基于风险的智能维修（RBIM）是一种优化的维修方法，它以设备管理信息化平台为工具，依靠状态监测和故障诊断技术，实行以预防性、预测性为主的维护方法，在维护中充分利用风险分析（RCM／RBI）手段，最大程度发挥设备性能，提高设备运行的可靠性，降低维护成本。针对石化企业设备特点，介绍了RBIM的应用及发展前景。

    0 引 言

    石油化工企业装备复杂，故障停机对维修成本的提高和装备效能的影响日趋严重，如何有效地提高设备运行的可靠性、降低维护成本、发挥装备最大效能是维修领域专家研究的热点。

    以可靠性为中心的维修（RCM：Reliability Centered blaintenance）和基于风险的检验（RBI：Risk Based Inspection）分别针对动设备和静设备结构特点给出了维修、检验策略，对于提高设备可靠忭和利用率，避免“维修/检验不足”或“维修/检验过剩 ”，发挥企业维修资源最大效益发挥了一定的作用。由于RCM和RBI专业管理软件以信息孤岛的方式存在于企业的设备管理系统中，其作用远未发挥出来。

    基于风险的智能维修（RBIM：Risk Based Intelligent Maintenance）充分利用企业的信息资源和风险管理科学技术手段，是维修安全保障领域有效的设备管理方法，在石化企业具有广阔的应用前景。

    1 RBIM的基本概念

    基于风险的智能维修是基于风险管理、状态监测和设备管理信息化平台的新的检修维护方法。它借助状态监测系统在在机械设备故障的初始阶段发现征兆，预测故障的发展趋势并具有深层次的故障分析、故障辨识、故障诊断功能；它借助设备管理信息化平台提供的故障体系知识库和基于风险的检修维护策略提供具体的维修建议；最后，维修记录和故障后果反馈给设备管理信息化系统，通过关键绩效指标评估，不断修正检修维护策略，完成整个智能维修的全过程。

    预测性维护将状态监测、故障诊断、故障预测和维修决策多位合一体，状态监测和故障诊断足基础，故障预测是重点，制定维护决策是最终目的；预防性维护就是根据国家法律、法规对特种设备的管理要求；根据供应商，设备制造商技术要求；根据API标准/检修规程和基于风险的维和（RCM、RBI）专家经验制定预防性的维护规划排程，它主要规定了“什么时间”、“什么人”、“什么设备”、“需要什么内容的维护”以及“采用什么样的检修维护策略”等内容。

    基于风险的设备管理是在对系统和装备进行功能与故障分析的基础上进行风险分析。在设备功能故障事件中，只有20％或者更少的莺要事件给企业带来的损失超过伞部故障损失的80％；通过集中精力分析这20％的重要事件，可以以相对较少的投入在较短时间内实现较大的产出，避免“过剩维修”、“过剩检查”、“维修不足”、“检查不足”。风险管理对于动、静设备分别指RCM、RBI的分析方法。

    RCM优化的检修维护方法，主要是针对转动设备故障模式进行分析并考虑故障概率和故障后果，按照一定的风险可接受准则，评价设备故障模式风险等级，根据不同的风险等级（高、中、低）制定对应的检修维护策略，并进而确定设备的重要度等级（故障模式风险最高等级确定为设备的重要度等级），按照设备蘑要度风险等级，针对不同的故障模式制定对应的检修维护策略、备检物资储备和工机具准备。

    RBI评价分析的步骤主要是以生产装置为单位，根据设备、管道设计资料及历史检查维修记录，通过工艺流程单元划分、进行物流标注、确定腐蚀环路、根据可接受的风险准则，确定风险部位及风险等级，进而量化设备风险和确定剩余寿命产生检验策略计划，包括：检查周期及量化排程；检杏参数及枪查部位；检查单位及检查负责人。

    2 基于风险的智能维修过程

    设备管理信息化平台建立主数据，包括装置和设备信息、工艺信息等内容；利用信息化平台数据对没备进行风险晕要度分析，按照高、中、低风险设备的不同故障模式制定不同的检修维护策略，确定以可靠性为中心的维修策略；按照动、静、电气、仪表的不同专业分工，制定大机组、特种设备、压力管道、电气、仪表、运行、故障等专业管理流程；按照专业管理分工。利用状态监测／检测系统、故障诊断分析系统、RCM（以可靠性为中心的智能维修系统）、RBI（基于风险的检测系统）、设备管理系统等有机结合，通过流程整合业务，形成基于风险的没备智能维修检查管理机制和方法；根据设备信息化管理平台中动态数据（动设备在线监测数据、动设备离线监测数据、静设备腐蚀监/检测数据），红钻价系统给出故障预测或故障诊断意见，确定故障模式、故障原因和故障部位；根据故障诊断或预测信息、基于风险的检修维护策略、设备规划排程，编制检修维护工作计划，建立维修资源需求清单，将清单提交给ERP-PM模块；专家或专业工程师根据维修建议确定工作的优先顺序和安排紧急工作，确定详细的计划和进程安排，最终确定检修工单交给SAP-PM模块执行；检修记录和资产管理信息保存在设备管理信息化平台中，通过对设备进行运行管理、故障管理进行设备管理绩效指标的分析，绩效分析指标主要有：平均故障间隔时间；平均修复时间；故障频率；维修成本；故障根本原因；分析设备的可靠性、可用性和利用率等；管理者根据维修分析指标和绩效指标变化趋势，对设备管理工作进行定期或不定期总结分析，不断改进维修策略，形成闭环式的管理流程。

    图1 基于风险的智能维修框图

    通过设备管理信息化平台，基于风险的智能维修系统把ERP或EAM系统和专业管理软件RCM、RBI等组成一个闭环的管理系统，消除了企业信息孤岛，整合了企业信息资源。

    3 应用实例

    中国石油某管道运输公司原油输送泵采用的是德国鲁尔泵，它是一种ZLM IP型离心泵，驱动功率1900kW，原油输送能力550m3/h，鲁尔泵站分散在绵延几千公里的沙漠和高山峡谷中，为提高设备的可靠性、可用性和可维修性，该管道公司采用了基于风险的智能维修系统。

    如图2所示。鲁尔泵群的电机、泵的轴承和壳体部位分别增加了高频加速度传感器获取振动信号；振动信号和DCS信号（各部位温度信号、电机电流信号、油位信号）经过SPU（信号处理单元）进行信号处理和分析。SPU提取特征信号并与故障库的故障特种信号对比，能够判断出泵和电机的故障信息（如表1、表2），故障信息主要包括故障现象、故障部位。

    图2 鲁尔泵在线故障智能预测诊断系统

    表1 单级离心泵故障智能预测诊断内容

    表2 异步电动机故障智能预测诊断内容

    如图1所示，在线监测系统预测或诊断故障部位（如泵轴承故障），RCM提供基于风险的针对故障模式的检修维护策略（如：更换轴承），并提供故障根本原因 （如分析是耗损性磨损、维护/操作人员问题、管理问题？）和根治策略（如稂本原因是耗损性磨损采用定期更换的策略；如维护/操作人员问题采用规程培训的策略等），提供备件储备优化建议（如：根据泵的数量、故障间隔期提供轴承的备件储备定额建议）等；在ERP中故障或缺陷以工单或待办事项的形式执行；执行的情况形成维护记录，主要内容包括：检修开始时间、检修结束时间、故障现象、故障部位、故障原因、故障解决办法、故障根本原因、检修故障需要的零部件、预防同类事故发生的措施、故障后果（安全后果、环境后果、经济损失后果、维修成本后果）等；设备管理信息化平台根据检修记录不断修证和完善RCM检修维护策略；另一方面。利用检修历史数据统计计算设备的关键绩效指标（KPI）：MTBF（Mean Time Between Failures，平均故障间隔时闻）、MnR（Mean Time to Reair，平均修复时间）、RAM（Reliability可靠性；Availability可用性；Maintainability可维修性）。通过关键绩效指标的变化，管理人员又可以分析引起指标变化的关键因素或根本原因。

    4 结 论

    基于风险的智能维修系统（RBIM）的研究和应用在石化行业刚刚处于起步阶段，它是一个专业化管理集成的系统。实践证明在高科技密集、重要设备密集、风险密集的工程单位应用和推广RBIM并建立一套较完善的管理体系十分必要。借鉴或者采用RBIM技术，以较少的投入获取较大收益，对于不断改进和提高设备可靠性和可用性，对于充分发挥ERP和RCM、RBI、SIL等专业管理软件的作用具有重要的意义。

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