基于RCM的长输天然气管道预维修策略研究

【摘要】：我国的长输天然气管道铺设已经日益完善，同时由于早年铺设时各方面技术有限，有些服役时间已经超过30年，它们的老化及各种故障隐患已经逐渐显现，针对这样的现状，本论文选用以可靠性为中心的维修（RCM）策略对长输天然气管道进行预维修，确保管道的安全运行。 本论文的研究内容主要有： （1）针对长输天然气管道易燃、易爆，长距离埋地输气的特性，通过对管道的故障因素进行分析，建立长输天然气管道的故障树模型，应用三角模糊数的计算方法得出主要的故障原因，具体包括管道的腐蚀穿孔、第三方的破坏、设计缺陷等，针对各主要故障因素进行故障原因及后果分析。 （2）在管道故障因素分析的基础上，选用以可靠性为中心的维修方法，利用其RCM逻辑决断树，从管道隐蔽故障后果、安全性后果、任务性后果、经济性后果四个方面进行决断分析，得到预防性维修、预测性维修的主要参数指标，确定在建立预维修模型过程中需要的管道主要特性指标，再建立以可靠性为中心的长输天然气管道预测维修模型和预防维修模型。 （3）在建立长输天然气预维修模型的过程中，对于预测维修模型，在确立模型相关假设、参数以及管道故障发生概率的基础上，得到管道预测维修费用模型和可用度模型，对于预防维修模型，同样在确立模型相关假设和参数的基础上，得到管道预防维修可用度模型。 （4）为了掌握较为准确的维修信息，在进行管道预维修工作时，采用神经网络算法，通过matlab样本训练，选取最优的BP网络模型，对已经掌握的数据进行时间序列结果预测，得到管道故障状态的发展趋势数据，再结合已经掌握的数据，应用到所建立的模型中进行综合分析计算，得到可靠地维修策略。 通过本论文的研究，得出的长输天然气管道的维修模型可以有效地应用到日常的管道维修管理中，在工程实践中不断完善，进而可以推广到其它领域的管道维修，其所采用的理论方法也可以为更广泛的研究领域提供借鉴。 【关键词】：故障树 可靠性维修策略 预测维修 预防维修
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TE973.8
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-19
• 1.1 课题研究的背景和意义10-14
• 1.1.1 研究背景10-14
• 1.1.2 研究目的14
• 1.1.3 研究意义14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.3 课题研究方案17-19
• 1.3.1 研究内容17
• 1.3.2 研究方法及技术路线17-19
• 2 长输天然气管道的故障分析19-32
• 2.1 长输天然气管道的故障概述19-22
• 2.1.1 故障定义19-20
• 2.1.2 故障分类20-22
• 2.2 故障树分析技术22-26
• 2.2.1 故障树分析发展历程22-23
• 2.2.2 故障树分析的原理23
• 2.2.3 故障树分析法的数学基础23-25
• 2.2.4 故障树分析的标准符号25-26
• 2.3 长输天然气管道故障树模型26-27
• 2.4 长输天然气管道故障的定量分析27-28
• 2.5 管道故障原因分析28-31
• 2.5.1 管道因素29-30
• 2.5.2 设备因素30
• 2.5.3 第三方破坏30-31
• 2.6 本章小结31-32
• 3 基于 RCM 的长输天然气管道预维修分析32-47
• 3.1 长输天然气管道预维修的理论基础32-35
• 3.1.1 长输天然气管道预维修方法选择32-33
• 3.1.2 RCM 的发展历程及应用33-34
• 3.1.3 RCM 的基本思路及分析过程34-35
• 3.2 长输天然气管道的预测维修35-41
• 3.2.1 预测维修的引出35-36
• 3.2.2 预测维修的分析过程36-37
• 3.2.3 预测维修 RCM 决断逻辑图37-40
• 3.2.4 预测维修的主要指标40-41
• 3.3 长输天然气管道的预防维修41-46
• 3.3.1 预防维修的引出41-42
• 3.3.2 预防维修的分析过程42
• 3.3.3 预防维修的 RCM 决断逻辑图42-43
• 3.3.4 预防维修的主要指标43-46
• 3.4 本章小结46-47
• 4 基于 RCM 的长输天然气管道预维修策略47-57
• 4.1 基于 RCM 的长输天然气管道预测维修策略47-53
• 4.1.1 预测维修模型的假设和参数47
• 4.1.2 管道检测中故障事件发生的概率47-50
• 4.1.3 基于 RCM 的长输天然气管道预测维修的费用模型50-51
• 4.1.4 基于 RCM 的长输天然气管道预测维修的可用度模型51-53
• 4.2 基于 RCM 的长输天然气管道预防维修策略53-56
• 4.2.1 预防维修模型的假设和参数53
• 4.2.2 基于 RCM 的长输天然气管道预防维修的可用度模型53-55
• 4.2.3 长输天然气管道故障时间呈指数分布的模型策略55-56
• 4.3 本章小结56-57
• 5 RCM 策略在实际长输天然气管道预维修中的应用57-67
• 5.1 BP 神经网络状态模型的应用57-63
• 5.1.1 人工神经网络简述57-61
• 5.1.2 BP 神经网络在管道预测中的应用61-63
• 5.2 长输天然气管道预测维修的费用模型应用63-64
• 5.3 长输天然气管道预测维修的可用度模型应用64-65
• 5.4 长输天然气管道预防维修的可用度模型应用65-66
• 5.5 本章小结66-67
• 6 结论与展望67-69
• 6.1 结论67
• 6.2 本文创新点67-68
• 6.3 展望68-69
• 致谢69-70
• 参考文献70-73
• 研究生期间发表论文73

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