設備狀態(tài)監(jiān)測技術在半潛式鉆井平臺的應用

項 凱，冼敏元，蔣愛國，鐘榮鋒，李 飛

（中海油田服務股份有限公司，河北廊坊 065201）

0 引言

半潛式鉆井平臺關鍵設備形式及結構復雜、運行環(huán)境惡劣，其運轉狀況直接影響著平臺作業(yè)時效，一旦發(fā)生故障，不僅會造成停產，甚至會導致鉆井過程中出現重大失誤，造成人員傷亡、設備損壞或財產損失等。因此，及時準確地掌握關鍵設備的狀態(tài)十分重要。然而目前半潛式鉆井平臺設備維保主要依靠操作手冊要求和設備人員經驗，對運營中可能出現的設備突發(fā)性故障，缺乏故障前期征兆的預警機制。

設備預知維護是通過監(jiān)測及預測設備運行狀態(tài)做為取代定期檢修的方式，是對設備動態(tài)維護的一項新興技術，它能監(jiān)測設備運行狀態(tài)及預測設備的故障，給予設備維護管理人員建議，做到有計劃和有目的的檢修，減少設備因故障的停機率。國內外的設備廠商已經有針對性地建立了相應的監(jiān)控系統，部分已經投入實際使用中。例如：瓦錫蘭公司提供的CBM（Condition Based Maintenance，基于狀態(tài)的維護）和PCMS（Propulsion Condition Monitoring Service，推進狀態(tài)監(jiān)控服務），實時監(jiān)控平臺柴油機和推進器的振動、滑油、液壓油壓力、溫度等參數，通過傳感器監(jiān)控平臺的DP系統參數、航行參數、扭矩參數等，為平臺提供實時的設備風險分析，動態(tài)的設備保養(yǎng)計劃。航天智控（北京）監(jiān)測技術有限公司推出的AIC（Aerospace Intelligent Control，航天智能控制）系列產品應用于汽輪機、電機、風機、空壓機、泵、齒輪箱、機床等各類動靜設備的管理、監(jiān)測、分析、故障診斷，并設立了遠程智能運維診斷服務中心。

目前海洋鉆井平臺也在相繼采用設備狀態(tài)監(jiān)測技術，例如Noble公司與GE合作開發(fā)Noble數字鉆機，為其4個高規(guī)格鉆井平臺配備數據分析系統，該分析系統由GE的Predix工業(yè)物聯網（IIoT）平臺驅動，維護支出最多可減少20%。中國石化勝利油田開展海上鉆井數字化平臺試點建設，整合鉆井平臺底層數據，集成平臺施工動態(tài)、設備運行、物資消耗、電子巡檢等動態(tài)信息，利用虛擬圖像技術，將整個平臺運行情況以數字化的形式提供給生產管理者和公司決策者，形成公司、平臺兩級監(jiān)控管理模式。

然而在實際使用過程中，周圍環(huán)境條件對海洋鉆井平臺關鍵設備的狀態(tài)監(jiān)測造成了極大干擾，需要結合平臺設備的工作特點，采用適用的技術和方法，研究和開發(fā)適用于海洋鉆井平臺的監(jiān)測技術和設備，為狀態(tài)維修提供可靠的技術保障。本文介紹一套半潛式鉆井平臺在線監(jiān)控系統，對關鍵設備的關鍵部位（軸承、軸瓦、齒輪箱等）的運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測，輔助發(fā)現關鍵部位發(fā)生故障的預警征兆，為及時進行設備維護提供參考。

1 設備狀態(tài)監(jiān)測技術發(fā)展趨勢

機電設備運行狀態(tài)的監(jiān)測，從傳統手摸、眼看、耳聽，發(fā)展到利用現代超聲、聲發(fā)射、紅外測溫及計算機等工具，進行實時的測量、分析。近年來人工智能、專家系統、模糊數學等新興學科也在設備狀態(tài)監(jiān)測領域進行了嘗試和應用。當前較為典型的三種狀態(tài)監(jiān)測技術是：離線定期監(jiān)測，在線實時檢測、離線分析監(jiān)測和自動在線監(jiān)測技術。

（1）離線定期監(jiān)測技術。設備監(jiān)測人員使用專用測量工具，定期測量并記錄設備各監(jiān)測點狀態(tài)數據，并使用計算機技術進行輔助分析。該方式具有測試系統簡單等優(yōu)點，但需要專門的人員，工作相對繁瑣，且不能做到實時監(jiān)測，無法及時判別突發(fā)性故障。

（2）在線實時檢測、離線分析的監(jiān)測技術。也稱主從機監(jiān)測技術，在設備關鍵監(jiān)測點安裝傳感器，并由微處理器實時采集各監(jiān)測點的數據，再由專業(yè)人員進行分析和判斷。相比較第一種監(jiān)測技術，該方式能實現在線監(jiān)測和預警，但分析數據需要專業(yè)人員在線下進行。

（3）自動在線監(jiān)測技術。能實現對設備的運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測和分析，及時判別故障并預警。相比較第一、第二種技術，該技術水平先進，操作維護簡單，對用戶要求較低，但早期投資成本相對較高。

隨著人工智能、大數據處理等技術的不斷進步和應用，機電設備狀態(tài)監(jiān)測技術向多目標、多層次監(jiān)測和網絡化方向發(fā)展。

2 設備狀態(tài)監(jiān)測技術在海上鉆井平臺的典型應用

以某海洋石油半潛式鉆井平臺為例，采用邊云結合分布式監(jiān)測體系，在線監(jiān)測設備運行狀態(tài)，自動診斷設備故障，輔助指導平臺關鍵設備維修決策。

2.1 總體方案

為全面獲取關鍵設備運行過程中的各類狀態(tài)參數，監(jiān)測方案分為數據讀取和數據采集兩部分。平臺關鍵設備監(jiān)測總體方案如圖1所示。

圖1 平臺關鍵設備監(jiān)測總體方案

對于平臺現有控制系統中已有的各類型參數，采用數據讀取的方案進行實時獲取，避免重復投資建設；而對于平臺現有控制系統沒有的一些關鍵數據，設計數據采集方案并搭建相應的數據采集系統。讀取和采集的各設備數據經匯總后傳輸至平臺服務器，進行關鍵設備的監(jiān)測和診斷，同時，所有數據將通過衛(wèi)星同步至陸地服務器，實現陸地端對平臺的遠程管理和數據的進一步挖掘。

針對設備狀態(tài)參數獲取困難、設備運行狀態(tài)變化難以掌握的問題，提出了基于設備多元參數融合監(jiān)測的邊云結合分布式監(jiān)測體系，包含設備層、感知層、邊緣監(jiān)測、工業(yè)互聯、霧節(jié)點和云服務（圖2）。

圖2 邊云結合分布式監(jiān)測體系

2.2 狀態(tài)監(jiān)測系統硬件組成（圖3）

圖3 監(jiān)測裝置

本套監(jiān)測系統分為數據采集與數據讀取兩部分，監(jiān)測對象主要包括頂驅、柴油機與推進器。為全面獲取三類關鍵動設備的狀態(tài)運行參數，針對各設備的不同特點，分別為其設計了相應的數據采集及讀取子系統。其中，數據采集子系統由傳感器、數據采集組件、工業(yè)交換機等硬件設備構成，數據讀取子系統則由Modbus（Profibus）通信卡、光纖收發(fā)器等硬件設備構成，系統可有效實現振動和沖擊脈沖等信號的采集，以及溫度、壓力、電壓、電流等關鍵設備運行工況參數的讀取。相應監(jiān)測信號通過濾波降噪、數字化采樣后傳輸至平臺儀表間服務器進行分析處理，并最終實現對關鍵設備的監(jiān)測、診斷與預警。此外，相關監(jiān)測、診斷信息均同步到平臺中控室與公司陸地終端，供隨時查閱。

2.3 數據集成及遠程通信

在線狀態(tài)監(jiān)測系統主要包括兩部分：基于振動信號采集監(jiān)測系統和第三方數據讀取系統，其中設備狀態(tài)參數主要從康士伯控制系統中讀取，主要包括柴油發(fā)電機實時汽缸溫度、壓力參數等，發(fā)電機各項電氣參數以及推進器潤滑系統、液壓系統等參數。

選用MySQL數據庫對傳感器采集到的關鍵設備數據進行存儲，每臺設備對應單一數據庫，每個測點對應單一數據表。除設備狀態(tài)參數庫外，數據庫還包含有故障特征庫、特征參數標準庫等輔助庫。另外，就數據庫同步而言，分別設有陸地端服務器數據庫和平臺服務器集成數據庫兩層架構。其中陸地端服務器數據庫主要起數據備份作用，結合數據庫同步傳輸邏輯和機理，故將陸地端數據庫存儲結構與平臺服務器數據庫存儲結構保持一致，僅對平臺服務器數據庫進行稀疏集成備份。

2.4 關鍵設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統軟件開發(fā)

開發(fā)鉆井平臺關鍵設備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統。該系統能夠從數據庫中調取實時自動采集的關鍵設備（頂驅、柴油機和推進器）主要參數數據，通過對比對應的特征參數標準，判斷關鍵設備相應測點位置運轉狀態(tài)并分類（正常、報警、高報、停機、數據錯誤、通信中斷）顯示。另外，該系統集成了數據分析處理、趨勢分析、故障診斷、參數設置、報警記錄、維護記錄等功能，用以輔助決策。并且針對目前廣泛應用的設備故障診斷算法有效性低的問題，提出了基于頻譜、包絡譜、小波變換等信號處理技術的工況自適應智能診斷方法（圖4）。關鍵設備遠程監(jiān)測和診斷系統界面如圖5所示。

圖4 工況自適應智能診斷方法

圖5 關鍵設備遠程監(jiān)測和診斷系統界面

3 監(jiān)測分析

以鉆井平臺柴油機為例，1#柴油機測點包括發(fā)電機自由端軸承座、發(fā)電機驅動端軸承座、發(fā)動機驅動端軸承座和發(fā)動機自由端軸承座，各測點分別安裝一個振動傳感器，傳感器安裝位置如圖6所示。通過獲取各測點的振動信號并展開趨勢和頻譜分析，將數據分析結果與振動標準進行對比以診斷各設備的運行狀態(tài)，最終得出各設備的分析結果。

圖6 柴油機傳感器安裝位置

3.1 趨勢分析

圖7反映了1#柴油機在某段時間內各測點歷史數據的振動速度有效值趨勢。

圖7 1#柴油機主機各測點振動趨勢

通過對1#柴油機各測點趨勢圖譜分析發(fā)現，1#柴油機各測點趨勢振動波形基本一致，發(fā)動機速度振動烈度值集中在2 mm/s左右。發(fā)電機速度振動烈度值在2.2 mm/s左右，為1#柴油機啟機運行時間，其余時間速度振動烈度值一般處于0.5 mm/s以內，為1#柴油機停機時間。另外，由于1#柴油機位于機艙內，受到海浪施加的額外載荷，因此這段時間內1#柴油機存在極少數較大速度振動烈度值（2.5 mm/s以上），對1#柴油機各測點整體振動趨勢影響不大。

3.2 頻域分析

選取柴油機發(fā)電機自由端、發(fā)電機驅動端、發(fā)動機驅動端和發(fā)動機自由端信號進行時頻域分析。圖8～圖11反映了1#柴油機各測點歷史數據的時頻域情況。

圖8 1#柴油機發(fā)電機自由端時域、頻域波形

圖9 1#柴油機發(fā)電機驅動端時域、頻域波形

圖10 1#柴油機發(fā)動機驅動端時域、頻域波形

圖11 1#柴油機發(fā)動機自由端時域、頻域波形

結合轉子和軸承常見故障特征對照，分析1#柴油機各測點頻域波形，轉子及滾動軸承運轉平穩(wěn)，未見不平衡、不對中、軸承松動、部件磨損等常見故障。

3.3 評判標準

根據數據分析提取的關鍵設備狀態(tài)參數對設備的健康狀態(tài)進行診斷，需要參照統一的標準。由于海洋石油平臺各關鍵設備工況環(huán)境復雜，測得的原始信號受風浪載荷、人工作業(yè)等因素的影響較大，常用的機械設備的振動標準并不能很好地適用。因此，需要在振動標準的基礎上結合現場各關鍵設備大量的實際監(jiān)測數據，確定參數的正常變化范圍，對各關鍵設備的診斷標準進行修正。

（1）通過信號預處理方法對信號進行濾波、降噪等操作。

（2）將原始加速度信號轉換為速度信號，并提取速度烈度值。

（3）通過對大量數據的分析，總結出各關鍵設備各監(jiān)測測點位置速度烈度值的正常變化范圍。

（4）結合國際振動標準ISO 2372—1974，對于未超出標準范圍的參數值，振動標準的建立以國際振動標準為準；對于超出標準范圍的參數值，運用3σ原則進行振動標準的建立，以消除風浪載荷以及其他因素的影響。

（5）根據該套振動標準在實際中的應用情況，對振動標準參數進行修正。

修正后的1#柴油機各測點標準如表1所示，分4個區(qū)間A、B、C、D評價各測點振動情況。

表1 修正后的1#柴油機各測點標準mm/s

3.4 結論

根據平臺各設備各測點趨勢圖，計算各關鍵設備啟機運行時各測點有效值均值及評價（表2）。

表2 1#柴油機各測點有效值均值及評價

對比重新制定的柴油機各測點標準后，結合故障特征頻率分析1#柴油機各測點時頻域圖分析結果，表明1#柴油機無故障情況，且運行狀態(tài)良好。

4 結論和展望

半潛式鉆井平臺的關鍵設備在線監(jiān)控系統，采用邊云結合分布式監(jiān)測體系，能夠對關鍵設備關鍵部位的運行狀態(tài)進行有效在線監(jiān)測，可以實現多源狀態(tài)參數集成管理與傳輸，應用基于頻譜、包絡譜、小波變換等信號處理技術的工況自適應智能診斷方法，結合實際監(jiān)測數據修正評判標準，輔助發(fā)現關鍵部位發(fā)生故障的預警征兆，為及時進行設備維修提供參考，保障關鍵設備正常運行，促進現場設備管理由巡回檢測、定期檢測向長期連續(xù)監(jiān)測、狀態(tài)和預測性維修過渡。