天然气净化厂运转设备振动监测系统设计及应用

彭银华,高 阳,陈 锐,周斯雅,雷 宇

(西南油气田川中油气矿,四川 南充 637000)

0 引言

2020年以来,国内天然气产量突破1900亿立方米,天然气在油气结构中占比超40%[1];天然气在能源体系中逐渐成为主力军。天然气净化装置作为天然气生产的关键一环,其生产的平稳性直接影响天然气产能发挥。天然气净化装置运转设备作为工厂的心脏,为各类工艺介质的输送提供动力;运转设备的运行情况直接关系着整个气田的生产。长期以来,国内天然气净化厂运转设备检修多采用定期维修和故障后维修模式,这两种检修模式不以设备的运行状态为依据,而以到期必修和缺陷处理为原则,存在过度维修或维修不及时等问题。

随着科学技术的不断发展,特别是计算机的广泛应用,运转设备状态监测和诊断技术得到长足发展。基于状态监测和诊断分析的预防性检修模式逐渐成为天然气净化厂运转设备检修管理的发展方向。天然气净化厂运转设备振动监测系统可及时准确地评价运转设备的运行状况,在部件出现故障的初始阶段查出并监视其发展,不仅可以减少装置停产、防止设备损坏事故,而且可使检修与维护的工作更及时和准确,实现设备预防性检修。

1 系统设计

天然气净化厂运转设备主要包括电机、离心泵、离心风机等,故障类型主要包括转子不平衡、不对中、共振、机械松动、轴承故障、齿轮故障、电机气隙不均匀、电机转子笼条断裂、电机定子断路等;运转设备发生这类故障时,在振动分析中均能发现对应的特征参数。因此,根据这种故障与振动特征参数(对应1个或多个特征参数)的对应关系,设计了一种适用于天然气净化厂的运转设备振动在线监测和故障诊断系统。

1.1 在线监测系统架构

设备振动在线监测系统由三层结构组成:机组数据获取层、数据处理层、应用分析层。

数据获取层主要包括信号感知单元、数据采集与处理单元、通讯单元。信号感知单元主要由安装在设备表面的加速度传感器、转速传感器、温度传感器等组成。传感器将振动、转速等信号转化为电信号并传送给数据采集与处理单元。数据采集与处理单元将电信号进行抗混叠滤波、AD采集、特征值分析并结合工况数据进行智能筛选与存储。将数据转换成TCP/IP格式经过通讯单元传送到中控室数据处理层。

图1 振动在线监测系统网络拓扑图

数据处理层主要包括数据服务器、WEB服务器、工程师站及网络隔离装置等硬件系统,以及安装在服务器上的分析系统。对来自于机组的振动数据、转速数据、温度数据等进行处理和储存,提取故障特征信息,在机组故障模型的支持下进行诊断评估。

应用分析层指设公司数据中心。机组健康状态评估管理系统利用各机组故障征兆特征数据,结合齿轮故障模型、滚动轴承故障模型、滑动轴承故障模型及各类型机组故障模型自动给出健康状态评估报告,诊断分析人员根据现场机组数据,在自动诊断结论的指引下,对机组机型评估,出具详细的机组评估报告。

1.2 系统诊断模型

天然气净化厂运转设备振动监测系统故障诊断模型主要包括基于规则的专家知识模型和基于历史故障的识别模型。

(1)基于规则的专家知识模型

针对天然气净化厂不同设备的结构原理、轴承型号、润滑方式、安装方式等,通过历史故障、模型试验、专家经验、数学计算等方式获得不同故障情况下,时域、频域的特征值,并对特征参数设定阈值和判断逻辑,从而实现故障判断和定位。

表1 多级离心泵专家知识模型故障诊断逻辑

(2)基于历史故障的识别模型

根据已有的历史故障案例及数据进行建模,建立了一个历史故障特征库。历史故障特征库中存放历史故障特征数据模型。历史特征数据模型中保存净化厂已发生故障的关键参数及依据专家分析判别,从故障数据中提取出的故障诊断的特征向量。历史特征数据模型中同时包含运转设备故障情况、故障部位、故障诊断结论、故障采用的措施、维修方案数据等。

历史故障库中的各特征模型与设备实时监测数据进行匹配对比分析,自动进行逻辑判别。

表2 基于历史故障的识别模型

在线监测系统进行故障诊断时,首先进行基于历史故障特征库的自动诊断逻辑判别;若无对应故障识别,再进行基于规则的专家知识模型识别。两种识别模型可不断进行优化,提高故障诊断范围和准确率。

2 系统功能及特点

2.1 系统功能

天然气净化厂运转设备振动监测系统主要包括机组运行详情、特征值及趋势、数据分析、报警、启停机记录、运行报告、系统自检、故障记录、故障诊断、远程报警等功能;系统总体界面如图2所示。

图2 天然气净化厂运转设备振动监测系统总体界面

图3 脱硫循环泵输出端通频加速度趋势图

天然气净化厂运转设备振动监测系统包含的功能模块及其主要作用如下:

(1)机组运行详情模块:显示各台运转设备的温度、振动有效值、转速以及系统对设备运行状况的评价,如优秀、良好、观察等;方便设备管理人员快速掌握设备总体运行情况。

(2)特征值及趋势模块:对设备每一监测点数据进行分析,实时显示该点不同频段下的振动速度有效值、振动加速度有效值、峰值、峭度等13项特征值及报警情况,并提供历史趋势曲线。设备管理人员可根据不同特征值情况,对设备运行情况进行更准确的判断。

(3)数据分析模块:提供特征值趋势分析、频谱分析、波形分析、包络分析等,为设备管理人员提供丰富的故障分析工具。

(4)历史报警查询模块:提供实时报警显示和历史报警查询功能,显示振动和温度报警点及测点信息。

(5)启停机记录模块:系统可记录设备启停机时的瞬态状态及启停机的时间、启停机次数,方便查看设备启停机状态及累计运行时间。

(6)运行报告模块:系统可自行给出设备健康状态评估报告,报告包括设备运行良好或者报警的状态提示,机组开机运行时长、启停次数、累计运行时间、设备在每种状态下持续的时间、设备的维修建议等内容。

(7)故障记录模块:系统可录入设备故障时间、故障情况、检维修情况等,方便系统诊断优化。

(8)故障诊断模块:系统可自动给出故障诊断结论及处理建议。

(9)远程报警模块:在系统与外网联通的情况下,设备发生异常时,可实时向指定人员发送短信、邮件、微信推送等,及时报告设备故障情况。

(10)系统自检:可自动进行系统自检,并显示系统故障情况,方便维护。

2.2 系统特点

(1)监测诊断功能准确:该系统采用矿用本安型振动加速传感器,数据采集器前采用电流输出方式,数据采集器后采用光纤输出,数据抗干扰能力强,监测更准确。故障诊断是针对天然气净化厂现场运转设备,采用基于规则的专家知识和基于历史故障识别的两种模型,更具有工程应用价值,诊断针对性更强。

(2)功能丰富适用:系统提供了大量数据分析工具,设备管理人员可自行对设备进行分析和评价;系统还可自动对设备故障进行实时诊断并推送诊断信息,保证管理人员及时发现设备故障,减少损失。

(3)系统维护工作量小:系统稳定性强,且可自动对自身进行检查,显示系统运行状况及故障点,减少维护难度。

3 应用案例

天然气净化厂运转设备振动在线监测系统已投入实际应用。某天然气净化厂脱硫溶液循环泵为多级卧式离心泵,电机转速2950 r/min,泵轴承型号是圆锥滚子31312。泵两端轴承箱轴向和径向分别安装1支振动加速度传感器,联轴器处安装1支转速传感器。利用滚动轴承故障特征频率计算公式[2],计算得到轴承特征频率,如表3所示。

表3 脱硫溶液循环泵(轴承型号31312)

2021年3月7日10时12分,振动在线监测系统诊断模块发出一级报警,提示循环泵入口端轴承外圈故障。利用系统数据分析功能对近段时间振动数据进行分析。

3.1 趋势分析

调取了2020年11月2日至2021年03月7日的泵输出端通频加速度趋势图,可见设备于2021年3月5日前,振动一直平稳,且落在预设的一级报警线内;于2021年3月5日,发生缓慢飘升,触发一级(黄色)报警,且飘升速度明显变快,于3月7日晚触发二级(红色)报警。

3.2 波形分析

正常无故障状态下,该测点的波形中没有规律冲击现象,波形图峰值较低,约17 m/s2,如图4(a)所示。

图4 波形分析图

轴承振动产生异常时,波形图存在明显有规律的冲击现象,使用游标进行度量,发现冲击间隔为0.003 s,对应328 Hz;波形图峰值大幅度增加,约为100 m/s2,超过正常值的5倍;对应轴承特征频率,判断泵轴承外圈发生故障。

3.3 频谱分析

正常无轴承故障状态下,该测点的低频和高频段均无明显轴承故障频率的存在,频谱有效值RMS较低,为4.437 m/s2如图5(a)所示。

图5 频谱分析图

图6 轴承外圈剥落

轴承产生异常时,频谱图上从低频段到高频段均充满了轴承故障带来的频率成分信号。游标进行度量,发现该故障特征频率的基频为332.8 Hz,非常接近轴承外滚道的故障特征频率。此时频谱有效值较大,为21.776 m/s2,是正常状态下的5倍。

结合系统自动诊断结论及振动分析,判断脱硫循环泵入口端31312轴承外滚道存在故障;停机对设备进行检修,发现轴承外滚道有明显剥落。通过系统进行的数据分析及系统自动诊断结论与故障实际情况相符,系统监测及诊断准确有效。

4 结语

天然气净化厂运转设备在线监测系统针对净化装置运转设备的特点,实现设备状态的实时监测、数据分析和故障诊断,可及早发现设备潜在故障征兆,辅助设备管理人员制定检修维护方案,实现设备预防性维修,提高净化装置的运行平稳性,延长设备的使用寿命。

将该系统应用于某天然气净化厂脱硫溶液循环泵,有效的监测出设备振动异常,并诊断出故障原因和位置。现场应用表明,该系统满足天然气净化厂运转设备状态监测与在线诊断的实时性和精确性要求,具有广泛的推广价值。