刘三江, 陈祖志, 薄 柯, 李光海
(中国特种设备检测研究院, 北京 100029)
移动式承压类特种设备(包括移动式压力容器、气瓶)的数量多达1.5亿只/台以上,广泛分布于城市交通要道、加油加气站、工厂、宾馆、饭店、居民区等公共场所,且移动性强,环节要素多,管理、监管工作难度大,安全风险比较高。基于更安全使用、更高效储运、更优质服务的发展目标,本文作者在文献[1]中率先提出了通过全面融合应用先进传感、物联网、互联网、大数据等技术构建“智能网联移动式承压设备”的新思路,并在后续的文章中对智能网联移动式承压设备科技及标准化需求、监管模式[2-3]等方面作了分析,同时在实际工作中也在逐步推进关键技术攻关、示范应用等方面的工作。
智能网联移动式承压设备的发展也将带来检验模式的变革,本文首先对智能网联移动式承压设备检验模式的基本特性进行分析,然后以移动式压力容器中的典型品种长管拖车为例,围绕其检验全过程各环节,通过与传统检验之间进行比对分析,对智能网联移动式承压设备的检验模式作进一步剖析,从而为下一步开展相关工作提供指导。
智能网联移动式承压设备发展的基本思路是,集成设备设计、制造、经营、使用、充装、卸载、定期检验、维修、改造、报废等全生命周期全链条的相关信息,汇聚成移动式承压设备大数据,然后以数据为驱动,创新技术和管理架构,并反馈到设备全生命周期全链条各环节,支撑信息化、网络化、自动化、智能化、智慧化的新模式运行。智能网联移动式承压设备在检验环节,将建立起“智能检验”的新模式,主要特性如下:
智能网联移动式承压设备的检验,将紧密围绕大数据展开。一方面,充分利用全生命周期、全链条大数据,指导检验方案制定、检验项目实施、检验结果评定、检验过程管理等工作的开展。另一方面,全面采集检验各环节的设备、机构、人员、环境、管理等各方面的信息,如被检设备的安全状态信息、检验项目及其实施过程信息、检验单位的经验与质量管理信息、检验仪器设备的检定与校验信息、检验人员的能力水平信息、检验环境的适应性信息、检验现场质量管理信息,上述信息能数字化尽可能数字化,对难以数字化的图样、语音、视频等信息进行规范化、标准化,由此构建智能网联移动式承压设备检验环节大数据。
智能网联移动式承压设备的检验,将实现检验过程全节点信息化及相关管理工作的全通道网络化,由此一方面可以提高检验、管理工作的效能和水平,另一方面建立起有效的数据收集机制,支撑检验大数据建设。充分利用移动通信、物联网、现代数据库等技术,对检验方案制定、检验前准备、检验实施、结果评价、缺陷和问题处理、检验记录和报告等过程的所有节点均进行信息化,在各节点设置方便、快捷的数据录入、输入、导入及修改接口,数据可以自动的处理、传输、转换,然后实时的接入大数据平台;充分利用互联网、移动互联网等各类通信技术,建立检验机构、使用单位、监管机构之间的网络化沟通交流平台,实现检验提醒、检验申报、检验受理、检验实施过程跟踪、检验信息上报和分享等都在线上完成,高效率完成业务的同时,相关数据也自动接入大数据平台。
安全的本质是“没有不可接受风险”,因而安全保障的根本目的是进行风险管控,即通过最优的手段将风险控制在“合理可行的低”,基于风险的检验已经成功引入过程工业成套装置检验领域,并大量应用,但目前很多特种设备的检验还没有引入风险分析手段,大量存在过检验、欠检验甚至错检验的现象。智能网联移动式承压设备的检验将紧密围绕风险分析而开展,全面识别出设备的各类失效风险,制定风险的可接受准则和评价标准,基于风险分析制定相应的检验策略、评价准则,通过对设备自身风险与可接受风险进行比较,进行各类评价和做出相应决策。
智能网联移动式承压设备的检测,是实时监测结合必要的现场检测(检验人员到设备现场进行的检测,包括在线检测、停机检测)。实时监测是对设备物理状态(损伤和故障情况)、运行状态、操作情况、使用管理情况、环境状态等方面安全状态参量的综合监测,监测方式通常是远程监测,监测系统通过深度融合应用先进传感、物联网、人工智能、数据挖掘、功能安全、信息安全等技术而搭建,监测数据的实时性、完整性、真实性、可用性、可靠性、安全性可以得到有效保障。现场检测在必要时进行,可以借助机器人、全自动检测仪等自动化、智能化仪器设备实施,大大拓宽检测覆盖范围,大幅提升检测精准度和检测效率。基于对实时监测、在线检测、停机检测采集获得的多传感器信息、多参量数据进行综合分析,再结合对集成的全生命周期、全链条大数据信息挖掘,实现对设备安全状态的智能感知。
综合设备检验过程中采集到的数据以及已汇集至大数据平台中的设备设计、制造、使用等环节的数据,可以对检验结果进行全方位、多维度、多角度的分析,既可对设备的物理状态及其变化趋势进行分析,也可以对设备的制造质量水平及运行、使用、操作、管理情况等进行分析,还可以对设备相关的企业、机构、地区、行业进行能力、水平、管理、安全整体状况等方面的分析,这些分析都是借助嵌入大数据平台中的相应模型自动完成。智能网联移动式承压设备检验结果的评价,将基于大数据分析,综合考虑设备的自身物理状态、使用情况及相关管理水平等情况,通过风险分析,对设备的安全等级、检验周期等方面做出有针对性的、个性化的评价,同时还能提供风险防控策略。
在特种设备领域,智能检验的概念在早期就已提出,但并没有形成明确的内涵,在技术上和管理上也没有形成明确的发展方向,大多数检验机构只简单的将智能检验看作是改进内部管理和技术服务的工具和手段[4-6]。智能网联的发展思路为特种设备的智能检验提供了有力的抓手,以大数据为中心,全面实现检验过程的数字化、信息化,并建立智能化安全状态检测、智慧化分析评价的模式,将有力支撑特种设备检验向智能化方向发展。智能检验模式的发展,将有效避免过检验、欠检验、错检验情况的发生,从而一方面提高设备的安全保障水平,另一方面保证设备运行经济性,最终达到安全性和经济性和谐统一的发展目标,以更好的服务于特种设备的使用和监管。
长管拖车是移动式承压设备中的重要品种,其是由大容积气瓶通过框架与走行装置或直接与走行装置固定在一起而组成的运输设备,通俗的说就是将几个或十几个大气瓶通过配管和阀门连接在一起,再配上安全装置、压力表和温度计等,主要用于运输天然气、氢气等能源气体及工业气体,典型长管拖车外观如图1所示。下面以长管拖车为例,针对其检验过程各环节,对智能检验的特点作进一步剖析,并与传统检验进行比对,以进一步明确智能网联移动式承压设备智能检验模式的内涵,从而为下一步开展相关工作提供指导。长管拖车智能检验与传统检验的比对详见表1。
图1 长管拖车外观图
表1 长管拖车智能检验模式与传统检验模式比对分析
智能网联长管拖车的发展落地及其智能检验模式的构建,还需要一些技术上的支撑,关键技术主要有以下几个方面。
智能网联长管拖车需要搭载一套监控系统,以对设备的安全状态参量进行实时监测,本文作者在前期已经对智能网联长管拖车监测方案作了分析,基于对损伤、故障、失效、事故案例的分析,设计了一套监测指标,并提出了各指标的监测目的、监测手段和方法、监测频度、响应方式等。下一步可以基于该监测方案,开发相应的监测系统,以实现长管拖车安全状态实时监测、信息实时传输交互、及时决策、协同控制为目标,充分利用先进传感、物联网、人工智能等技术,构建智能化的监控系统,保证采集数据全面、实时、完整、可用;同时考虑监控系统自身的功能安全、信息安全问题,保证所监测到的数据真实、稳定以及数据存储、传输保密可靠。
智能网联长管拖车的智能检验是基于动态风险的检验,需要开发各类风险评估模型,包括单体设备的动态风险评估模型,以及不同时间尺度(不同周期、时段等)、不同空间范围(不同区域、单位、行业等)、不同应用领域视角下(政府监管、技术检验、经济发展、社会治理等)的宏观安全风险评估模型。包括长管拖车在内的移动式承压设备的风险是基于时间和空间“动态”变化的,以专家知识经验为主的静态风险评估不适用于移动式承压设备的风险评估,需要采用实时动态风险评估技术。在移动式承压设备全生命周期数据链基础上,可以开发基于大数据分析的动态风险评估技术,通过建立基于大数据的风险评估模型并将之嵌入大数据平台中,即可实现对移动式承压设备动态风险的实时分析评估。
智能网联移动式承压设备智能检验方案制定、风险分析、分析评价等全过程均紧密围绕大数据分析而展开,数据是智能检验的核心问题。检验环节大数据建设,需要开展一系列工作。首先,需要对检验环节的数据进行系统梳理,理清数据分布和流向,明确数据总体架构,建立数据资源目录体系,做好数据分类,从而尽可能融合各方面数据,避免出现信息盲区。其次,要做好数据标准化工作,重点制定好元数据规范、信息分类编码规范以及数据库建设规范等方面的标准,以长管拖车为例,需要制定“长管拖车数据元规范”、“长管拖车信息分类编码规范”、“长管拖车数据库建设规范”等标准。最后,要动员相关力量做好信息采集工作,对于使用单位、检验机构、监管机构现有数据,要予以充分利用,对于新检验数据,要按照大数据平台建设要求全面信息化,及时汇入大数据平台。
移动式承压设备传统技术与现代信息、电子、通信、计算机、智能控制技术充分融合,将促进设备产品、管理、服务不断向信息化、智能化、智慧化方向发展,由此建立起智能网联移动式承压设备新模式,推动设备向更安全使用、更高效储运、更优质服务方向的转型升级。智能网联移动式承压设备在检验环节,将建立起“智能检验”的新模式,推动传统检验不断转型升级本文对智能网联移动式承压设备的“智能检验”模式作了分析,主要结论如下:
1)智能网联移动式承压设备检验模式的基本特性包括:以大数据为中心,检验过程信息化、网络化,以风险分析为基础,智能化检测,分析评价智慧化。对各项特性的内涵逐一作了分析。
2)以长管拖车为例,从其检验全过程各环节出发,进一步分析了智能检验的特点并与传统检验进行比对,从而进一步明确了智能检验的内涵。
3)提出了构建长管拖车“智能检验”模式的关键技术,从安全状态实时监控技术、动态风险评估技术数据资源建设三个方面作了分析,可为下一步推进相关工作提供指导。