“可靠性”在控制过程行业中可以定义为某系统在常规情况下以及在不利或意外情况下执行和维护其功能的能力。运行设备中的意外情况很容易导致灾难性事件的发生。提高设备可靠性可以减少上述事件的风险和发生概率，降低维护成本。提高设备可靠性是指确保过程设备得到很好的维护，能够持续运行。据SolomonAssociates公司称，设备制造商是指维护成本低于设备重置价值1.4%且机械可用率大于96.7%的企业。若要成为设备制造商，必须实施有效的资产管理策略。
关键过程设备（如大型压缩机或汽轮机）的实时监测（与保护）是大多数工厂的标准惯例。然而，对二级设备进行监控传统上都认为成本太高或实施太难。二级设备，亦称“关键资产”，包括泵、换热器、鼓风机、小型压缩机、管道/容器、冷却塔以及空冷式换热器（“翅片式”）。而上述未监控的资产初可能不会被归类为“关键资产”，但是它们的中断或故障可能会引起严重的过程扰动或停车，从而导致生产损失、人身伤害、罚款并对环境造成不良影响。美国国家应急中心报告指出，在2000至2010年期间，因设备故障引起的年均事故高达9,000次（图1）。如果事先采用报警系统，在故障发生前确定并纠正存在的问题，则多数此类事故本可避免。
具有30年以上经验的炼油行业专家DougWhite指出，“我们对各种炼油厂进行了大量研究，对收集自多种行业来源进行的数据分析表明，在典型炼油厂中，约25%的非计划大修是由设备故障引起的。我们在图2中提供的整合数据显示了造成意外停车、运行性能和设备效率下降的根本原因之间的关系。根据我们的研究，只有7种设备有可能造成这种损失，即：阀门、泵、容器、压缩机、管道、换热器和消防设备。”
关于资产的维护费用，White表示，“基于我们的行业分析，对上述7种资产类别进行的维护要花费一家典型炼油厂总维护预算的70%左右，图3显示了与我们在研究中所发现的7种资产类别相关的维护预算的大致百分比。我们发现维护成本与所采用的资产管理策略密切相关，选择适当的策略可以降低成本，提高资产可靠性和过程可用性。如果只关注削减成本，那么长此以往，就可能降低可靠性。维护与可靠性息息相关，因此重点应在于提高可靠性，进而降低经营成本。”
用于可靠性的常用策略
选择适当的资产管理策略是平衡实施成本与预期可靠性的做法。被动式维护是成本高而可靠性低的维护模式，比如，某些关键资产可能都有备件，通常做法是让设备运行直至出现故障，然后更换备件，但有时可能无法及时安装备件，从而无法避免过程扰动或停车，即使安装了备用设备，维护人员也面临着故障设备的修理工作;对于没有备件的设备而言，需要停车对故障设备进行修理，一般情况下，故障资产的修理成本比故障发生前解决该问题所需的成本平均高50%。
某些现场采用预防性维护模式，该模式一般按计划进行设备检修，不论设备是否需要进行维护。尽管此方法可以提供比“运行-故障”法更高的可靠性，但也有其缺陷，为不需要进行修理的设备进行检修会浪费宝贵的时间和资源。检修人员用于不必要的设备检修工作的时间本可用于其它更重要的工作上。此外，如果检修的设备没有备件，那么过程就会被中断，从而损失宝贵的生产时间。
定期的预测维护是资产管理策略的另一种选择。在这种模式下，关键资产可在现场通过抽查进行手动监控，这些巡检可以每次轮班进行一次，也可将频率减少至每季度或更久时间进行一次，通过手持设备对指定资产进行振动或性能审核可每月或每年一次。这种通过定期但不经常的数据采集进行的维护模式无法对资产健康状况进行实时监控，因此，设备很有可能在两次检测的间隙当中发生故障，从而导致过程中断或产生比经过适当维护的资产更为昂贵的修理费用。派遣技术人员前往现场（甚至可能是危险环境）进行数据采集是一种浪费资源的行为，此外，对所采集的数据进行的分析和解释需要由具备专业技能的经过培训的可靠性工程师或设备专家来进行，当经验丰富的人员退休并带走其大量知识储备时，问题就会变得更为复杂。定期监控让操作员和维护人员无法充分了解设备的健康状况。
在选择资产管理策略时，实现可靠性大化和维护成本小化的理想方案是自动化监控，这是一种可对资产健康状况提供实时在线指示的监控策略。自动化监控能够检测到可能引起设备意外故障的过程状况，掌握了不利过程状况知识的操作人员可据此对其进行调整，从而避免影响过程的设备故障。当故障即将发生时，资产健康状况在线提示功能可发出预报，确保工厂有足够时间安全地安装备用设备，从而避免过程异常和不合格产品的产生，并排除因意外跳车引起的安全事故。先进的预报功能可为维护人员在判断检修时机以防出现故障时提供所需信息，甚至可提供无备件资产的相关信息。自动化监控可在控制室内完成对资产的监控，省去了维护人员前往现场采集数据的必要，尤其是当现场存在危险的情况下。
据美国国家应急中心指出，设备故障是记录在案事故的主要原因。（图1）
“关键资产”故障是意外性能下降或意外停车的主要原因。（图2）
维护预算的70%可能都用在这7种设备上了。（图3）
任何早期预报系统的核心都是在线现场信号。过去，过程工厂仅安装了安全操作设备所需的低数量的仪表，这可能是由于预算限制，抑或设计之时必要的测量技术（如振动传感器或声感传感器）尚不可用。提高可靠性与降低维护成本的首要任务是调查目前已有的和没有实现的测量，有些测量确实很难实现，不但费钱费时，还可能由于地理位置的原因要想获得测量数据根本不切实际。无线技术的出现改变了这一现状，它使监控过程设备的“健康状况”变得非常容易—无论是泵、换热器、控制阀、蒸汽疏水阀、泄压阀，还是其他关键资产。无线设备可以安装至难以触及的地方以及用传统方法成本太高的地方。通常安装无线设备需要两个小时，而安装有线设备需要两天。建立无线网络使日后无缝添加其它设备至现有网络变得非常容易，同时可增强网络稳定性和恢复能力。无线设备还可用于无线通信，能将散布的本地测量设备变成无线网络的组成部分。
尽管无线技术可以提供一种增加测量的简易而具有成本效益的方法，但仅有数据采集还不足以避免设备故障和提高工厂可靠性。若要通过收集的信息生成有意义的报警，则数据整合与分析必不可少。资产数据、过程数据以及统计过程控制技术是实现效设备故障检测的制胜三宝。监控过程数据（如压力、温度或流量）以及资产数据（如振动或轴温）可以确定可能引起资产性能下降的具体过程状况;可以检测到不利的过程状况，并做出相应调整，从而避免资产进一步损坏。应用于整合的过程与资产数据的统计过程控制法可为工厂人员提供有意义的报警，排除误报。明确指示可操作事项的报警有利于维护人员对问题进行诊断，并快速地予以解决。应用智能分析以生成可执行的报警还可以减少对经过培训的可靠性工程师或设备专家的要求，因为在可执行的报警明确地指示问题时，经验不够丰富的人员也可以做出响应。
此外，由应用软件和必要的测量设备组成的预先设计好的集成式解决方案可以提供一种便捷而有效的资产监控方式。通过简单地连接过程与资产数据，预先设计好的解决方案可对看上去很复杂的任务提供一种“即插即用”的简易解决方案，在同时对同一类型的多台设备进行部署时则具有明显优势。对特定类型的资产（如泵或风扇）采用一致的分析方法有助于有效的决策支持。
泵气蚀状况是提前预报的佳例证。当泵吸入端液压低于其蒸汽压力时出现气蚀，从而形成泡沫。泡沫在叶轮和内部表面破裂，会损坏泵的内部结构，干扰流量，甚至可能会导致密封损坏。通过检查泵周围的过程状况以及泵资产数据（如振动和轴温），可以获得早期气蚀报警，并通过工厂操作改变过程状况，从而将气蚀损坏降至低（图4）。
资产与过程数据趋势明确地显示了即将产生的气蚀状况。（图4）
资产有时被称为“糟糕的演员”，因为这些资产屡屡出现问题，甚至可能屡屡发生故障。对这些“糟糕的演员”进行监控，可以对即将出现的故障进行提前报警。德克萨斯大学奥斯汀分校J.J.Pickle研究中心目前采用一种关键资产监控策略对其设备的健康状况进行监控。其中一项被监控的设备是强制通风风机，该风机用于一台老式的天然气锅炉。
以往故障的焊缝痕迹证明了在线监控的重要价值。
无线振动传感器可对风机的健康状况进行有效监控
除监控锅炉风机之外，J.J.Pickle研究中心还有用于泵和换热器的在线监控解决方案。它可在二氧化碳汽提塔底泵上对诸如气蚀、低泵扬程以及高振动或递增振动等故障进行监控，同时也对汽提塔上的换热器进行监控，在检测到污垢且需要清洁时会发出报警;它可进行换热器负载计算，并明确显示计算结果，同时还计算并显示泵与换热器的整体健康状况。J.J.Pickle研究中心还通过远程连接，对其资产监控系统进行了进一步研究，让经验丰富的专家使用安全的VPN登录，帮助诊断设备存在的问题，并为相应的校正措施提供协助。
关键资产监控可以带来年收益的显著提升。（图5）
关键资产的故障时间会造成过程性能下降或停车，从而降低产量，终减少利润。自动化监控计划可以减少意外停车或性能下降，从而提供高的可靠性和低的维护成本。无线技术，连同预先设计的集成式解决方案，打破了成本壁垒，从而提供一种简易且具有成本效益的关键资产监控方式。
关键资产的在线监控：
•可以检测异常操作或即将临近的故障
•可以提供信息，从而对资产的正常磨损进行预测和维护规划
•可以在过程状况对工厂设备不利时为操作人员提供直接反馈
•可以提供诊断以及设备与过程健康状况报警
•可以即时提供校正措施，使设备保持运转
提高可靠性与降低维护成本意味着利润增加。如图6所示，对于一家典型的日产250,000桶的炼油厂而言，一个有效的关键资产监控方案单从检测到正在显现的故障，就可带来高达1470万美元的价值;为操作人员提供排除故障的有用工具，以避免危险运行状况的出现，更是让工厂获益匪浅，其节省额将远远高于图表中所示数据。目前市场已能提供相应的工具：通过无线技术获得以前无法获得的测量数据，预先设计的监控解决方案也扫除了工程设计的障碍，一些积极的炼油企业已经开始尝试自动化监控，并且初见成效。
作者简介
nikkiBishop,PE，是艾默生过程管理公司的应用顾问。她在过程控制行业的经历包括工业能源、制药、发电、造纸和炼油项目。她拥有佐治亚理工学院的化学工程理学士学位。
