[发明专利]一种基于贝叶斯理论的石化设备失效率推断方法

说明书

发明领域

本发明涉及一种基于贝叶斯理论的石化设备失效率推断方法，它主要应用于石化设备失效率推断领域。

背景技术

石化行业具有较高作业风险，做好安全技术和管理工作对于减少财产和人员损失具有重要意义。设备是一切石化生产的工具和基础，从石油钻采、运输、加工到化工成品的一系列过程中会用到各种各样的设备，设备本身的可靠性在安全生产过程中起着重要作用。针对设备可靠性，美国EXIDA公司发布了《安全设备可靠性手册》，美国CCPS发布了《过程设备可靠性数据指南》。目前，国际上最著名的设备可靠性数据库是挪威DNV发布的OREDA(Offshore Reliability Data)数据库。2009年，DNV发布了OREDA第5版，其中卷1为陆上设备，包含了260多种设施、16000多个设备、38000多种失效、68000多个维修记录，卷2为海底设备，该数据库包含了安全设备系统、电气设备、机电设备、机械装备、海底装备、勘探和生产设备的大量可靠性和维护数据。

目前，我国对工业安全相关系统设备的可靠性数据信息的采集和整理工作的还没有系统展开，还没有建立可供使用的工业可靠性数据库，在可靠性数据的获取、计算与分析等方面的技术方法也缺乏。本发明以国外商业可靠性数据库为基础，利用贝叶斯方法间接调整得出反映特定生产状况的我国石化设备失效率估计，对于设备安全评估和安全策略的制定，以及对探索如何以较低的投入和代价建立适合国内生产操作和管理状况的可靠性数据库均具有积极意义。

发明内容

本发明的一个目的，是将国外已经积累的大量石化设备可靠性数据作为先验信息，以国内的现场可靠性数据作为抽样信息，通过贝叶斯方法调整得到反映国内设备水平的不同失效模式下的失效率估计。

为了达到以上目的，本发明提供了一种基于贝叶斯理论的石化设备失效率推断方法，包括如下步骤：

步骤一、确定样本似然函数；

假定所研究的石化设备具有恒定的失效率，其寿命分布满足指数分布，则所抽取样本的似然函数为：

P(X=Kd)=(WλdT)KdKd!exp{-WλdT}]]>     （1.0）

样本似然函数中各参数的意义为：

W：同一设备样本总数；

d：失效模式；

λ_d：失效模式d的失效率；

T：观察间隔时间；

K_d：W个样本失效模式d在T时间内出现次数，为非负整数；

K_d!：K_d的阶乘；

P(X=K_d)：失效模式d出现K_d次的概率；

步骤二、确定先验分布密度函数；

因为样本似然函数是参数为λ_d的泊松分布，根据泊松分布均值λ_d的共轭先验分布为伽马分布，故确定先验分布密度函数为：