Оценка целесообразности технического обслуживания и ремонта газоперекачивающих агрегатов по фактическому состоянию

Автор: О.В. Крюков (НГТУ им. Р.Е. Алексеева).

Опубликовано в журнале Химическая техника №8/2018

В последнее время многочисленными нормативно-техническими документами установлены требования по оснащению оборудования магистральных газопроводов (МГ) системами мониторинга для контроля состояния, диагностирования и прогнозирования ресурса.

В соответствии с Федеральным законом РФ «О промышленной безопасности» компрессорные станции (КС) МГ являются опасными производственными объектами (ОПО). Большинство ГПА, эксплуатируемых на КС ПАО «Газпром», выработали нормативный срок эксплуатации или близки к этому. К оборудованию ОПО с истекшим нормативным сроком эксплуатации предъявляются особые требования по контролю их технического состояния (ТС) и продлению сроков эксплуатации.

В ПАО «Газпром» активно ведутся работы по созданию и внедрению систем мониторинга и прогнозированию ТС интегрированных в системы автоматического управления газоперекачивающими агрегатами (ГПА). Такие системы развиты для газотурбинных ГПА (ГГПА) и в меньшей степени для электроприводных ГПА (ЭГПА) [1–4]. Существующие системы мониторинга и прогнозирования ТС ЭГПА построены по тем же принципам (и, как правило, теми же разработчиками), что и системы для ГГПА. В них основной акцент делается на механические узлы и эле­менты ЭГПА, практически отсутствуют системы мониторинга и современные методы оценки ТС приводных синхронных электродвигателей (СД) мощностью 4…25 МВт [5–7].

Отмеченные обстоятельства определяют актуальность вопросов, связанных с развитием методов оценки показателей надежности ЭГПА, совершенствованием существующих и разработкой новых методов оценки их технического состояния с использованием независимых многокритериальных универсальных систем мониторинга [8–10]. Актуальность этих задач подтверждается их соответствием приоритетным направлениям развития науки и техники, а также основными положениям энергетической стратегии России на период до 2020 года, Программой повышения надежности работы и эффективности КС с ЭГПА и вопросами, связанными с проблемами развития энергетики ПАО «Газпром».

При этом особое внимание уделяется именно дорогостоящим мощным СД ЭГПА, требующим анализа, оценки и мониторинга показателей надежности, а также исследованию работоспособности и качества функционирования электротехнических комплексов и систем в различных режимах при разнообразных внешних воздействиях, включая безопасную и эффективную эксплуатацию электротехнических комплексов и систем.

Проблема оценки показателей надежности и мониторинга состояния мощных СД, работающих в составе электротехнических комплексов, в полной мере не решена и за рубежом. Исследованиям в этой области посвящены работы отечественных и зарубежных авторов [11–16]. Несмотря на большую актуальность, перечисленные задачи решаются медленно, так как процессы деградации элементов крупных электрических машин достаточно сложно поддаются точному математическому описанию и зависят от многочисленных факторов [17–20]. Кроме того, исследования надежности мощных СД связаны с необходимостью проведения натурных испытаний (в том числе и разрушающих) на дорогостоящем действующем оборудовании.

В соответствии с этим необходимо решить следующие задачи:

• выполнить обзор и критический анализ современных средств и методов оперативной диагностики и мониторинга ТС СД;
• произвести сбор, обработку и анализ исходных данных по аварийности СД на КС эксплуатационных организаций;
• исследовать режимы работы СД, влияющие на ресурс изоляции, с оценкой диапазонов изменения основных эксплуатационных факторов и определить их корреляции с наработкой до отказа;
• разработать оптимальную встроенную систему мониторинга и прогнозирования (ВСМП) режимов работы ЭГПА, приводящих к ускоренному старению изоляции СД, алгоритм ее функционирования и компьютерную модель наработки до отказа.

Модель старения высоковольтной изоляции статора СД

Классификация причин отказов изоляции статоров СД, которые подробно рассмотрены в работах [20–22], приведена на рис. 1, а их интенсивность в зависимости от наработки до отказа – на рис. 2.

Анализ характера гистограммы на рис. 2 позволяет выдвинуть гипотезу об экспоненциальном законе распределения отказов. Для обоснования данной гипотезы и определения числовых характеристик надежности выполнена статистическая обработка результатов полученной классификации с решением следующих задач:

• определен вид функции плотности распределения;
• вычислены параметры полученного распределения;
• с помощью критерия согласия установлена степень совпадения эмпирического с теоретиче­ским распределением.

Распределение вероятности безотказной работы во времени и средняя наработка для экспоненциального закона распределения описываются уравнениями [1, 20]

где P(t) – вероятность безотказной работы; a(t) – частота отказов; l – интенсивность отказов; Тср – средняя наработка до отказа; t – интервал времени.

При этом учитываем, что экспоненциальный закон является однопараметрическим с неизменной интенсивностью отказов l = const на интервале нормальных режимов эксплуатации.

Для проверки гипотезы проведем расчет согласия экспоненциального распределения с теоретическим по критерию χ2:

где k – число интервалов (группы выборки); hm, Nppm – соответственно эмпирическое и теоретическое значения абсолютной частоты отказов; N0 – общее число наблюдаемых электродвигателей ЭГПА.

Результаты расчетов сведены в таблице. В результате расчета для доверительной вероятности нормального распределения b = 0,95 и числа степеней свободы r = k – 2 получено значение c2 = 7,0573. Расчетное значение χ2расч < χ2табл = 14,1 и гипотеза об экспоненциальном распределении наработки на отказ СД не отвергается.

Исследования, проведенные в работах [12–14], установили зависимости старения изоляции от температуры:

• эмпирические уравнения Монтзингера, в соответствии с которыми сроки службы изоляции (Т1 и Т2) при различных температурах (t1 и t2) связаны соотношением

   

   

  где Dn – постоянная, равная изменению температуры, вызывающему сокращение срока службы изоляции данного класса в 2 раза;

• закон Аррениуса, описывающий процесс старения изоляции на основе кинетики химических реакций:

   

  где k – коэффициент скорости химической реакции; Wа – энергия активации, R – универсальная газовая постоянная, Т – температура.

В результате проведенных исследований получены статистические данные о наиболее характерных диапазонах изменения температуры обмотки, охлаждающего воздуха в различных режимах.

На рис. 3 приведена зависимость сработки ресурса изоляции СД от среднегодовой температуры, полученная на основе уравнения Вант-Гоффа–Аррениуса:

где T0 – средний срок службы; q – среднегодовая температура изоляции, К; В = 0,99 × 104 К, для микалентной изоляции G = 14,33.

Поскольку в ходе проведения исследований установлено, что отказы изоляции чаще происходят на электродвигателях, имеющих более высокую среднегодовую температуру обмотки, выражение (1) скорректировано с учетом статистического распределения среднегодовых температур обмоток статоров СД на различных КС и распределения их средней наработки на отказ.

Экспериментальное обоснование перехода на ТОиР ЭГПА по фактическому ТС СД

Для расчета функций принадлежности СД ЭГПА используется метод парных сравнений Саати [13, 15]. Суть его заключается в том, что для каждой пары элементов универсального множества эксперт оценивает преимущество одного элемента над другим по отношению к свойству нечеткого множества.

На основе методики прогнозирования в системе MATLAB 7.11, создана модель прогнозирования отказов изоляции СД, позволяющая вычислять значение наработки до отказа. В р­зультате проведенных измерений ЧР на семи ЭГПА [9–11] было определено текущее состояние изоляции обмоток статоров приводных электродвигателей СТД-12500-2. На рис. 4 представлены диаграммы обработанных результатов экспериментальных замеров.

Сравнительный анализ диаграмм показывает, что уровни ЧР обмотки статора СТД-12500-2 ЭГПА №4 КЦ «Уренгой-Центр-2» КС-25 «Починковская» имеют относительно более высокие значения.

Для выявления причин повышенной разрядности обмоток при помощи программы PD-View (Iris Power) проведен детальный анализ фазового распределения частичных разрядов в обмотке электродвигателя ЭГПА №4 КЦ «Уренгой-Центр-2» КС-25 «Починковская». За счет своевременного мониторинга ТС СД ЭГПА удалось избежать повреждения обмотки и уменьшить время простоя с 8760 ч до 720 ч, а также значительно снизить затраты на его ремонт путем замены капитального ремонта текущим, что позволило снизить затраты на 2,5 млн. руб.

Таким образом, рассмотренная методика позволяет в режиме реального времени контролировать техническое состояние приводных машин по характеристикам частичных разрядов, выявлять существенные изменения в трендах амплитуды и интенсивности последних. При увеличении показателей в два и более раза при идентичных параметрах работы машин выполняется анализ фазового распределения импульсов частичных разрядов и выявляется при­чина с прогнозом.

Внедрение разработанных мероприятий по мони-торингу технического состояния приводных машин позволяет сократить время простоя ЭГПА в среднем до 2160 ч/год. При этом вероятность срыва планового задания Рнпз = 0,08, что приводит к снижению ожидаемо-го ущерба в 1,9 раза (Унпз = 24 млн. руб./год). Внедрение разработанных методов мониторинга технического состояния позволяет в среднем в 4 раза сократить время нахождения газоперекачивающих агрегатов в ремонте и на 30–50% затраты на капитальный ремонт приводных машин.

Список литературы

1. Васенин А.Б., Серебряков А.В., Плехов А.С. АСУ систем электроснабжения на принципах Smart Grid для объектов магистральных газопроводов//Автоматизация в промышленности. 2012. №4. С. 36–38.
2. Крюков О.В. Анализ моноблочных конструкций электрических машин для ГПА //Машиностроение: сетевой электронный научный журнал. 2015. Т. 3. №4. С. 53–58.
3. Крюков О.В. Интеллектуальные электроприводы с IT-алгоритмами//Автоматизация в промышленности. 2008. №6. С. 36–39.
4. Крюков О.В. Энергоэффективные электроприводы ГПА на базе интеллектуальных систем управления и мониторинга// Дис. д-ра техн. наук. М.: АО «Корпорация ВНИИЭМ», 2015.
5. Серебряков А.В., Васенин А.Б. Диагностика электромеханической части энергетических установок//Електромеханiчнi I енергозберiгаючi системи. 2012. №3 (19). С. 549–552.
6. Крюков О.В. Синтез и анализ электроприводных агрегатов компрессорных станций при стохастических возмущениях// Электротехника. 2013. №3. С. 22–27.
7. Васенин А.Б., Серебряков А.В. Алгоритмы управления электромеханическими системами магистрального транспорта газа//В сб.: Труды VIII Международной (XIX Всероссийской) конференции АЭП-2014. 2014. С. 404–409.
8. Серебряков А.В. Универсальная система мониторинга электродвигателей ГПА//Известия вузов: Электромеханика. 2016. №4 (546). С.74–81.
9. Серебряков А.В. Методы синтеза встроенных систем прогнозирования технического состояния высоковольтных двигателей//В сб.: Состояние и перспективы развития электро- и теплотехнологии. Материалы МНТК XVIII Бенардосовские чтения. 2015. С. 69–73.
10. Титов В.В. Разработка АСУ автономными энергетическими установками//Автоматизация в промышленности. 2009. №4. С. 35–37.
11. Милов В.Р., Суслов Б.А. Интеллектуализация поддержки управленческих решений в газовой отрасли//Автоматизация в промышленности. 2009. №12. С. 16–20.
12. Титов В.Г. Анализ пусковых режимов электроприводных газоперекачивающих агрегатов//Известия вузов: Электромеханика. 2012. №3. С. 29–35.
13. Краснов Д.В. Перспективы применения преобразователей частоты для регулирования производительности электроприводных ГПА//Газовая промышленность. 2014. №6. С. 86–89.
14. Серебряков А.В. О новых возможностях технологий Smart Grid//Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. 2013. №2. С. 47–48.
15. Воронков В.И., Рубцова И.Е. Электроснабжение и электрооборудование линейных потребителей магистральных газопроводов//Газовая промышленность. 2010. №3. С. 32–37.
16. Серебряков А.В., Васенин А.Б. Нечеткие модели и алгоритмы управления энергетическими установками//В сб.: Материалы конференции «Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах». 2012. С. 467–469.
17. Крюков О.В. Регрессионные алгоритмы инвариантного управления электроприводами при стохастических возмущениях//Электричество. 2008. №9. С. 45–51.
18. Kiyanov N.V., Kryukov O.V., Pribytkov D.N., Gorbatushkov A.V. A Concept for the development of invariant automated electric drives for the water recycling systems with fan cooling towers//Russian Electrical Engineering. 2007. T. 78. №11. C. 621–627.
19. Захаров П.А. Принципы инвариантного управления электроприводами газотранспортных систем при случайных возмущениях//Вестник ИГЭУ. 2008. №2. С. 98–104.
20. Серебряков А.В. Оптимизация управления автономными энергетическими установками в условиях стохастических возмущений//Промышленная энергетика. 2013. №5. С. 45–49.