基于管道状态关联分析的泵机组故障诊断方法研究.pdf

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1、2 0 1 5年第 4 3卷第 4期 流体机械 4 3 文章编号 ： 1 0 0 5 0 3 2 9 ( 2 0 1 5 ) 0 40 0 4 3 0 5 基于管道状态关联分析的泵机组故障诊断方法研究 康健 ， 张来斌 ， 梁伟 ( 中国石油大学 ， 北京1 0 2 2 4 9) 摘要： 在对现场泵机组和管道过程参数进行综合监测的基础上， 提出了一种基于管道状态耦合分析的泵机组设故障 监测方法， 该方法包括了泵机组的异常捕捉技术 、 相关管道的实时状态识别以及基于耦合作用的故障判别。现场应用结 果证明， 该方法能够快速有效的实现机组故障检测和识别， 与传统的方法相比大大降低了系统的误报警率。

2、关键词： 泵机组； 耦合分析 ； 信号捕捉； 故障诊断 中图分类号 ： T H 3 文献标志码 ： A d o i ： 1 0 3 9 6 9 j i s s n 1 0 0 5 0 3 2 9 2 0 1 5 0 4 0 0 9 Re s e a r c h o n Fa ul t Di a g no s e of Pu m p Uni t Sy s t e m ba s e d o n St a t e Co u pl i n g An a l y s i s KANG J i a n， Z HANG L a i - b i n g， L I AN G We i (C h i n a U

3、n i v e r s i t y o f P e t r o l e u m ( B e i j i n g ) ， B e ij i n g 1 0 2 2 4 9 ， C h i n a ) Ab s t r a c t ： B a s e d o n i n t e g r a t e d mo n i t o r i n g o f p r o c e s s d a t a o f P P U， a n o v e l f a u l t d i a g n o s i s me t h o d f o r p u mp u n i t s u s i n g s t a t u

4、s c o u p l i n g a n a l y s i s w o s p r e s e a t ， w h e r e P P U i s c o n s i d e r e d a s o n e u n i t a r y o b j e c t T h e me t h o d b a s e d o n e q u i p me n t m o n i t o r i n g i n c l u d e s t h r e e s t e p s ：a b n o r ma l i t y c a p t u r e ， r e al t i me s t a t u s

5、mo d e l ， a n d s t a t u s c o u p l i n g a n aly s i s P u mp u n i t f a u l t s a r e c a p t u r e d b y mu l t i s o u r c e i n f o rm a t i o n f u s i o n ， a n d b e c a u s e t h e p i p e l i n e s t a t u s e s a r e i n c o r p o r a t e d ， f a l s e a l a r m r a t e o f p u mp u n

6、 i t s c a n b e g r e a tl y r e d u c e d， wh i c h ma y o v e r c o me t h e f u n c t i o n l i mi t a t i o n s o f t h e o ns i t e f a u l t d i a g n o s i s b a s e d o n s u p e r v i s o r y c o n t r o l a n d d a t a a c q u i s i t i o n s y s t e m ( S C A D A) A n o nl i n e s o f t

7、w a r e s y s t e m i s d e v e l o p e d t o a c h i e v e a b e t t e r i m p l e m e n t a t i o n a n d c o n v e n i e n c e C a s e s t u d i e s i l l u s t r a t e t h a t t h e me t h o d i mp r o v e s t h e c a p a b i l i t y o f d e t e c t i o n， a n d r e d u c e s t h e f a l s e a l

8、 a rm r a t e o f P P U Ke y wo r d：p u mp u n i t s ； c o u p l i n g a n aly s i s ； c a p t u r e a b n o rm al s i g n al ； f a u l t d i a g n o s i s 1 前言 泵机组是原油管 道输送系统 中重要 的动设 备 ， 长期处于高速 、 高温 、 高压的运行环境 中， 其运 行状况直接影响到输油系统 的稳定性 。目前针对 机组实施的实时故障监测一般通过现场数据采集 与监测控制 ( S C A D A) 系统来完成 ， 但现场 S C A D

9、A系统功能有 限， 不能充分 挖掘在线过 程数据 所蕴含 的机组异 常信息且 容易导致误报警 J 。 原油管道输送时 ， 泵机组和管道组成 了一个相对 完整的水力学系统 J 。从能量输送角度来说 ， 泵 机组是能量的提供者， 管道是能量传递的路径， 某 一方能量 的改变 都会对另外 一方产生作 用和影 响， 以往研究表 明， 泵的运行状态与泵 的外部水力 参量 以及管道两端的水力参量 问是相互作用 、 相 互影响的关系 。 目 前国内外对这种耦合作用的研究较少， 现 有的研究主要集中在机组 自身各个部件间的耦合 作用关系上 ， 尚未有针对管道与机组耦合作用研 究的报道 。 针对 目前 的研究

10、现状 ， 本文提 出一种基于管 道状态耦合分析的机组故障监测方法 ， 具体包括 泵机组的异常捕捉 ， 相关设备 的实时状态分析 ， 以 及泵机组异常的确定 等步骤 ， 该方法采用多源信 息融合的思想对机组故障进行捕捉 ， 并利用管道 实时状态排除机组故障误报警， 保障储运生产系 统的安全性 ， 避免潜在事故的发生 ， 确保整个储运 生产系统的安全运行。 收稿 日期 ： 2 0 1 40 8 2 1 修稿 日期 ： 2 0 1 41 01 4 基金项 目： 国家 8 6 3项 目资助课题 ( 2 0 0 8 A A 0 6 Z 2 0 9) ； 中国石油大学( 北京 ) 博士研究生基 础研究创新

11、 基金( 2 4 6 2 0 1 3 Y x B s o l 1 ) ； 国家 自 然科学基金资助课题( 5 1 0 0 5 2 4 7 ) F L UI D MAC HI N ER Y Vo 1 4 3， No 4， 2 0 1 5 2 泵机组异常捕捉 2 1 状态参量的选择 输油泵站可采集到的泵机组与管道数据项 目 见表 1 所示 ， 根据数据属性不同可将其划分为 ： 振 动 、 温度 、 压力 、 电力 、 状态这 5大类 。 表 1 泵机组与管道数据采集项 目及分类 分类 泵机组采集数据项 目 管道采集数据项 目 振动 电机端瓦振动、 泵端瓦振动 泵腰瓦温度、 泵壳温度 、 电 温度

12、进站温度、出站温度 机 A相温度 泵入 口压力 、 泵 出 口压力 、 压力 进站压力、出站压 力 汇管人 口压力 泵运行 状 态 、 泵 驱动 端 泄 状态 漏状态 电力 电机 电流 、 电机 电压 2 2信 号测 点位 置 信号是故障的载体 ， 采集到的信号是否准确 ， 是否具有典型性与代表性是后 续分析处理 的基 础。图 1 为泵机组振动信号采集 的测点布置图 ， 其布置应尽可能靠近待测部位 ， 避免信号的衰减、 畸变或传递受阻。同时在确定测点位置时 ， 还应 考虑传感器安放 、 拆卸 的方便性 。 测点 l ： 电机腰瓦轴承 测 点4： 泵 端 斑 ： 轴 承 测点2 ： 电机端瓦轴承

13、 测点3 ：泵腰瓦轴承 | ， 、 联 轴 器 释 一岛 国 专 地 基 图 1 泵机组测点布置 2 3 泵机组状态异常实时捕捉 泵机组的异常捕捉不 能只针对单个测点、 单 个时间点进行分析 ， 需要综合分析机组 的多个采 集点 、 一段时期 内的数据 ， 因此 ， 需要在 内存 中建 立一个短期实时过程数据缓冲区， 实 现机组故障 监测与报警 ， 故障监测与报警系统如图 2所示。 幽 圈 一薹?箍 效 实时数接 冲区 cADA 一阈值判断 图 2 机组故障监测与报警示意 由于监测系统还要考虑实时性的要求 ， 故障 分析算法不能太复杂 ， 因此 ， 主要 围绕过程数据的 一些时域指标来进行分析

14、 ， 所选择 的指标 以尽可 能反映出机组的隐含信息为标准， 本文提取的特 征指标具体见表 2 。 表 2 机组过程数据时域特征指标 指标项 目 公式 选择依据 最大值 =ma x ( ) 高高报 最小值 i =mi n ( x ) 低低报 峰峰值 一 m i “ 波动监测 均 方 根 值 = ( 1 n 波 动 监 测 ， 稳 定 性 好 峭度 卢 = 脉冲监测 方差 Js ( ) 。 波动监测 c = x 裕 度 指 标 ( 1 N ) 脉 冲 、 波 动 监 测 小脉冲监测， 峭度指标 = ( ) 敏感性好，无 量纲 机组状态异常捕捉算法采用逻辑推理 的方法 实现 ， 具体为 ： 当有多

15、个状态参量的多个特征指标 均超出阈值范围且持续一定时间以上时 ， 认为机 组运行状态异常 ， 否则机组运行正常。此处 的阈 值要小于 S C A D A系统所设阈值， 但要触发此异 常捕捉不仅需要多个特征指标同时超过阈值而且 还需要多个状态参量 的共同参与， 这是一种多源 信息融合的分析思想 ， 大量的试验证 明， 这种异常 捕捉判断条件与设备发生故障时所表现出来的多 方面故障征兆相一致 。 2 4 泵机组异常捕捉 实例 试验中捕捉到了一次机组运行状态异常 的4 个振动过程参量波形 ， 此信号分别为电机两端轴 承振动和泵两端轴承振动 ， S C A D A系统设定的报 警极限值 为 3 5 m

16、 m s 。分析后 得到该振 动过程 参量的时域特征指标如表 3所示 ， 可知 ， 此时振动 信号的最大幅值 仅为 2 1 7 6 6 m m s ， 未达 到 S C A D A系统设定 的 3 5 mm s 的报警限 ， 因此 S C A D A 系统忽略了此异常。然而 ， 分析上述指标项 目可 知， 尽管该机组轴承 的振动 幅值不大， 但 峰峰值 、 峭度 、 方差 、 指标均严重超限 ， 且持续 时间超过 5 分钟 ， 长期作用会对设备造成冲击类损害， 这属于 隐含故障范畴， 因此需要对此异常进行捕捉并报 警 ， 在 实际应用 中对此异常捕捉成功 ， 相 比 S C A D A系统的状

17、态监测功 能， 本文所采 用的机组异 2 0 1 5年第 4 3卷第 4期 流体机械 4 5 常监测方法能够更充分地挖掘出状态数据所蕴含 的丰富信息 ， 以获取机组 的隐含故障信息 。 表3 机组部分参数时域特征指标 ( m m s ) 电机驱动 电机非驱动 泵驱动 泵非驱动 指标项 目 阈值 端振动 端振动 端振动 端振动 最大值 0 3 6 9 5 0 6 0 0 0 2 1 7 6 6 2 1 4 8 4 3 5 0 H D 0 最小值 0 2 5 6 2 0 5 0 4 7 1 4 7 5 0 1 6 2 3 4 1 5 0 0 0 峰峰值 0 1 1 3 3 0 0 9 5 3 0

18、7 0 1 6 0 5 2 5 0 0 2 5 0 0 均方根值 0 3 0 5 8 0 5 4 5 1 1 7 9 3 4 1 8 8 0 2 2 0 0 0 0 峭度 0 0 0 8 9 0 0 8 8 6 1 0 8 7 8 2 1 2 8 3 O 7 5 5 0 0 0 方差 0 0 o 0 5 O 0 0 0 3 0 O 4 O 6 0 0 2 3 8 0 0 1 0 0 裕度指标 1 2 0 8 5 1 1 0 0 8 1 2 1 3 6 1 1 4 2 6 1 2 0 o 0 峭度指标 1 0 2 2 5 1 0 0 3 7 1 0 5 1 5 1 0 2 6 6 1 0 0 0

19、 HD 3相关设备实时状态模型的建立 由于泵机组 的监测状态和与之联接的管道状 态存在一定 的相互作用关系 ， 因此判断泵机组状 态时， 有必要掌握此时管道的运行状态 ， 从而对泵 机组 的异常进行判别 ， 首先应选择敏感参量 ， 建立 状态标准库 ， 通过待测状态与标准状态的对 比， 从 而实现对待测设备状态的识别 。管道运行状态可 以用多种方法或参数进行描述 ， 波形 系数是描述 一段数据均方根与其绝对平均值之间关 系的一个 无量纲物理量 ， 系数的大小 与数据本身 的幅值关 系不大 ， 只与数据的“ 形状 ” 有关 ， 可 以用来 度量 信号 的“ 波动 ” 情况 ， 本文利用波形系数组

20、合建立 起管道系统的波形谱 。 3 1 敏感参量选择 管道系统状态的敏感参数选择最关键 的“ 压 力” 这一个状态量。为 了同时表征压力 的整体和 局部形状特征 ， 将 一个压 力信号划分为等距 的 5 段 ， 分别计算每段 的波形系数指标 ， 并构造维数为 5的波形谱 。由于各条管道 的管况不 同， 压力波 形差别很大 ， 因此 ， 需要针对每条管道 的上 、 下游 端分别确立各 自的标准状态波动谱 。 3 2 建立状 态标准库 总结 3种常见的管道运行状态为 ： 平稳输送 、 正压水力 冲击 、 负压拉空 ， 分别建立这 3种工况典 型的状态参量。根据公式计算 出各个参量 的波形 系数 ，

21、 把每种工况下各个参量 的波形指标按照顺 序组成一个 向量 ， 并定义为该工况的波形谱 。对 多组 同类型的波形谱求平均 ， 组成各管道状态的 标准波形谱。 3 3对待 测机 组 状 态的识 别 首先提取待测管道压力 的波动谱 ， 然后利用 最大模糊贴近度的方法对待测波动谱进行分类识 别 。本文具体采用 了海明贴 近度 函数来实现 ， 海 明贴近度公式为 ： 1 n N ( A ， ) = 1 一 1 l A ( ) 一 R ( u ) J ( 1 ) = I 现场应用证明， 基于最 大模糊贴近度 的识别 方法识别准确率较高 ， 且运算速度快 ， 不需要模型 训练 ， 能够满足实时识别 的要求

22、。 4 故障诊断方法 4 1 常见的故障诊断方法 管道泄漏事故和泵机组故障事故 占了储运生 产系统事故中的绝大部分 ， 是当前储运生产设备 安全研究的重点 。针对泵组故 障的诊断方法 ， 目 前常用的故 障诊断技术主要有 ： 红外热分析技术 、 热工参量诊断技术 、 声发射诊断技术 、 无损探伤诊 断技术 、 油液分析诊断技术 、 振动监测分 析技术 等 。对旋转式机械设备来说 ， 其振动参数 比其它 类型状态参量能更直接 、 快 速地反 映机组 的运行 状态 ， 因此振动监测分析是 目前设备故障诊断 中 应用最广 、 研究最为深入 的故障诊断技术。 由于管道和机组 的故障形式 、 故障特点不

23、 同 以及故障检测 、 故障分析 的方法差别较大 ， 所以 目 前针对这两种设备一般仍采用独立的形式分开研 究 ， 即分为管道泄漏检测和机组故障诊断来研究 ， 没有考虑作为一个 系统 中， 两者状态 的关联性及 相互影响。 4 2 本文提 出的故障诊 断方法 目前 ， 针对泵机组实施 的实 时故障监测一般 通过现场 S C A D A系统来完成 ， 但现场 S C A D A系 统功能有限 ， 不能充分挖掘在线过程数据所蕴含 的机组异常信息且容易导致误报警。 在原油输送系统 中， 泵机组 的故障监测经常 存在误报警的现象， 比如上游管道水力冲击或者 负压拉空所带来 的泵机组监测数据异常等。这类

24、 机组状态异常是受管道耦合作用产生 的， 不是泵 机组原发性故障， 不应该发 出机组故障报警。因 此 ， 应在机组运行异常捕捉功能基础上结合管道 的实时状态 ， 排除误报警 ， 基于 以上研究 ， 本文提 出的故障诊断流程如图 3所示 。 FLUI D MACHI NERY Vo 1 4 3， No 4， 2 01 5 图3 基于管道状态耦合分析的泵机组故障诊断流程 理论上 ， 由于采用了耦合 的分析方法 ， 可 以排 除因管道状态改变所导致 的泵机组异常情况 ， 因 此泵机组系统的误报警率将大幅降低 。同时， 正 吕 暑 理 粤 时刻 ( a )泵 驱动 端 是 由于不用过分考虑系统误报警高

25、 的问题 ， 泵机 组故障异常捕捉功能 的灵敏度可 以设置 得 比较 高， 这提高了故障诊断能力和效率， 因此基于管道 状态耦合分析的泵机组故障诊断方法有较好的应 用前景。 5 现 场 实例应 用 以中石化东临复线某段原油输送管段为研究 对象 ， 开展基于管道状态耦合左右 的泵机组故 障 诊断应 用 实 验。该 管 线 包 含 5个 站 点 ， 全 长 1 56 k m 。 5 1 异常捕捉情况 2 0 1 3年 1 月 2 8日上午 1 0： 5 6左右 ， 利用泵机 组的异常捕捉方法 ， 系统监测到东营站 P 2 o 4泵机 组轴承振动异常 ， 如 图 4所示 。该振动幅值波动 过大 ，

26、且 波动持 续时 间过长 ( 1 0 ： 5 61 1 ： 0 2 ， 达 6 mi n) 。 2- 2 l 1 9 运 1 6 图4 东营站 P 2 0 4泵轴承振动 5 2 相 关管道的实时状态分析 捕捉到泵机组的异常信号之后 ， 此时启动耦 合状态分析 ， 首先确定与该机组相关的管端为 ： 东 3 8 兰 3 6 理 3 4 1 0 ： 56 时 刻 ( a )东 营出站 营出站端和乔庄进站端 ， 这两端 的管道压力 波动 如图 5所示。 图5 东临复线管线压力 时刻 ( b)乔 庄进站 端 动 驱 2 0 1 5 年第4 3 卷第 4 期 流体机械 4 7 利用本文介绍的方法建立东营出

27、站管道 3种 状态 ( 正常输送、 正压水力 冲击 、 负压拉 空) 的标 准波形谱 ， 计算此时东营站管道实时压力波形谱 ， 并计算与各自标准波形谱间的海明距离， 计算结 果如表 4所示。 表 4 标 准状态模 式与东营 出站管道波形指标值 海明 状态 波形指标值 距离 正常输送 1 1 6 1 l 1 1 1 0 5 1 1 0 2 0 1 0 9 0 0 1 1 4 6 9 0 8 8 6 4 正压 水 10 0 0 0 1 0 5 2 8 1 0 3 6 7 1 0 0 1 6 1 0 0 0 1 0 9 8 9 9 力冲击 负压拉空 1 o ( ) o 5 1 ( ) o O 1 1

28、 1 0 1 5 1 O l 9 7 1 0 0 3 6 O 9 6 7 7 东营 出站 10 0 0 1 1 0 3 9 4 1 o 0 1 4 1 0 0 0 5 1 0 0 0 9 管道状态 5 3 泵机组故障诊 断结论 东营出站管道实时状态与标准状态的波形参 数对 比如 图 6所示 。 1 2 O 1 05 O 9 0 l 3 5 维度 ( n) 图6 标准状态模式与待测模式波形指标值 由图 6可知 ， 该东营 出站压力 目前处于正压 水力冲击状态。同样的方法可得出此时乔庄进站 的压力也处于正压水击状态 。 由于乔庄进站产生正压水击拐点 的时间标签 ( 1 0： 5 5 ： 4 5 )

29、 要早于东 营出站压力 水击时间标签 ( 1 0： 5 6 ： 1 3 ) ， 因此耦合分析认为该机组振动异常 是 由乔庄站水力冲击上传到东 营站 内所引起的 ， 不属于机组本身结构性 故障或 自身突发性故障 ， 因此系统不作机组故障报警处理 ， 经查看验证 ， 现 场的实际情况与判断结果相符合。但由于连续的 水力冲击会给泵体带来 较大的交替 冲击载荷 ， 容 易造成叶轮碰磨 、 机械密封失效等后果 ， 因此 ， 耦 合故障诊断系统发出了一个机组状态异常提示， 并 给出了避免水力冲击 的预防措施。 6结论 ( 1 ) 针对生产现场 S C A D A系统故障监测功 能的局限性 ， 提出 了一种

30、基于管道状态耦 合分析 的机组故障监测方法， 该方法采用多源信息融合 的思想来对机组故 障进行捕捉 ， 并通过实例验证 了该捕捉方法的有效性 ； ( 2 ) 提出了相关设备标准状态和实时状态的 建立方法 ， 利用最大模糊贴近度 的方法实现了对 管道实时状态的识别 ， 利用管道实时状态排除机 组故障误报警， 实现了对机组隐含故障报警并降 低了误报警率 ； ( 3 ) 生产 现场设备情况非 常复杂 ， 每条管道 的运行情况差别较大 ， 各台机组的情况也不同 ， 不 同机组正常运行状态下的机体振动可能存在较大 差异 。因此 ， 应针对每类设备制定独立 的安全决 策方案 ， 提高现场的应用效果 ； (

31、 4 ) 本文提出的基 于设备耦合状态的故 障诊 断方法 ， 对 于提高检测灵敏度 ， 降低误报警率 ， 保 证管道储运生产系统的稳定性和整个输油系统 的 安全性具有重要的现实意义 。 参考文献 1 A i s s a n i N， B e l d j i l al i B， T r e n t e s a u x D D y n a mi c s c h e d u l i n g o f mmnt e n a nc e t a s ks i n t h e p e t r o l e u m i n du s t r y：A r e i n f o r c e m e n t a p p

32、r o a c h J E n g i n e e r i n g A p p l i c a t i o n s o f A r t i fi c i a l I n t e l l i g e n c e ， 2 0 0 9 ， 2 2 ( 7 ) ： 1 0 8 9 1 1 0 3 2 段礼祥 ， 张来斌， 王朝晖， 等 油田注水泵机组智能 故障诊断系统 J ， 石油机械 ， 2 0 0 1 ， 2 9 ( 8 ) ： 3 1 3 4 3 Z h a n g X J S t a t i s t i c a l l e a k d e t e c t i o n i n g a s a n

33、 d l i q u i d p i p e l i n e s J P i p e s&p i p e l i n e s i n t e r n a t i o n al， 1 9 9 3 ， 3 8 ( 4 ) ： 2 6 2 9 4 H u J ， Z h a n g L， L i a n g W D e t e c t i o n o f s m a l l l e a k a g e f r o m l o n g t r a n s p o r t a t i o n p i p e l i n e w i t h c o mp l e x n o i s e J J o u r

34、 n a l of L o s s P r e v e n t i o n i n t h e P r o c e s s I n d u s t r i e s ， 2 0 1 1 ， 2 4 ( 4 ) ： 4 4 9 _ 4 5 7 5 张利军 ， 王朝 晖 ， 张 来斌 ， 等 应用 于 输油 管线 的远 程故障诊断系统 J 石油机械， 2 0 0 5 ， 3 3 ( 1 1 ) ： 5 7 5 9 6 王勇勤 ， 张彦， 杨明寿， 等 输油泵站泵机组运行状 态的监控 J 油气储运 ， 1 9 9 5 ： 0 1 3 7 M a m iN c s ， B o g d e v i i u

35、 s M S i m u l a t i o n o f d y n a m i c p r o c e s - s e s i n h y d r a ul i c a c c u m u l a t o r s J T r a n s p o rt， 2 0 1 0 ， 2 5 ( 2 ) ： 2 1 5 - 2 2 1 8 刘江， 冯坤， 江志农， 等 大型 C 0 2压缩机振动原因分 析及解决措施 J 流体机械， 201 3 ， 4 1 ( 1 2 ) ： 6 3 - 6 5 9 杨萍， 代小军 ， 黄鑫， 等 活塞并联压缩机振动有限 元分析的探讨 J 流体机械， 2 0 1 4 ，

36、4 2 ( 1 ) ： 7 7 - 7 9 ( 下转第 4 2页) 4 2 FLUI D MACHI NERY Vo 1 4 3， No 4， 2 01 5 表 1 双关断旋塞 阀进行的研制试验项 目 序号 试验项 目 试验 内容 按 I S O 1 4 3 1 3 ： 2 0 0 7( A P I 6 D 2 0 0 8) 第 1 液压强度 1 1 3条 按 I S O 1 4 3 1 3 ： 2 0 0 7 ( A P I 6 D 2 0 0 8 ) 第 2 密封试验 1 1 4 4 2条 ， 第 1 1 4 4 3条 3 电连续性 测量阀杆与阀体间的电阻 4 流量 系数 按 J B T

37、5 2 9 6 旋塞阀完全关闭时入 口通 2 MP a水 压， 给电动执行器信号使旋塞阀从关 5 操作试验 闭到打开， 再从打开到关闭， 测量驱 动力矩 关闭入口压力 1 9 2 5 M P a ， 全开流 6 动作试验 量 l O O k g s 左右， 以每分钟一次开、 关 的频率动作 1 0 0 0次 表 2双关断旋塞阀鉴定试 验项 目 试验项 目 检验技术要求 检验结论 壳体试验 I S O 1 4 3 1 3 (A P I 6 D ，G B 符合要求 密封试验 T 1 9 6 7 2 ) 符合要求 流量系数试验 J B T 5 2 9 6 1 9 9 1 符合要求 A P I 6 0

38、 7 ( I S O1 0 4 9 7 ) 火烧 试 耐火试验 符合要求 验， 低压试验， 操作试验 开启 关闭 在空载和 2 0 M P a压差下 开启 一关闭阀门， 应顺畅， 符合要求 操作试验 无卡滞现象 5 3工 业 应 用试 验 双关断旋塞阀工业应用试验地点在中石化销 售华南公司三水站， 直接替换进 口旋阀门， 位号为 MOV21 7。 截至 目前 ， 双关断旋塞 阀已连续运行 3年多 时间未出现故障。 6结语 强制密封双关断旋塞在结构设计 中充分考虑 了密封、 防火、 启闭传动及制造工艺 的要求 ， 提高 了启闭速度 ， 改进了排污装置和支承结构 ， 解决 了 主阀密封 、 流道优

39、化 、 操作器结构参数优化等关键 技术。经过研制试验 、 鉴定试验和工业应用 的验 证和考核 ， 结果表明研制 的双关断旋 塞阀产 品技 术性能符合相关 国际标准和规范要求 ， 主要性能 和技术指标达到了国际上同类阀门的水平。 参 考文献 曾多礼 ， 成品油管道输送技术 M 北京： 石油工业 出版社 ， 2 0 0 2 杨源泉 阀门设计手册 M 北京： 机械工业出版 社 ， 1 9 9 5 陆培文 实用阀门设计手册 M 北京： 机械工业出 版社 ， 2 0 0 2 A P I 6 D一 2 0 0 8 管线阀门 S 项美根， 项晓明， 王烈高， 等 全 自动阀门电动装置 试验台的研究 J 流体

40、机械， 2 0 1 4， 4 2 ( 5 ) ： 4 5 48 张勤昭， 刘福生， 王宏 三偏心蝶阀的流场和阻力特 性研究 J 流体机械 ， 2 0 1 3 ， 4 1 ( 1 1 ) ： 9 - 1 3 ， 2 7 冷建成， 刘扬， 周国强， 等 基于光纤光栅传感的管道应 力监测方法研究 J 压力容器， 2 0 1 3 ， 3 0 ( 1 ) ： 7 4 - 7 8 李疆 ， 杨秋萍， 刘玉康， 等 一种直线式 自动定量灌 装机气动控制系统的设计 J 包装与食品机械， 2 0 1 3 ， 3 1 ( 1 0 ) ： 3 0 3 2 成大先 机械设计手册 M 北京： 化学工业出版 社 ， 2

41、O 0 4 作者简介 ： 杨振宁 ( 1 9 7 8一) ， 男 ， 高级工程 师 ， 目前从 事阀 门 设计工作 ， 通讯地址 ： 7 1 0 1 0 0陕西西安 市长安 区 0 6 7基地 航天推 进技术研究院。 ( 上接第 4 7页) 1 O 朱晓升， 丁振宇， 高增梁 烟气脱硫塔风诱导振动的 T MD控制研究 J 压力容器， 2 0 1 3 ， 3 0 ( 1 2 ) ： 1 2 1 8 1 1 M i e d e m a S M o d e l i n g a n d s i m u l a t i o n o f t h e d y n a mi c b e h a v i o r

42、 of a p u m p p i p e l i n e s y s t e m C 1 7 t h A n n u Me e t i n g Te c hn i c a l Co n f e r e nc e o f t h e We s t e r n Dr e d g i n g As s o c i a t i o n， 1 9 9 6， Ne w Or l e a n 1 2 L o p e s d o s S a n t o s P L e a k a g e d e t e c t i o n a n d l o c a t i o n i n g a s p i p e l

43、i n e s t h r o u g h a n L P V i d e n t i f i c a t i o n a p p r o a c h J C o m mu n i c a t i o n s i n N o n l i n e a r S c i e n c e a n d N u m e r i c a l S i m u l a t i o n ， 2 0 1 1 ， 1 6 ( 1 2 ) ： 4 6 5 7 46 6 5 1 3 J a r r e A， P a t e r s o n B， M o l o n e g C L ， e t a 1 K n o w l

44、e d g e ba s e d s y s t e ms a s d ec i s i o n s u pp o r t t o o l s i n a n e c o s y s t e m a p p r o a c h t o fi s h e ri e s ：c o mp a r i n g a f u z z y l o g i c a n d a r u l e b a s e d a p p r o a c h J P r o g r e s s i n O c e a n o g r a p h y ， 2 0 0 8 ， 7 9 ( 2 ) ： 3 9 0 40 0 作者简介 ： 康健( 1 9 8 4一) ， 男 ， 在读 博士研 究生 ， 研究 方向为 油气集输系统故障诊断及 安全评价技术 ， 通讯地址 ：1 0 2 2 4 9北京 市 昌平区府学 路 1 8号 中国石 油 大学 ( 北京 ) 机械 与 储 运工 程 学院 。 1 ji 1J 1J 1j