可伸缩的准确性

对于固定设备的生命周期管理来说，有两种技术是基于风险的检查4(RBI)和适合服务5(FFS)，两个最佳实践可以最佳地一起工作，也可以独立工作。两者都具有可伸缩精度的能力。精确度是可扩展的，从更定性的建模，由于缺乏信息(在预测中分散)和错误的保守，产生更高的风险或更保守的结果，到更定量的，更多的数据，更多的建模，基于风险和接近潜在的生命终点，产生更准确的结果，在预测中更少的分散。请记住这个重要的事实，技术只是过程的一部分，让“正确”的人在工作过程中的“正确”的节点参与进来同样重要，如果不是更重要的话。上面提到的FFS5标准涉及到FFS从业者的资格，API RBI RP 580第二版，2009年11月，提供了对RBI团队成员及其资格的指导。

无论市场条件是否有利，设备的可靠性往往对健康和安全、环境和商业成功非常重要。注意我说的是“经常”而不是“总是”。为什么?很多时候，不惜一切代价的可靠性是没有意义的，无论标准是否明确，都是“不稳定的”。因此需要有效的设备生命周期管理(LCM)实践、程序和政策。风险和商业世界是动态的，而不是静态的，正如API RP 754中所示的旋转而非静态的瑞士奶酪模型所证明的那样3.．因此，是时候进行真正的变革了，是时候让业主和运营商管理层致力于进行有效的变革了。“我们所面临的重大问题无法用产生它们的同一思维水平来解决”，阿尔伯特·爱因斯坦。那么，我们如何在动态变化的环境中有效地管理成千上万件设备，尤其是复杂的管道系统呢?

做好尽职调查工作，对取得最大成效非常重要。记住，确定正确的人来管理这些过程，确定有效的技术和工作实践在开始时比寻找有效的技术和工作实践更重要。如果我们做的不是“正确”的事情并且效率很高，我们可能只是在更快地做“错误”的事情。我们常常把效率放在首位，而不是效率。在完成你的尽职调查之后，首先尝试一种新的方法，以达到有效的结果，然后努力使工作过程的效率最大化。

尽管帕累托在几乎所有情况下都很有效，即一小部分设备(例如10%到20%)贡献了绝大多数的风险，80%以上，但仍有一些设备，尽管仍然遵循这一原则，但其固有的风险比其他设备更大。你会在单位与单位的总体风险比较中看到这一点，例如，你可能会看到一般来说，与HF烷基化装置相比，梅洛克斯装置的风险更低。

让我们面对它;

1. 大多数运营商没有无限的资金用于设备检查。
2. 大多数操作人员确实关心设备的安全和可靠性。
3. 在正确的时间、正确的地点对正确的设备做正确的事情(检查、FFS、修理、更换、重新验证信息、考虑操作条件、变化、操作实践)是至关重要的。
4. 许多运营商的人员配置水平很分散，人们非常忙，有效的优先排序很重要
5. 在过去20年左右的时间里，首席检察员的工作发生了变化。许多公司较少进行分析，而更多地进行资源管理。
6. 根据公司/现场文化的不同，检验员和材料工程师经常被迫从推荐列表中删除设备。
7. 许多炼油和石化产品的利润都很紧张，可靠的操作对尽可能多地生产产品以显示利润或最小化损失非常重要。
8. 一些产品的利润率很高，因此，可靠性对于利用有利的市场价格非常重要。
9. 知识为王，但不能不惜一切代价。它是情境，即风险依赖。
10. 风险是动态的，不断变化的
11. 影响设备完整性的操作条件经常变化。
12. 深水，海湾石油灾难和近海钻探的未来，报告给总统，2011年1月2强调使用良好的风险模型的重要性，并展示了当使用有缺陷的风险模型时会发生什么

上述“重大问题”是有解决办法的。我将在本文中提出一些建议。我们的第一个任务是改变我们看待工作的方式(范式)，然后展示我们所拥有的非常有用的技术的价值。重要的是，我们要向管理展示真正持久的价值，并且它是可信的，以便维持这些新技术工作过程的变化和利益。我们必须使改变和改进“值得”，也就是说，为了使组织有动力维持改变，改变是值得的。重要的是不要回到无效的做法。一旦我们证明了它们的价值，维持变化的其他元素的理由应该是显而易见的。其他元素包括已定义的工作流程(这将在通过试点学习后实现)。

固定设备LCM的可扩展精度方法

• 使用单一RBI软件平台(或多个已经相互校准的平台)，从定性开始，然后发展到半定量，以及根据风险证明的定量(FFS、QRA、蠕变剩余寿命分析、复杂振动/疲劳分析等)工具:

1. 最高级别的风险分析有时涉及用单一项目表示多个设备的程序。一个人应该有一个程序来确保一致性，并通过合格的团队成员来审查决策。相对而言，这是一个非常粗略的分析，通常不推荐这样做。
2. 执行最初的RBI分析，包括从PFD级别或其他相应级别对损伤机制进行审查，但不像P&ID级别那么详细。经合格的团队成员同意，使用和记录假设。定性与半定量
3. 随着风险的指示，获取更多的信息来减少RBI预测或对那些特定的较高项目的分析中的分散，例如，如果风险驱动因素是一个假设值(他们应该是合理保守的，由一个完整和有能力的团队判断)，去获取实际的信息。对那些具体的项目更加量化。
4. 如果风险证明或数字电路级别的数据已经很容易，从P&ID级别执行RBI分析作为完全半定量的

• 如果风险合理且合适，则进行定量分析，如QRA(定量风险评估)、FFS分析以获得更薄的t-min用于RBI分析或独立，或高温氢攻击服务中设备策略的HTHA研究、蠕变剩余寿命研究等。这些是最严格和最昂贵的分析，但如果风险和回报足够高，最终可能是合理的。例如，在加氢裂化器检查/回转之前，预先进行FFS可能是合理的，以确定最关键的检查区域，并为最大可容忍缺陷大小创建失效评估图(FAD)。
• 有时，非常详细的损伤机制综述和/或IOW研究可以补充这些活动中的许多内容。一个有效的IOW(完整性操作窗口)建立工作，以及超过通知系统，可以通过及时“捕捉”可能影响设备完整性或可靠性的过程更改，在动态环境中对管理设备有很大帮助。这可能会影响RBI、FFS和剩余寿命分析。在教授API RBI 580/581课程时，为了设置舞台，即使用文字图片，以一种新的方式看待工作实践，我通常使用以下方法:

1. 问:为什么我们通常要检查设备?

答:获取额外的信息以“微调”或有一个更准确的“图片”或了解有关设备的真实损坏状态。另一种看待它的方式是，当我们检查时，如果我们已经很好地确定了潜在的损坏机制，正在使用正确的方法找到可能导致泄漏的损坏，我们可以得到信息来减少我们认为的设备损坏状态的不确定性。

2.印度储备银行主要是为了回答这个问题，“我需要对我认为的设备状况有多少信心?”

答:我们让风险和对风险驱动因素的理解提供方向和理由。例如，如果a
基于风险的检查分析告诉我们，根据损坏的进展、设备承受损坏的能力和后果，我们将在某一日期达到风险阈值4，我们通常会在该日期或之前进行检查，以将风险保持在一定的标准内。因此，综合考虑故障概率(PoF)和后果，即风险，告诉我们需要对设备的真实损坏状态的知识有多大的信心。

服务适用性(FFS) - API 579-1/ASME FFS- 1, 2007年6月5日(API 579第二版)-可扩展精度

尽管在本文中，在RBI之后讨论FFS是最理想的，但我们将使用FFS作为起点。用FFS更容易理解可伸缩精度。

在喷嘴颈基部的耐火挡圈角焊缝处发现了四个裂纹萌生点。

让我们想象一下，你们的一个反应堆在喷嘴颈部底部的耐火挡环角焊缝处有四个裂纹起始点。如果你关闭反应堆进行维修，这个装置将关闭四天，每天损失50万美元的生产成本。如果失败，后果将是灾难性的，而且是完全不可接受的，也就是说，它在高温高压下充满了碳氢化合物。下一次计划停机时间是8个月后。在这种情况下，有理由执行第1级FFS分析，这是最粗略和最保守的方法，以确定服务的适用性。如果船舶未能通过第一级分析，则可能有理由执行更详细和更昂贵的第2级FFS分析。这种分析可能需要一定程度的有限元建模和额外信息的收集。这样就更准确了。

如果2级FFS分析得出的结果显示该船舶仍然不能继续使用，那么根据RBI结果或其他后果标准，可能需要执行3级FFS分析，这需要更多的信息、额外的建模和额外的信息作为输入。

挡环圆角处的裂纹扩展到基材中

在这个例子中，失败的后果是非常严重的，无论是伤害还是经济损失。因此，在我们的分析中，从1级到2级到3级的FFS越来越准确是合理的。每个级别都需要更多的信息、分析和成本。但这是值得的。

如果这是另一个例子，如热交换器外壳与冷却塔水变薄，可能产生泄漏，这将不会是这样的情况。这种热交换器可以在有泄漏的情况下安全运行，并且可以很容易地在一周内的下一次周转中修复。

这些示例演示了基于风险的可伸缩精度方法的使用。

FFS从业者必须明白，持续使用损坏的设备需要监视或了解未来的运行状况，因为安全预测是基于设备在一定的安全范围内运行，即损失率不会超过可接受的数量。

还需要注意的是，FFS分析的三个级别是相互校准的，只要按照参考标准的程序正确执行，就不会相互冲突。

基于风险的检验

当使用可伸缩精度方法时，我们通常从RBI开始。这是一种更高层次的方法，允许我们在相对短的时间内对成千上万件设备进行初始风险筛选，并对它们进行风险排序。
我们的例子将基于API RP 5816。RP 581的最新版本(第二版)具有很强的可伸缩性。虽然它是半定量到定量的，但它的定量是基于以下几点:

1. 损伤机制等级审查

• PFD级别的评审一般来说是最粗糙的，因此定量较少，换句话说更半定量
• P&ID级别的评估更加定量

2.输入数据

• 实际的、准确的数据产生的结果具有较少的离散性，因此更具定量

3.在不知道实际数据或获取数据非常昂贵的情况下，使用假设是可以接受的。假设必须总是由知识渊博的人做出，因为假设是合适的。例如，如果通过测量的现场厚度读数估计的腐蚀速率不可靠，分析人员可能希望使用腐蚀工程师的最佳估计。腐蚀工程师应该非常熟悉该类型的工艺单元和设备，咨询操作人员，了解与损伤和预期损伤率有关的操作，获得区域检查员的输入，考虑工业中类似类型的单元，考虑该单元和类似工业单元的过去故障历史，应用化学、材料和物理定律/规则，等，以达到一个合理的保守的腐蚀速率，以进行分析和未来的规划。一个人使用的合理保守的假设越多，分析的准确性就越低，对保守者来说是错误的。这通常比传统方法更有利。

如果风险合理，保守的输入可能最终会促使油公司获得更准确的数据，以降低故障概率。例如;

一个压力容器在1995年投入使用。原厚度为0.500 "，sa516 -70材料。在最初的RBI分析中，采用了具有行业代表性的10 mils /年的腐蚀速率。该团队认为实际腐蚀速率接近5 mpy，但希望保持保守。印度央行的分析显示，风险目标或阈值已在2012年4月5日达到。细化机制是局域化的。RBI要求对局部细化进行A级(该检查方法将在几乎所有情况下(或80-100%置信度)正确识别真实损伤状态)有效性检查。因此，在4月5日或之前，将对75%的潜在腐蚀区域进行由腐蚀专家指定的“B”扫描。要获得更多的数据，要变得更准确，这需要花钱，但风险表明这是合理的。返回的数据证实，实际腐蚀速率为5.5 mpy。 The vessel operated safely for 17 years. The actual metal loss for those 17 years was 17 X 5.5 = 93 mils. So now the thinnest area on the vessel is 0.407”. The analyst may exercise the option to change the corrosion rate for analysis to something less than 10 mpy, as well, for the next calculation. This is another example of scalable accuracy and done at a higher level than FFS.

为了进一步说明这个例子，我们假设当前的t-min是0.400 "。如果风险合理，未来可进行FFS评估。由于581分析计算出的t-min可能接近或与设计t-min相同，用户可以从1级FFS发展到2级FFS。我们将假设579二级计算的t-min为0.300”。用t-min来标记数据库中的每个项目和基于FFS分析的PoF计算结果是很重要的，而不是更保守的设计或基于API RP 581的t-min。当所需的韧带或t-min降至0.300”时，PoF将下降，根据确认的5.5 mpy腐蚀速率计算出的未来壁损失率将下降，与使用0.400”t-min时相比，未来PoF将下降。当血管壁继续增长，接近t-min时，风险将再次上升。然后，可能会采取降低评级等措施，以使该船继续服役。本例还说明了RBI和FFS之间的关系。
重要的是要注意，对于RBI和FFS(严重依赖于FCA或未来腐蚀余量)工艺更改，其他更改，如由你们的MOC程序处理的更改，任何可能影响设备可能遭受的损坏率和损坏类型的更改，都必须进行监控，以便我们知道它们是否和何时发生。这将允许我们考虑信息，重新分析，如果有必要，并对我们的计划作出任何必要的调整。

本文的FFS部分早前提到，“同样重要的是要注意，这三种水平是相互校准的，互不冲突，只要它们按照参考标准的程序正确执行4。”这对印度储备银行的分析同样重要。如果一个人正在使用具有离散的不同方法的工具进行定量和半定量分析，它们必须相互校准，以便它们产生的结果不会冲突。例如，我记得有200件设备在第1级(定性)和第2级(半定量)RBI上进行了全面分析。最初的目的是对200个项目进行定性的初始RBI，并将高风险和中高风险项目转移到半定量分析中。在半定量水平上分析的一些设备被认为比在定性分析水平上的风险更高，应该升级到半定量水平，但如果最初的策略被实施，就永远不会。581方法的美妙之处在于，所有的设备项目都是在同一个平台上分析的，我们是在比较“苹果”和“苹果”，即它们是校准的。通过使用的方法和假设的数量，在所需的水平上引入定性。随着精确度的提高，数据的需求不断增加，根据风险的要求，所有设备的风险等级都处于相同的竞争环境中。

不确定性和确定性

上面的模型说明了当我们在数据和随后的输出结果中有分散时会发生什么。定性RBI或更保守的FFS的意图是，我们犯了保守的错误。在这种情况下，我们的散点位于绝对确定性线之上。

如果我们走错了模型的非保守一侧，或者走错了绝对确定性线以下，我们可能就会陷入无人区。发生这种情况的例子有:当我们使用经验不足或不合格的人员进行损伤机制分配时，或在RBI或FFS中做出合理的保守假设时，当我们有错误的数据时，当驱动损伤的条件发生变化而我们不知道时，等等。

使用这种可扩展的准确性方法可以优化资源和资金的使用。

结论

希望读者能够通过展示最新的API RP 581技术是一个完全校准的风险模型，能够从定性到半定量地使用，并通过可伸缩的方式进行增强，以获得调整的、更精确的t-min和PoF，非常强大，并为本文开头提出的12个困境提供了答案。一致性、系统的工作过程、假设的文档化以及聘用合格的分析师和团队成员当然很重要。在确定性不确定性模型中，随着设备的老化或损坏程度的增加，如果风险是合理的，我们将获得更多的数据来告诉我们更多设备的状况，我们将越来越接近设备真实损坏状态或状况的绝对确定性线。在适当的时候，我们将修理或更换设备。在设备的生命周期中，我们可以通过引入衬里、注入化学物质来减缓腐蚀等方式来减轻或减缓损坏的程度，以延长设备的寿命。

最后，作为如何回答第6个困境的例子，风险分析提供了说服管理层所需的信息。这个过程也可以从清单上删除一些项目，因为像RBI这样的工具可以通过一个系统的、一致的、技术上健全的方法来帮助识别非增值实践。