动态环境下燃压机组的自适应安全评估方法

梁 伟，张来斌，胡瑾秋，张晓东

(1.中国石油大学机械与储运工程学院，北京 102249;2.中国石油勘探与生产分公司，北京 100007)

动态环境下燃压机组的自适应安全评估方法

梁 伟1，张来斌1，胡瑾秋1，张晓东2

(1.中国石油大学机械与储运工程学院，北京 102249;2.中国石油勘探与生产分公司，北京 100007)

天然气管线工程不断扩建增输，作为天然气输送动力源的压缩机组能否安全、可靠的运行十分重要。传统的安全监测因指标权重不具备随工况自适应调整的能力，评估结论的准确性不高。利用博弈理论，提出一种评估指标权重的自适应调配机制和基于时间立体视角的综合评估方法，并用该方法对某一增压站天然气燃压机组进行实例评估分析。结果表明，该方法可动态跟踪并预示系统的安全状态，提高了动态安全评估的准确性，有效抑制了故障的苗头。现场测试验证了该方法的有效性。

动态环境;燃气涡轮机;压缩机组;自适应;安全评估

在不同寿命阶段、工艺操作、工况环境下影响设备动态安全度的因素不同，解决该问题的核心是建立在不同时段或不同工况下权重系数的自适应分配机制。目前对权重系数自适应分配的研究已有所开展，如针对动态综合评估的权重确定问题的“‘纵横向’拉开档次”法［1］;王欣等利用模糊数判断矩阵、Friedman一致性检验和Spearman等级相关系数［2］对主客观赋权法进行组合;金菊良等［3］利用基于AGA的投影追踪法提取指标整体差异权重，综合得到一种组合权重;汪泽焱等［4］以优化理论和Jaynes最大熵原理为依据，建立了一种指标综合赋权模型，并给出了精确解。这些方法在指标赋权方面应用较好，但都不适用于工况环境频繁发生变化时在线安全监测系统的动态安全评估。针对这一问题，笔者从工程实际出发，通过评价指标权重的动态自适应分配，利用博弈理论，提出一种基于时间立体视角的综合评估方法。

1 自适应安全评估指标体系的建立

在动态环境下，安全评估指标体系应能反映在不同时段、不同工况以及不同外部环境下被监测对象的特征，其关键在于评估指标的自适应赋权机制，应包括功能驱动、差异驱动和最优融合等功能［5］，基本原理如图1所示。

图1 动态环境下设备安全的自适应评估法基本原理Fig.1 Basic principles of adaptive assessment on safety of equipment in dynamic environment

1.1 评估指标权重的自适应调配机制

基于功能驱动利用层次分析法［5］进行主观赋权。再根据差异驱动动态提取当前时段各个评估指标对应样本数据的变异系数、复相关系数、最大离差、信息熵以及与理想最优安全标准值的距离，作为动态自适应调配评估指标权重的依据。

1.1.1层次分析赋权

根据评估目标的重要程度，做两两比较判断，求解m个评估指标判断矩阵A，再求A的最大特征根λmax(A)，并计算平均随机一致性指标RI、一致性指标CI以及随机一致性比率。若CR满足条件CR=CI/RI＜0.10，认为判断矩阵A符合评估要求。再求与λmax(A)相对应的特征向量w=(w1，w2，…，wm)T，以归一化向量作为评估指标的权重系数;否则认为判断矩阵不符合评估要求，重新赋值，再修正，直到通过一致性检验为止。主要算法流程如图2所示。

1.1.2 变异系数赋权

图2 层次分析赋权流程图Fig.2 Flow chart of AHP-based weighting method

1.1.3 复相关系数赋权

从统计学角度，安全评估指标相关性大的子集实质上反映的是被评估对象的同一个信息，不相关的指标才真正反映了运行安全特性的不同方面。每一个评估指标xI与其他多个指标间的相关程度可用复相关系数来表示，简记为ρI。它反映了非xI的那些指标能替代xI的能力，并用|ρI|－1作为指标xI的权值。指标的相关性越小，在评估过程中越具不可替代性，应予以重视并赋予较大权重。特别的，若指标个数较多，复相关系数计算量较大，可用平均相关系数的平方值替代，表示指标xI与其他非xI的相关程度(可替代程度)。

1.1.4 离差最大化赋权

1.1.5 信息熵值赋权

设xij(i=1，2，…，n;j=1，2，…，m)为第i个被评估对象中第j项指标的观测数据，对于给定的j，xij的差异越大，该项指标对被评估对象的比较作用就越大，包含和传递的信息就越多［8］，从而可用熵来度量这种信息量的大小。样本数据的信息熵值突出了评估指标的局部差异。

其中假定xij≥0，且＞0。第j项指标的熵值为

式中，k＞0，ej＞0。

计算指标xj的差异性系数gj=1－ej，gj越大则越应重视该项指标的作用。最后确定权重wj(wj为归一化了的权重系数)，取

1.1.6 理想最优赋权

设理想系统为s*=(，…，)，对于“极大型”指标［9］，理想系统规范化后各指标的评估值为m维全1向量。任一被评估对象sI=(xi1，xi2，…，xim)与s*间的加权距离平方和为

求解上述优化问题［10］，当所有hI之和取最小值时相对应的权重系数wj(j=1，2，…，m)为

1.2 指标权重的最优博弈融合法

为了解决由于式(1)～(7)求解各权重引起的线性相关问题，引入博弈理论［8］，利用该理论可有效解决“决策主体行为存在直接相互作用时，如何通过决策、达到均衡”的问题。将功能驱动与差异驱动权重融合，在不同的权重之间寻找一致或妥协(交叉、集议、融合、协同)，以极小化各基本权重之间的偏差。

令从多角度权重自适应调配机制得到的m个权重向量WT

I=(wi1，wi2，…，win)的线性组合为

式(9)是一组包含有多个目标的交叉规划模型，求解该模型就可获得与多角度权重赋值方法在整体意义上相协调、均衡一致的融合权重结果。根据矩阵的微分性质，可推导出使式(9)最优的一阶导数条件为

通过求式(11)解αi，并将其代入式(8)即可求出最优融合权重向量W。

2 基于时间立体视角的综合安全评估

2.1 对系统关于“历史”安全状态的评估

假设当前时刻为k0+T，则在过去的时间区间［k0，k0+T－1］上，安全评估函数可表达为

系统“历史”状态的评估反映其退化的整体趋势，评估过程鲁棒性较高，在宏观上体现了系统长期的运行特点，但对突发事故的响应具有一定滞后性。

2.2 对系统关于“当前”安全状态的评估

通过实时状态监测，采集时刻k=k0+T(现状)上各指标对应的样本数据，确定该时段的最优融合权重系数μj，则评估对象si在时刻k=k0+T处的当前安全度可评估为

“当前”状态的评估依赖于当前实时监测到的观测值，对突发事故及环境、工况的变化十分敏感，可及时报警，但会在复杂工况下受频繁扰动的影响，易误报警。

2.3 对系统关于“未来”安全发展趋势的预期评估

适当选取“未来”状态的时间跨度正整数N，在未来的时间区间［k0+T+1，k0+T+N］内，由时间序列预测模型(如神经网络模型［11］、ARMA模型［12］等)给出关于评估指标xj在未来时段预测的平均值¯rij(j=1，2，…，m3)和相应的权重系数ρj，则系统未来运行的安全水平可评估为

“未来”发展的评估基于历史数据和经验模型对未来的评估指标进行预测［13］，以开展综合评估，对未来的危险具有一定预见性，并能准确捕捉未来退化趋势，控制安全隐患，是预防性维修的基础。但是，“未来”发展的评估受预测模型准确度的影响，在预测模型准确度不足的情况下，本文中提出了基于时间立体视角综合评估方法以降低其权重分配。

2.4 对系统的时间立体视角综合评估

评估对象si集“历史”，“现状”，“未来”于一体的综合评估值可表示为

其中λ1、λ2、λ3分别对应系统“历史”、“现状”以及“未来”安全度的权重系数，可根据评估目的修正。例如，取λ1≡λ3≡0，λ2≡1时，侧重对设备系统安全现状进行评估;取λ1≡λ2≡0，λ3≡1时，则侧重对设备系统未来的安全发展态势进行评估。也可根据安全管理的不同需求，修正对各个时段评估的权重系数(λ1、λ2、λ3)。例如:侧重预测维修的需要，则可提高λ3的比重;侧重对突发事故的报警，则可提高λ2的比重;侧重研究系统整体长期的运行规律，则可提高λ1的比重。综合评估的具体算法流程如图3所示。

图3 时间立体视角综合安全评估计算流程图Fig.3 Calculation flow chart of integrated safety assessment from 3-D time perspective

现场试验表明，时间立体视角综合评估兼备上述3个时段评估的优点，既立足当前状态，又结合了未来发展趋势和历史整体运行规律，使最终的评估值具有实际意义和导向作用，可为维修决策的制定提供依据，效果较好。

3 实例分析

以某增压站天然气燃压机组为例，该系统由索拉大力神130型燃气轮机和曼透平RV050/04型离心压缩机组成。其中燃气轮机的燃气透平转速为11220 r/min，动力透平转速为8 856 r/min(燃气透平转速为以百分比表示的燃气发生器转速，100%代表11220 r/min;动力透平转速为以百分比表示的动力涡轮转速，100%代表8856 r/min)。压缩机组进口压力为4.5 MPa，排气压力为6.4 MPa，4级叶轮，工作温度为120～160℃。工况调节频繁、自然环境恶劣，为避免设备非计划停机、天然气泄漏等事故发生，利用本文所述方法对其开展安全状况动态评估研究。

3.1 安全评估指标的确立

对该燃压机组进行历史故障报警统计，制定了安全评估指标集，见表1。

表1 燃压机组安全评估指标集Table 1 Indices for safety assessment of gas turbine compressor system

3.2 评估指标的定量筛选

分别利用最小均方差法、极小极大离差法以及选取典型指标法对初始指标集进行筛选，其中指标X1－1，X1－3，X1－4，X2－4，X3－4，X3－5，X3－7，X4－5的样本均方差与极小极大离差均很小，接近于零，且这些指标与其他剩余指标的平均相关程度较大，可由其他指标替代。因此，舍去上述8个评估指标，得到30个敏感评估指标，分别反映机组不同子系统、不同部件在动态环境下的安全运行状况，所构成的20 ×30维评估矩阵如图4所示。

3.3 评估指标的预处理

对指标集一致化处理，如“X4－8”(压缩机润滑油压力)指标为“区间型”指标，而燃气轮机的“转子径向位移X3－8”则为“极小型”指标，将其转化为“极大型”指标，并经规范化处理，去除量纲与数量级的差异给安全评估带来的误差。评估指标样本数据预处理后的结果如图5所示，其纵坐标反映归一化的指标值，表示安全度，无量纲。

图4 各评估指标的观测样本空间Fig.4 Observable data of each assessment index

图5 评估指标样本数据预处理结果Fig.5 Observable data preprocessing of each assessment index

根据公式(1)～(7)分别使用层次分析赋权、变异系数赋权、复相关系数赋权、离差最大化赋权、熵值赋权、基于理想最优赋权构建动态赋权模型，求解权重系数。

3.4 最优博弈融合权值

将求得的权重系数矩阵代入式(11)，得到基于博弈原理的最优融合权重系数。多角度动态赋权模型包括层次分析赋权、变异系数赋权、复相关系数赋权、离差最大化赋权、熵值赋权和基于理想最优赋权模型，融合赋权公式(8)中的加权系数αi分别为0.1974、0.1745、0.2525、0.1883、0.0001和0.1873。求得各子系统多角度自适应赋权及最优融合权重系数，如图6所示。图中，赋权法标号1～7分别表示层析分析赋权、变异系数赋权、复相关系数赋权、离差最大化赋权、熵值赋权、理想最优赋权和融合最优赋权。

图6 各子系统多角度自适应赋权及最优融合权重系数Fig.6 Weight coefficients of each subsystem calculated by various weighting methods based on multi-perspective and optimal fusion

3.5 时间立体视角综合安全评估

在对燃压机组在线安全监测过程中，于2008-05-14上午9∶30安全评估值最低，系统报警喘振超标。对报警时刻前后数据(如2008-05-14 08∶59∶40—18∶26∶06时段)进行分析，重建13个样本序列见表2。对这13个样本(S1，S2，…，S13)分别进行“历史”、“当前”、“未来”3个时段的综合评估，评估结果及其所属安全等级见表2。若以主动预防性维修为目的，将“当前”运行状态和“未来”发展趋势相结合，同时兼顾“历史”的原则，分别取λ1=0.2、λ2= 0.35、λ3=0.45，对样本S1，S2，…，S13进行时间立体视角的综合评估，其评估值及安全等级见表2的最后一栏，各样本“历史”、“当前”、“未来”以及时间立体视角综合安全评估值分布如图7所示。利用历史数据与现场工程师经验，制定了安全评估等级相对标准:［0，0.7)危险;［0.7，0.8)隐患;［0.8，0.9)良好;［0.9，1］安全。

表2 各样本时间立体视角综合安全评估值Table 2 Integrated safety assessment results from 3-D time perspective

从表2与图7可以看出，在时间立体视角综合安全评估一栏中样本S7处于危险状态，应立刻采取检修措施抑制故障苗头，避免事故发生;而在样本S5与S6时段，该方法已提前报告隐患状态，建议采取预防性维修;在样本S8至S10时段，机组运行不稳定，仍处于“隐患”区，需密切监控。

图7 时间立体视角综合安全评估值分布图比对Fig.7 Comparison of safety assessment results from each time perspective

与现场维修记录比对，样本S7对应的当前时刻为09∶30，该时段为燃压机组电源切换过程(市电切换为发电机，存在120 s过渡区)，机组转速减低，流量减少，但由于回流阀未打开致机组严重喘振，喘振余量小于20%。在样本S5与S6处，即样本S7的前2个时间单元内，时间立体视角综合安全评估给出了“隐患”报警，有利于采取预防性维修，即建议提前打开回流阀，避免喘振的发生。打开回流阀后，机组逐渐恢复正常工况，故后续时段对应样本的安全评估值又逐渐升高。现场试验验证了本文中提出的综合安全评估方法的有效性。

4 结束语

从工程实际出发，为了对系统安全水平做出全面准确的监测，将其历史、现状及未来可能的状态综合起来分析，立足安全现状，兼顾历史和将来，以时间立体视角对动力机组进行动态安全监测。现场测试表明，时间立体视角综合评估可综合历史、当前和预测数据评估的优点，既立足当前状态，又结合了未来发展趋势和历史整体运行规律，使最终的评估值具有实际意义和导向作用，为维修决策的制定提供可靠的依据。

［1］郭亚军.一种新的动态综合评估方法［J］.管理科学学报，2002，5(2):49-54.

GUO Ya-jun.New theory and method of dynamic comprehensive evaluation［J］.Journal of Management Sciences in China，2002，5(2):49-54.

［2］王欣，李静，高顺德，等.基于工程机械的组合赋权法研究［J］.中国工程机械学报，2007，5(4):485-489.

WANG Xin，LI Jing，GAO Shun-de，et al.Combinatory weighting method applied for construction machinery［J］.Chinese Journal of Construction Machinery，2007，5(4): 485-489.

［3］金菊良，洪天求，李如忠.巢湖流域生态环境质量动态综合评估的客观赋权法［J］.水力发电学报，2005，24 (5):99-103.

JINJu-liang，HONG Tian-qiu，LI Ru-zhong.Objective weighted model for evaluating dynamic eco-environmental comprehensive quality of Chaohu lake basin［J］.Journal of Hydroelectric Engineering，2005，24(5):99-103.

［4］汪泽焱，顾红芳，益晓新，等.一种基于熵的线性组合赋权法［J］.系统工程理论与实践，2003，23(3):112-116.

WANG Ze-yan，GU Hong-fang，YI Xiao-xin，et al.A method of determining the linear combination weights based on entropy［J］.Systems Engineering-theory＆Practice，2003，23(3):112-116.

［5］叶义成，柯丽华，黄德育.系统综合评估技术及其应用［M］.北京:冶金工业出版社，2006.

［6］郭亚军.综合评估理论、方法及应用［M］.北京:科学出版社，2007.

［7］张荣，刘思峰，刘斌.基于离差最大化客观赋权法的一般性算法［J］.统计与决策，2007(24):29-31.

ZHANG Rong，LIU Si-feng，LIU bin.The model of determining objective weights based on the maximal deviation［J］.Statistics and Decision，2007(24):29-31.

［8］余东亮，张来斌，梁伟，等.长输管道多源信息获取方法［J］.中国石油大学学报:自然科学版，2009，33 (3):128-131.

YU Dong-liang，ZHANG Lai-bin，LIANG Wei，et al.Multi-source information acquisition method of long-distance pipeline［J］.Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science)，2009，33(3):128-131.

［9］王书吉，费良军，雷雁斌，等.两种综合赋权法在灌区评估中的应用研究［J］.西安理工大学学报，2009，25 (2):207-211.

WANG Shu-ji，FEI Liang-jun，LEI Yan-bin，et al.Two kinds of comprehensive weight combination method applied to irrigation district's evaluation［J］.Journal of Xi' an University of Technology，2009，25(2):207-211.

［10］胡瑾秋，张来斌，梁伟，等.基于模糊信息融合的燃压机组定量HAZOP分析［J］.系统工程理论与实践，2009，29(8):153-159.

HU Jin-qiu，ZHANG Lai-bin，LIANG Wei，et al.Quantitative HAZOP analysis for gas turbine compressor unit based on fuzzy information fusion theory［J］.Sys-tems Engineering-Theory＆Practice，2009，29(8):153-159.

［11］焦李成.神经网络的应用与实现［M］.西安:西安电子科技大学出版社，1993.

［12］胡瑾秋，张来斌，梁伟，等.基于谐波小波分析的管道小泄漏诊断方法［J］.中国石油大学学报:自然科学版，2009，33(4):118-124.

HU Jin-qiu，ZHANG Lai-bin，LIANG Wei，et al.Small leakage detection of long distance pipeline based on harmonic wavelet analysis［J］.Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science)，2009，33 (4):118-124.

［13］王浩，张来斌，王朝晖，等.迭代奇异值分解降噪与关联维数在烟气轮机故障诊断中的应用［J］.中国石油大学学报:自然科学版，2009，33(1):93-98.

WANG Hao，ZHANG Lai-bin，WANG Zhao-hui，et al.Application of ISVD de-noising and correlation dimension in fault diagnosis of flue gas turbine［J］.Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science)，2009，33(1):93-98.

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

国家自然科学基金项目(51005247);国家油气重大专项课题(2011ZX05055);北京市科技新星计划项目(2010B068);北京市教育委员会项目;国家科技支撑计划项目(11BAK06B01－11－03)

梁伟(1978－)，男(汉族)，陕西人绥德人，副教授，博士，主要研究方向为设备安全监测与故障诊断。

(编辑 沈玉英)