大型LNG工厂气动阀故障率分析预测

• 作者: 何靖怡 张金龙 李杰 杨烨 杨玄 邓向军
• 来源期刊: 天然气与石油
• 关键词: GM(1,1) 控制阀 故障 灰色系统 LNG工厂
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 油气储运与处理
• 页码范围: 34-40
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-5539.2020.06.006

摘要

为探究LNG工厂控制阀故障率发展变化规律,预测关键零部件维修损坏频次,指引日常维护检修与备品备件的采购库存,收集2014-2019年某工程控制阀故障情况数据,丰富问题分析宽度,运用灰色系统均值GM(1,1)模型进行相关问题表征.研究表明:1)GM(1,1)模型是基于累加生成和最小二乘法的指数拟合模型,具有"贫信息、小样本"的通用性优势,能在时间序列数据有限的前提下得到较高精度的预测结果;2)本次建模得出的2019年故障情况预测较为可靠,其中定位器维修频次平均模拟相对误差仅3.67％,但随着未来的发展,该模型的预测意义就越弱;3)下步将运用DGM模型或SDGM模型全面提升原始均值GM(1,1)模型的精确性;4)控制阀控制回路简单,但仅凭停工期间的阀门开度比对不能及时和全面地发现问题,且该研究结果时效性有限,需要制定严谨而简便的阀门检测方案,并使相关数据适应于GM(1,1)建模.本研究通过简约数学算法,极大预测后续可能发生的异常工况,在成本可靠的前提下辅助生产.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张金龙		3	3	1.0	1.0
2	李杰		111	413	11.0	16.0
3	杨烨		5	26	3.0	5.0
4	何靖怡		1	0	0.0	0.0
5	杨玄		1	0	0.0	0.0
6	邓向军		1	0	0.0	0.0