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上海石化6.18爆炸事故 | 對閥門行業的思考


更新時間:2022-06-18 13:38:07 瀏覽次數:5572 作者:歐拉姆VALVE

2022年6月18日凌晨4時左右,上海石化化工部乙二醇裝置區域發生火情,公司立即啟動一級預案,目前正在緊急處置中,此次事故牽扯到所有人的心,不禁讓“閥門人”聯想到近年來發生的跟閥門有關相關事故.


案例1:2022年5月22日,潤豐股份控股子公司寧夏格瑞精細化工有限公司一個廢水儲罐在維修呼吸閥過程中,發生意外事故,造成公司外部承包方的2名施工人員身亡

案例2:2022年1月12日14時許,四川省甘孜州巴丹縣關州水電站3號機組在維修時廠房引水管堵頭閥門爆裂,造成7人遇難,2人失聯

案例3:2020 年 11 月 2 日 11 時 45 分許,中石化北海液化天然氣有限責任公司,隔離閥門開啟,低壓外輸匯管中的LNG從切割開的管口中噴出,LNG霧化氣團與空氣的混合氣體遇可能的點火能量產生燃燒。造成 7 人死亡,2 人重傷

案例4:2020年9月25日16時10分許,安徽久易農業有限公司苯磺隆車間內一反應釜底部閥門泄漏爆燃,事故造成2人死亡,3人受傷

案例5:2019年6月26日19時45分許,河南省開封旭梅公司由于提取罐的破真空閥和冷凝器接收罐下部閥門都沒有打開,被靜電引燃,揮發的乙醇氣體遇明火發生爆炸,造成7人死亡、4人受傷

 

 

一、流程工業控制閥的數量多、作用重要、易發生故障,是工廠運行維護的重點對象。維護控制閥正常運行成為工廠安全高效穩定運行的關鍵因素之一隨著時代發展和技術進步,流程工業遇到了更大的挑戰。競爭激烈的市場要求工廠有更長的連續運行時間和更少的非計劃停車次數;人員安全健康和環保標準日益嚴格;生產規模的擴大使需要維護的設備數量大幅度增加。在閥門的整個生命周期中,停車大修是尤為關鍵的一環,好的維修策略既能保證維修質量及降低安全事故發生,又能降低成本,提升整體性能。

 

二、目前閥門工業特別是特殊工況閥門,維護有三種方式:被動式維護、定期檢修、預測性維護

(1)被動式維護被動式閥門檢修常常引起工廠的非計劃停車,并可能會發生事故,造成大量損失。如備品備件供應不及,將會延誤生產的恢復,造成生產損失。

(2)定期檢修:此傳統方法不能實現閥門健康狀態的診斷,導致許多不必檢修的閥門在解體拆開時反而導致閥門零部件的損壞,尤其是進口閥門備品備件價格昂貴,檢修效果不能滿足用戶實際需求。

(3)預測性維護:可及時在線監測閥門狀態,采集閥門運行數據并且送往設備管理數據分析軟件,充分分析閥門的健康狀態,指導用戶合理安排閥門的維護維修。

 

 

預測性維護技術帶來的主要好處包括:

●工作人員可以在控制室監測智能設備的參數及健康狀況,及時發現設備問題所在,從而避免由于故障不能及時排除所造成的生產上的重大損失;

●數據分析軟件可以預測閥門可能發生的問題,提醒工作人員合理安排閥門維護,減少非計劃停車,避免突發故障風險以及損失;

●可以減少維修人員從維修車間到現場查看的次數,減少大量現場巡檢時間,使維修人員集中注意力于處理預測性維護事件,從而大大降低維護人力成本;

●預測性維護技術為檢修閥門作業提供設備故障判斷依據,科學地作出備品備件采購計劃,從而減少人力投入以及備品備件投入。

 

四、預測性維護技術有兩種主要功能:在線監測基本診斷功能和離線高級診斷功能

 

1、在線監測 ,基本診斷功能包括:

(1) 在線地監控閥門的性能,提供趨勢曲線,判斷閥門行程或定位器輸出對輸入信號的響應,氣源壓力是否正常等。

(2) 進行摩擦力/摩擦力矩以及死區的分析,計算摩擦力/摩擦力矩以及死區的數值,并畫出趨勢曲線,判斷填料或驅動軸的問題;

(3) 掃描診斷與I/P轉換器,氣動放大器,執行機構等有關的問題。 

 

2、離線高級診斷,當閥門隔離退出運行后,軟件可以進行以下內容:

 

閥門特性曲線

提供曲線并分析數據包括填料摩擦力(直行程閥門),摩擦力矩(旋轉閥),閥座關緊力,彈簧預緊力等,以判斷閥門填料,閥座,彈簧和執行機構有關的問題或故障。

 

 

動態誤差帶曲線

提供閥門動態誤差帶曲線,以及分析平均動態誤差;平均線性度;閥門的滯后與死區等數據,以決定何時閥門需要重新校驗或檢修。

 

 

階躍響應曲線及數據分析

判斷閥門對輸入信號的響應能力,分析數據如死區和超調等,以判斷閥門是否處于最佳控制狀態,以及閥門的控制精度,并提供開關時間和T63、T86等響應分析。

 

 

以上介紹了閥門產品的預測性維護技術,該技術可以有效地預測閥門可能出現的問題,從而實現有計劃的檢修維護,降低了閥門維護的工作量,提高了閥門維護的效率和準確性。

 

預測性維護技術將在兩個方面進一步發展

第一,更多的傳感器將布置在智能閥門控制器上,更多的數據將被測量和采集,為提高預測性維護的準確性提供數據基礎;

第二,數據分析功能將進一步增強,大數據分析和人工智能算法將能夠更加精準分析閥門狀態數據,提高閥門健康狀態預測的準確性。


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