鄭金標(biāo)
摘??要:為保障長(zhǎng)周期壓力容器的連續(xù)不間斷生產(chǎn),研究設(shè)計(jì)了一套基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)的長(zhǎng)周期壓力容器安全分析評(píng)價(jià)系統(tǒng),該系統(tǒng)整合各種在線檢測(cè)技術(shù)數(shù)據(jù)并通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分析處理,做出可靠的安全評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)在線安全管理。
關(guān)鍵詞:長(zhǎng)周期壓力容器;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);壓力容器安全評(píng)價(jià)系統(tǒng)
近年來(lái),隨著工業(yè)不斷發(fā)展,安全管理水平的提高,企業(yè)對(duì)提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、增加經(jīng)濟(jì)效益的訴求越來(lái)越強(qiáng)烈,對(duì)延長(zhǎng)壓力容器檢驗(yàn)周期的呼聲越來(lái)越多,特別是石油化工行業(yè),各類長(zhǎng)周期壓力容器的數(shù)量逐漸增多。
1.長(zhǎng)周期壓力容器的特點(diǎn)
長(zhǎng)周期壓力容器是指那些因生產(chǎn)裝置連續(xù)運(yùn)行,停產(chǎn)困難或開(kāi)罐成本大,致使其檢驗(yàn)檢測(cè)成本高,而需要延長(zhǎng)檢修周期的壓力容器。長(zhǎng)周期壓力容器是一種可以提供長(zhǎng)周期穩(wěn)定運(yùn)行的承壓設(shè)備,它以設(shè)備管理、技術(shù)管理和安全管理為依托,滿足企業(yè)生產(chǎn)裝置的長(zhǎng)周期運(yùn)行,以達(dá)到降本增效。例如:石化裝置長(zhǎng)周期安全穩(wěn)定運(yùn)行是企業(yè)提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本、增加經(jīng)濟(jì)效益的有效途徑。尤其是在今天,石化產(chǎn)業(yè)已經(jīng)跨越了粗放發(fā)展的階段,降本增效是企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。
如何保證生產(chǎn)裝置的長(zhǎng)周期安全穩(wěn)定運(yùn)行,已經(jīng)成為世界跨國(guó)石油公司必須高度重視,并加以研究、解決的技術(shù)和管理問(wèn)題。從總體上講,我們目前設(shè)備管理許多方面還是傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)型和規(guī)定型的,我們生產(chǎn)裝置的長(zhǎng)周期運(yùn)行水平與世界跨國(guó)石油公司相比仍有較大差距。因此,為了保證壓力容器在較長(zhǎng)的周期內(nèi)安全穩(wěn)定運(yùn)行,對(duì)這類壓力容器進(jìn)行安全性分析是十分必要的。
2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理
在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,BP模型是應(yīng)用最為廣泛的。BP模型是一種多層感知器網(wǎng)絡(luò),它是具有三層或三層以上的階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中較典型的是三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相鄰層之間的各神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)全連接,即下一層每個(gè)神經(jīng)元與上一層每個(gè)神經(jīng)元都實(shí)現(xiàn)全連接,而每層中各神經(jīng)元之間無(wú)連接。最早的感知器模型即單層感知器僅由輸入層和輸出層構(gòu)成,只能解決線性可分的分類問(wèn)題,因此引入了能夠解決一些非線性分類問(wèn)題的多層感知器模型。但由于感知器學(xué)習(xí)算法的限制,其模式分類能力仍然有限。BP算法采用非線性連續(xù)變換函數(shù),使隱含層神經(jīng)元具有了學(xué)習(xí)能力,于是多層感知器采用了BP學(xué)習(xí)算法。人們通常將采用BP學(xué)習(xí)算法的多層感知器模型稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
BP網(wǎng)絡(luò)根據(jù)誤差梯度下降原則進(jìn)行權(quán)值調(diào)整,具有很強(qiáng)的非線性映射、自組織、泛化和容錯(cuò)能力。然而,基本BP網(wǎng)絡(luò)的固有缺陷也嚴(yán)重影響著它的實(shí)用效果。這些缺陷可歸結(jié)為:(1)收斂速度較慢(2)全局優(yōu)化性不高(3)缺乏理論指導(dǎo)(4)包容能力差。
針對(duì)基于BP算法的多層感知器模型具有的缺陷,我們通過(guò)基于二次動(dòng)量項(xiàng)的改進(jìn)BP算法進(jìn)行建立基于改進(jìn)BP算法的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類的準(zhǔn)確性。
基于二次動(dòng)量項(xiàng)的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)周期壓力容器智能評(píng)估系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)能力,其數(shù)值計(jì)算能力使其具有較高的預(yù)測(cè)能力。我們使用改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行長(zhǎng)周期壓力容器安全評(píng)估預(yù)測(cè)大致分為兩個(gè)階段:首先通過(guò)對(duì)大量的已知類別的有標(biāo)簽樣本進(jìn)行脫機(jī)訓(xùn)練,使其具有對(duì)無(wú)標(biāo)簽樣本進(jìn)行檢測(cè)的分類能力;然后在訓(xùn)練完成后即可將該模型用于實(shí)際的樣本預(yù)測(cè)環(huán)境中。
3.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)定系統(tǒng)
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以建立一套長(zhǎng)周期壓力容器安全分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)。該系統(tǒng)在對(duì)長(zhǎng)周期壓力容器的腐蝕機(jī)理、應(yīng)力分析及主要失效模式理論研究的基礎(chǔ)上,以標(biāo)準(zhǔn)GB/T?19624—2004《在用含缺陷壓力容器安全評(píng)定》為依據(jù),整合聲發(fā)射、導(dǎo)波檢測(cè)、相控陣技術(shù)、TOFD技術(shù)、漏磁檢測(cè)、低頻渦流檢測(cè)等長(zhǎng)周期壓力容器在線檢測(cè)技術(shù),對(duì)長(zhǎng)周期壓力容器的器壁、焊縫、支撐結(jié)構(gòu)進(jìn)行在線運(yùn)行監(jiān)測(cè),得到相關(guān)數(shù)據(jù),并進(jìn)一步運(yùn)用有限元進(jìn)行應(yīng)力分析,創(chuàng)建應(yīng)力數(shù)據(jù)庫(kù),結(jié)合壓力容器的性能數(shù)據(jù),所受到的載荷大小,所處的工作環(huán)境等條件,對(duì)在役壓力容器進(jìn)行安全評(píng)定,進(jìn)而得出評(píng)定結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,建立反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而創(chuàng)建一套基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)價(jià)系統(tǒng),對(duì)各種在線檢測(cè)的結(jié)果和長(zhǎng)周期壓力容器的技術(shù)參數(shù)、服役條件等參數(shù)進(jìn)行分析處理。安全評(píng)價(jià)評(píng)估系統(tǒng)主要包括材料性能參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、分類應(yīng)力數(shù)據(jù)庫(kù)模塊、缺陷復(fù)合模塊、斷裂評(píng)定模塊、安全性與經(jīng)濟(jì)性平衡模塊。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下圖所示
4.結(jié)論
長(zhǎng)周期壓力容器的安全評(píng)定是一個(gè)很復(fù)雜的過(guò)程,具有高度非線性,評(píng)定結(jié)果是多種因素如材料性能、缺陷幾何尺寸、缺陷所在部位及應(yīng)力分布與外加載荷等綜合影響的結(jié)果。通過(guò)引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),很好的解決了長(zhǎng)周期壓力容器安全評(píng)定中的難題,而且通過(guò)對(duì)比驗(yàn)證,與GB/T19624-2004《在用含缺陷壓力容器安全評(píng)定》的評(píng)定結(jié)果完全一致,說(shuō)明基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)周期壓力容器安全評(píng)定系統(tǒng)是可行的。
參考文獻(xiàn):
[1]嚴(yán)蘇星.在役壓力容器安全評(píng)價(jià)及工程應(yīng)用[J].西北電力技術(shù),2004,(3):1-5.
[2]尹作文,張化光.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力容器故障的診斷.儀器儀表學(xué)報(bào),2005,26(8),173-174
[3]俞樹(shù)榮,李爾國(guó),梁瑞.?基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓力容器安全評(píng)定可靠度的模糊分析.化工機(jī)械,2000,27(6),333-335
[4]中華人民共和國(guó)國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局.GB/T19624-2004在用含缺陷壓力容器安全評(píng)定[Z],2004-12-29.