動(dòng)態(tài)環(huán)境下燃?jí)簷C(jī)組的自適應(yīng)安全評(píng)估方法

梁 偉，張來斌，胡瑾秋，張曉東

(1.中國石油大學(xué)機(jī)械與儲(chǔ)運(yùn)工程學(xué)院，北京 102249;2.中國石油勘探與生產(chǎn)分公司，北京 100007)

動(dòng)態(tài)環(huán)境下燃?jí)簷C(jī)組的自適應(yīng)安全評(píng)估方法

梁 偉1，張來斌1，胡瑾秋1，張曉東2

(1.中國石油大學(xué)機(jī)械與儲(chǔ)運(yùn)工程學(xué)院，北京 102249;2.中國石油勘探與生產(chǎn)分公司，北京 100007)

天然氣管線工程不斷擴(kuò)建增輸，作為天然氣輸送動(dòng)力源的壓縮機(jī)組能否安全、可靠的運(yùn)行十分重要。傳統(tǒng)的安全監(jiān)測因指標(biāo)權(quán)重不具備隨工況自適應(yīng)調(diào)整的能力，評(píng)估結(jié)論的準(zhǔn)確性不高。利用博弈理論，提出一種評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的自適應(yīng)調(diào)配機(jī)制和基于時(shí)間立體視角的綜合評(píng)估方法，并用該方法對(duì)某一增壓站天然氣燃?jí)簷C(jī)組進(jìn)行實(shí)例評(píng)估分析。結(jié)果表明，該方法可動(dòng)態(tài)跟蹤并預(yù)示系統(tǒng)的安全狀態(tài)，提高了動(dòng)態(tài)安全評(píng)估的準(zhǔn)確性，有效抑制了故障的苗頭?，F(xiàn)場測試驗(yàn)證了該方法的有效性。

動(dòng)態(tài)環(huán)境;燃?xì)鉁u輪機(jī);壓縮機(jī)組;自適應(yīng);安全評(píng)估

在不同壽命階段、工藝操作、工況環(huán)境下影響設(shè)備動(dòng)態(tài)安全度的因素不同，解決該問題的核心是建立在不同時(shí)段或不同工況下權(quán)重系數(shù)的自適應(yīng)分配機(jī)制。目前對(duì)權(quán)重系數(shù)自適應(yīng)分配的研究已有所開展，如針對(duì)動(dòng)態(tài)綜合評(píng)估的權(quán)重確定問題的“‘縱橫向’拉開檔次”法［1］;王欣等利用模糊數(shù)判斷矩陣、Friedman一致性檢驗(yàn)和Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)［2］對(duì)主客觀賦權(quán)法進(jìn)行組合;金菊良等［3］利用基于AGA的投影追蹤法提取指標(biāo)整體差異權(quán)重，綜合得到一種組合權(quán)重;汪澤焱等［4］以優(yōu)化理論和Jaynes最大熵原理為依據(jù)，建立了一種指標(biāo)綜合賦權(quán)模型，并給出了精確解。這些方法在指標(biāo)賦權(quán)方面應(yīng)用較好，但都不適用于工況環(huán)境頻繁發(fā)生變化時(shí)在線安全監(jiān)測系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)安全評(píng)估。針對(duì)這一問題，筆者從工程實(shí)際出發(fā)，通過評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)分配，利用博弈理論，提出一種基于時(shí)間立體視角的綜合評(píng)估方法。

1 自適應(yīng)安全評(píng)估指標(biāo)體系的建立

在動(dòng)態(tài)環(huán)境下，安全評(píng)估指標(biāo)體系應(yīng)能反映在不同時(shí)段、不同工況以及不同外部環(huán)境下被監(jiān)測對(duì)象的特征，其關(guān)鍵在于評(píng)估指標(biāo)的自適應(yīng)賦權(quán)機(jī)制，應(yīng)包括功能驅(qū)動(dòng)、差異驅(qū)動(dòng)和最優(yōu)融合等功能［5］，基本原理如圖1所示。

圖1 動(dòng)態(tài)環(huán)境下設(shè)備安全的自適應(yīng)評(píng)估法基本原理Fig.1 Basic principles of adaptive assessment on safety of equipment in dynamic environment

1.1 評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的自適應(yīng)調(diào)配機(jī)制

基于功能驅(qū)動(dòng)利用層次分析法［5］進(jìn)行主觀賦權(quán)。再根據(jù)差異驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)提取當(dāng)前時(shí)段各個(gè)評(píng)估指標(biāo)對(duì)應(yīng)樣本數(shù)據(jù)的變異系數(shù)、復(fù)相關(guān)系數(shù)、最大離差、信息熵以及與理想最優(yōu)安全標(biāo)準(zhǔn)值的距離，作為動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)配評(píng)估指標(biāo)權(quán)重的依據(jù)。

1.1.1層次分析賦權(quán)

根據(jù)評(píng)估目標(biāo)的重要程度，做兩兩比較判斷，求解m個(gè)評(píng)估指標(biāo)判斷矩陣A，再求A的最大特征根λmax(A)，并計(jì)算平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI、一致性指標(biāo)CI以及隨機(jī)一致性比率。若CR滿足條件CR=CI/RI＜0.10，認(rèn)為判斷矩陣A符合評(píng)估要求。再求與λmax(A)相對(duì)應(yīng)的特征向量w=(w1，w2，…，wm)T，以歸一化向量作為評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重系數(shù);否則認(rèn)為判斷矩陣不符合評(píng)估要求，重新賦值，再修正，直到通過一致性檢驗(yàn)為止。主要算法流程如圖2所示。

1.1.2 變異系數(shù)賦權(quán)

圖2 層次分析賦權(quán)流程圖Fig.2 Flow chart of AHP-based weighting method

1.1.3 復(fù)相關(guān)系數(shù)賦權(quán)

從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度，安全評(píng)估指標(biāo)相關(guān)性大的子集實(shí)質(zhì)上反映的是被評(píng)估對(duì)象的同一個(gè)信息，不相關(guān)的指標(biāo)才真正反映了運(yùn)行安全特性的不同方面。每一個(gè)評(píng)估指標(biāo)xI與其他多個(gè)指標(biāo)間的相關(guān)程度可用復(fù)相關(guān)系數(shù)來表示，簡記為ρI。它反映了非xI的那些指標(biāo)能替代xI的能力，并用|ρI|－1作為指標(biāo)xI的權(quán)值。指標(biāo)的相關(guān)性越小，在評(píng)估過程中越具不可替代性，應(yīng)予以重視并賦予較大權(quán)重。特別的，若指標(biāo)個(gè)數(shù)較多，復(fù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算量較大，可用平均相關(guān)系數(shù)的平方值替代，表示指標(biāo)xI與其他非xI的相關(guān)程度(可替代程度)。

1.1.4 離差最大化賦權(quán)

1.1.5 信息熵值賦權(quán)

設(shè)xij(i=1，2，…，n;j=1，2，…，m)為第i個(gè)被評(píng)估對(duì)象中第j項(xiàng)指標(biāo)的觀測數(shù)據(jù)，對(duì)于給定的j，xij的差異越大，該項(xiàng)指標(biāo)對(duì)被評(píng)估對(duì)象的比較作用就越大，包含和傳遞的信息就越多［8］，從而可用熵來度量這種信息量的大小。樣本數(shù)據(jù)的信息熵值突出了評(píng)估指標(biāo)的局部差異。

其中假定xij≥0，且＞0。第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值為

式中，k＞0，ej＞0。

計(jì)算指標(biāo)xj的差異性系數(shù)gj=1－ej，gj越大則越應(yīng)重視該項(xiàng)指標(biāo)的作用。最后確定權(quán)重wj(wj為歸一化了的權(quán)重系數(shù))，取

1.1.6 理想最優(yōu)賦權(quán)

設(shè)理想系統(tǒng)為s*=(，…，)，對(duì)于“極大型”指標(biāo)［9］，理想系統(tǒng)規(guī)范化后各指標(biāo)的評(píng)估值為m維全1向量。任一被評(píng)估對(duì)象sI=(xi1，xi2，…，xim)與s*間的加權(quán)距離平方和為

求解上述優(yōu)化問題［10］，當(dāng)所有hI之和取最小值時(shí)相對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)wj(j=1，2，…，m)為

1.2 指標(biāo)權(quán)重的最優(yōu)博弈融合法

為了解決由于式(1)～(7)求解各權(quán)重引起的線性相關(guān)問題，引入博弈理論［8］，利用該理論可有效解決“決策主體行為存在直接相互作用時(shí)，如何通過決策、達(dá)到均衡”的問題。將功能驅(qū)動(dòng)與差異驅(qū)動(dòng)權(quán)重融合，在不同的權(quán)重之間尋找一致或妥協(xié)(交叉、集議、融合、協(xié)同)，以極小化各基本權(quán)重之間的偏差。

令從多角度權(quán)重自適應(yīng)調(diào)配機(jī)制得到的m個(gè)權(quán)重向量WT

I=(wi1，wi2，…，win)的線性組合為

式(9)是一組包含有多個(gè)目標(biāo)的交叉規(guī)劃模型，求解該模型就可獲得與多角度權(quán)重賦值方法在整體意義上相協(xié)調(diào)、均衡一致的融合權(quán)重結(jié)果。根據(jù)矩陣的微分性質(zhì)，可推導(dǎo)出使式(9)最優(yōu)的一階導(dǎo)數(shù)條件為

通過求式(11)解αi，并將其代入式(8)即可求出最優(yōu)融合權(quán)重向量W。

2 基于時(shí)間立體視角的綜合安全評(píng)估

2.1 對(duì)系統(tǒng)關(guān)于“歷史”安全狀態(tài)的評(píng)估

假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻為k0+T，則在過去的時(shí)間區(qū)間［k0，k0+T－1］上，安全評(píng)估函數(shù)可表達(dá)為

系統(tǒng)“歷史”狀態(tài)的評(píng)估反映其退化的整體趨勢，評(píng)估過程魯棒性較高，在宏觀上體現(xiàn)了系統(tǒng)長期的運(yùn)行特點(diǎn)，但對(duì)突發(fā)事故的響應(yīng)具有一定滯后性。

2.2 對(duì)系統(tǒng)關(guān)于“當(dāng)前”安全狀態(tài)的評(píng)估

通過實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測，采集時(shí)刻k=k0+T(現(xiàn)狀)上各指標(biāo)對(duì)應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)，確定該時(shí)段的最優(yōu)融合權(quán)重系數(shù)μj，則評(píng)估對(duì)象si在時(shí)刻k=k0+T處的當(dāng)前安全度可評(píng)估為

“當(dāng)前”狀態(tài)的評(píng)估依賴于當(dāng)前實(shí)時(shí)監(jiān)測到的觀測值，對(duì)突發(fā)事故及環(huán)境、工況的變化十分敏感，可及時(shí)報(bào)警，但會(huì)在復(fù)雜工況下受頻繁擾動(dòng)的影響，易誤報(bào)警。

2.3 對(duì)系統(tǒng)關(guān)于“未來”安全發(fā)展趨勢的預(yù)期評(píng)估

適當(dāng)選取“未來”狀態(tài)的時(shí)間跨度正整數(shù)N，在未來的時(shí)間區(qū)間［k0+T+1，k0+T+N］內(nèi)，由時(shí)間序列預(yù)測模型(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［11］、ARMA模型［12］等)給出關(guān)于評(píng)估指標(biāo)xj在未來時(shí)段預(yù)測的平均值ˉrij(j=1，2，…，m3)和相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)ρj，則系統(tǒng)未來運(yùn)行的安全水平可評(píng)估為

“未來”發(fā)展的評(píng)估基于歷史數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)未來的評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測［13］，以開展綜合評(píng)估，對(duì)未來的危險(xiǎn)具有一定預(yù)見性，并能準(zhǔn)確捕捉未來退化趨勢，控制安全隱患，是預(yù)防性維修的基礎(chǔ)。但是，“未來”發(fā)展的評(píng)估受預(yù)測模型準(zhǔn)確度的影響，在預(yù)測模型準(zhǔn)確度不足的情況下，本文中提出了基于時(shí)間立體視角綜合評(píng)估方法以降低其權(quán)重分配。

2.4 對(duì)系統(tǒng)的時(shí)間立體視角綜合評(píng)估

評(píng)估對(duì)象si集“歷史”，“現(xiàn)狀”，“未來”于一體的綜合評(píng)估值可表示為

其中λ1、λ2、λ3分別對(duì)應(yīng)系統(tǒng)“歷史”、“現(xiàn)狀”以及“未來”安全度的權(quán)重系數(shù)，可根據(jù)評(píng)估目的修正。例如，取λ1≡λ3≡0，λ2≡1時(shí)，側(cè)重對(duì)設(shè)備系統(tǒng)安全現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)估;取λ1≡λ2≡0，λ3≡1時(shí)，則側(cè)重對(duì)設(shè)備系統(tǒng)未來的安全發(fā)展態(tài)勢進(jìn)行評(píng)估。也可根據(jù)安全管理的不同需求，修正對(duì)各個(gè)時(shí)段評(píng)估的權(quán)重系數(shù)(λ1、λ2、λ3)。例如:側(cè)重預(yù)測維修的需要，則可提高λ3的比重;側(cè)重對(duì)突發(fā)事故的報(bào)警，則可提高λ2的比重;側(cè)重研究系統(tǒng)整體長期的運(yùn)行規(guī)律，則可提高λ1的比重。綜合評(píng)估的具體算法流程如圖3所示。

圖3 時(shí)間立體視角綜合安全評(píng)估計(jì)算流程圖Fig.3 Calculation flow chart of integrated safety assessment from 3-D time perspective

現(xiàn)場試驗(yàn)表明，時(shí)間立體視角綜合評(píng)估兼?zhèn)渖鲜?個(gè)時(shí)段評(píng)估的優(yōu)點(diǎn)，既立足當(dāng)前狀態(tài)，又結(jié)合了未來發(fā)展趨勢和歷史整體運(yùn)行規(guī)律，使最終的評(píng)估值具有實(shí)際意義和導(dǎo)向作用，可為維修決策的制定提供依據(jù)，效果較好。

3 實(shí)例分析

以某增壓站天然氣燃?jí)簷C(jī)組為例，該系統(tǒng)由索拉大力神130型燃?xì)廨啓C(jī)和曼透平RV050/04型離心壓縮機(jī)組成。其中燃?xì)廨啓C(jī)的燃?xì)馔钙睫D(zhuǎn)速為11220 r/min，動(dòng)力透平轉(zhuǎn)速為8 856 r/min(燃?xì)馔钙睫D(zhuǎn)速為以百分比表示的燃?xì)獍l(fā)生器轉(zhuǎn)速，100%代表11220 r/min;動(dòng)力透平轉(zhuǎn)速為以百分比表示的動(dòng)力渦輪轉(zhuǎn)速，100%代表8856 r/min)。壓縮機(jī)組進(jìn)口壓力為4.5 MPa，排氣壓力為6.4 MPa，4級(jí)葉輪，工作溫度為120～160℃。工況調(diào)節(jié)頻繁、自然環(huán)境惡劣，為避免設(shè)備非計(jì)劃停機(jī)、天然氣泄漏等事故發(fā)生，利用本文所述方法對(duì)其開展安全狀況動(dòng)態(tài)評(píng)估研究。

3.1 安全評(píng)估指標(biāo)的確立

對(duì)該燃?jí)簷C(jī)組進(jìn)行歷史故障報(bào)警統(tǒng)計(jì)，制定了安全評(píng)估指標(biāo)集，見表1。

表1 燃?jí)簷C(jī)組安全評(píng)估指標(biāo)集Table 1 Indices for safety assessment of gas turbine compressor system

3.2 評(píng)估指標(biāo)的定量篩選

分別利用最小均方差法、極小極大離差法以及選取典型指標(biāo)法對(duì)初始指標(biāo)集進(jìn)行篩選，其中指標(biāo)X1－1，X1－3，X1－4，X2－4，X3－4，X3－5，X3－7，X4－5的樣本均方差與極小極大離差均很小，接近于零，且這些指標(biāo)與其他剩余指標(biāo)的平均相關(guān)程度較大，可由其他指標(biāo)替代。因此，舍去上述8個(gè)評(píng)估指標(biāo)，得到30個(gè)敏感評(píng)估指標(biāo)，分別反映機(jī)組不同子系統(tǒng)、不同部件在動(dòng)態(tài)環(huán)境下的安全運(yùn)行狀況，所構(gòu)成的20 ×30維評(píng)估矩陣如圖4所示。

3.3 評(píng)估指標(biāo)的預(yù)處理

對(duì)指標(biāo)集一致化處理，如“X4－8”(壓縮機(jī)潤滑油壓力)指標(biāo)為“區(qū)間型”指標(biāo)，而燃?xì)廨啓C(jī)的“轉(zhuǎn)子徑向位移X3－8”則為“極小型”指標(biāo)，將其轉(zhuǎn)化為“極大型”指標(biāo)，并經(jīng)規(guī)范化處理，去除量綱與數(shù)量級(jí)的差異給安全評(píng)估帶來的誤差。評(píng)估指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理后的結(jié)果如圖5所示，其縱坐標(biāo)反映歸一化的指標(biāo)值，表示安全度，無量綱。

圖4 各評(píng)估指標(biāo)的觀測樣本空間Fig.4 Observable data of each assessment index

圖5 評(píng)估指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果Fig.5 Observable data preprocessing of each assessment index

根據(jù)公式(1)～(7)分別使用層次分析賦權(quán)、變異系數(shù)賦權(quán)、復(fù)相關(guān)系數(shù)賦權(quán)、離差最大化賦權(quán)、熵值賦權(quán)、基于理想最優(yōu)賦權(quán)構(gòu)建動(dòng)態(tài)賦權(quán)模型，求解權(quán)重系數(shù)。

3.4 最優(yōu)博弈融合權(quán)值

將求得的權(quán)重系數(shù)矩陣代入式(11)，得到基于博弈原理的最優(yōu)融合權(quán)重系數(shù)。多角度動(dòng)態(tài)賦權(quán)模型包括層次分析賦權(quán)、變異系數(shù)賦權(quán)、復(fù)相關(guān)系數(shù)賦權(quán)、離差最大化賦權(quán)、熵值賦權(quán)和基于理想最優(yōu)賦權(quán)模型，融合賦權(quán)公式(8)中的加權(quán)系數(shù)αi分別為0.1974、0.1745、0.2525、0.1883、0.0001和0.1873。求得各子系統(tǒng)多角度自適應(yīng)賦權(quán)及最優(yōu)融合權(quán)重系數(shù)，如圖6所示。圖中，賦權(quán)法標(biāo)號(hào)1～7分別表示層析分析賦權(quán)、變異系數(shù)賦權(quán)、復(fù)相關(guān)系數(shù)賦權(quán)、離差最大化賦權(quán)、熵值賦權(quán)、理想最優(yōu)賦權(quán)和融合最優(yōu)賦權(quán)。

圖6 各子系統(tǒng)多角度自適應(yīng)賦權(quán)及最優(yōu)融合權(quán)重系數(shù)Fig.6 Weight coefficients of each subsystem calculated by various weighting methods based on multi-perspective and optimal fusion

3.5 時(shí)間立體視角綜合安全評(píng)估

在對(duì)燃?jí)簷C(jī)組在線安全監(jiān)測過程中，于2008-05-14上午9∶30安全評(píng)估值最低，系統(tǒng)報(bào)警喘振超標(biāo)。對(duì)報(bào)警時(shí)刻前后數(shù)據(jù)(如2008-05-14 08∶59∶40—18∶26∶06時(shí)段)進(jìn)行分析，重建13個(gè)樣本序列見表2。對(duì)這13個(gè)樣本(S1，S2，…，S13)分別進(jìn)行“歷史”、“當(dāng)前”、“未來”3個(gè)時(shí)段的綜合評(píng)估，評(píng)估結(jié)果及其所屬安全等級(jí)見表2。若以主動(dòng)預(yù)防性維修為目的，將“當(dāng)前”運(yùn)行狀態(tài)和“未來”發(fā)展趨勢相結(jié)合，同時(shí)兼顧“歷史”的原則，分別取λ1=0.2、λ2= 0.35、λ3=0.45，對(duì)樣本S1，S2，…，S13進(jìn)行時(shí)間立體視角的綜合評(píng)估，其評(píng)估值及安全等級(jí)見表2的最后一欄，各樣本“歷史”、“當(dāng)前”、“未來”以及時(shí)間立體視角綜合安全評(píng)估值分布如圖7所示。利用歷史數(shù)據(jù)與現(xiàn)場工程師經(jīng)驗(yàn)，制定了安全評(píng)估等級(jí)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn):［0，0.7)危險(xiǎn);［0.7，0.8)隱患;［0.8，0.9)良好;［0.9，1］安全。

表2 各樣本時(shí)間立體視角綜合安全評(píng)估值Table 2 Integrated safety assessment results from 3-D time perspective

從表2與圖7可以看出，在時(shí)間立體視角綜合安全評(píng)估一欄中樣本S7處于危險(xiǎn)狀態(tài)，應(yīng)立刻采取檢修措施抑制故障苗頭，避免事故發(fā)生;而在樣本S5與S6時(shí)段，該方法已提前報(bào)告隱患狀態(tài)，建議采取預(yù)防性維修;在樣本S8至S10時(shí)段，機(jī)組運(yùn)行不穩(wěn)定，仍處于“隱患”區(qū)，需密切監(jiān)控。

圖7 時(shí)間立體視角綜合安全評(píng)估值分布圖比對(duì)Fig.7 Comparison of safety assessment results from each time perspective

與現(xiàn)場維修記錄比對(duì)，樣本S7對(duì)應(yīng)的當(dāng)前時(shí)刻為09∶30，該時(shí)段為燃?jí)簷C(jī)組電源切換過程(市電切換為發(fā)電機(jī)，存在120 s過渡區(qū))，機(jī)組轉(zhuǎn)速減低，流量減少，但由于回流閥未打開致機(jī)組嚴(yán)重喘振，喘振余量小于20%。在樣本S5與S6處，即樣本S7的前2個(gè)時(shí)間單元內(nèi)，時(shí)間立體視角綜合安全評(píng)估給出了“隱患”報(bào)警，有利于采取預(yù)防性維修，即建議提前打開回流閥，避免喘振的發(fā)生。打開回流閥后，機(jī)組逐漸恢復(fù)正常工況，故后續(xù)時(shí)段對(duì)應(yīng)樣本的安全評(píng)估值又逐漸升高。現(xiàn)場試驗(yàn)驗(yàn)證了本文中提出的綜合安全評(píng)估方法的有效性。

4 結(jié)束語

從工程實(shí)際出發(fā)，為了對(duì)系統(tǒng)安全水平做出全面準(zhǔn)確的監(jiān)測，將其歷史、現(xiàn)狀及未來可能的狀態(tài)綜合起來分析，立足安全現(xiàn)狀，兼顧歷史和將來，以時(shí)間立體視角對(duì)動(dòng)力機(jī)組進(jìn)行動(dòng)態(tài)安全監(jiān)測。現(xiàn)場測試表明，時(shí)間立體視角綜合評(píng)估可綜合歷史、當(dāng)前和預(yù)測數(shù)據(jù)評(píng)估的優(yōu)點(diǎn)，既立足當(dāng)前狀態(tài)，又結(jié)合了未來發(fā)展趨勢和歷史整體運(yùn)行規(guī)律，使最終的評(píng)估值具有實(shí)際意義和導(dǎo)向作用，為維修決策的制定提供可靠的依據(jù)。

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Self-adaptive safety assessment method for gas-turbine/compressor unit in dynamic environment

LIANG Wei1，ZHANG Lai-bin1，HU Jin-qiu1，ZHANG Xiao-dong2

(1.College of Mechanical and Transportation Engineering in China University of Petroleum，Beijing102249，China; 2.Exploration and Production Company in PetroChina，Beijing100007，China)

The secure and reliable operation of natural gas compressor is very important because natural gas transmission pipeline project increases continuously.The accuracy of dynamic safety assessment is not high using traditional security monitoring method because target weight does not have the adaptive ability with the condition changing.An adaptive deployment mechanism of index weighting and an integrated assessment model based on 3-D time perspective were proposed using game theory.Taking gas-turbine/compressor of a gas booster station as instance，the assessment analysis was done using the method.The results show that the safety states are tracked and predicted dynamicly based on the proposed methods，which is conducive to improve the accuracy of assessment in dynamic environment.The fault symptoms are restrained.The validity of the method was proved by field test.

dynamic environment;gas turbines;compressor unit;self-adaptive;safety assessment

TE 973.6

A

10.3969/j.issn.1673-5005.2012.01.022

1673-5005(2012)01-0127-09

2011－06－12

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51005247);國家油氣重大專項(xiàng)課題(2011ZX05055);北京市科技新星計(jì)劃項(xiàng)目(2010B068);北京市教育委員會(huì)項(xiàng)目;國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(11BAK06B01－11－03)

梁偉(1978－)，男(漢族)，陜西人綏德人，副教授，博士，主要研究方向?yàn)樵O(shè)備安全監(jiān)測與故障診斷。

(編輯 沈玉英)