется от 0 до 1 (при умножении величины риска на 100 колеблется от 0 до 100 %).

Таблица 1

Связь условий эксплуатации с появлением дефектов кранов

Число дефектов кранов, N Уравнение X r

Металлоконструкции 1,08 - 0,004х Грузоподъемность, т -0,08

Механизмов и элементов 2,64+0,00000044х Число циклов работы 0,06

Общее число дефектов 4,03 +0,447х То же 0,11

Металлоконструкции 0,703 + 0,08х » » 0,07

Механизмов и элементов 1,91+0,24 х » » 0,15

Электрооборудования и приборов безопасности 1,12+0,13х » » 0,07

Общее число дефектов 4,38+0,61х Фактический режим нагружения 0,08

Металлоконструкции 0,30+0,34х То же 0,15

Общее число дефектов 3,53+0,570х Фактический режим работы 0,15

Металлоконструкции 0,41+0,16 х То же 0,16

Механизмов и элементов 1,92+0,23х » » 0,14

Электрооборудования и приборов безопасности 0,91+0,19х » » 0,09

Представляется возможным проводить количественную оценку риска дефектов крана, дефектов подкрановых путей с учетом продолжительности работы крана в году. С повышением продолжительности работы крана риск отказа увеличивается. Уравнения имеют вид

Дефекты крана =

exp (1,34 + 0,004х) 1 + exp (1,34 + 0,004х)

где х - число дней работы крана в году, СЫ^иаге = = 8,32, р < 0,01.

ехр (-1,74 + 0,007х)

Дефекты подкрановых путей =-Ц-,

1 + ехр (-1,74 + 0,007х)

где х - число дней работы крана в году, Chi-squaгe = = 5,99, р < 0,001.

Графическое преобразование уравнений логистической регрессии представлено нами на рис. 3. Из графиков уравнений логистической регрессии видно, что зависимость носит криволинейный характер.

1,0

0,8

CL

m

0,6

о

.ü

ti> 0,4

++

tu

0,2

0,0

е о "j.......

0 50 100 150 200 250 300 350

Работа крана, N дней/год

1,0

2 0,8

0,6

0,4

о 0,2 -&

ш Ч

0,0

е е сеев ее е (

50 100 150 200 250 300 Работа крана, N дней/год

350

Рис. 3. Модели логистической регрессии прогнозирования риска развития дефектов крана, подкрановых путей от продолжительности работы крана в году

Такой фактор риска, как фактический класс использования крана, также способствовал повышению

риска развития дефектов металлоконструкции, механизмов и элементов крана, что подтверждено уравнениями логистической регрессии:

ехр (-0,71 + 0,16х) Дефекты металлоконструкции = ----—

1 + ехр (-0,71 + 0,16х)'

где х - фактический класс использования крана (Щ,

Chi-squaгe=18,75, р < 0,001;

ехр (0,84+0,17х)

_ Дефекты механизмов и элементов =

1 + exp( 0,84+0,17х)'

где х - фактический класс использования крана (N1, Ш^иаге=14,18, р < 0,001.

Важным аспектом в изучении развития дефектов металлоконструкции крана, подкрановых путей явилось включение фактического режима работы крана в систему оценки риска, что подтверждается уравнениями логистической регрессии:

ехр (-1,13 + 0,27х) Дефекты металлоконструкции =:---—

1 + ехр (-1,13 + 0,27х)'

где х - фактический режим работы крана (N), Chi-squaгe = 48,12, р < 0,001;

ехр (-1,12 + 0,32х)

Дефекты подкрановых путей =

1 + exp (-1,12 + 0,32 х);

где х - фактический режим работы крана (Щ, Chi-squaгe = 66,11, р < 0,001.

Полученные результаты достоверно подтверждают влияние условий эксплуатации на техническое состояние мостовых кранов. Однако актуальность исследования определяется не только его научной основой, но и возможностью внедрения результатов в практическую деятельность, направленную на профилактику дефектов и недопущение аварийных отказов кранов. Руководствуясь этими постулатами, мы преобразовали уравнения риска в таблицы риска дефектов с рассчитанными величинами риска. Разработанные нами таблицы риска появления дефектов элементов крана, подкрановых путей в зависимости от условий эксплуатации, позволят работнику ведомственного либо государственного контроля составить прогноз для конкретного крана. Рамки статьи не позволяют привести ряд разработанных инструментов (таблиц риска), в качестве примера представлена таблица риска дефектов от фактического режима работы крана (табл. 2).

Повышение фактического режима работы крана увеличивает риски появления дефектов металлоконструкции крана и подкрановых путей, на которых работают данные мостовые краны; риск при эксплуатации крана в весьма тяжелом режиме превышает в 2 раза риск при работе в легком.

Применение нелинейного двухфакторного регрессионного анализа позволило разработать инструменты прогнозирования риска (уравнения риска) дефектов кранов при содружественном влиянии факторов, связанных с условиями эксплуатации.

0

Таблица 2

Влияние фактического режима работы крана на риск появления дефектов, %

Прогнозируемый параметр Фактический режим работы крана, N

1 2 3 4 5 6 7 8

Дефекты металлоконструкции крана 29,78 35,64 41,97 48,57 55,23 61,7 67,78 73,31

Дефекты подкрановых путей крана 30,89 37,98 45,62 53,48 61,17 68,34 74,73 80,21

На основе полученных уравнений составлены таблицы риска, позволяющие определить риск дефектов кранов, подкрановых путей, выраженный в процентах.

Применяя разработанные нами таблицы риска дефектов крана как в целом, так и дефектов металлоконструкции крана, дефектов механизмов и элементов крана, дефектов электрооборудования и приборов безопасности крана дефектов подкранового пути, можно оценить вероятность развития дефектов при известном фактическом режиме работы крана и продолжительности работы крана в году.

При увеличении продолжительности работы крана в году, а также увеличении фактического режима работы, риск появления дефектов возрастает и достигает в отдельных случаях 90 % и более (р < 0,001).

Риск дефектов металлоконструкции повышается при сочетании влияния фактического режима работы и увеличении дней эксплуатации крана (табл. 3).

Дефекты металлоконструкции =

ехр (-1,07 + 0,0003х + 0,27 у) = 1 + ехр (-1,07 + 0,0003х + 0,27 у),

где х - число дней эксплуатации крана, ^ней/год; у - фактический режим работы крана, N Chi-square = =48,21, р < 0,001.

При сочетании влияния фактического режима работы крана и увеличения дней эксплуатации возрастает риск дефектов механизмов и элементов (р < 0,001), дефектов электрооборудования и приборов безопасности (р < 0,01), дефектов подкранового пути (р < < 0,001). Адаптирование в таблицы риска для указанного сочетанного влияния факторов риска нами также проведено.

Разработанные инструменты прогнозирования риска дефектов при содружественном влиянии факторов риска, связанных с условиями эксплуатации мостовых кранов, позволяют количественно определить вероятность их развития, тем самым объективно оценить прогноз, расширив его возможности. Данные таблицы риска должны быть применимы в рамках надзорной и контрольной деятельности за безопасной эксплуатацией мостовых кранов работниками служб охраны труда и промышленной безопасности.

Выводы

1. К факторам риска развития дефектов крана, подкрановых путей и аварийных отказов мостовых кранов, отработавших нормативные сроки эксплуатации, отнесены высокие показатели опасностей, связанных с условиями эксплуатации грузоподъемных машин.

Таблица 3

Риск дефектов металлоконструкции крана по количеству дней эксплуатации и фактическому режиму работы

Фактический режим работы крана, N Риск дефектов металлоконструкции крана, %

8 75 75 75 75 76 76 76 76

7 69 70 70 70 70 71 71 71

6 63 64 64 64 64 65 65 65

5 57 57 57 58 58 58 59 59

4 50 50 51 51 51 52 52 52

3 43 44 44 44 45 45 45 46

2 37 37 38 38 38 38 39 39

1 31 31 31 32 32 32 33 33

0 50 100 150 200 250 300 350

Работа крана, ^Жй/год

2. Разработаны инструменты прогнозирования -уравнения и таблицы риска отказов мостовых кранов с учетом условий эксплуатации.

3. Значимость рассмотренных факторов риска, а также высокая их роль в развитии дефектов и аварийных отказов, подтверждает актуальность предложенных моделей к практическому применению на предприятиях, эксплуатирующих мостовые краны, а также в рамках контрольной и надзорной деятельности ведомственного и государственного надзора.

Литература

1. Состояние промышленной безопасности при эксплуатации подъемных сооружений в 2005 г. // Информ. бюл. Ростехнадзора. 2006. № 1. С. 2-11.

2. Состояние промышленной безопасности при эксплуатации подъемных сооружений в 2006 г. // Информ. бюл. Ростехнадзора. 2007. № 1. С. 2-11.

3. РД 10-112-5-97. Методические указания по обследованию грузоподъемных машин с истекшим сроком службы. Ч. 5: Краны мостовые и козловые // Рекомендации по экспертному обследованию грузоподъемных кранов мостового типа. Серия 10. Вып. 68. М., 2006. С. 136-213.

4. Короткий А.А., Симонов Д.Н., Котельников B.C. и др. Оценка безопасности эксплуатации системы «кран -рельсовый путь» параметрами риска // Безопасность труда в промышленности. 1997. № 3. С. 25 - 27.

5. Диагностика и риск-анализ металлических конструкций грузоподъемных кранов / В.С. Котельников, А.А. Короткий, А.Н. Павленко, И.И. Ерёмин; Юж.-Рос. гос. техн. ун-т. Новочеркасск, 2006.

6. Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа на компьютере. Для профессионалов. СПб., 2001.

28 мая 2008 г.

Еремин Игорь Иванович - канд. техн. наук, доцент Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института).

Логвинов Александр Стефанович - канд. техн. наук, доцент Южно-Российского государственного технического университета (Новочеркасского политехнического института).

Дмитриев Максим Владимирович - государственный инспектор Межрегионального территориального управления Ростехнадзора по ЮФО. Тел. (863) 291-30-68. E-mail: m-dmitriev@mail.ru.