МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ ОБОРУДОВАНИЯ
advertisement
ЦЕНТРАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ И ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ХИМИЧЕСКОМУ И НЕФТЯНОМУ МАШИНОСТРОЕНИЮ Обзорная информация ТЕХНОЛОГИЯ ХИМИЧЕСКОГО И НЕФТЯНОГО МАШИНОСТРОЕНИЯ И НОВЫЕ МАТЕРИАЛЫ Серия ХМ-9 Р.Г.МАННАПОВ (НИИхиммаш) МЕТОДЫ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ ОБОРУДОВАНИЯ, ПОДВЕРГАЮЩЕГОСЯ КОРРОЗИИ ВВЕДЕНИЕ Надежность изделий химического и нефтяного машиностроения в большой степени обусловлена коррозионной активностью технологических сред, характерной для нефтехимических производств. Например, в химической промышленности в 57 случаях из 100 причиной преждевременного выхода оборудования из строя является коррозия [1]. Традиционные статистические методы, используемые при оценке надежности изделий массового производства, для многих видов химического и нефтяного оборудования малопригодны, так как для их применения необходима однородная статистическая информация об отказах. Такую информацию невозможно получить для оборудования, выпускаемого в единичных экземплярах или малыми сериями и эксплуатируемого в существенно различных условиях, так как даже незначительные изменения в составе технологических сред и параметров технологических процессов часто вызывают большое изменение скорости коррозии и других видов разрушения оборудования. Поэтому оценка надежности многих видов химического и нефтяного оборудования осуществляется индивидуально для каждого экземпляра оборудования по результатам периодических обследований. К такому оборудованию относятся сосуды, работающие под давлением, резервуары, колонная и теплообменная аппаратура, различные реакторы, аппараты с перемешивающими устройствами и тому подобное оборудование. Понятие надежности оборудования, характеризующееся его свойством сохранять во времени значения технических параметров, определяющих работоспособное состояние, неразрывно связано с понятиями отказа и предельного состояния оборудования, Отказом считается нарушение работоспособного состояния объекта (изделия, оборудования, системы) [2]. Предельным считается такое состояние объекта, при котором его дальнейшая эксплуатация недопустима или нецелесообразна по техническим причинам, из-за нарушения требований безопасности (экологии) или Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии по экономическим соображениям. В тех случаях, когда объект после отказа не подлежит восстановлению, состояние отказа объекта совпадает с его предельным состоянием. Для оборудования, подвергающегося коррозионным воздействиям, такое совпадение обычно имеет место в случае сплошной (общей) коррозии. При некоторых локальных видах коррозии, например язвенной, и в случаях, когда коррозии подвергается небольшая поверхность оборудования, возможно его восстановление после отказа, в частности, при сквозном повреждении оболочек. Одним из основных показателей, определяющих надежность (ресурс) оборудования в условиях коррозионного воздействия сред, является скорость коррозии [6]. Оценка долговечности оборудования в коррозионных средах фактически сводится к определению скорости коррозии металла, из которого оно изготовлено, и расчету срока службы путем деления запаса толщины стенки на скорость коррозии. Такой подход позволяет правильно прогнозировать ресурс оборудования при равномерной (общей, сплошной) коррозии его элементов. Однако равномерная коррозия наблюдается примерно в 1/3 случаев от всех случаев выхода оборудования из строя, причем понятие равномерная -- условное, так как в реальных условиях неравномерность существует всегда. Неравномерность коррозии оборудования вызывается многими причинами, как детерминированными - различием нагрузок (воздействий) на разные участки поверхности, так и стохастическими - обусловленными случайными сочетаниями физико-химических свойств металла, его напряженным состоянием на разных участках поверхности и другими причинами, рассмотренными в работе [12]. Достоверность и точность оценки надежности оборудования прямо зависят от точности оценки неравномерности (дисперсии) скорости коррозии металла в заданных условиях. Чем выше требования, предъявляемые к точности и достоверности результатов испытаний, тем выше затраты на испытания. Однако знание статистических закономерностей коррозионного разрушения металлов и элементов оборудования позволяет в ряде случаев многократно сократить объемы испытаний при обеспечении заданных требований к точности и достоверности получаемых результатов. Полученные в последние годы результаты в данной области не известны большинству специалистов по коррозии, так как опубликованы в специальных изданиях. Представленное в данном обзоре системное изложение современных методов оценки надежности оборудования в коррозионных средах дает возможность специалистам по коррозии и надежности выбрать наиболее адекватные решаемым задачам методы и тем самым повысить эффективность своих исследований и разработок. ТРАДИЦИОННЫЕ МЕТОДЫ КОРРОЗИОННЫХ ИСПЫТАНИЙ И ОЦЕНКИ РЕСУРСА ОБОРУДОВАНИЯ Для обеспечения гарантированного срока службы (ресурса) химического и нефтяного оборудования при его создании проводят испытания конструкционных материалов на коррозионную стойкость в заданных средах с учетом планируемых режимов их термообработки и сварки при изготовлении оборудования. Несмотря на достаточно глубокую разработку в последние годы теории коррозии и все большее применение компьютеров, вопросы выбора материалов при создании химического оборудования решают в основном в каждом конкретном случае на основании экспериментальных данных. 2 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Необходимость такого подхода обусловлена большим влиянием на протекание коррозионных процессов состава, температуры, скорости перемещения технологической среды, наличия в ней абразивных частиц и других примесей, марки стали (сплава), ее термообработки и многих других факторов. Поэтому теоретический расчет коррозионной стойкости оборудования в заданных условиях дает лишь приближенную оценку, которая используется для предварительного выбора материалов, а окончательный выбор осуществляют на основе результатов испытаний. Методы коррозионных испытаний, регламентированных в СТ СЭВ 3283-81 [5], предусматривают следующие виды, условия и цели испытаний (табл. 1). Таблица 1 Вид испытаний Эксплуатационные Условия Рабочие Природные Цель Определение долговечности материалов. Контроль качества материалов. Исследование внешних воздействующих факторов. Лабораторные Моделирующие Прогнозирование долговечности материалов. Исследование воздействующих факторов. Контроль качества материалов. Сравнительный контроль качества материалов. Предварительная оценка коррозионной стойкости. Ускоренные Испытания коррозионно-стойких металлов для химического оборудования подразделяют на следующие типы. 1. Коррозионные испытания образцов: а - в лабораторных условиях (в колбах, бачках и другой испытательной аппаратуре); б - в лабораторных установках, имитирующих производственный процесс; в - в действующем промышленном оборудовании при размещении образцов в свободном пространстве (испытания в «гирляндах»); г - промышленные - при закреплении образцов с помощью специальных приспособлений в действующем оборудовании. 2. Лабораторные испытания коррозионно-стойких материалов с помощью приборов для электрохимических измерений (потенциостатов, гальванометров и др.). 3. Испытания отдельных узлов в действующем оборудовании. 4. Оценка коррозионной стойкости действующего оборудования путем обследования его коррозионного состояния с помощью приборов. При обследовании определяют остаточную толщину стенок оборудования, наличие или отсутствие опасных видов коррозии (межкристаллитной, коррозионного растрескивания), других недопустимых повреждений. В последние годы нашли применение непрерывные методы контроля скорости коррозии оборудования [33]. Наиболее широко применяют два метода. В основу метода поляризационного сопротивления положена наблюдаемая во многих случаях вблизи потенциала коррозии линейная зависимость между величиной поляризующего тока и вызываемого им изменения потенциала. Метод позволяет непрерывно контролировать скорость коррозии и получать практически мгновенное ее значение. При этом благодаря малому смещению потенциала относительно потенциала коррозии измерения не приводят к существенным 3 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии изменениям в электрохимической системе. Результаты, получаемые с помощью метода поляризационного сопротивления для рабочих электродов из различных металлов и сплавов, хорошо коррелируют с результатами других методов (гравиметрия, экстраполяция поляризационных кривых). Однако в ряде случаев (мягкая сталь в кислотах, содержащих адсорбционный ингибитор; низколегированные и нержавеющие стали в морской воде; нержавеющая сталь в подщелоченной окисью лития воде) такой корреляции не достигнуто. Данный метод можно применять только в электропроводных средах. Метод электрического сопротивления в отличие от предыдущего метода может применяться в любых средах, как электропроводных, так и неэлектропроводных. Измерительным элементом устройства может быть проволока, трубка или пластинка из испытуемого металла, помещенная в. поток жидкости или газа Изменение электрического сопротивления в результате уменьшения сечения элемента в ходе его коррозии служит мерой скорости коррозии металла. Ряд приборов для определения скорости коррозии указанными методами рассмотрен в работе [34]. Наиболее достоверные данные дают промышленные методы испытаний. Однако они применимы не во всех случаях. Для вновь создаваемых производств применяют моделирующие испытания (см. таб.1). Они, как правило, не дают возможности полностью воспроизвести производственный процесс и проводятся с упрощением воздействующих факторов. При испытаниях определяют воздействие наиболее возможных и жестких условий, характерных для моделируемого процесса, что позволяет получить результаты относительно быстро. На основании этих экспериментов могут быть выданы рекомендации лишь на опытную установку, наблюдения за коррозионной стойкостью которой позволяют выдать рекомендации на соответствующее промышленное оборудование. В случае модернизации производственного процесса или при необходимости повышения коррозионной стойкости действующего оборудования проводят эксплуатационные и лабораторные испытания. В зависимости от характера преобладающего коррозионного воздействия технологической среды оборудование нефтехимических производств можно подразделить на следующие группы. 1. Машины и аппараты для гидродинамических процессов: центрифуги, центробежные сепараторы, насосы, фильтры, гидроциклоны. Основное их назначение - разделение неоднородных систем (суспензий, эмульсий) и (или) их транспортировка. Особенностью дайной группы оборудования является большое влияние на скорость коррозии его элементов эрозионного фактора, обусловленного наличием в технологической среде абразивных частиц и высокой ее скоростью. 2. Аппараты для тепловых процессов; выпарные, теплообменные, конденсаторы, сушилки, кристаллизаторы и др. Данная группа характеризуется наличием больших тепловых потоков через поверхности теплообмена и возможной неравномерностью распределения на них температуры, что обуславливает неравномерную коррозию элементов оборудования. 3. Аппараты для массообменных процессов: абсорберы, десорберы, ректификационные колонны, смесители и др. Особенность данной группы аппаратов - переменные концентрации веществ по их объему и поверхностям, что может вызывать различную скорость коррозии элементов аппаратов. 4 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии 4. Реакторы для химического превращения веществ. При эксплуатации таких аппаратов характерно наличие следующих факторов, оказывающих влияние на скорость коррозии конструкционных материалов: изменение концентрации и состава продуктов реакции, а также тепловых потоков, сопровождающих процессы. Кроме указанных факторов для многих аппаратов 2 - 4-й групп характерны фазовые переходы компонентов среды газ - жидкость - твердое состояние, сопровождающиеся в ряде случаев изменением коррозионной активности среды. В зависимости от особенностей условий эксплуатации оборудования определяют место установки испытуемых образцов, их количество и продолжительность испытаний. От этих факторов в наибольшей степени зависят точность и достоверность получаемых результатов. Анализ публикаций по проведенным коррозионным испытаниям показал, что недостатком большинства из них является неопределенная точность и достоверность полученных результатов. Обычно исследователи указывают только средние значения полученных результатов (средние скорости коррозии, среднюю глубину проникновения коррозии и др.) и иногда - размах (разброс) измеренных значений либо отклонения от среднего, выражаемые в процентах. Ресурс (срок службы) оборудования рассчитывают путем деления запаса толщины стенки на среднюю (или максимальную) скорость коррозии. При этом не учитывают дисперсию результатов испытаний, ее зависимость от площади образцов, продолжительности наблюдений и других факторов, определяющих точность и достоверность оценки. Между тем известно, что результаты измерений, достоверность и точность которых неизвестна, не только бесполезны, но даже вредны, так как в действительности они могут представлять собой не информацию о физическом объекте, а дезинформацию о нем [32]. Ниже рассмотрены стандартизованные методы оценки точности и достоверности получаемых результатов испытаний, приведены рекомендации по их рациональному применению, применение которых позволит исследователям решать задачи прогнозирования надежности оборудования в соответствии с современными требованиями. СОВРЕМЕННЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ТОЧНОСТИ И ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ КОРРОЗИОННЫХ ИСПЫТАНИЙ В соответствии с рекомендациями стандартов, устанавливающих общие требования к методам коррозионных испытаний [4, 5] и методы оценки результатов коррозионных испытаний [6, 7], протоколы испытаний должны содержать сведения о точности и достоверности полученных результатов. Точность результатов указывают в виде доверительных интервалов (нижних и верхних доверительных границ), выражаемых в единицах измеряемых показателей или в относительных единицах, например в процентах. Достоверность результатов указывают в виде доверительной вероятности, соответствующей определенному доверительному интервалу. Анализ требований, устанавливаемых стандартами на коррозионные испытания В целях обеспечения воспроизводимости, точности и достоверности результатов испытаний во всех стандартах, регламентирующих методы испытаний, устанавливают требования к минимальному количеству и площади 5 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии поверхности испытуемых образцов. Так, например, в ГОСТ [4] указано, что количество образцов на одно испытание должно быть не менее трех. Если при трех образцах не достигается требуемая согласно программе испытаний доверительная вероятность результатов испытаний, количество параллельно испытуемых образцов должно быть увеличено. Площадь поверхности всех образцов должна быть не менее 50 см². Указываются также предпочтительные размеры плоских образцов: 150x100x (0,5 - 1,5); 100x50x(0,5 - 1,5); 50x50x(0,3 1,5) мм. Аналогичные требования установлены в СТ СЭВ [5], только требование к минимальной суммарной площади образцов несколько выше - не менее 60 см². В стандартах на специальные виды коррозионных испытаний требования к количеству и размерам испытуемых образцов зачастую отличаются от общих требований. Так, например, в ГОСТ [8], устанавливающем методы определения стойкости против межкристаллитной коррозии, рекомендуемое число испытуемых образцов 2 - 4, а размеры образцов 80x20x5 мм. В стандартах [9, 10] на методы испытаний на коррозионное растрескивание и руководящем документе [11] на методы испытаний на стойкость материалов к питтинговой коррозии установлено количество испытуемых образцов в каждом режиме - не менее пяти. Это обусловлено наличием большого статистического разброса результатов указанных видов испытаний даже при тщательном отборе образцов и поддержании условий испытаний. Статистические закономерности, характеризующие распределение коррозионных повреждений по поверхности испытуемых образцов и аппаратов, достаточно полно рассмотрены в работе [12]. Наиболее существенными факторами, определяющими степень разброса (дисперсию) результатов коррозионных испытаний, являются вид коррозии, площадь поверхности испытуемых образцов и продолжительность испытаний. В связи с важностью последнего фактора продолжительность испытаний во многих стандартах регламентирована. Так, например, ГОСТ [4] (СТ СЭВ [45] ) рекомендует продолжительность испытаний выбирать так, чтобы можно было однозначно оценить поведение образцов. Если для этого необходимо выявить ход коррозии в процессе испытаний, то периодичность съемов образцов устанавливают в программе испытаний по геометрической прогрессии, например, 1, 3, 6 и 12 ч, 1, 2, 4 и 8 суток или 3, 6 и 12 месяцев, 2 и 4 года и т.д. В стандартах на конкретные виды испытаний установлены контрольные сроки (продолжительность) испытаний, так, в ГОСТ [13] установлен контрольный срок 40 суток (960 ч); в ГОСТ [9] продолжительность испытаний установлена равной 3000 ч; в ГОСТ [14] - не менее 60 суток (1440 ч) и т. д. Соблюдение указанных в стандартах требований к размерам и количеству испытуемых образцов, продолжительности испытаний должно обеспечивать необходимую точность и достоверность результатов коррозионных испытаний. Стандарт СТ СЭВ [7] рекомендует выбирать доверительную вероятность равную 0,9, что обеспечивает соответствие не менее 90% результатов испытаний указанным доверительным интервалам. Величина доверительного интервала (погрешность результата) обычно определяется после статистической обработки результатов испытаний. В некоторых стандартах регламентированы предельно допустимые отклонения оценок, так, например, в ГОСТ [13] указана предельная погрешность - не более 10%. 6 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Во избежание попадания в результаты испытаний ошибочных измерений или наблюдений дефектных образцов ГОСТ [6] (СТ СЭВ [7]) рекомендует проводить предварительную обработку результатов с целью выявления анормальных (выпадающих) значений. При этом рекомендуется принимать уровень значимости проверяемых данных равным 0,1. Методы оценки достоверности результатов коррозионных испытаний Единого нормативно-технического документа, устанавливающего методы оценки достоверности результатов коррозионных испытаний, до настоящего времени не разработано. В ряде стандартов на конкретные виды испытаний [9, 10, 15, 19] приведены отдельные методы статистической обработки результатов испытаний. Более полно, чем в других стандартах, эти методы изложены в ГОСТ [15]. Предварительная обработка результатов испытаний включает оценку анормальности наблюдений. Метод исключения резко выделяющихся значений результатов испытаний, приведенный в ГОСТ [15], предусматривает применение критерия Ирвина. При этом полученные значения х, результатов испытаний располагают в ряд х1, х2, х3, ... , хn по степени возрастания значений х (вариационный ряд). Затем сомнительные значения на краях ряда проверяют по критерию λ, определяемому по формуле где S - оценка среднего квадратического отклонения значений хi вычисляемая по формуле хn - вызывающее сомнение значение х ; хn-1 - следующее от края значение х . Полученные значения λ сравнивают с табличными, и если они не превышают их, то значения хn оставляют, а в противном случае -- исключают из дальнейшего рассмотрения. В ГОСТ [16] оценку анормальности наблюдений рекомендуется осуществлять по критерию Граббса Результаты оценки, получаемые по критериям (1) и (4), оказываются близкими друг к другу, Кроме рассмотренных выше критериев, справедливых для нормального закона распределения наблюдаемых значений, применяют также критерий 7 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии хи-квадрат [17] и критерий распределения Вейбулла [18], справедливый для локальных видов коррозии. При коррозионных испытаниях образцов зачастую, особенно при малой величине коррозионных потерь металла, результаты имеют большой разброс, и при традиционной оценке скорости коррозии - по средней величине без учета доверительных интервалов это может привести к неправильным выводам. Покажем на примере, как применение методов оценки достоверности результатов испытаний позволяет избежать неправильных выводов. В табл. 2 приведены результаты испытаний образцов в трубопроводах, по которым перекачивают шахтные воды на Гайском горно-обогатительном комбинате при подземной разработке медно-колчеданных месторождений. Из-за высокой коррозионной активности шахтной воды (рН 2,5 – 7 , содержание хлориона до 500 мг/л и сульфат-иона до 2840 мг/л) трубопроводы из стали Ст.3, гуммированные резиной, выходят из строя через 0,5 - 1 г. С целью выбора коррозионно-стойкого материала для трубопровода были проведены испытания образцов в течение 3000 ч. В трубопроводах устанавливали по 2 образца каждого материала поверхностью 20 см² на различных горизонтах, на которых химический состав вод имел существенное различие. Как видно из табл.2 *, разброс результатов весьма велик, о чем также говорят и оценки коэффициентов вариации υˆ , измеренных потерь коррозии образцов по каждому режиму испытаний (υˆi = S/xˆi). Хотя оценки значений υˆi по двум измерениям являются весьма неточными, но в случае однородности коэффициентов υˆi можно повысить точность оценки за счет объединения данных по всем образцам. Однородность коэффициентов υˆi имеет место в тех случаях, когда генеральные совокупности, из которых получены малые выборки, имеют одинаковые коэффициенты вариации. Это возможно в тех случаях, когда механизм (вид) коррозии и продолжительность испытаний одинаковы. В однородности коэффициентов вариации следует убедиться путем проверки по критерию Кохрена G [19] . (5) - максимальное значение υi ; Gтабл -- табулированное значение критерия где υ²max (табл. 3) . В результате подстановки в формулу (5) значений υˆi из табл.2 получено значение G = 0,36. По табл. 3 для К = 6 при n = 2 определяем значение Gтабл=0,781, которое превышает рассчитанное значение, следовательно, коэффициенты υˆi однородны. Для определения уточненного коэффициента вариации величин коррозии образцов необходимо все результаты испытаний привести к одному масштабу. Для этого потери массы образцов хi в каждом режиме необходимо разделить на среднее значение потерь хˆi, в данном режиме. Полученные значения приведенных потерь хni объединяют в одну выборку, по которой и определяют уточненный коэффициент вариации для всех образцов. По данным табл. 2, величина уточненйого коэффициента вариации υn составляет * Испытания проведены в НИИхиммаше под руководством кандидатов техн. наук П.А.Харина и И.Г.Воликовой. 8 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии 9 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии 0,57. Доверительные интервалы для полученных результатов испытаний определяют по следующей формуле [15] (6) где xв(н)- верхняя (нижняя) доверительная граница; xˆ - точечная оценка среднего значения xi ; tγ - квантиль распределения Стьюдента, соответствующая доверительной Вероятности γ ( tγ определяют по таблице из работ [15, 19], фрагмент которой приведен в табл. 4). В табл.4 f обозначает число степеней свободы, которое в случае определения коэффициента вариации по выборке из 12 значений равно 11. Значение n при определении xˆi равно 2 (по числу образцов в каждом режиме). 10 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Подстановкой указанных значений в формулу (6) определены следующие доверительные интервалы: xв(н) = xˆ ± 28% - при доверительной вероятности 50%; xв(н) = xˆ ± 55% -- при доверительной вероятности 80%., xв(н) = xˆ ± 72% -- при доверительной вероятности 90% и т. д. Таким образом, видим, что точность и достоверность оценки результатов испытаний взаимосвязанные величины. Причем величина доверительного интервала (см. формулу 6) прямо пропорциональна коэффициенту вариации полученных данных и обратно пропорциональна корню квадратному из числа испытанных образцов в каждом режиме Заметим, что объединение оценок коэффициентов υˆi в рассмотренном примере позволило значительно сузить доверительные интервалы (что видно из сравнения значений tγ при f=1 и f=11). По данным испытаний (см. табл. 2) на первый взгляд следует, что скорости коррозии во всех режимах различны. Однако если различие между результатами, указанными в табл. 2 в квадратах 1, Б и 2, Б не вызывает сомнений, то между результатами 1, A и 2, А, 3, А и 3, Б различие в средней величине потерь массы образцов мало и, возможно, обусловлено случайными отклонениями из-за малого числа испытанных образцов. Для проверки существенности различий результатов испытаний, полученных в разных режимах, применяют критерий Стьюдента [19], выражающийся неравенством, при соблюдении которого различие не является статистически значимым (7) где xˆ1 , xˆ2 - средние значения результатов испытаний соответственно в первом и во втором режимах; n1 , n2 - число испытанных образцов в каждом режиме; S - объединенная оценка среднего квадратического отклонения, вычисляемая по формуле (8) в которой S1 и S2 - оценки средних квадратических отклонений результатов испытаний, определяемых по формуле (2), соответственно в первом и втором режимах. Табличное значение критерия Стьюдента определяют в зависимости от уровня доверительной вероятности γ и числа степеней свободы f = n1 + n2 -2 (см. табл. 4). При обычном уровне γ =0,9 и f = 2 (при двух образцах), tγ = 2,92. Ниже приведены вычисленные по формуле (7) значения t для различных пар режимов испытаний из табл. 2: (1,А; 2, Б) = 1,02 < tтабл (1, Б; 2, Б) = 3,05 < tтабл (1, Б; 3, Б) = 2,65 < tтабл (2, А; 2, Б) = 2,42 < tтабл (2, А; 3, Б) = 0,42 < tтабл для других пар режимов также t < tтабл 11 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Таким образом, из рассмотренных результатов видно, что различия в потере массы для разных режимов испытаний в данных условиях не являются статистически значимыми, за исключением режимов 1, Б и 2, Б. Поэтому по результатам данных испытаний нельзя отдать предпочтение какой-либо марке стали, а можно сделать единственный вывод, что сталь 08Х13 имеет более высокую скорость коррозии по сравнению со сталью 08Х22НбТ в трубопроводе Б. Это не значит, что испытанные стали в данных условиях равностойки, но для выявления различий в их коррозионной стойкости необходимы испытания на большем количестве образцов и (или) большей продолжительности. Оценим существенность различия скоростей коррозии сталей в трубопроводах А и Б. Для этого определим по формулам (2) и (3) статистические характеристики коррозионных потерь по всем маркам сталей (мг): xA =7,38; SA =5,71; хБ =8,12; SБ = 9,53. Определим значения t критерия Стьюдента по формуле (7) Сравним полученное значение критерия с tтабл (см. табл. 4) при доверительной вероятности 0,9 и числе степеней свободы f = n1 + n2 -2 = 6 + 6 – 2 = 10. Так как t < tтабл = 1,812, то различие скоростей коррозии образцов в трубопроводах А и Б не является статистически значимым. Таким образом, в рассмотренном примере выяснилось, что полученных при испытаниях данных недостаточно для объективного выбора стали из числа испытанных. Для правильного планирования необходимых и достаточных объемов испытаний для достоверной оценки их результатов существуют рассмотренные ниже методы. Применение методов планирования испытаний При испытании изделий на надежность традиционно применяются статистические планы испытаний, позволяющие получать результаты с заданной точностью и достоверностью. Методы планирования и обработки результатов испытаний регламентированы системой стандартов «Надежность в технике». В связи с сокращением Госстандартом числа нормативно-технических документов четыре ГОСТа по планированию и обработке результатов испытаний изделий на надежность заменены одним РД 50-690-89 «Надежность в технике. Методы определения показателей надежности по экспериментальным данным» [35]. Научно-методический подход и рекомендации по рациональному планированию испытаний, изложенные в данном руководящем документе, могут быть использованы и для коррозионных испытаний. Цель планирования испытаний заключается в определении минимального требуемого объема испытаний (числа образцов, продолжительности испытаний) для получения оценок с заданной точностью и достоверностью. Исходными данными для расчета минимального объема наблюдений служат: доверительная вероятность γ для оценки соответствующего показателя (скорости коррозии, глубины проникновения коррозии, срока службы); 12 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии доверительную вероятность рекомендуется выбирать из ряда 0,8; 0,9; 0,95; 0,99; предельная относительная ошибка δ оценки соответствующего показателя, представляющая собой меру точности оценки показателя где А - оценка показателя; Ан -- нижняя граница одностороннего доверительного интервала; Ав - верхняя граница одностороннего доверительного интервала; предельную относительную ошибку рекомендуется выбирать из ряда 0,05; 0,1; 0,15; 0,2; υ - предполагаемый коэффициент вариации (рекомендации по выбору υ приведены ниже). Минимальное число наблюдений (количество образцов для испытаний или число точек на поверхности при измерении глубины проникновения коррозии) определяют по табл. 5. Величина коэффициента вариации показателей коррозии зависит от многих факторов, важнейшими из которых являются: вид коррозии, продолжительность испытаний образцов (эксплуатации оборудования), площадь поверхности образцов. При определении коррозионных потерь весовым методом распределение потерь массы образцов, испытанных в одном режиме, подчиняется нормальному закону, 13 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии если средняя глубина проникновения коррозии превышает средний размер зерна металла, т. е. превышает 20 мкм. Такой глубине соответствуют потери массы около 16 мг/см² (для сталей и хромоникелевых сплавов). Эта рекомендация следует из приведенных ниже результатов исследования поверхностного разрушения металлов методом статистического моделирования на ЭВМ. При меньших величинах коррозионных потерь закон распределения может отличаться от нормального. Так как при нормальном распределении коэффициент вариации показателя не должен превышать 0,3 - 0,4 , то выполнение указанного условия может служить ориентировочным критерием соответствия опытных данных нормальному закону. Чем больше продолжительность испытаний и площадь поверхности образцов, а следовательно, и величина коррозионных потерь, тем ближе распределение экспериментальных данных к нормальному закону (в силу центральной предельной теоремы) и меньше величина коэффициента вариации весовых потерь образцов. Таким образом, повышения точности при коррозионных испытаниях можно достичь не только увеличением числа образцов, но и путем увеличения продолжительности испытаний либо увеличением площади поверхности образцов. При измерениях локальной глубины проникновения коррозии распределение результатов измерений подчиняется закону Вейбулла [22], при этом величина коэффициента вариации часто превышает 0,4. Поэтому для планирования испытаний величина коэффициента вариации должна выбираться в зависимости от ожидаемого вида и интенсивности коррозии, а также вида контролируемого показателя: при квазиравномерной коррозии - до 0,2; при неравномерной сплошной коррозии - 0,3 - 0,5; при локальной коррозии - выше 0,5. После проведения испытаний следует вычислить по формулам (2) и (3) статистические оценки измеренных показателей и коэффициент вариации υ = S/x. В случае, если полученный коэффициент вариации окажется больше предварительно выбранного, то необходимо провести дополнительные испытания либо, при невозможности проведения дополнительных испытаний, уточнить доверительные интервалы полученных результатов по формуле (6). Минимальная продолжительность испытаний, которая обеспечивает необходимую точность и достоверность результатов лабораторных испытаний, определяется интенсивностью коррозии испытуемого материала в заданной среде. При промышленных испытаниях, кроме этого, определяющим фактором является стабильность параметров технологической среды и величина периода повторяемости колебаний параметров, влияющих на скорость коррозии металлов. Чем выше дисперсия параметров и больше величина периода повторяемости, тем длительней должны быть испытания. Зависимости точности и достоверности результатов коррозионных испытаний от их продолжительности, полученные в работе [41], будут рассмотрены далее. ПРИМЕНЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В КОРРОЗИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Ниже рассмотрены некоторые не вошедшие в предыдущий обзор [12], а также новые разработки в данной области, выполненные как в нашей стране, так и за рубежом. 14 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Исследование микрогеометрии поверхностей Одним из основных методов исследования микрогеометрии поверхностей в металлообработке и машиностроении является профилографирование поверхностей. В последние годы этот метод стали применять и в коррозионных исследованиях. Например, с использованием этого метода в работе [20] построены эмпирические функции плотности распределения глубин коррозии углеродистой стали после испытаний в слабой кислоте. В работе [21 исследована шероховатость углеродистых сталей (10кп, 45, А12) после травления в сернокислых средах. Профилограммы поверхности снимали на профилографепрофилометре «Калибр-201» (вертикальное увеличение - 1000, горизонтальное 80). Затем профилограммы задавали точечно с шагом дискретизации 1 мм и обрабатывали на ЭВМ. В результате обработки получали гистограммы распределения глубин коррозии поверхности, ряды оценок автокорреляционной функции глубин - коррелограммы и оценок спектральной плотности спектрограммы (рис. 1). Анализ коррелограммы и спектрограммы показал, что наиболее вероятной моделью микрорельефа является композиционная модель, включающая периодическую компоненту и налагающуюся на нее случайную компоненту. Причем авторы работы [21] связывают периодическую составляющую с периодом, соответствующим среднему диаметру зерна металла, поскольку в поликристаллических металлах, особенно технической чистоты, границы зерен представляют своего рода фазовый раздел, который энергетически неравноценен 15 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии элементам объема внутри кристаллитов, что приводит к различию в химической стойкости. Кроме того, в металлах технической чистоты в зоне границ зерен существует повышенная концентрация различных примесей. Поэтому границы зерен, имеющие повышенные значения свободной энергии, растворяются с большей скоростью, что приводит к появлению в рельефе поверхности металла периодической компоненты. Поскольку в работе [21] не было проведено аппроксимации эмпирического распределения глубин проникновения коррозии каким-либо теоретическим распределением, то в настоящем обзоре была проведена проверка согласия приведенных опытных данных с распределениями нормальным, логарифмически-нормальным и Вейбулла. Наилучшее согласие оказалось соответствующим распределению Вейбулла, что подтверждает результаты работы [22]. Применение распределения экстремальных значений Задача оценки надежности оборудования при возникновении на его поверхности распределенных дефектов (коррозионных повреждений) сводится к оценке вероятности появления дефекта предельно допустимой величины или определенной доли (%) дефектов на поверхности металла. Поскольку сплошное обследование всей поверхности оборудования площадью в десятки и сотни квадратных метров не представляется возможным, прибегают к выборочным измерениям глубины проникновения коррозии и последующей аппроксимации распределения некоторым теоретическим законом. В работе [22] показано, что распределение глубин коррозионных повреждений при отсутствии дополнительных воздействующих факторов должно подчиняться распределению Вейбулла. В некоторых публикациях распределение повреждений описывают нормальным или логарифмически-нормальным законом. Однако чаще исследователи описывают распределение глубин проникновения коррозии законом экстремальных значений (двойным экспоненциальным). Такому закону подчиняется распределение максимальном величины из n значений, распределенных по закону с затухающей плотностью распределения (нормальному, логарифмически-нормальному, гамма, Вейбулла и др.). Функция этого распределения имеет следующий вид , где ап -- параметр интенсивности (размерность обратна размерности х ); un - характеристическое наибольшее значение величины х ; (9) F (un) =1 – 1/n . Параметры распределения ап , un можно определить из следующих соотношений , (10) где xˆn - математическое ожидание максимальной величины ; ω = 0,57721... - постоянная Эйлера; σn- среднее квадратическое отклонение xn . 16 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии В работе [23] предлагается использование данного распределения для оценки надежности оборудования следующим образом. На нескольких случайно выбранных участках оборудования площадью F0 (со средним числом дефектов n≥10²) измерить максимальные величины дефектов хni; затем определить xˉn и по формулам (10) найти параметры распределения. Далее по формуле (9) определяют вероятность отсутствия на произвольном участке F0, дефектов размером более х. Вероятность отсутствия таких дефектов на всей поверхности оборудования площадью F При необходимости определения максимального вероятного размера дефекта х задают допустимую вероятность (риск) наличия такого дефекта . х)и вычисляют х по формулам (9) и (10) в обратном порядке. В заключение в работе [23] отмечается, что индивидуальная оценка надежности оборудования путем сплошного контроля дефектов и повреждений, возникших на его поверхностях, очень трудоемка, а иногда и невозможна из-за недоступности отдельных участков оборудования, причем 100%-ный контроль не гарантирует выявления всех дефектов, Так, в работе [24] говорится, что доля случайности при применении даже наилучших современных методов дефектоскопии все еще велика и надежность обнаружения даже больших коварных трещин составляет лишь около 80% при высокой вероятности необнаружения этих же трещин во время второй проверки. Для эффективного выборочного контроля необходимо применение статистических методов, основанных на использовании информации о законах распределения дефектов по поверхности (или объему) оборудования. Такой подход обеспечивает оценку надежности оборудования с требуемой достоверностью. Необходимое (и достаточное) число измерений дефектов, распределенных по поверхности оборудования, при контроле можно резко (на порядок) сократить, если использовать для оценки закон распределения экстремальных значений. Для установления вероятностного закона роста питтинга проведены эксперименты [25], в которых определяли максимальную глубину питтинга в зависимости от продолжительности испытаний на образцах нержавеющей стали СА15 при 50˚С в растворе, имитирующем <белую воду» бумагоделательных производств. Длительность экспозиции составляла 1, 2, 4, 8, 16 32 и 64 суток. Каждая точка получена при испытании шести параллельных образцов. Глубину питтингов после извлечения из раствора определяли методом сканирующего рентгеновского просвечивания, что позволяло получать на образцах размером 18,3 x 42,7 мм 189 независимых измерений. Затем строили графики зависимости накопленной вероятности от максимальной глубины питтинга при различной продолжительности испытаний. Результаты свидетельствуют о соответствии этой зависимости уравнению (9). В развитие работы [25] авторы разработали общую систему контроля повреждений для оценки надежности сооружений, подвергающихся коррозии [26]. Надежность (ресурс) определяли методом математического моделирования как вероятности того, что конструкция будет функционировать в данной среде в течение заданного времени. В качестве модели деградации принято Марковское статистическое развитие во времени распределения глубины питтингов, 17 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии в качестве меры цензурировання - сроки инспекции (ремонта), при которой заменяют или ремонтируют участки сооружения с замеченными повреждениями, размеры которых превышают допустимую величину. В частности, анализировали данные обследования нефтепроводов после десяти лет эксплуатации, полученные с помощью перемещаемого внутри труб прибора для измерения толщины стенки по утечке магнитного потока. На основе результатов измерений и разработанной модели прогнозировали надежность нефтепроводов на 20 лет и более, оптимизируя периодичность обследований - ремонтов по минимуму вероятности сквозного разрушения стенки трубопровода. Моделирование процессов коррозионного разрушения металлов и применение ЭВМ Коррозия представляет собой сложный процесс, состоящий из нескольких параллельных электродных реакций, и задача количественного описания кинетики таких процессов настолько сложна, что чисто электрохимическими методами ее невозможно решить [1]. Математическое описание кинетики коррозионных потерь во многих случаях позволяет с достаточной для практики точностью прогнозировать срок службы металлов в заданных условиях. Ряд кинетических моделей коррозионного разрушения металлов рассмотрен в работе [12] . Ниже рассмотрены некоторые новые работы в данной области. В работе [27], посвященной кинетике образования питтингов на нержавеющих сталях, изложен статистический подход к оценке скорости генерации питтингов. Проведены экспериментальные исследования, включавшие испытания в каждом режиме 36 образцов, что позволило получить достаточно статистических данных, а также теоретическое обоснование функции распределения питтингов с использованием закона Вейбулла. Показано, что при кратковременных испытаниях скорость генерации питтингов не зависит от времени, а при длительных - она монотонно снижается. Указанный подход развивается в работе [28], посвященной стохастическому исследованию ингибиторов питтингрвой коррозии. В работе [29] исследовано поведение низкоуглеродистой стали в деионизированной воде. Наблюдали три стадии, коррозии: рост питтинга, образование трещины из питтинга и распространение усталостной трещины. Размер питтинга (диаметр) увеличивался пропорционально количеству циклов нагружения в степени 1/3. Критический размер питтинга определен через фактор интенсивности напряжений. На основе этого предложен метод прогнозирования ресурса изделий, подвергающихся усталостному коррозионному растрескиванию, включающий: определение максимального размера питтинга (если измерения всей поверхности невозможны, оценку рекомендуется осуществлять с помощью статистики экстремальных значений); определение критического размера питтннга в зависимости от интенсивности напряжений; экстраполяцию наработки до следующей инспекции или снятия с эксплуатации. В работе [42] приведены результаты последних исследований по случайному вероятностному характеру питтингообразования и по кинетике репассивации питтингов, прослежена существенная роль неметаллических включений в процессах питтинговой коррозии промышленных нержавеющих сталей. Отмечается, что точное определение потенциала питтингообразования (ниже которого никакой питтинг не может инициироваться) всегда ставило перед 18 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии исследователями острые проблемы в определении точности и воспроизводимости, что приписывалось недостаткам экспериментов, Лишь в последнее десятилетие при исследованиях питтинговой коррозии был использован так называемый стохастический принцип, согласно которому инициирование питтингообразования - явление, которое имеет случайный характер. Это не означает, что «потенциал питтингообразования» нельзя определить, а означает, что на практике можно измерить лишь потенциалы, при которых вероятность питтингообразования достаточно высока, и они будут определены с тем большей точностью, чем выше заданная вероятность. Это случайное поведение относится одновременно к пространственному (влияние площади поверхности образца) и временному распределению. В работе [40] рассматривают два типа применяющихся коррозионных испытаний: стандартные и моделирующие производственные условия испытания. Приводится сравнение преимуществ и недостатков данных типов испытаний. Стандартные испытания не связаны с заводскими условиями, относительно дешевы, воспроизводимы, позволяют одновременное испытание многих образцов, быстро получать результаты, не требуют квалифицированного надзора или интерпретации, но в некоторых случаях плохо воспроизводят условия эксплуатации и приводят к ошибочным выводам. Моделирующие производственные условия испытания более дороги, длительны, плохо воспроизводимы (одновременно проводят только один цикл испытаний), требуют более высокой квалификации исследователей, но позволяют получать достоверные результаты. В заключение в работе [40] рекомендуется конструкторам при выборе технического решения базироваться не только на результатах стандартных испытаний, но и на основе специальных, моделирующих все коррозионные условия при функционировании оборудования испытаний. Отмечается, что быстрые результаты можно получать, применяя электрохимические датчики для непрерывного слежения за скоростью коррозии. Моделированию процессов равномерной углекислотной коррозии посвящена работа [30]. Испытания проводили в измерительной ячейке (400 мл) в течение 4 20 ч. Скорость коррозии непрерывно измеряли прибором «Магна корратер» с цилиндрическими электродами из стали 45 площадью 5 см². Абсолютная ошибка измерений составляла ±0,003 мм/г. Полученные кинетические кривые показали степенную зависимость скорости коррозии от времени с показателем степени (- 1/2). Результаты приведенных работ согласуются с ранее полученными и систематизированными данными по коррозии машин, оборудования и сооружений [31]. В отличие от экспериментального моделирования, при котором исследователи стараются максимально воспроизвести физико-химические производственные условия, математическое моделирование имеет целью воспроизвести существенные взаимосвязи между элементами (компонентами) коррозионных систем с помощью уравнений, аналитическим исследованием которых или численными методами на ЭВМ можно получить информацию о поведении коррозионных систем в различных условиях. Так, например, в работе [43] на основе численного решения диффузионной задачи для процесса селективного растворения латуни проведен анализ влияния содержания компонентов в уравнениях диффузии на скорость его обесцинкования. В машинном (с применением ЭВМ) эксперименте изучено влияние плотности тока на изменение 19 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии концентрации цинка по глубине диффузионной зоны и на поверхности сплава. В работе [44] проведено экспериментальное моделирование и моделирование на ЭВМ коррозии и пассивации бинарных титановых сплавов с никелем, кобальтом, молибденом и вольфрамом методом коррозионных короткозамкнутых пар. Результаты исследований хорошо объясняют механизм влияния легирующих элементов на коррозионное и электрохимическое поведение сплавов титана и позволяют определить оптимальную поверхностную концентрацию катодных компонентов, необходимую для пассивации титана. В заключении работы авторы делают вывод, что экспериментальное и математическое моделирование на гальванических элементах позволяет в первом приближении оценить поверхностное содержание легирующего компонента, необходимое для пассивацни сплава, а также дает важную информацию для понимания поведения сплавов, их разработки и использования в агрессивных средах. В расчетах надежности сложных систем часто применяют метод статистического моделирования (метод Монте-Карло). В последние годы этот метод был применен также для исследования статистических характеристик поверхностного разрушения металлов [12]. Статистическая модель развития поверхностного коррозионного разрушения основана на хорошо известных в металловедении фактах о структуре строения металлов, распределении размеров их зерен (кристаллитов) и всякого рода включений, отличии скоростей коррозии различных фаз. Проведенные на ЭВМ многочисленные испытания при различных комбинациях параметров разработанной модели позволили установить важную закономерность изменения коэффициента вариации υ глубин проникновения коррозии от продолжительности испытаний t , (12) где υh - коэффициент вариации глубины коррозии, соответствующей средней глубине h; h(t) - средняя глубина коррозии в момент времени t. Зависимость (12) справедлива после завершения переходного периода, когда средняя глубина коррозии превысит средний размер зерен (или другой дисперсной фазы) металла. Допустимый средний размер зерна в прокате металла согласно ГОСТ 5639-82 не должен превышать величину порядка 60 мкм, а средний размер зерен равен 20 - 40 мкм. Поэтому зависимость (12) может быть использована для прогнозирования развития коррозии, если измеренная глубина коррозии превысит 0,05 - 0,1 мм. Зависимость (12) справедлива для постоянных условий эксплуатации (испытаний). В реальных условиях испытаний, а тем более в условиях эксплуатации оборудования технологические параметры (температура, концентрация компонентов) колеблются относительно номинальных значений, что оказывает влияние на точность и достоверность результатов испытаний. Степень этого влияния зависит как от чувствительности материалов к изменениям параметров, так и от размаха колебаний параметров. В работе [41] исследована зависимость точности и достоверности результатов коррозионных испытаний от интенсивности указанных факторов путем статистического моделирования на ЭВМ. Моделировали процесс коррозионного разрушения химического аппарата из стали Х18Н10Т под воздействием азотной кислоты, средняя концентрация которой принималась равной 60%, при средней температуре 60˚С. При испытаниях с помощью генератора случайных чисел задавали отклонения от номинальных значений температуры и концентрации и по известным 20 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии (справочным) зависимостям определяли скорость коррозии ξi стали Х18Н10Т, соответствующую случайным отклонениям параметров. По скорости коррозии и заданной величине интервала дискретизации Δt определяли соответствующую каждому интервалу величину приращения глубины коррозии металла Δ hi и накопленную глубину коррозии j-й реализации = ξi Δ t Hj = Σ Δ hi , где n – число генераций ξi. По совокупности реализаций Hj определяли значения коэффициентов вариации υн, соответствующие различной продолжительности испытаний t, и строили функцию υн(t). Результаты проведенных статистических испытаний при различных комбинациях дисперсий параметров позволили установить общую закономерность изменения коэффициента вариации глубины коррозии металла от продолжительности испытаний (13) , (13) где υξ- коэффициент вариации скорости коррозии. В зависимость (13) не входят дисперсии переменных (температура, концентрация и т.п.), они учитываются обобщенно коэффициентом вариации скорости коррозии. Закономерность (13) позволяет оценивать погрешность и достоверность результатов коррозионных испытаний образцов как в лабораторных, так и в промышленных условиях по формуле, получаемой в результате подстановки формулы (13) в формулу (6) (14) где δ - относительная погрешность результата испытаний (средней скорости коррозии образцов); tγ- квантиль распределения Стьюдента (см. табл. 4), соответствующая доверительной вероятности γ , при которой определен υ ξ , tпродолжительность испытаний; Δt - интервал автокорреляции скорости коррозии. Величина интервала Δ t может быть определена путем анализа записей параметров технологического процесса, регистрируемых штатными самописцами, либо путем специальных наблюдений за изменением скорости коррозии или влияющих на нее параметров. Коэффициент вариации скорости коррозии υξ , зависящий от стабильности параметров, влияющих на скорость коррозии, определяется путем статистической обработки результатов измерений скорости коррозии (с помощью коррозиметров или по потере веса периодически заменяемых образцов). При известных величинах дисперсии воздействующих факторов и зависимости скорости коррозии от этих факторов коэффициент вариации скорости коррозии может быть определен описанным выше методом статистического моделирования. 21 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Для расчета необходимой продолжительности испытаний, обеспечивающей требуемую достоверность результатов, формула (14) преобразуется к удобному виду (15) Рассмотрим пример расчета необходимой продолжительности испытаний по формуле (15). Исходные данные: предельно допустимая ошибка определения показателя коррозии δ = 5% при доверительной вероятности 0,9; коэффициент вариации скорости коррозии υξ = 0,3 - определен по результатам замеров с помощью коррозиметра, т.е. tγ = 1,833 (см. табл. 4); интервал автокорреляции (повторяемости) Δt =10 ч. Подстановкой исходных данных в формулу (15) определяем необходимую продолжительность испытаний - 1210 ч. Кроме, как для решения задач моделирования при исследованиях коррозии, ЭВМ широко применяют в экспертных компьютерных системах [38, 39], предназначенных для контроля противокоррозионной защиты металлоконструкций. Отмечается, что затраты США на борьбу с коррозией металлоконструкций достигают 196 млрд. дол. в год (примерно 5% валового национального продукта). Автоматизированные системы, ориентированные на персональные ЭВМ, применяются при выборе материалов, типов покрытий и проектировании катодной защиты, мониторинга коррозии и хранения результатов анализа и данных мониторинга. Широко применяются автоматизированные системы сбора, накопления и хранения данных. Экспертные системы представляют собой более высокий уровень обработки данных. Они предоставляют доступ к знаниям экспертов, используют для анализа технические данные, уточняют область приемлемого решения, дают рекомендации и объясняют ход рассуждения. Использование ЭВМ позволяет повысить эффективность исследований и разработок в области прогнозирования ресурса и защиты оборудования от коррозии. МЕТОДЫ УСКОРЕННЫХ КОРРОЗИОННЫХ ИСПЫТАНИЯ ОБРАЗЦОВ И ОБОРУДОВАНИЯ НА НАДЕЖНОСТЬ Ускоренными называют испытания, методы и условия проведения которых обеспечивают получение информации о свойствах изделия (материалов) в более короткие сроки, чем в нормальных условиях их эксплуатации. Для ускорения испытаний используют следующие методы: форсирование нагрузок, экстраполяцию, расчетно-экспериментальные и комбинированные. При форсированных методах ужесточают режимы испытаний по сравнению с рабочими; при экстраполяции - результаты кратковременных испытаний в нормальных режимах распространяют на длительные сроки эксплуатации; при расчетно-экспериментальных методах осуществляют проверку математической модели, описывающей зависимость ресурса изделия от воздействующих факторов и экспериментально определяют коэффициенты этой модели. 22 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Стандартизованные методы ускоренных испытаний По ускоренным коррозионным испытаниям разработано более 20 государственных стандартов «Единой системы защиты от коррозии и старения» (ЕСЗКС) (табл. 6), регламентирующих правила проведения испытаний различных металлов, неметаллических материалов и покрытий. Каждый стандарт устанавливает сущность метода испытаний, требования к образцам, аппаратуре, реактивам, требования к проведению испытаний, порядок обработки результатов испытаний, форму и содержание протокола испытаний. Таблица 6 Перечень НТД по ускоренным коррозионным испытаниям Обозначение стандарта Наименование ГОСТ 9.101-78 ГОСТ 9.017-74 ГОСТ 9.019-74 ГОСТ 9.020-74 ГОСТ 9.021-74 ГОСТ 9 038-74 ГОСТ 9.040-74 ГОСТ 9.045-75 ГОСТ 9.061-75 ГОСТ 9.080-77 ГОСТ 9.083-78 ГОСТ 9.308-85 ГОСТ 9.404-81 ГОСТ 9.707-81 ГОСТ 9.902-81 Единая система защиты от коррозии и старения (ЕСЗКС). Основные положения ЕСЗКС. Алюминий и сплавы алюминиевые. Методы ускоренных испытаний на общую коррозию ЕСЗКГ. Cплавы алюминиевые и магниевые. Методы ускоренных испытаний на коррозионное растрескивание ЕCЗКГ. Магний и сплавы магниевые. Методы ускоренных испытаний на общую коррозию ЕСЗКГ,. Алюминий и сплавы алюминиевые Методы ускоренных испытаний на межкристаллитную коррозию ЕСЗКС. Герметизирующие материалы. Методы ускоренных испытаний ЕСЗКС. Металлы и сплавы. Расчетно-экспериментальный метод ускоренного определения коррозионных потерь в атмосферных условиях ЕCЗКГ. Покрытия лакокрасочные Ускоренные методы определения светостойкости ЕCЗКГ. Резины. Методы ускоренных испытаний на стойкость к воздействию жидких агрессивных сред при вращательном движении в режиме трения, 1987 г. (с изменениями) ЕСЗКГ. Cмазки пластичные. Ускоренный метод определения коррозионного воздействия на металлы ЕCЗКГ. Покрытия лакокрасочные. Методы ускоренных испытаний на долговечность в жидких агрессивных средах, 1984 г. (с изменениями) ЕСЗКГ. Покрытия металлические и неметаллические, неорганические. Методы ускоренных коррозионных испытаний ЕСЗКС. Покрытия лакокрасочные изделий, предназначенных для эксплуатации в районах с холодным климатом. Общие технические требования и методы ускоренных испытаний ЕСЗКС. Материалы полимерные. Методы ускоренных испытаний на климатическое старение ЕСЗКГ. Материалы полимерные Методы ускоренных испытаний на коррозионную агрессивность 23 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Продолжение табл. 6 Обозначение стандарта ГОСТ 9 903-81 ГОСТ 9 904-82 ГОСТ 9.905-82 СТ СЭВ 3283-81 ГОСТ 9.908-85 СТ СЭВ 4815-84 ГОСТ 21126-75 ГОСТ 6032-89 СТ СЭВ 4076-83 СТ СЭВ 64-46-88 ISO 1462-1973 Наименование ЕСЗКС. Cтали и сплавы высокопрочные. Методы ускоренных испытаний на коррозионное растрескивание ЕСЗКГ. Сплавы алюминиевые. Метод ускоренных испытаний на расслаивающую коррозию ЕСЗКГ. Методы коррозионных испытаний Общие требования ЕСЗКГ. Металлы и сплавы. Методы определения показателей коррозии и коррозионной стойкости ЕСЗКС. Методы ускоренных испытаний на долговечность и сохраняемость в агрессивных средах Общие положения, 1982 г (с изменениями) Стали и сплавы коррозионно-стойкие. Методы определения стойкости против межкристаллитной коррозии Защита от коррозии. Стали и сплавы коррозионностойкие. Методы ускоренных испытаний на стойкость против питтинговой коррозии Металлические защитные покрытия. Анодные защитные покрытия. Ускоренные коррозионные испытания. Оценка результатов По получаемым результатам стандартизованные методы ускоренных коррозионных испытаний могут быть подразделены на две группы: дающие качественные оценки и количественные результаты. Первая группа методов позволяет по результатам испытаний принимать альтернативные решения: годен не годен, стоек - не стоек. Вторая группа методов позволяет по результатам испытаний определить срок службы каждого из испытуемых материалов в заданных условиях или классифицировать их по степени коррозионной стойкости. Поскольку в первой группе методов используются жесткие режимы испытаний, чтобы исключить возможность пропуска нестойких материалов, то в некоторых случаях по результатам испытаний возможна отбраковка и вполне пригодных для эксплуатации материалов. Поэтому, а также имея в виду возможность расчета долговечности материалов, вторая группа методов ускоренных испытаний является более предпочтительной. В большинстве стандартизованных методов ускорение испытаний достигается путем ужесточения воздействующих факторов: концентрации агрессивной среды, температуры, механических напряжений (при испытаниях на коррозионное растрескивание), повышенной плотности тока (при электрохимических испытаниях). При количественных методах оценки испытания проводят при нескольких значениях воздействующих факторов, увеличенных по сравнению с рабочими значениями. По каждому из основных видов воздействующих факторов рекомендуется [15] провести испытания не менее чем в трех экспериментальных режимах в случае линейности в логарифмических координатах зависимости показателя коррозии от воздействующего фактора и не менее чем в пяти режимах - при нелинейности. Результаты испытаний выражают в виде математической (или графической) зависимости срока службы или скорости коррозии от основных воздействующих факторов. По результатам ускоренных испытаний проводят экстраполяцию результатов в области эффективных (рабочих) значений 24 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии воздействующих факторов. Экспериментальные данные для получения аналитической зависимости срока службы (скорости коррозии) материала от воздействующих факторов обрабатывают по методу наименьших квадратов, вычисляя коэффициенты зависимости, средние значения показателей и, если требуется, доверительные и толерантные пределы рассчитываемых показателей. Если результаты испытаний используют для установления режима ускоренных контрольных испытаний при одном значении каждого воздействующего фактора, то определяют коэффициент ускорения следующим образом: а - определяют средние значения коэффициента ускорения Кус , по формуле , где xp , yp - значения параметров, соответствующие рабочим значениям параметров среды; хи , уи - значения параметров среды при испытании х = 1/Т, Т - температура; у= lnС, С - концентрация. Параметры испытательной среды рекомендуется [15] выбирать такими, чтобы коэффициент ускорения испытаний был не более 400; б - по результатам испытаний определяют нижний доверительный предел для среднего значения и нижние толерантные предельные значения коэффициентов ускорения с требуемой вероятностью; в - в качестве коэффициента ускорения испытаний для узла или детали принимают нижнее толерантное значение, вычисленное при доверительной вероятности 0,95 (если другие условия не указаны в нормативно-технической документации на изделие). Коэффициент ускорения испытаний для изделия в целом устанавливают равным среднему значению коэффициентов, определенных для узлов и деталей определенного вида изделий; г - время ускоренных контрольных испытаний изделия определяют по формуле τи = τэ / Кус , где τэ - заданный срок службы изделия. Наряду с апробированными стандартными методами ускоренных испытаний используют и другие вновь разрабатываемые экспресс-методы, позволяющие быстро получать ориентировочные оценки коррозионной стойкости материалов. Например, такой метод предложен в работе [47] для испытания сталей и сплавов на стойкость против питтинговой коррозии. При использовании стандартных ускоренных методов испытаний для сопоставления стойкости различных конструкционных материалов к специфическим видам коррозии (например, на склонность нержавеющих сталей к коррозионному растрескиванию в хлоридсодержащих средах) следует иметь в виду, что в ходе их реализации возможно получение недостоверной информации. В работе [40] приводится пример такой неверной оценки по результатам ускоренных испытаний, проведенных по стандартной методике. Двухфазные (аустенитно-ферритные) нержавеющие стали первого поколения рекомендовались как более стойкие к коррозионному растрескиванию, чем нержавеющие стали серии 300, и первоначально были использованы в качестве материала для труб теплообменников. Проверка в кипящем растворе хлорида магния показала, что эти стали лишь в 2 - 3 раза более стойки к коррозионному растрескиванию, чем применяемые материалы. 25 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Однако на практике трубы теплообменников из двухфазной стали успешно работают более 20 лет в условиях, где трубы из аустенитной нержавеющей стали выдерживают лишь 3 - 12 месяцев. Приведенный пример показывает, что окончательный правильный выбор материалов может быть обеспечен лишь на основе эксплуатационных испытаний или наиболее полного моделирования всех коррозионных условий при испытаниях. Методы сокращения продолжительности наблюдений в эксплуатации Применяемые методы контроля скорости коррозии с помощью коррозиметров, образцов-свидетелей и других устройств позволяют оценивать среднюю скорость коррозии оборудования, по которой прогнозируют средний срок его службы или ресурс. Так как в реальных условиях эксплуатации неизбежны колебания параметров технологических процессов (температуры, содержания агрессивных компонентов), от которых сильно зависят коррозионные процессы, то для достоверной оценки средней скорости коррозии оборудования необходимы длительные наблюдения. Расчетом показателей надежности (ресурса) по средней скорости коррозии получают оценку показателей, близкую к медианной, т.е. с вероятностью около 50%. Во многих случаях такая вероятность безотказной работы оборудования не приемлема. Для оценки надежности оборудования с требуемой достоверностью необходимы специальные методы, которые рассмотрены в работе [48]. Наиболее обоснованным методом оценки надежности оборудования, подвергающегося поверхностному разрушению, является метод, изложенный в работе [18]. Этот метод основан на статистической обработке данных измерений коррозионных поражений непосредственно на элементах оборудования, которые выполняют при периодических его обследованиях, и экстраполяции зависимости коррозии от времени до предельно допустимых величин повреждений. Ограничением этого метода является необходимость периодического обследования оборудования с осуществлением измерений коррозионных поражений, что не всегда осуществимо в условиях непрерывных производств, труднодоступности некоторых элементов оборудования и других причин. Методы, изложенные ниже, основаны на измерении скорости коррозии с помощью различных датчиков и использовании априорной информации о характере зависимостей скорости коррозии металлов от параметров технологических сред (концентрации агрессивных компонентов, температуры и др.). Отличием излагаемых методов от традиционных является учет возникающих отклонений технологических параметров от регламентированных значений и вследствие этого изменений скорости коррозии элементов оборудования - как одного из расчетных параметров при оценке срока службы оборудования . При традиционном расчете прибавки на коррозию оборудования конструкторы по справочным данным определяют среднюю скорость коррозии выбранного металла, соответствующую номинальным значениям технологических параметров (например, заданной концентрации кислоты при определенной температуре). В ряде случаев, когда скорость коррозии линейно зависит от значений параметра, такой подход не приводит к заметным погрешностям. Однако часто зависимость скорости коррозии от параметра имеет сильно выраженный нелинейный характер. Например, для сталей в минеральных кислотах зависимость скорости коррозии от 26 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии температуры является экспоненциальной. В соответствии с законами теории вероятностей даже при соблюдении технологической дисциплины выходы значений параметров за границы номинальных значений возможны, и, несмотря на их малую долю, они могут весьма существенно повышать среднюю скорость коррозии оборудования. На рис.2 показана функция (Т) плотности нормального распределения во времени температуры (например, в теплообменном аппарате) при обычных условиях функционирования и зависимость скорости коррозии стали Х18Н10Т от температуры в 60%-ной азотной кислоте. Как видно из рис.2 , некоторой доле отклонений от номинального значения температуры соответствуют весьма высокие скорости коррозии, которые необходимо учитывать при оценке ресурса оборудования (или при расчете величины прибавки на коррозию). 27 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии На рис. 3 показана степень влияния колебаний параметров на повышение скорости коррозии. Кривые построены по справочным данным методом статистического моделирования на ЭВМ нормально распределенных отклонений значений двух технологических параметров (концентрации азотной кислоты и ее температуры) относительно номинальных значений (концентрации 60%, температуры 60ºС), соответствующих реальным условиям эксплуатации сепаратора, выполненного из стали Х18Н10Т. Как видно из рис.3, при среднеквадратических отклонениях температуры 20ºС и концентрации 10% средняя скорость коррозии повышается в 2,6 раза. по отношению к скорости коррозии, определенной при постоянных значениях параметров. Поэтому при разработке изделий и определении величины прибавки на коррозию необходимо оценивать величину дисперсии основных технологических параметров среды (температуры, концентрации агрессивных компонентов) и рассчитывать ожидаемую скорость коррозии с учетом возможных отклонений параметров. При эксплуатации оборудования оценку его ресурса можно выполнять двумя методами. Первый метод основан на использовании коррозиметров типа МЛ1В или образцов, устанавливаемых в аппарате. В ходе эксплуатации аппарата периодически, через некоторые интервалы времени Δt снимают показания коррозиметров, датчики которых устанавливают на участках, подвергающихся наибольшей коррозии. Скорости коррозии ξi определяют по разности измерений глубин коррозии Δh, выполненных в i-й и (i-1)-й моменты времени Δh = hi - hi-1 ; ξi = Δh / Δt . 28 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии По результатам этих измерений (N > 8 - 10) определяют среднюю скорость коррозии ξˉ и ее коэффициент вариации υ (см. формулы (2) и (3). По полученным данным и по величине предельно допустимой коррозии Нп рассчитывают ожидаемый средний τˉ и гамма-процентный τγ, ресурс (срок службы) оборудования по формулам диффузионного монотонного распределения где υт - коэффициент вариации ресурса, определяемый по формуле uγ - квантиль нормального распределения, соответствующая вероятности γ. ПрЙ планирс1вании наблюдений важно правильно выбрать интервал квантования измерений, т.е. интервалы времени между измерениями глубины коррозии. Минимальная величина интервала ограничивается величиной погрешности δ метода измерений и, как правило, должна быть такой, чтобы измеряемая разность глубины коррозии была не менее 3δ. Так, например, при погрешности коррозиметра МЛ1В ±0,002 мм интервал квантования должен быть не менее 0,00б мм [49]. Использование для контроля коррозии образцов и весового метода измерения величины коррозионных потерь дает более точные результаты (примерно на порядок), т.е. позволяет сократить необходимую продолжительность испытаний (наблюдений), однако требует больших трудозатрат на измерения. Скорость коррозии можно определять также и другими методами [34]: измерением поляризационного сопротивления, потенциала, импеданса и др. Преимуществом этих методов является их быстродействие, недостатками косвенная оценка скорости коррозии через некоторые параметры, более сложная подготовка измерительной техники. При использовании этих методов возможно многократное сокращение длительности испытаний (наблюдений). Минимальная величина интервалов измерений в этом случае определяется радиусом корреляции процессов изменения параметров среды. Для многих нефтехимических производств эта величина находится в интервале 1 - 10 ч. При прогнозировании надежности полный цикл наблюдений должен включать в себя период циклических колебаний параметров технологических процессов (суточных, межремонтных, сезонных и др.), если их величина существенна по сравнению со случайными колебаниями. При использовании быстродействующих методов количество измерений скорости коррозии следует выбирать равным 50 - 100, что позволит повысить точность оценки надежности оборудования. Второй метод основан на использовании данных измерений технологических параметров. Метод может быть применен в тех случаях, когда известны и измеряются все основные факторы, от которых зависит скорость коррозии (температура, концентрации агрессивных компонентов). В этом случае информация, записанная на диаграммах штатными средствами, 29 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии контролирующими технологический процесс в аппарате, подвергается статистической обработке: определяются средние значения параметров и их дисперсия. Расчет средней скорости коррозии и показателей надежности оборудования может быть осуществлен с помощью метода статистических испытаний, приведенного выше. При использовании этого метода необходимо иметь графики или таблицы зависимостей скорости коррозии от значений параметров коррозионной среды. Данный метод может быть использован также при разработке нового оборудования. Неизвестные значения дисперсий технологических параметров могут быть приняты равными значениям дисперсий параметров аналогичных производств. С целью ускорения получения информации о дисперсии параметров технологического процесса по первому методу возможно использование испытуемых образцов из малостойких в исследуемой среде материалов. Для этого необходимо, чтобы зависимости скорости коррозии обоих материалов - малостойкого и из которого изготовлен аппарат - от технологических параметров были адекватными и могли быть выражены некоторым соотношением. В этом случае результаты испытаний образцов из малостойкого материала могут быть пересчитаны на основной материал и может быть обеспечена ускоренная оценка надежности оборудования по критерию коррозионной стойкости. В выводах рассмотренной работы [48] констатируется, что использование предложенного подхода позволяет осуществлять оценку надежности оборудования, подвергающегося коррозии, в короткие сроки. Учет дисперсии технологических параметров при разработке нового оборудования позволяет более обоснованно определять величину прибавки на коррозию и тем самым избежать излишнего расхода металла или преждевременного выхода из строя оборудования. При эксплуатации оборудования можно добиться уменьшения скорости его коррозии, не изменяя средних значений технологических параметров, а лишь за счет уменьшения их дисперсии, т.е. повышения стабильности технологического процесса. Рассмотренные принципы положены в основу отраслевой методики оценки надежности оборудования [17]. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭКСПЛУАТАЦИОННОЙ НАДЕЖНОСТИ ОБОРУДОВАНИЯ При длительной эксплуатации оборудования нефтехимических производств неизбежно возникают повреждения или нарушения работоспособности его элементов даже при отсутствии дефектов изготовления и соблюдении правил эксплуатации. Это обусловлено особенностями нефтехимических производств: высокой коррозионной активностью технологических сред, высокими температурой, давлением и скоростью технологических потоков, наличием переменных температурных деформаций и сложного напряженного состояния металла оборудования. Кроме того, даже при соблюдении технологической дисциплины при эксплуатации оборудования неизбежны колебания состава сырья и реагентов, в том числе содержания в них агрессивных компонентов; колебания регулируемых параметров (температуры, давления, расхода и др.), обусловленные запаздыванием регулирования; колебания внешних воздействий (напряжения электропитания, температуры и давления технологического пара, охлаждающей воды и др.). Воздействие указанных факторов в течение длительного времени вызывает повреждение металла, развитие микродефектов на поверхностях 30 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии нагруженных элементов оборудования или отложение на них осадков, препятствующих протеканию технологического процесса. В некоторые моменты функционирования оборудования могут возникать такие сочетания параметров, которые нарушают его работоспособность, т.е. вызывают отказы. Традиционные методы прогнозирования надежности оборудования основаны на анализе ретроспективной информации. Так, безотказность оборудования прогнозируют путем сбора информации и усреднения во времени частоты зафиксированных отказов. Прогнозирование долговечности (остаточного ресурса) осуществляют путем сравнения суммарной величины повреждений, возникших за длительный период эксплуатации, с предельно допустимой. Эти методы требуют длительных наблюдений за оборудованием при эксплуатации. В работе [50] изложен подход к прогнозированию надежности оборудования, основанный на статистическом анализе величин возникающих повреждений или изменений эксплуатационных параметров оборудования, связанных с возникновением повреждений его элементов. Такой подход позволяет многократно сократить необходимую продолжительность наблюдений для прогнозирования надежности оборудования с заданной достоверностью. Отказы нефтехимического оборудования обусловлены множеством причин. Для удобства анализа отказы можно разделить на три вида: механические, технологические и обусловленные ошибками (нарушениями) при эксплуатации, изготовлении или разработке оборудования. К первому виду относят отказы, вызванные нарушением механической работоспособности оборудования вследствие изнашивания, коррозии, поломок деталей, нарушения формы элементов оборудования, возникновения недопустимых сопутствующих процессов -- вибрации, стука, утечки технологической среды, перегрева подшипников и др. Данный вид отказов характерен для всех изделий машиностроения. К технологическим относят отказы, обусловленные нарушением хода технологического процесса, выполняемого на данном оборудовании, приводящего к выпуску некондиционного продукта или нарушению функционирования оборудования. Примерами таких отказов в химических производствах являются локальный перегрев сушильного аппарата, приводящий к налипанию на его поверхностях термолабильных продуктов (возникновение так называемого «козла»); закоксовывание труб в трубчатых печах; загрязнение фильтров и разделительных элементов в аппаратах мембранного разделения, приводящее к снижению их производительности; загрязнение катализатора в реакционных аппаратах, отложения на стенках и подвижных элементах машин [55] и др. Доля отказов третьего вида определяется в основном уровнем технологической дисциплины и культуры производства на конкретном предприятии. В работе [50] этот вид отказов не анализируется. Большая часть механических и технологических отказов (около 90%) проявляется постепенно в изменении одного или нескольких выходных параметров, поэтому их называют также параметрическими. Контролируемыми параметрами могут быть как непосредственно измеряемые величины повреждений (глубина коррозии стенок, износ детали), так и выходные параметры оборудования (производительность, коэффициент полезного действия, степень разделения, осветления, очистки) и другие количествен ные показатели качества продукта, параметры вибрации, шума, величина утечки среды через уплотнения и т. д. 31 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Контролируя изменение этих параметров, можно по мере приближения их значений к предельно допустимым прогнозировать момент наступления следующего отказа. Некоторые методы прогнозирования по этому принципу стандартизованы. Например, ГОСТ [51] устанавливает правила оценки показателей качества и гарантированной наработки изделий, выходные параметры которых монотонно изменяются с увеличением наработки. Применение указанного ГОСТа ограничено необходимостью постоянства дисперсии измеряемого параметра, что при процессах деградации (изнашивания, коррозии) не всегда имеет место. Поскольку многие параметры технического состояния оборудования (в частности, коррозионные повреждения) трудно поддаются непрерывному контролю, для оценки работоспособности прибегают к периодическим обследованиям оборудования, при которых выявляют и измеряют величины имеющихся повреждений, а затем сравнивают их с предельно допустимыми. Прогнозирование остаточного ресурса оборудования при этом традиционно осуществляют приближенно путем деления запаса толщины стенки на среднюю скорость коррозии (изнашивания) [3]. Разработаны также более точные методы [12, 18] оценки безотказности и долговечности оборудования при поверхностном разрушении его стенок, позволяющие прогнозировать ресурс оборудования с требуемой достоверностью. Повышение точности оценки при этом достигается за счет использования статистической информации о распределении величины повреждений по поверхности оборудования. Применение специальных статистических методов, в частности использование распределения экстремальных значений, позволяет при этом многократно уменьшить объем необходимых измерений без потери достоверности оценки [23]. По ряду причин указанный метод имеет ограниченное применение. В первую очередь это обусловлено необходимостью периодического обследования оборудования, что не всегда можно осуществить в условиях непрерывных производств, труднодоступностью некоторых элементов оборудования и др. С целью устранения ограничений в работе [48] предложены методы оценки надежности оборудования по критерию коррозионной стойкости, основанные на измерении скорости коррозии с помощью различных датчиков или через параметры технологической среды. При этом наблюдаемые колебания скорости коррозии во времени используют в качестве дополнительной информации для определения статистических параметров функции скорости коррозии. По определенным параметрам с помощью диффузионного распределения [52] вычисляют с требуемой достоверностью остаточный ресурс оборудования, соответствующий имеющемуся запасу толщины стенки оборудования. Аналогичный подход может быть применен для прогнозирования надежности оборудования и по другим параметрическим отказам, обусловленным непостоянством технологического процесса. Для этого необходимо предварительно определить, какие технологические или механические параметры рассматриваемого оборудования характеризуют его работоспособное состояние, а также предельно допустимые значения этих параметров. Затем определяют вид зависимости каждого параметра от наработки и оценивают его дисперсию: если полученная дисперсия не превышает дисперсии метода измерений параметра, то применяют метод оценки, изложенный в ГОСТ [51]; если превышение существенно, то для прогнозирования надежности оборудования следует использовать диффузионное распределение [52]. 32 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Рассмотрим применение такого подхода на примере установки мембранного разделения, предназначенной для обессоливания сточных вод, Отказом установки является снижение ее производительности Q вследствие загрязнения мембран ниже минимально допустимой Qmin (рис.4). При традиционном методе для оценки средней наработки на отказ установки потребовалось бы наблюдение ее во время эксплуатации до наступления, по крайней мере, нескольких отказов. В соответствии с изложенным подходом для оценки безотказности в ходе эксплуатации необходимо произвести через некоторые интервалы времени (наработки t) 10 - 20 измерений производительности установки Q, осуществить оценку параметров зависимости Q(t) и определить дисперсию скорости изменения производительности. Далее по формулам диффузионного распределения, учитывая нелинейность зависимости Q(t), соответствующим преобразованием рассчитывают показатели безотказности: среднюю и гамма-процентную наработку до отказа. Очевидно, что необходимая суммарная продолжительность наблюдений в этом случае в несколько раз меньше, чем при традиционном подходе. Зависимость средней производительности мембран от наработки t выражается уравнением [53] где Q0 - производительность в установившемся режиме эксплуатации, измеренная при наработке t0; b - показатель степени; с - коэффициент. По результатам k измерений производительности в моменты времени ti оценивают (методом наименьших квадратов) показатель степени b и коэффициент с [54]. Затем определяют параметры диффузионного распределения: среднюю скорость изменения параметра 33 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Среднюю и гамма-процентную наработки до отказа вычисляют по формулам диффузионного немонотонного распределения [52], аналогичным формулам (16) и (17). Расчет показателей надежности установки по данным, соответствующим приведенным на рис.4, дает следующие оценки: параметры распределения а = 1,8·10-4 1/ч; υ = 0,32; uγ=0,9 = 1,28. Показатели надежности при Qmin = 600 л/сутки: Тср = 5540 ч; Тγ=0,9 = 3336 ч. Как видим, различие. между гамма-процентной (т.е. минимальной при доверительной вероятности γ) и средней наработкой до отказа достаточно велико и должно учитываться при назначении гарантийных обязательств. При использовании указанного метода оценки надежности оборудования важно правильно выбрать интервал времени между измерениями параметров. В тех случаях, когда процесс изменения параметров предполагается стационарным, интервалы времени следует выбирать одинаковыми и равными или превышающими интервал корреляции между измеренными значениями параметра. При наличии записи (диаграммы) непрерывных измерений параметра рекомендуется следующий порядок определения интервала корреляции. Диаграмму по оси наработки делят на 100 или 200 равных участков, на границе каждого из которых определяют соответствующее наработке значение параметра. Затем по полученным данным определяют значение коэффициента автокорреляции: если его величина превышает 0,2 - 0,1, то интервал деления увеличивают и процедуру повторяют до получения необходимого результата. Функция вероятности безотказной работы оборудования, имеющего N параметров, определяющих его безотказность, вычисляется по формуле Применение предложенного в работе [50] статистического подхода при анализе изменений эксплуатационных параметров позволяет прогнозировать надежность оборудования нефтехимических производств по результатам непродолжительной эксплуатации, т.е. ускоренным методом. Статистический анализ эксплуатационных параметров дает дополнительные возможности для выявления причин низкой надежности оборудования и разработки эффективных мер по их устранению: стабилизации наиболее влияющих параметров, созданию повышенных запасов до предельного состояния по этим параметрам и др. Предварительный анализ стабильности (дисперсии) технологических параметров производств, для которых разрабатывается оборудование, позволяет создавать оборудование с гарантированными показателями надежности для конкретных условий. Для контроля технологических параметров применяют штатные приборы или специальные средства технического диагностирования [46] . Вариацию скорости коррозии удобно определять с помощью непрерывно контролирующих приборов [58] с датчиками (зондами) поляризационного и электрического сопротивления. Эксплуатация в лабораторных и производственных условиях [59] показала, что данные приборы в определенных условиях (при отсутствии питтинговой коррозии, при надежности уплотнения) являются эффективным средством непрерывного контроля за коррозионным процессом. 34 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Прогнозирование надежности оборудования по результатам его обследования Химическое и нефтяное оборудование при эксплуатации подвергается многим видам разрушения, причем основным из них является коррозионное разрушение. Для специалистов может быть полезен опыт применения методик ]17, 18] оценки надежности оборудования, подвергающегося поверхностному (коррозионно-эрозионному) разрушению, показанный в работе [56] на примере барабанной сушилки типа БН-3,2-22 (рис. 5). Сушилки данного типа, эксплуатирующиеся на Гайском горно-обогатительном комбинате в условиях сушки медного концентрата, подвергаются коррозионноэрозионному изнашиванию. С целью выбора коррознонностойкого материала взамен применяющейся Ст.З для указанного типа сушилок НИИхиммашем выполнена научно-исследовательская работа, включавшая измерения остаточной толщины стенок барабана сушилки, эксплуатировавшегося более одного года. На рис. 6 показана схема расположения точек измерения остаточной толщины стенки на развертке обечайкн барабана и значения глубин коррозионно-эрозионного износа hi , нанесенные на координатную сетку: L – h (где L - расстояние от края обечайкн со стороны загрузки концентрата). Глубина hi, определялась по разности 35 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии δ0 - δi, (где δ0 - начальная толщина стенки барабана 20 мм). Остаточная толщина стенки определялась ультразвуковым толщиномером «Кварц-6». Статистические характеристики глубин повреждений приведены в табл. 7 (где n число измерений на участке; hˉ - среднее значение глубины; σ - среднее квадратическое отклонение; υh - коэффициент вариации). Расположение точек на рис.6 наглядно показывает неравномерность разрушения стенки как по окружности, так и по длине барабана. Эта неравномерность объясняется как стохастическими свойствами локальных систем «вектор параметров потока (температура и состав газа, скорость и концентрация частиц медного концентрата) - участок поверхности барабана», так и изменением 36 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии физико-химического состава потока по длине барабана (за время движения происходит испарение влаги из медного концентрата до 3 – 7% и подкисление до рН 2 - 4). Для выяснения значимости различий в глубине повреждений (коррозии, износа) стенок барабана на разных расстояниях от места загрузки концентрата поверхность развертки была разбита на пять смежных участков. Проверка осуществлялась по критерию Стьюдента (7). По результатам проверки данных рис.6 установлено, что на участках 1, 2 и 3 различия в глубине повреждений стенок не являются статистически значимыми и могут быть объединены в одну выборку. После объединения результаты измерений глубины повреждений были нанесены на вероятностную бумагу Вейбулла (рис.7). Расположение точек на одной прямой линии свидетельствует о соответствии полученного эмпирического распределения теоретическому распределению Вейбулла и о правомерности применения для прогнозирования ресурса данной сушилки методики [18]. На участках 4 и 5 различия в hˉ, оцененные по критерию (7), оказались существенными, поэтому расчет их остаточного ресурса в соответствии с рекомендациями методики [18] необходимо осуществлять отдельно. Для выполнения расчета по данной методике необходимо определить критерии предельного состояния оборудования и параметры распределения глубин повреждений, приведенные к моменту наступления предельного состояния. 37 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Критерием предельного состояния барабана сушилки является уменьшение толщины стенки до 10 мм (исходная толщина 20 мм) на поверхности, составляющей от общей площади 5%, т.е. hп = 10 мм; β=0,05. Параметры распределения глубин повреждений определяются через приведенный коэффициент вариации по формуле (13), в которой υh , h берутся для участка, подверженного наибольшему разрушению. Точность оценки υh может быть значительно повышена за счет использования результатов измерения hi на других участках путем приведения υhi по формуле (13) к глубине hп . Поскольку в методике [18] данный метод не приводится, поясним его несколько подробнее. Применение формулы (13) правомерно в тех случаях, когда механизм разрушения поверхности при увеличении средней глубины повреждений не изменяется, например, в случае оценки вариации глубин повреждений одной и той же поверхности при различной продолжительности испытаний. Если различные участки оборудования повреждаются неодинаково только из-за различия интенсивности повреждающего воздействия (в нашем случае из-за изменения рН по длине барабана), то при неизменности механизма разрушения вариация повреждений, обусловленная неоднородностью свойств изнашиваемой поверхности, должна зависеть лишь от глубины повреждений. Поэтому зависимость (13) в таких случаях должна быть справедливой и для различных участков поверхности оборудования. Уточненная оценка коэффициента вариации глубины повреждений для рассматриваемого участка поверхности определится по формуле где υhi - коэффициент вариации глубины на i-м участке поверхности; ni - число измерений глубины на i-м участке поверхности; N - число обследованных участков поверхности. Величина коэффициента вариации для 4-го участка (участка наибольшего износа, см. рис.6) барабана, определенная с использованием зависимости (18), составила 0,44. Величина приведенного коэффициента вариации υп, определенного по формуле (13), составила 0,33. Значения параметров распределения Кв =0,897; в = f(υп) = 3,3 (в и Кв, определены по работе [18]). Расчетный средний ресурс барабана равен [18] где c - средняя скорость коррозии; c = hˉ/τ = 3,1/1,13=2,74 мм/г. Гарантированный (гамма-процентный) ресурс определяется по формуле где uγ - квантиль нормального распределения, соответствующая уровню γ = 0,999; υт - коэффициент вариации ресурса 38 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Фактический срок службы обследованных барабанных сушилок составил 2 года, что свидетельствует о верности расчета. Сравним полученные результаты с результатами расчета традиционным методом. Ожидаемый срок службы (ресурс) традиционно определяют по средней скорости коррозии Тр = hп / с = 10 / 2,74 = 3,65 лет. Минимальный (гарантированный) ресурс определяют по максимальной глубине hmax измеренных повреждений Трγ = hп τ / hmax = 10· 1,13 / 6 = 1,38 лет Видим, что расчеты традиционными методами дают значительно большую погрешность, чем по методике [18]. Низкий срок службы данных сушилок обусловлен несоответствием коррозионной стойкости Ст.З условиям эксплуатации. Результаты исследований [57] позволили рекомендовать более стойкие материалы для изготовления барабанов сушилок и их внутренних устройств - насадок, обеспечивающие повышение их ресурса в 5 - 10 раз. Как видно из вышеприведенных расчетов, величина коэффициента вариации глубины повреждений стенок барабана составляет значительную величину - 0,44. Результаты испытаний образцов материалов [57], устанавливавшихся на 1, 4 и 5-м участках в специальном приспособлении показали значительно меньшие значения коэффициентов вариации - до 0,16. Это объясняется большим влиянием на вариацию скорости коррозионно-эрозионного изнашивания стенок барабана конструктивно-технологических факторов: стохастичностью распределения потоков частиц медного концентрата, температур и механических напряжений как по длине, так и по окружности барабана, возникновением локальных участков поверхности, подвергающихся адгезии или другим воздействиям. Поэтому для получения адекватных результатов путем испытания образцов их следует размещать не в одной точке исследуемого участка оборудования, а распределять по поверхности участка. При отсутствии такой возможности необходимо оценивать вариацию путем осмотра и замеров повреждений на поверхностях эксплуатировавшегося оборудования. Из результатов рассмотренной работы вытекают следующие выводы. Применение вероятностно-статистического подхода при прогнозировании надежность оборудования, изложенного в методике [18], позволяет определить остаточный ресурс оборудования более точно, чем традиционными методами. Достоверность и точность прогноза можно повысить, разбивая обследованные поверхности оборудования на участки в соответствии с их конструктивнотехнологическими особенностями, сравнивая значимость различий величин повреждений на них по статистическим критериям и объединяя оценки вариации глубин повреждений на различных участках поверхности. При подборе более стойких материалов путем их эксплуатационных испытаний образцы в оборудовании следует размещать таким образом, чтобы в результатах испытаний отражалась вариация величин возникающих повреждений, обусловленная конструктивно-технологическими параметрами оборудования, что позволит более достоверно прогнозировать надежность вновь создаваемого оборудования. 39 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Оценка достоверности результатов выборочного контроля толщины стенок аппаратов По истечении назначенного срока службы аппараты химических производств подлежат техническому освидетельствованию, непременной частью которого является измерение остаточной толщины стенок аппаратов. Обычно при обследованиях толщину стенок измеряют с помощью портативных ультразвуковых толщиномеров типа «Кварц-6», «Кварц-15», УТ-93П и других приборов. С помощью приборов этого типа можно измерять толщину стенок с погрешностью до 0,1 - 0,2 мм. Важным вопросом при проведении измерений является определение необходимого и достаточного объема измерений, так как измерения являются достаточно трудоемкой операцией и провести сплошной контроль по всей поверхности аппаратов практически не представляется возможным. Кроме того, в работах [23, 12] показано, что и проведение сплошного контроля не дает 100%-ной достоверности оценки, тогда как применение выборочного контроля с применением методов теории вероятностей и математической статистики позволяет многократно уменьшить необходимый объем измерений при обеспечении заданной достоверности. Рассмотрим применение этих методов на примере работы [36], в которой проанализированы результаты измерения толщины стенок аппаратов, полученные при обследовании аппаратов на Казанском ПО «Оргсинтез», и даны рекомендации по определению минимально необходимого объема измерений для оценки их надежности с требуемой достоверностью. Обследованное оборудование эксплуатируется в производствах полиэтилена, окиси этилена, фенол-ацетона и др. в течение 15 - 20 и более лет. В этих производствах в основном используется емкостная теплообменная и колонная аппаратура, выполненная без футеровки, имеющая теплоизоляцию и размещенная в большинстве случаев на открытых площадках. Обследование оборудования производилось с целью обеспечения его безопасной эксплуатации после отработанного нормативного ресурса. В соответствии с разработанной НИИхиммашем комплексной программой при обследовании проводили исследования коррозии, ультразвуковое измерение толщины стенок, дефектоскопию различными физическими методами, а также исследовали прочность аппаратов с учетом влияния условий эксплуатации, объема контроля качества сварных соединений и других факторов. На основании полученных результатов НИИхиммашем было выдано заключение о возможности дальнейшей эксплуатации аппаратов. После осмотра каждого аппарата и определения характера коррозии проводили ультразвуковое измерение толщины в 15 - 70 точках поверхности (в зависимости от результатов осмотра). Результаты измерений толщины стенок нескольких одинаковых аппаратов, эксплуатирующихся в одинаковых условиях, после проверки на однородность по критерию Фишера были объединены в общие выборки, что позволило получить статистические данные, достаточные для проверки полученных выборок по критериям согласия с теоретическими распределениями. На рис. 8 приведены характерные гистограммы, построенные по результатам измерений толщины стенок двух видов аппаратов. Как видно из рис. 8, а, распределение толщины симметрично относительно выборочного среднего, что соответствует симметричному закону распределения, например, нормальному. Среднее квадратическое отклонение составляет 0,24 мм, 40 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии что соизмеримо с погрешностью измерительного прибора «Кварц-15» и допускаемыми отклонениями от номинального размера толщины металла проката. На рис. 8, б распределение измеренных толщин несимметрично относительно математического ожидания. Среднее квадратическое отклонение (0,71 мм) значительно выше погрешности измерения и исходной дисперсии толщины листового проката металла. Таким образом, в данном случае статистический закон распределения толщин стенок аппаратов определяется поверхностным коррозионным разрушением металла. Этот вывод вытекает также из рассмотрения следующей формулы где σδ - среднее квадратическое отклонение (СКО) измеренной толщины стенки аппарата; σo - СКО исходной толщины стенки аппарата (толщины проката); в соответствии с работой [36] σo = 0,1 - 0,3 мм; σи - СКО измерительного прибора; σи = 0,05 - 0,1 мм; σh - СКО глубины коррозии металла по поверхности аппарата. 41 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии Поскольку составляющие подкоренного выражения (19) возводятся в квадрат, то влияние σo и σи на величину σδ существенно (>5%) лишь в тех случаях, когда их величина превышает 0,3 σh . Поэтому на рис. 8, а , где доля σo и σи существенна, гистограмма соответствует симметричному закону распределения, характерному для распределений погрешности измерений и толщины проката. А на рис, 8, б, где доли σo и σи незначительны, гистограмма соответствует асимметричному закону распределения, характерному для коррозионных поражений. В работе [22] показано, что закон распределения глубин h коррозионных повреждений металлоконструкций подчиняется закону Вейбулла где а - параметр масштаба распределения; b - параметр формы, характеризующий разброс значений h. Для проверки соответствия полученных эмпирических распределений остаточных толщин δ теоретическому распределению h (закон Вейбулла) результаты измерений после преобразования h= δ-δo , были нанесены на вероятностную бумагу (рис.9). Расположение точек на рис.9 подтверждает соответствие полученного распределения закону Вейбулла. Из изложенного следует, что функция распределения измеренных толщин стенок аппаратов, подвергшихся коррозии, подчиняется обратному закону Вейбулла где δo - начальная номинальная толщина стенки аппарата; а и в параметры распределения - те же, что и в формуле (20). Оценку достоверности контроля толщины стенок обследованных аппаратов проводили следующим образом (рис.10). По данным измерений толщины стенок аппаратов определяли среднюю толщину стенок δ и ее среднее квадратическое отклонение σδ . По формуле (2) определяли σh = S. При этом принимали значения σи =0,1 мм; σо =0,2 мм. Если σδ < 0,3 мм, принимали нормальный закон распределения δ и σδ не вычисляли. В соответствии с 42 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии методикой [18] определяли параметры распределения а и в в формуле (21)) по средней глубине коррозии h= δ-δo и ее коэффициенту вариации υh= σh/h. Затем определяли достоверность контроля как вероятность отсутствия в аппарате утонения стенок ниже расчетной δp по формуле где S - площадь поверхности аппарата, So - площадь поверхности, приходящаяся на одно независимое измерение (при равномерной коррозии So = 10²÷10³ см², при неравномерной So = 1÷10² см²; при язвенной S= 1/n, где n - среднее количество язв (каверн) на единице поверхности). 43 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии В результате расчета по данным, представленным на.рис 10,б (исходные данные: δo =30,2 мм, δ=28,44 мм, σδ =0,71 мм, σp =24,6 мм,. S=137 м²= 1,37·106 см²; So=100 см²), получили Р=0,99986, т.е. вероятность отсутствия стенки толщиной менее расчетной составляет 0,99986, что характеризует высокий уровень надежности аппарата. В результате анализа дисперсий измеренной толщины стенок 56 аппаратов установлено, что при наличии сплошной равномерной коррозии на поверхности стенок аппаратов величина дисперсии близка к исходной дисперсии толщины проката металла (σδ <0,3 - 0,5 мм). При наличии неравномерной коррозии величина измеренной дисперсии значительно превышает исходную дисперсию, а при язвенной - дисперсия еще выше. Поэтому планировать объем измерений следует с учетом вида коррозии стенок оборудования, определяемого предварительным его осмотром. Рекомендации по определению необходимого количества измерений приведены выше. Эти рекомендации применимы для однородных данных, т.е. для поверхностей металла, находящихся в одинаковых условиях эксплуатации (нагружения). Зачастую различные участки поверхностей оборудования находятся в неодинаковых условиях по степени агрессивного воздействия технологической среды, так как отличаются температуры различных участков поверхности, степень их аэрации, скорости потоков и другие факторы. Поэтому после измерения толщины стенок оборудования в намеченных точках в соответствии с картой контроля должен быть проведен анализ их статистической однородности. При обнаружении на поверхности оборудования участков, подвергшихся коррозии в большей степени, чем другие, их надежность необходимо оценивать отдельно. Для этого могут потребоваться дополнительные измерения, поэтому статистическую обработку результатов измерений необходимо осуществлять непосредственно в ходе обследования аппаратов, а не после его завершения, когда дополнительных измерений сделать нельзя. Традиционно применяемый метод оценки состояния оборудования по минимальной из выборочно измеренных остаточных толщин стенок дает весьма приближенную оценку и при значительной неравномерности коррозии может привести к большим ошибкам. Поскольку оценка надежности и безопасности оборудования, в особенности работающего под давлением легковоспламеняющихся и взрывоопасных веществ, является очень важным вопросом, необходим научно обоснованный подход к проведению обследования и технического освидетельствования оборудования. При этом недопустимы приближенные оценки, а нужен расчет надежности оборудования с заданной гарантией и достоверностью результата. Пример расчета долгосрочной гарантированной надежности оборудования по критерию коррозионной стойкости приведен в работе [60], где описаны исследования коррозионной стойкости контейнеров для высокорадиоактивных отходов, предназначенных для захоронения в геологических условиях. Была поставлена цель оценить требуемые размеры стенок контейнера из углеродистой стали в расчете на 1000 лет безотказной службы. Комплексные исследования, включавшие изучение колебаний скорости коррозии образцов в грунтах во времени, влияние на скорость коррозии радиации, исследование распределения и кинетики образования питтингов, разработку математических моделей коррозионного разрушения, показали, что толщина стенки 216 мм более чем достаточна для обеспечения 1000-летнего срока безотказной службы контейнеров. 44 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии ЗАКЛЮЧЕНИЕ Надежность оборудования в коррозионных средах обеспечивается правильным выбором материалов при испытаниях и контролем скорости коррозии оборудования при эксплуатации. Стандарты на коррозионные испытания требуют указывать в протоколах испытаний точность и достоверность получаемых результатов, что зачастую не выполняется из-за недостаточной методической обеспеченности данного вопроса. Приведенные в обзоре рекомендации по применению стандартных и вновь разработанных методов планирования и статистической обработки результатов испытаний способствуют устранению этого недостатка. Другим важным аспектом проблемы достоверного прогнозирования надежности оборудования по критерию коррозионной стойкости является адекватность результатов испытаний образцов (как лабораторных, так и промышленных) фактической интенсивности коррозии элементов оборудования при эксплуатации. Расхождение результатов испытаний образцов с фактической коррозией элементов оборудования может быть обусловлено отличием гидродинамических условий расположения образцов и поверхностей стенок оборудования, что имеет большое значение при наличии эрозионного воздействия среды, при диффузионном механизме контроля скорости коррозии. Второй возможной причиной расхождения результатов может быть малое количество наблюдений (образцов) при большой дисперсии определяемых показателей коррозии. Эта проблема может быть решена при лабораторных испытаниях путем наиболее полного воспроизведения воздействующих в реальных условиях факторов и при промышленных испытаниях путем правильной установки образцов в аппаратах, обеспечивающей адекватные условия их коррозии, а также соответствующей статистической обработкой результатов испытаний с использованием приведенных в обзоре закономерностей поверхностного разрушения материалов. Дисперсия (разброс) показателей коррозии, определяемых при испытаниях, обусловлена неравномерностью коррозии металла по поверхности оборудования (образцов) и непостоянством скорости коррозии во времени Преобладание той или иной причины повышения дисперсии зависит от вида коррозии, стабильности технологических параметров среды, продолжительности испытаний и других факторов, которые нужно учитывать при планировании коррозионных испытаний. Анализ приведенных в обзоре статистических методов планирования коррозионных испытаний и оценки надежности оборудования по результатам эксплуатационных наблюдений позволяет специалистам по коррозии и надежности выбрать из них наиболее соответствующие решаемым задачам и тем самым повысить эффективность своих исследований и достоверность оценки надежности оборудования. ЛИТ ЕР АТ УР А 1. К о л о т ы р к и н Я.М. Металл и коррозия. -- М.: Металлургия, !985. 2. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия Термины и определения. - М.: Изд-во стандартов, 1990. 3. А н т и к а й н П.А., 3 ы к о в А.К. Эксплуатационная надежность объектов котлонадзора: Справочное издание. - М: Металлургия, 1985. 45 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии 4. ГОСТ 9.905-82. Единая система зашиты от коррозии и старения. Методы коррозионных испытаний. Общие требования. - М.: Изд-во стандартов, 1988. 5. СТ СЭВ 3283-81. Защита от коррозии. Методы коррозионных испытаний. Общие требования. - М.: Изд-во стандартов, 1987. 6 ГОСТ 9.908-85. Единая система зашиты от коррозии и старения. Металлы и сплавы. Методы определения показателей коррозии и коррозионной стойкости. М.: Изд-во стандартов, 1986. 7. СТ СЭВ 4815-84. Защита от коррозии. Металлы и сплавы. Методы оценки результатов коррозионных испытаний. - М.. Изд-во стандартов, 1985. 8. ГОСТ 6032-89. Стали и сплавы коррозионно-стойкие. Методы определение стойкости против межкристаллитной коррозии. - М.: Изд-во стандартов, 1990. 9. ГОСТ 26294-84. Соединения сварные. Методы испытаний на коррозионное растрескивание. -М.: Изд-во стандартов, 1985. 10. ГОСТ 9.019-74. Единая система зашиты от коррозии и старения. Сплавы алюминиевые и магниевые. Методы ускоренных испытаний на коррозионное растрескивание. - М.: Изд-во стандартов, 1982. 11. РД 26-11-12-86. Методические указания. Методы испытаний коррозионностойких сталей на стойкость против питтинговой и шелевой коррозии .- М.: НИИхиммаш, 1986. 12. М а н н а п о в Р. Г. Оценка надежности химического и нефтяного оборудования при поверхностном разрушении /Обзор. информ. Сер ХМ-1.-М.: ЦИНТИхимнефтемаш, 1988. 13. ГОСТ 9.903-81. Единая система защиты от коррозии и старения. Стали и сплавы высокопрочные. Методы ускоренных испытаний на коррозионное растрескивание. - М.: Изд-во стандартов, 1981. 14. ГОСТ 9.040.74. Единая система защиты от коррозии и старения. Металлы и сплавы. Расчетно-экспериментальный метод ускоренного определения коррозионных потерь в атмосферных условиях. - М.: Изд-во стандартов, 1975. 15. ГОСТ 2112б-75. Единая система защиты от коррозии и старения. Методы ускоренных испытаний на долговечность и сохраняемость в агрессивных средах. Общие положения. - М.: Издво стандартов, 1982. 16. ГОСТ 11.002-73. Прикладная статистика. Правила оценки анормальности результатов наблюдений. - М.: Изд-во стандартов, 1974. 17. РД 26-11-21-88. Методические указания. Надежность изделий химического и нефтяного машиностроения. Система контроля и оценки надежности машин в эксплуатации. Оценка надежности изделий по результатам эксплуатационных наблюдений (испытаний). - М.: НИИхиммаш, 1988. 18 РД 26-10-87. Методические указания. Оценка надежности химического и нефтяного оборудования при поверхностном разрушении. - М.: НИИхиммаш, 1987. 19. ГОСТ 9.083-78. Единая система защиты от коррозии и старения. Покрытия лакокрасочные. Методы ускоренных испытаний на долговечность в жидких агрессивных средах. - М.: Изд-во стандартов, 1984. 20. Strutt I.E., Nicholls and Barbier B. The prediction of corrosion by statistical analysis of corrosion profiles. -- Corrosion science. 1985, v 25, N 5, p. 305 - 3l6. 21. Руденко Н.П., Чудновский Е.М., Малышева Т.В., Ткаченко Е.Г. О модели микрорельефа поверхности корродируюшего металла /В сб.: Микро-геометрия и эксплуатационные свойства машин. - Рига: Рижский политехн. ин-т, 1983, с. 33-39. 22. М а н н а п о в Р. Г. Статистические закономерности коррозионного разрушения поверхности металлов. - Надежность и контроль качества, 1988, № 9, с. 48-52. 23. М а н н а п о в Р. Г. Оценка надежности оборудования по распределению дефектов.Химическое и нефтяное машиностроение, 1989, № 1,с 27-29. 24. К о л л и н з Дж. Повреждение материалов в конструкциях: Анализ, предсказание, предотвращение. Пер. с анг. - М.: Мир, 1984. 25. P r o v a n J.W., R o d r i g u e z E.S. Development of a Markov description of pitting corrosion. - Corrosion (USA), 1989, - 45, N 3, p 178 - 192. 26. R o d r i g u e z E.S., P r o v a n J.W. Development of a general failure control svstem for estimating the reliability of deteriorating structures - Corrosion (USA), l989. - 45, N 3, p 193 - 206 . 46 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии 27. B a r o u x B. The kinetics of pit generation on stainless steel.- Corrosion science, v. 28, N 10, p. 969-986, 1988. 28. Lemaitre C., Baroux B., Beranger G. Chromate as a pitting corrosion inhibitor: stochastic stady .Werstoffe and Korrosion. 1989.-40, N 4,-p. 229--236. 29. K o n d o J. Prediction of fatigue crack initiation life based on pit growth Corrosion -v. 45, N 1, l989, p. 7-I I. 30. Хуршудов А. Г., Маркин А. Н., Вавер В. И., Сивоконь И. С. Моделирование процессов равномерной углекислотной коррозии применительно к условиям Самотлорского месторождения.Защита металлов. № 6, т. ХХЮ, 1988, с. 1014-1017. 31. Защита от коррозии, старения и биоповреждений машин, оборудования и сооружений: Справочник. Т. 2/ Под ред. А. А. Герасименко .- М.: Машиностроение, 1987. 32. Р е г о К. Г. Метрологическая обработка результатов технических измерений: Справочное пособие.-Киев: Техника, 1987. 33. 3 а л к и н д Ц.И., К о л от ы р к и н Я.М. Непрерывный контроль коррозии работающего оборудования / Итоги науки и техники. Сер. «Коррозия и защита от коррозии» .- М.: ВИНИТИ, 1981, т 8, с. 181-216. 34. К у з ь м а к А. Е., К о ж е у р о в А. В., Ч е б а н Э. А. Методы и средства контроля коррозии нефтегазового оборудования в условиях эксплуатации / Обзор. информ. Сер. ХМ-9.-М.: ЦИНТИхимнефтемаш, 1985. 35. РД 50-690-89. Надежность в технике. Методы определения показателей надежности по экспериментальным данным. - М.: Изд-во стандартов, 1990. 36. М а н н а п о в Р. Г., Х и м ч е н к о Н. В., И в а н о в а Н. Г. Оценка достоверности результатов выборочного контроля толщины стенок аппаратов - Химическое и нефтяное машиностроение, 1990, № 2, с 32-33. 37. Измерительные системы контроля коррозии в ПНР / Коррозия и защита от коррозии. Экспресс-информ. - М: ВИНИТИ, 1989, № 3. 38. R o b i n s o n R. C. Expert computer systems for corrosion control of metallic structures-Material Performance. 1989.-28, N 5, p. 13-l7 39. B o g a e r t s W., W a n c o i I l e M. Expert systems: a new approach to complex problems of material selection and corrosion control.-Metallurgic'. 1988.-85, N l2, p. 697-704. 40. T u r n e r M. E. D. Corrosion tests for materials selection; standard or plant simulation.-Material Performance, 1989.-28, N 3, p. 77-80. 41. М а н н а п о в Р.Г., В а л ь т е р Б.С. Оценка достоверности результатов кратковременных испытаний оборудования на надежность в коррозионных средах. Надежность и контроль качества, 1990, № 7. 42. Питтинговая коррозия нержавеющих сталей: исследования на основе стохастической модели / Коррозия и защита от коррозии. Экспресс-информ. - М.: ВИНИТИ, 1990, № 20. 43. А н д р е е в Ю.Я., С а м а р и ч е в С.В. Машинный (ЭВМ) эксперимент в использовании различных математических моделей селективного растворения латуни (гальваностатический режим).-Защита металлов, 1990, т. 26, № 2, с. 236-240. 44. Касаткина И.В., Томашов Н.Д, Щербаков А.И. Моделирование коррозионноэлектрохимического поведения бинарных сплавов титана. Защита металлов, т. 26, № 2, с. 241-245. 45. Ч е р н о в Б. Б. Прогнозирование коррозии сталей в морской воде по ее физико-химическим характеристикам-Защита металлов, т. 26, № 2, с 302-305 . 46. Технические средства диагностирования; Справочник / В В. Клюев, П.П Пархоменко, В. Е. Абрамчук и др. / Под общ. ред. В. В. Клюева. - М.. Машиностроение, 1989. 47. Ф р е й м а н Л. И., Г л а з к о в а С. А. Метод ускоренного испытания сталей и сплавов на стойкость против питтинговой коррозии. - Химическое и нефтяное машиностроение, 1989. № 9. с. 24-26. 48. М а н н а п о в Р. Г. Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося сплошной коррозии. - Химическое и нефтяное машиностроение, 1989, № 5. 47 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии 49. Кузьмин С.Т., Липавский В.Н., Смирнов П.Ф. Промышленные приборы и средства автоматизации в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. - М.: Химия, 1987. 50. М а н н а п о в Р. Г. Прогнозирование надежности оборудования путем статистического анализа эксплуатационных параметров. - Химическое и нефтяное машиностроение, 1990, № 5, с. 1 - 3. 51. ГОСТ 23942 - 80. Оценка показателей качества продукции по изменениям контролируемого параметра. - М.: Изд-во стандартов, 1980. 52. РД 50-639 - 87. Методические указания. Надежность в технике. Расчет показателей надежности. Общие положения. - М.: Изд-во стандартов, 1987. 53. К а р е л и н Ф. Н. Обессоливание воды обратным осмосом. - М.: Стройиздат, 1988. 54. М а з а й с Я. Р., Т р и 6 и с Г. В. Экстраполяцнонные алгоритмы для прогнозирования и диагностики технического состояния машин / В сб.: Точность и надежность механических систем. Параметрические методы диагностики. - Рига, 1988, с. 72 - 79. 55. О р б и с-Д и я с В. С., Ш е р с т ю к А. Н. Диагностика центробежных компрессоров химических технологий. - Химическая промышленность, 1990, Мя 6, с 360- 362. 56. М а н н а п о в Р. Г. Прогнозирование надежности оборудования по результатам его обследования (на примере барабанной сушилки). - Химическое и нефтяное машиностроение, 1990, № 10. 57. В о л и ко в а И. Г., Р о д и ч е в а Е.Л. Выбор коррозионно-стойких материалов для барабанной сушилки. - Химическое и нефтяное машиностроение, 1990, № 6, с.21 - 22. 58. Измерительные системы контроля коррозии в ПНР / Коррозия и защита от коррозии. Экспресс-информ. - М.: ВИНИТИ, 1989, № 32. 59. Практика коррозионных измерений по принципу исследования сопротивления / Коррозия и защита от коррозии. Экспресс-информ. - М.: ВИНИТИ, 1989, № 36. 60. M a r s h G. P., T a y I o r K. I. An assesment of carbon steel containers for radioactive waste disposal - Corrosion science, 1988, v 28, N 3, p 289 – 320. 48 Р.Г.Маннапов , Методы оценки надежности оборудования, подвергающегося коррозии СОДЕРЖАНИЕ Введение 1 Традиционные методы коррозионных испытаний и опенки ресурса оборудования 2 Современные требования к точности и достоверности результатов коррозионных испытаний 5 Применение вероятностно-статистических методов в коррозионных исследованиях 14 Методы ускоренных коррозионных испытаний образцов и оборудования на надежность 22 Современные методы прогнозирования эксплуатационной надежности оборудования 30 Заключение 45 Литература 45 УДК [620.193:66.02] Рубр. ГАСНТИ: 55.22.25 Набрано на ФА 500 Ответственный за выпуск Т. С. Мельникова Технический редактор Т. А Ключникова Корректор Е Я Яровенко ---------------------------------------------------------------------------------------------------Подписано в печать 12.10.90 г. Усл.печ.л. 3,5. Уч.-изд.л. 3,4. Тираж 660 экз. Зак. М 2147. Изд. № 2767. Формат 60Х90 1/16. Цена 2 руб. 80 коп. ---------------------------------------------------------------------------------------------------ПМБ ЦИНТИхимнефтемаша. 119048, Москва, Г-48. ул. Доватора, 12 49
