[发明专利]基于数字孪生的水下节流阀剩余使用寿命估计方法及系统

说明书

本发明涉及水下节流阀维护技术领域，具体地说，涉及基于数字孪生的水下节流阀剩余使用寿命估计方法及系统。包括：建立水下节流阀冲蚀状态数学模型；测量得到冲蚀环境复杂多样的数据；将实时数据代入上述模型构建水下节流阀数字孪生模型；对水下节流阀的运行状态和冲蚀状态进行仿真计算；建立水下节流阀性能退化数字孪生模型；进行剩余寿命预测；与剩余寿命阈值进行比较，对冲蚀程度划分等级；完成评估和预测，按结果完成维护保养或者修复。本发明设计通过建立水下节流阀的故障预测和冲蚀退化模型，可以提高水下节流阀的预测精度，从而便于提前安排水下节流阀的生产运行安全维护，可以降低停工成本、提高健康指数和剩余寿命分布预测的准确度。

技术领域

本发明涉及水下节流阀维护技术领域，具体地说，涉及基于数字孪生的水下节流阀剩余使用寿命估计方法及系统。

背景技术

水下节流阀长时间在水下作业，尤其是应用在海洋中的水下节流阀，非常容易受到外部因素的影响导致腐蚀损坏，如海水中的海水压力、流速、温度、二氧化碳分压和海水水下扰动等因素，都会引起水下节流阀阀体腐蚀；同时，大多水下节流阀内壁面由于石油和水夹杂沙粒冲蚀、腐蚀和流动导致加速腐蚀的发生，导致水下节流阀壁面结构出现减薄现象，水下节流阀在冲蚀作用之下，其壁面几何轮廓形状会随着固体颗粒侵蚀暴露的增加而变化，因此表面轮廓的变化将改变流场，从而将颗粒重新导向另一个侵蚀“热点”。水下管道结构复杂且覆盖区域广，日常中若通过人工来对水下节流阀逐个的进行检查和维护，不仅工作量极大、工作耗时长，而且也非常容易出现遗漏和判断错误，给水下节流阀的维护工作带来麻烦，且若无法及时对存在问题的水下节流阀进行发现、保养或维修更换，则可能造成巨大的损失。

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。若能够基于大量的真实数据和实验数据，结合数字孪生技术，则有望对水下节流阀的冲蚀状况进行预测追踪及对其剩余使用寿命进行评估，从而维管人员可以有针对性地对相应区域的水下节流阀进行维护保养或者修复。然而，目前却没有利用数字孪生来对水下节流阀剩余使用寿命进行估计的技术。

鉴于此，我们提出了一种基于数字孪生的水下节流阀剩余使用寿命估计方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供基于数字孪生的水下节流阀剩余使用寿命估计方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了基于数字孪生的水下节流阀剩余使用寿命估计方法，包括如下步骤：

S1、通过水下节流阀冲蚀实验获得多组阀体金属材料电阻值及阀体金属电阻值对应冲蚀量，基于金属腐蚀实验所得到的数据采用非线性回归算法，建立水下节流阀冲蚀状态数学模型；

S2、通过数据采集模块测量得到水下节流阀冲蚀环境复杂多样的数据并传输到移动工作站的数据库中保存及管理，实现实时数据驱动有限元仿真模型，同时构建物理模型数据库；

S3、将测量到的环境数据和冲蚀测量数据的实时数据代入水下节流阀冲蚀状态数学模型，构建水下节流阀数字孪生模型；

S4、通过水下节流阀数字孪生模型对水下节流阀的运行状态和冲蚀状态进行仿真计算，仿真计算得到的水下节流阀的运行状态数据和冲蚀状态数据均保存于数据库的孪生数据单元中；

S5、通过动态贝叶斯模型来建立水下节流阀性能退化动态演化模型，通过粒子滤波PF算法实现，从而建立完整的水下节流阀性能退化数字孪生模型；

S6、通过数据采集模块采集水下节流阀直接检查过程数据并将其保存于数据库的评价数据单元内；根据评价数据单元内的数据采用水下节流阀剩余寿命预测算法进行水下节流阀剩余寿命预测，得到的剩余寿命预测结果均保存于评价数据单元内；