孔祥夷 刘浩燃
（1.河南省锅炉压力容器安全检测研究院 郑州 450016）
(2.国家承压阀门产品质量检验检测中心 郑州 450041）
液化天然气（LNG）作为一种安全、清洁、高效新型的能源在全球能源市场得到广泛应用。超低温阀门作为LNG管线运输中的重要截流装置,其性能的优劣、寿命的长短直接影响整个管道及泵机组的安全,尤其在航天、船舶等领域应用的超低温阀门,对其可靠性能的要求更是苛刻。本文重点介绍了超低温阀门寿命可靠性分析与评估的适用方法。
根据GB/T 21465—2008《阀门 术语》,超低温阀门指用于介质温度t<-100 ℃的阀门。在低温阀门的设计制造方面,主要有GB/T 24925—2019《低温阀门技术条件》、BS 6364：1984（R2007）《低温阀门规范》、MSS SP 134：2012《对低温阀门及其阀体阀盖加长体的要求》和MESC SPE 77/200：2008《低温和超低温阀门》等,对超低温阀门的寿命评估试验未做具体要求。国内关于阀门寿命试验的标准主要有：JB/T 8858—2017《闸阀 静压寿命试验规程》、JB/T 8859—2017《截止阀 静压寿命试验规程》、JB/T 8860—2017《旋塞阀 静压寿命试验规程》、JB/T 8861—2017《球阀 静压寿命试验规程》、JB/T 8863—2017《蝶阀 静压寿命试验规程》、CB/T 3397—1993《船用阀门静压寿命试验》,标准中规定了常温寿命试验,未明确低温深冷工况下的寿命试验规程。
对于阀门的寿命可靠性评估,国内外研究者们做了大量的试验,但是针对超低温阀门的寿命评估试验研究较少。主要工作如下：Grak D G[1]研究了阀门在温度变化大的情况下的试验,并对其试验结果进行分析,得出减小壳体的厚度会减小热应力影响,在壳体厚度变化的地方使厚度过渡平滑缓慢,这样可以提高阀门的可靠性；
Marvin Rausand等人[2]以水面控制的水下安全阀为例,将阀门寿命看作其符合Weibull分布,代替通常采用的指数分布类型,通过试验证明Weibull分布应用在阀门上是正确可行的；
Kerimova L S[3]对新设计的泵阀进行试验并和标准的泵阀相比较,结果显示寿命有了提高,提出阀门的工作寿命服从正态分布或对数正态分布；
Gonzalez D M等人[4]研究了水阀的失效和生命周期评估；
Wang X H等人[5]分析了腐蚀磨损下电动液压伺服阀的退化评估和寿命预测；
Zhang K等人[6]提出了一种电液伺服阀（EHSV）的退化评估和寿命预测方法；
Zakirnichnaya M M等人[7]提出楔式闸阀主要受流量、管道系统压力等运行参数的影响,在技术管道系统设计中使用寿命评估被选择的楔式闸阀；
Seong-woo Woo等人[8]介绍了导航锁定闸板和阀门的金属结构腐蚀磨损的分阶段研究结果。此类研究在一定程度上弥补了评估其剩余寿命时诊断信息的不足；
Utah M N等人[9]对交流电电磁阀故障状态进行检测和剩余使用寿命预测；
周思柱等人[10]通过对比自增强处理过的阀体与未经自增强处理的阀体在80 MPa下的应力分布图可知,前者应力分布更加均匀,应力最大值较小,改变了内表面应力最大的状态。通过疲劳分析可知,自增强处理能提高阀体的疲劳寿命达11倍之多；
董冬等人[11]依据阀门的工作特性,对球体和左阀体分别在不同载荷下的阀门疲劳寿命情况进行仿真和分析,获得阀门球体和左阀体变形量、应力集中和疲劳损伤大小及位置,并与阀门实际使用情况进行对比验证,提出了改进措施和延长阀门寿命的方法；
章茂森等人[12]结合工程实际,研制了一种仪表阀高温高压寿命试验装置,并对更加经济和方便地获取高温高压介质所采取的技术方案进行了探讨,该装置能完成仪表阀的高温高压寿命试验、密封试验；
唐东伟[13]从冲蚀磨损角度建立了阀门寿命预测模型,并与仿真结果进行验证对比分析；
牛龙等人[14]以球阀阀杆磨损状态为例考核其失效方式,得出阀门的失效规律与寿命特性；
余煜哲等人[15]进行了复杂服役环境下高压阀门疲劳可靠性数值分析；
陈诗坤[16]实施了定参数冷态启动过程中主汽阀门的疲劳寿命及预暖温度对其影响的研究；
阿比沙拉木等人[17]分析了盐泥泵出口阀门频繁损坏的原因；
宋媛媛等人[18]对气阀产品进行了大量的低温测试,介绍了低温下气阀故障的原因；
郑大勇[19]研制了深海用通海阀可靠性试验系统,并完成了深海用通海阀的可靠性试验,分别对工作载荷下的深海用通海阀的易故障环节与无失效数据环节进行可靠性评估,完成了深海用通海阀可靠度及可靠性寿命计算；
温世乾[20]进行了航天发动机阀门寿命试验自动测试系统的研制；
陈适[21]探索了高温强氧化环境下阀门使用寿命；
李政[22]结合装置运行中球阀故障现象及原因分析,总结阀门故障处理经验,分别从安装、密封形式改造、操作及设备管理方面,提出延长球阀使用寿命的方法；
周觉等人[23]对超超临界汽轮机阀门进行了损伤评估；
吴胜等人[24]对某核级闸阀阀体进行了寿命分析。
对阀门开展寿命试验研究,可进一步弄清导致失效的主要失效机理,如设计结构合理性、加工质量、材料选择及装配质量等,为超低温阀门的寿命预测、安全性能评估、使用与维护、改进新产品质量和确定试验条件等提供依据。然而寿命可靠性试验方法对试验结果有很大的影响,其准确性与实际操作情况、试验条件等有很大的关系。
可靠性分析是对元件或系统可能产生的故障进行分析,并确定故障对整体可靠性影响程度的定性分析方法,从而提供产品的改进方法。通常包括故障树分析法、故障模式影响分析。故障树分析法（FTA）利用布尔逻辑,通过演绎的形式自上而下对复杂系统初始失效及事件的影响进行分析。故障模式影响分析（FMEA）与故障树分析恰好相反,它是归纳推理,以从下到上的方式,分析设备或子系统的单一元件失效或机能失效的影响,也是目前进行可靠性分析最常见的方法。
关于FMECA的分析流程,大多数学者均参考国家标准GJB/Z 1391—2006《故障模式、影响及危害性分析指南》对产品进行分析,其分析流程一般如图1所示,依次为系统定义、FMEA分析和CA危害性分析。
图1 FMECA分析流程
2.1 系统定义及分析
首先系统定义的主要目的是使相关人员明确超低温阀门产品的结构功能,从而确定后期分析所需要的各种依据资料。例如对于超低温阀门在前期的分析中就要大致了解其结构与工作过程中各部件之间的相互关系,并结合实际经验定义超低温阀门失效的判断依据。
2.2 故障模式影响分析（FMEA）
故障模式影响分析主要包括超低温阀门故障模式分析、故障原因分析、产生的影响分析、故障检测方法分析及补偿措施分析等步骤。
1）故障模式分析是统计产品在后期的使用过程中可能存在的所有问题,或者在没有统计前提下通过参考相似的产品故障模式的数据进行判断。
2）在获取了产品故障模式的基础上就必须对故障产生的原因、影响进行分析,如果是设计原因则反馈至设计人员进行优化,若是环境、人为原因导致,则通过制定相应的标准减少产品的故障影响,提高可靠性。
3）对检测方法进行分析,判断其是否满足产品的要求,从而对原有检测方法进行改进,获得更加合理的检测维修策略。
4）重点分析各故障模式如何及时有效地对其进行补救,使故障模式所产生的影响最小。
2.3 危害性分析（CA）
危害性分析是FMECA分析中最重要的一点,其主要是从评分数据角度对各故障模式的相对危害性大小进行分析,确定最薄弱的环节,从而对其进行重点优化,例如超低温阀门材料的筛选、产品结构的改进、工艺的偏差、密封面堆焊材料的优选等。
目前大多数机械产品采用GJB/Z 1391—2006中的风险优先系数（RPN）法进行分析。风险优先系数（RPN）常选取故障模式的严酷度等级（S）、发生概率等级（O）和被检测难度等级（D）三者之积为评判依据,故障模式的RPN值越大,表示该故障的危害性越大,其计算公式为：
根据GJB/Z 1391—2006将故障模式的严酷度等级（S）、发生概率等级（O）和被检测难度等级（D）分为10个评分数和5个评分等级。其中严酷度等级是评定某个故障模式的最终影响程度,发生概率等级是该故障模式实际发生的可能性,被检测难度等级表示在使用过程中检测的难度。上述3个评判因素越高,则故障模式对产品的危害性影响越大,风险优先系数法简单易操作,但是存在明显的缺点,即危害性的大小极易受到对危害度、检测难度、发生率分值评定专家主观因素的干扰,从而导致评估结果不准确的问题。
2.4 危害性改进方法的分析应用
针对风险优先系数法存在主观度过高的缺点,目前相应的控制措施基本分为两类：第一类是将模糊综合分析与FMECA相结合,即将各因素的评分按照一定的模糊规则进行模糊化,降低评判因素中包含的主观度,从而提高危害性分析的可靠度。第二类是从专家评分入手,由于选择个体专家打分制易受影响,通过引入群体决策的方法避免个体自身水平差异对结果的影响而提高分析精度。
前文对产品可靠性的分析是建立在主观评分基础上的预测分析研究,可以在设计之初或该类阀门运行状态数据较少时使用。而对于可以获取超低温阀门失效数据的就需要具体利用数学方法进行分析评估,从而获得更加准确、更有依据的可靠度模型。
对于超低温阀门易失效环节一般可以得到大量的实验数据或实际工况下的失效数据,因此对超低温阀门该环节的研究应主要集中在失效数据的处理建模上。而目前可采用的可靠性数据建模方法主要有2种,分别为基于产品随机状态的马尔科夫建模理论和采用普遍已知的函数分布模型对失效数据进行拟合的方法。其中马尔科夫过程一般需要失效数据服从指数分布,且产品的实时状态可以跟踪,但对于超低温阀门,通常不易对其实时状态进行跟踪或检测,因此该方法并不适用。而采用已知分布函数拟合的处理方法仅需要获取超低温阀门工作过程中的失效数据便可获得阀门的可靠度随时间的变化规律,从而对超低温阀门是否合格进行评定与改进。但采用已知分布函数拟合的方法进行可靠度建模也存在以下问题,需要进行研究分析。
3.1 分布函数选取
采用何种分布函数对失效数据进行拟合是进行数据可靠性评估的基础,目前常用的分布形式有指数分布、Weibull分布、正态分布、对数正态分布等。其中根据现有的研究结果分析,Weibull分布比较适用于机械产品的疲劳寿命、磨损等数据的拟合,因此针对超低温阀门的薄弱环节失效数据也不例外。但是在使用Weibull进行拟合时,值得注意的是如何根据失效数据的分布规律采用何种Weibull模型进行拟合。众所周知,机械产品的失效数据一般符合浴盆曲线规律,即早期故障率较高,并随着时间的增加故障率下降,进入偶然失效期,此时故障率保持在极低水平,直到时间增加至材料的寿命阶段,此时产品的故障率则会呈现明显上升趋势。在该种情况下,若依旧采用简单的Weibull分布就很难满足失效数据的规律,因此需要对Weibull模型进行改进,如采用多重Weibull模型或比例威布尔模型等。
3.2 求解方法选取
在选取相应的分布函数后,如何提高求解精度也是需要注意的问题。对于简单Weibull分布,数学研究人员已经给出了十分完善的求解理论体系。但对于多重Weibull分布等求解方法研究较少,而鉴于目前各种优化算法与计算机技术的普及,对此可以考虑将各种优化算法引入模型的求解问题当中,这样可以有效地提高超低温阀门产品的可靠度精度。
目前随着产品材料、设计等技术的不断发展,产品的质量与价值越来越高。因而在试验时间受限、试验成本受限的情况下很难获取超低温阀门的大量失效数据,因此也就无法采用失效数据可靠性评估方法进行可靠度分析。目前把这种在试验时间内,样本数量较少且无法获取失效情况的数据称为无失效数据。对于该种数据的处理则更符合阀门检测中心的研究与应用。而对于该种数据相关研究人员也取得了不错的进展,主要包括极大似然法、最优置信限法、配分布曲线法等。超低温阀门的可靠性评估属于小子样、长寿命可靠性评估问题,传统基于寿命数据的可靠性评估方法具有一定的局限性,目前常用的配分布曲线法在低温阀门寿命评估中具有一定的运用前景。
首先,应用配分布曲线法就必须建立在Bayes理论的基础上,这是由于无失效数据中无法体现具体的失效时间点,只包含了当前时间点可以使用的运行数据,而采用Bayes对产品进行统计推断过程中需要使用该产品的样本信息、总体信息和先验信息这3种信息,可以有效地对无失效数据的失效情况进行预知。上述3类信息的主要定义如下：
1）样本信息是指从试验样本中所提取的信息。其通常反映的是实验中产品具体的运行状况,没有样本信息也就无法有效地进行统计推断,因此样本信息是最重要的信息。
2）总体信息是指产品服从的固有分布类型以及该分布类型所包含的各种信息。例如,假设某种超低温阀门产品的寿命服从正态分布,那么就可以知道该产品的失效率会呈现先上升后下降的规律,以及其密度函数的趋势规律等,这些信息被称为总体信息。
3）先验信息是指产品在试验之前就存在的信息。通常先验信息是由相关产品的历史数据或根据实际经验给出,从而对超低温阀门的总体与样本信息进行调整,从而预测失效结果的大致范围。
由以上分析可以看出,应用Bayes方法与经典统计学比较,经典统计推断只使用样本信息和总体信息,而Bayes理论则使用了先验信息,它将待估计的未知参数即超低温阀门各时间点的失效率可以看作一个随机变量,从而用特定的概率分布来描述未知参数的先验信息。通过上述Bayes方法便可得到各节点时间的失效率,在此基础上采用配分布曲线法对数据进行拟合,即可得到无失效数据下的产品可靠度变化规律,从而对产品进行相关评估检验或提出维修指导时间点。
通过对超低温阀门寿命可靠性分析和评估方法的研究,提出以下展望：
1）在可靠性分析方面,如何考虑共因失效,如何降低主观影响度对故障模式可靠性的影响,需要重点分析；
2）在可靠性评估方面,对于无失效数据的情况,目前大多基于Bayes方法进行分析,但对失效的分布规律没有一套标准的理论体系,因此造成求解过程中无法确定准确的先验分布,从而会对数据结果带来较大误差；
3）对于有失效数据的情况,如何选取精度更高的可靠度模型和求解方法,是超低温阀门寿命可靠性分析的关键。
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