книги / Эксплуатация оборудования для бурения скважин и нефтегазодобычи

дит через дефект, чем жидкость. Во внутреннюю полость деталей закачивают сжатый воздух, а наружную поверхность покрывают мыльным раствором или погружают деталь в воду. О наличии дефекта судят по выделению пузырьков воздуха. Давление воздуха, закачиваемого во внутренние полости, зависит от конструктивных особенностей деталей и обычно равно 0,05ОД МПа.

Методы неразрушающего контроля не являются универсаль­ ными. Каждый из них может быть использован наиболее эффек­ тивно для обнаружения определенных дефектов. Выбор метода неразрушающего контроля определяется конкретными требова­ ниями практики и зависит от материала, конструкции исследуе­ мого объекта, состояния его поверхности, характеристики дефек­ тов, подлежащих обнаружению, условий работы объекта, условий контроля и технико-экономических показателей.

Поверхностные и подповерхностные дефекты в ферромагнит­ ных сталях обнаруживают намагничиванием детали и фиксацией при этом поля рассеивания с помощью магнитных методов. Те же дефекты в изделиях, изготовленных из немагнитных сплавов, например, жаропрочных, нержавеющих, нельзя выявить Магнит­ ными методами. В этом случае применяют, например, электро­ магнитный метод. Однако и этот метод не пригоден для изделий из пластмасс. В этом случае оказывается эффективным капил­ лярный метод. Ультразвуковой метод малоэффективен при вы­ явлении внутренних дефектов в литых конструкциях и сплавах с высокой степенью анизотропии. Такие конструкции контроли­ руют с помощью рентгеновских или гамма-лучей.

Конструкция (форма и размеры) деталей также обуслов­ ливает выбор Метода контроля. Если для контроля объекта про­ стой формы можно применить почти все методы, то для контро­ ля объектов сложной формы применение методов ограничено. Объекты, имеющие большое количество выточек, канавок, усту­ пов, геометрических переходов, трудно контролировать такими методами, как Магнитный, ультразвуковой, радиационный. Круп­ ногабаритные объекты контролируют по частям, определяя зоны наиболее опасных участков.

Состояние поверхности изделия, под которым подразумевают ее шероховатость и наличие на ней защитных покрытий и за­ грязнений, существенно влияет на выбор метода и подготовку поверхности к Исследованиям. Грубая шероховатая поверхность исключает применение капиллярных методов, метода вихревых токов, магнитных и ультразвуковых методов в контактном вари­ анте. Малая шероховатость расширяет возможности методов де­ фектоскопии. Ультразвуковой и капиллярный методы применя­

зионных поражений, участков износа. Для контроля в труднодос­ тупных местах применяют датчики и преобразователи специаль­ ной формы, смонтированные в оправках, а также различные при­ способления - фиксаторы, устройства, позволяющие манипули­ ровать датчиком на расстоянии, осветители, зеркала и т.д. Для контроля внутренних поверхностей применяют эндоскопы.

Рекомендации по выбору методов неразрушающего контроля в зависимости от различных факторов даны в табл. 7.9.

При выборе метода контроля следует провести технико­ экономический анализ диагностических работ, учитывающий их качество, трудоемкость, стоимость.

7.4. МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОСТАТОЧНОГО РЕСУРСА ОБОРУДОВАНИЯ

Техническое состояние сборочных единиц и агрега­ тов машин в процессе эксплуатации зависит от различных фак­ торов, не поддающихся предварительному учету. Однако, если известны нормативные значения диагностических параметров, можно прогнозировать остаточный ресурс машины, т.е. ее нара­ ботку от момента диагностирования параметра до момента полу­ чения им предельного значения.

Прогнозирование остаточного ресурса проводится с целью оп­ ределения наработки объекта с момента технического диагности­ рования его состояния до достижения им предельного состояния с заданной вероятностью безотказной работы.

Прогнозирование поведения объекта проводят различными методами:

экстраполяцией данных о техническом состоянии, полученных ранее по результатам диагностирования;

моделированием, т.е. исследованием физической модели объ­ екта, деградационных процессов, математическим (машинным) экспериментом аналитической модели;

опросом экспертов; анализом статистических данных об отказах и ресурсе множе­

ства аналогичных объектов при схожих режимах и условиях экс­ плуатации;

методом аналогий поведения объекта с поведением других объектов в данных условиях эксплуатации.

По форме представления количественных результатов разли­ чают статистические и детерминированные методы.

Для прогнозирования надежности оборудования применяют, в основном, две группы методов: статистические (основанные на статистической обработке данных об отказах и ресурсе аналогов) и экстраполяционные (основанные на анализе тренда параметров технического состояния исследуемого оборудования).

Статистические методы применяют в тех случаях, когда по исследуемому объекту нет ретроспективных данных об измене­ нии параметров, определяющих его техническое состояние.

Если на исследуемом объекте периодически или непрерывно проводится контроль параметров технического состояния и эти данные накоплены за достаточный срок эксплуатации, то более эффективно использование метода прогнозирования тенденций изменения (тренда) параметров технического состояния. Графи­ ческая или аналитическая интерпретация тренда параметров в будущее время называется экстраполяцией.

В общем случае выбор метода прогнозирования остаточного ресурса должен обосновываться точностью и достоверностью по­ лученных данных, а также требованиями точности и достоверно­ сти прогнозируемого ресурса объекта и риска его дальнейшей эксплуатации, наличия и надежности системы контроля его тех­ нического состояния.

Определение остаточного ресурса потенциально опасного объ­ екта осуществляется на основе имеющейся информации прогно­ зированием его технического состояния по определяющим пара­ метрам до достижения ими предельного значения.

Возможность прогнозирования остаточного ресурса методом экстраполяции обеспечивается при одновременном наличии сле­ дующих условий:

на основании обследования известны параметры технического состояния объекта;

известны определяющие параметры технического состояния, изменяющиеся соответственно выявленному механизму разруше­ ния элементов объекта;

известны критерии предельного состояния объекта, достиже­ ние предельных значений которых возможно при развитии вы­ явленных дефектов.

По ряду деградаЦионных процессов (сплошной коррозии, из­ нашиванию, ползучести) эти условия выполняются. По другим видам процессов разрушения (образованию трещин, межкристал­ лической, щелевой, язвенной коррозии, некоторым видам изна­ шивания) выполняются не все условия, что требует специальных

исследований.

Основой прогнозирования остаточного ресурса служит сле­ дующая информация:

диагностические данные о состоянии объекта; данные о режиме и условиях эксплуатации;

априорная информация о процессах, ограничивающих ресурс. Номенклатура параметров технического состояния должна со­

держать:

наименование параметра; принадлежность его к параметрам, описывающим групповые

или индивидуальные особенности исследуемого объекта; способ измерения параметра; характеристику погрешности измерения параметра.

В число информативных параметров в каждом конкретном случае включаются только те параметры, которые определяют работоспособность потенциально опасных участков рассматри­ ваемого объекта и заметно изменяются в ходе эксплуатации. В качестве информативных параметров для определения предель­ ного состояния потенциально опасного оборудования, подвер­ женного коррозии, в первую очередь принимают толщины сте­ нок, несущих нагрузку элементов, напряженно-деформированное состояние, дефектность и прочностные характеристики материа­ лов в потенциально опасных участках.

Безусловными критериями предельного состояния сосудов, аппаратов, трубопроводов, подвергающихся коррозии, являются:

потеря прочности при уменьшении толщины стенки; наличие растрескивания металла, коррозионных язв, питтинга

в зоне сварных швов; распространение дефектов (трещин, коррозионных язв и др.)

на регламентированную нормативной документацией площадь и глубину.

При возможности непрерывного контроля параметров техни­ ческого состояния могут использоваться упрощенные методы, при которых прогнозирование осуществляется по одному пара­ метру технического состояния:

для объектов, работающих в условиях статического нагруже­ ния и общей равномерной коррозии, расчет проводится по сни­ жению несущей способности вследствие уменьшения толщины стенки;

для объектов, работающих в условиях циклического нагруже­ ния при отсутствии коррозионной среды, расчет проводится по снижению несущей способности вследствие малоцикловой уста­ лости;

для объектов, для которых накоплен объем информации по функциональным параметрам, достаточный для экстраполяции значений на последующий период эксплуатации, расчет прово­ дитея по изменению этих параметров до предельных значений.

В основе выбора типовых моделей экстраполяции лежат ап­ риорные знания физических закономерностей развития дефектов и результаты предшествующих исследований закономерностей деградации на объектах-аналогах со сходными режимами и усло­ виями эксплуатации.

Аналитическим прогнозированием называют прогнозирование, задачей которого является получение аналитических выражений для оценки значений прогнозируемых параметров в будущий момент времени t или момент времени, когда параметр техниче­ ского состояния достигает предельного значения. Если техниче­ ское состояние описывается несколькими параметрами, то ис­ пользуют понятие обобщенного многомерного вектора состояния x(t) = {хи хъ ...}•

Индивидуальный прогноз объекта исследования основан на знании математического ожидания Му и условной дисперсии ве­ личины х в моменты времени, предшествующие моменту обсле­ дования x(tï), i - 1, N, и принимаемой модели развития этого процесса.

Рассматриваемый процесс представляют в виде сочетания ре­ гулярной и случайной составляющих:

x(t) - y ( tj) + z(t).

Предполагается, что регулярная составляющая y(t, j) пред­ ставляет гладкую функцию времени, описываемую конечномер­ ным вектором параметров j. Эта составляющая имеет ряд сино­ нимов: тренд, уровень, тенденция, детерминированная основа процесса.

Случайная составляющая z(t) принимается некоррелируемым случайным процессом с нулевым математическим ожиданием.

Оценка z(t) необходима для определения точностных характе­ ристик прогноза. При оценке точности прогноза принято рас­ сматривать три класса случайных процессов: стационарные слу­ чайные процессы, случайные процессы с медленно возрастающим (убывающим) математическим ожиданием и дисперсией. Выбору аппроксимирующей функции регулярной составляющей предше­ ствует улаживание, выравнивание и анализ временного ряда зна­ чений показателей. Выбор вида функции является неформализо­ ванным процессом и зависит от интуиции и субъективных ка­ честв специалистов в области прогнозирования. Наибольшее применение нашли следующие аппроксимирующие функции:

линейная модель вида y(t) - у0 + Ct Эта модель хорошо опи­ сывает кинетику разрушения металлов при общей коррозии и разных видах механического изнашивания;