Risk-based maintenance model and its influence on steam turbine reliability

У дисертацији су изучавани модели одржавања на бази ризика и њихов утицај на поузданост парних турбина. У првом реду тежиште дисертације чини теоријско изучавање метода и модела одржавања на бази ризи-ка који ће се примењивати на поузданост и ризик ра-да парних турбина. Извршено је њихово прилагођа-вање како би били примењиви, као и њихов утицај на поузданост рада парних турбина. У дисертацији су развијени нови модели и то: Модел одржавања на бази ризика и његов утицај на поузданост парних турбина у виду алгоритма. Овај алгоритам подржава развијени математички мо-дел пет могућих стања, као и континуално праћење одређених дијагностичких параметара. На основу ве-личине одступања измерених од нормалних вредно-сти дијагностичких параметара оцењује се стање (степен неисправности) парних турбина и на основу тога доноси дијагностичка одлука о даљим активно-стима одржавања (о наставку или заустављања рада парне турбине). Помоћу овог алгоритамског праћења одређују се ста-ња: добро, задовољава, незадовољава, недозвољено Развијени модел могуће отказе компонената детекту-је у почетној фази настанка, чиме су створени услови за предузимањем правовремених одговарајућих ак-тивности одржавања. Откривањем деградационих стања компонената пру-жа се могућност да се у дијагностици стања утврде и идентификују неисправности које се у зависности од степена деградације поправљају и отклањају у што краћем року. Други модел који је развијен је математички мо-дел пет стања и његова имплементација на поу-зданост парних турбина. У инжењерској пракси често се јављају проблеми одређивања оптималних временских интервала провере и поправке критичних склопова и компонената парних турбина, који се не могу одржавати током функционисања. Учесталост провере компонената, као што су парне турбине, довело би до непотребних високих трошкова. Међу-тим уколико би временски интервал између актив-ности одржавања био превелики, постојала би опас-ност од отказа компоненти што може резултовати значајним економским последицама а и ризик по радно особље. Уведени модел пет могућих стања, у којима се парне турбине могу налазити, и помоћу кога се могу дефинисати стања парних турбина: опе-ративно стање(О), деградирано стање (D), стање ди-јагностиковања (DI), стање одржавања (М), и стање отказа (F), представља надоградњу Марковљевог мо-дела четири стања, јер је уведено ново пето стање ди-јагностика стања (DI). Модел служи за предикцију, спречавање отказа и сметње у раду парних турбина јер су одређени и предвиђени оптимални тренутци одржавања на годишњим нивоима као и вероватноће стања у оперативном стању, деградираном стању, стању у дијагностици, стању у одржавању и стању у отказу за пет и четири могућа стања, за једну, две, три и четири године у експлоатацији парних турбина. Ово је све израчунато нумерички, затим приказано табеларно и графички на дијаграмима. На крају је од-ређен времeнски и годишњи интервал генералног ремонта посматраних парних турбина На крају дисертације доказана је главна хипотеза која гласи: могуће је формирати моделе одржавања на бази ризика у циљу повишења нивоа поузданости парних турбина у процесу експлоатације. У закључку као срж дисертације, примена развијених нових мо-дела одржавања на бази ризика и њихов утицај на поузданост парних турбина доводи до више наведе-них закључака: Смањују број отказа и повећавају ни-во поузданости парних турбина, скраћују време у застоју (прекида у раду) погна и повећавају ниво расположивости, спречавају веће отказе и хаварије, а тиме и велике материјалне трошкове (финансиjске губитке), спречавају додатна оштећења и угрожавање рада целокупног погона, спречавају опасности по радно особље и околину, смањују активности класич-них превентивних активности, смањују активности непланираних корективних активности, остварују оп-тималне планиране активности одржавања и смањују непланиране трошкове одржавања.U disertaciji su izučavani modeli održavanja na bazi rizika i njihov uticaj na pouzdanost parnih turbina. U prvom redu težište disertacije čini teorijsko izučavanje metoda i modela održavanja na bazi rizi-ka koji će se primenjivati na pouzdanost i rizik ra-da parnih turbina. Izvršeno je njihovo prilagođa-vanje kako bi bili primenjivi, kao i njihov uticaj na pouzdanost rada parnih turbina. U disertaciji su razvijeni novi modeli i to: Model održavanja na bazi rizika i njegov uticaj na pouzdanost parnih turbina u vidu algoritma. Ovaj algoritam podržava razvijeni matematički mo-del pet mogućih stanja, kao i kontinualno praćenje određenih dijagnostičkih parametara. Na osnovu ve-ličine odstupanja izmerenih od normalnih vredno-sti dijagnostičkih parametara ocenjuje se stanje (stepen neispravnosti) parnih turbina i na osnovu toga donosi dijagnostička odluka o daljim aktivno-stima održavanja (o nastavku ili zaustavljanja rada parne turbine). Pomoću ovog algoritamskog praćenja određuju se sta-nja: dobro, zadovoljava, nezadovoljava, nedozvoljeno Razvijeni model moguće otkaze komponenata detektu-je u početnoj fazi nastanka, čime su stvoreni uslovi za preduzimanjem pravovremenih odgovarajućih ak-tivnosti održavanja. Otkrivanjem degradacionih stanja komponenata pru-ža se mogućnost da se u dijagnostici stanja utvrde i identifikuju neispravnosti koje se u zavisnosti od stepena degradacije popravljaju i otklanjaju u što kraćem roku. Drugi model koji je razvijen je matematički mo-del pet stanja i njegova implementacija na pou-zdanost parnih turbina. U inženjerskoj praksi često se javljaju problemi određivanja optimalnih vremenskih intervala provere i popravke kritičnih sklopova i komponenata parnih turbina, koji se ne mogu održavati tokom funkcionisanja. Učestalost provere komponenata, kao što su parne turbine, dovelo bi do nepotrebnih visokih troškova. Među-tim ukoliko bi vremenski interval između aktiv-nosti održavanja bio preveliki, postojala bi opas-nost od otkaza komponenti što može rezultovati značajnim ekonomskim posledicama a i rizik po radno osoblje. Uvedeni model pet mogućih stanja, u kojima se parne turbine mogu nalaziti, i pomoću koga se mogu definisati stanja parnih turbina: ope-rativno stanje(O), degradirano stanje (D), stanje di-jagnostikovanja (DI), stanje održavanja (M), i stanje otkaza (F), predstavlja nadogradnju Markovljevog mo-dela četiri stanja, jer je uvedeno novo peto stanje di-jagnostika stanja (DI). Model služi za predikciju, sprečavanje otkaza i smetnje u radu parnih turbina jer su određeni i predviđeni optimalni trenutci održavanja na godišnjim nivoima kao i verovatnoće stanja u operativnom stanju, degradiranom stanju, stanju u dijagnostici, stanju u održavanju i stanju u otkazu za pet i četiri moguća stanja, za jednu, dve, tri i četiri godine u eksploataciji parnih turbina. Ovo je sve izračunato numerički, zatim prikazano tabelarno i grafički na dijagramima. Na kraju je od-ređen vremenski i godišnji interval generalnog remonta posmatranih parnih turbina Na kraju disertacije dokazana je glavna hipoteza koja glasi: moguće je formirati modele održavanja na bazi rizika u cilju povišenja nivoa pouzdanosti parnih turbina u procesu eksploatacije. U zaključku kao srž disertacije, primena razvijenih novih mo-dela održavanja na bazi rizika i njihov uticaj na pouzdanost parnih turbina dovodi do više navede-nih zaključaka: Smanjuju broj otkaza i povećavaju ni-vo pouzdanosti parnih turbina, skraćuju vreme u zastoju (prekida u radu) pogna i povećavaju nivo raspoloživosti, sprečavaju veće otkaze i havarije, a time i velike materijalne troškove (finansijske gubitke), sprečavaju dodatna oštećenja i ugrožavanje rada celokupnog pogona, sprečavaju opasnosti po radno osoblje i okolinu, smanjuju aktivnosti klasič-nih preventivnih aktivnosti, smanjuju aktivnosti neplaniranih korektivnih aktivnosti, ostvaruju op-timalne planirane aktivnosti održavanja i smanjuju neplanirane troškove održavanja.The models of maintenance of the basis of risk, as well as their influence on reliability of steam turbines, are treated in this dissertation. First and foremost, the focus of the dissertation is the theo-retical study of the methods and the models of maintenance on the basis of risk, which will be applied to reliability and the risk of work of the steam turbines. Their adaptation has been treated in order for theam to be implemented, as well as their influence on reliability of the work of steam turbi-nes. New models are developed in the dissertation, and they are as follows: Model of maintenance on the basis of risk, as well as its influence on the reliability of steam turbines in form of algorithm. This algorithm supports the developed mathe-matical model of the five possible states, as well as the con-tinuaous monitoring of certain diagnostic parameters. The state (the degree of malfunction) is determined on the basis of value of deviation of the measured parameters from the desired value of the diagnostic parameters. Based on this, a diagnostic decision about the further activities of main-tenance will be made (about the continuation or the halt of the operation of the steam turbine). With this algorithmic tracking, the states are determined in the following manner: good, satisfying, unsatisfying, unpermitted. The developed model detects possible failures of the com-ponents in the initial phase of creation which creates the conditons for taking the maintenance action in a timely manner. By discovering the degradation states of component , there is a possiblility in the domain of the diagnostics f states to determine and identify irregularities tah are , depending on the stage of degradation, fixed in the shortest time possible. The second model that is developed is the mathematical model of five states and its implementation on stam tur-bines reliability. In the engineering practice, problems that often occur are related to determination of the optimum time intervals of checkups and repair of the critical circuits and steam turbine components which can`t be maintain-edwhilw thwe machine is operating. Frequent checkups of components such as steam turbines might lead to unneces-sary high expenses. However, if the time interval between maintenance would be too long, the danger of the compo-nents failingwould increase, and that might result in signifi-cant economic consequences, as well as put the operating personnel to risk. The introduced model of five possible sta-tes of steam turbines, using which we can define the states of the steam turbines are: the operating state (O), the degra-ded state (D), the diagnosis state (DI), the maintenance state (M) and the failure state (F), represents the upgrade of the Marcovian model of four states, because the new fifth state , the diagnosis state (DI) has been introduced. The purpose of this model is to predict and prevent failure and break down in the functioning of the steam turbines, because the optimal moments of yearly maintenance, as well as the probability of the states in operating state, in degrated state, indiagnosis state, in maintenance state and in failure state for five and four possible states, for one, two, three and four years in the exploatation of the steam trurbines, are determined and pre-dicted. All of this has been numerically calculated, and then shown in tabular view, as well as graphically on the dia-grams. In the end, the time intervaland the yearly interval of general repair of the observed turbines are determined. In the end of dissertation, the main hypothesis is proven, and it states: it is possible to form the maintenance models on the basis of risk in order to increase the level of reliability of steam turbines in the process of exploatation, shorten the time in halt (interruption of the operating state) of the machines and they increase the level of availability, the prevent major faulires and breakdowns thereby preventing major material expenses (financial loss), they prevent additional damage and endangering of the work of the factory, they prevent the danger for the operating personnel and the environment, they decrease the activities needed for the ordinary preventive activities, they decrease the activitiesof the unpalnned corrective activities, they achieve the optimal palnned activities of maintenance and decrease the unplanned expenses of maintenance

A Framework for Remaining Useful Life Prediction of Steam Turbines Applicable to Various Data Types

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 기계항공공학부, 2018. 8. 윤병동.최근 발전사간 경쟁이 치열해짐에 따라 발전 산업에서는 운전 비용을 절감하고 핵심 설비의 수명을 연장하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 한편 운전 시간이 설계 수명에 근접함에 따라 증기터빈과 같은 핵심 설비의 열화가 가속되고 크고 작은 고장이 많이 발생하고 있다. 가속화된 열화나 예기치 못한 손상으로 발전소가 정지되면 막대한 경제적 손실과 국가적인 재해를 야기할 수 있다. 이에 따라 안정적인 설비의 운전을 가능케 하는 다양한 기술들이 개발되고 있으며 최근 들어 더욱 많은 각광을 받고 있는 시스템 건전성 관리 기술은 효과적으로 시스템의 상태를 감지, 진단, 그리고 예지하여 관리자가 유지 보수에 있어 필요한 결정을 내릴 수 있도록 도와준다. 특히 최적 유지정비 관점에서 적합한 방법론을 통해 예측된 잔존유효수명은 설비 수명에 정확한 정보를 기반으로 효과적인 유지 정비를 가능하게 한다. 증기 터빈은 발전소 수명을 결정하는 핵심 설비이기 때문에 발전소의 최적 운영을 위해 활용 가능한 정보를 최대한 활용하여 운전 중인 증기터빈의 잔존유효수명을 정확하게 예측하는 방법론의 개발이 매우 중요하다. 이에 본 박사학위 논문에서는 (1) 증기 터빈에 대한 고장모드영향분석과 연계한 잔존유효수명 예측 프레임워크, 그리고 이를 바탕으로 한 (2) 손상 성장 모델 (데이터 기반 방법론), (3) 크리프-피로 손상 상호작용을 고려한 모드 의존 손상 모델 (모델 기반 방법론) 등의 연구를 제안한다. 첫 번째 연구에서는 고장모드영향분석에 기반하여 증기터빈의 잔존유효수명을 예측하는 프레임워크를 제안한다. 프레임워크는 측정된 데이터에 기반한 방법론과 손상 모델에 기반한 방법론으로 구성된다. 오프라인이나 온라인과 같이 다른 목적으로 잔존유효수명을 예측할 때 불확실도를 평가하고 감소시킬 수 있도록 불확실도를 정량화하는 절차를 포함하였다. 두 번째 연구에서는 데이터 기반 방법론을 이용해 증기터빈의 잔존유효수명을 평가할 수 있는 손상 성장 모델의 개발을 목적으로 한다. 잔존유효수명은 손상 인자로부터 손상 성장 모델을 연계하여 예측한다. 현장에서 측정된 경도값으로부터 손상인자의 확률분포를 추정하고 손상의 성장을 평가할 때 불확실도를 고려하기 위해 베이지안 방법을 사용하였다. 제안된 손상 성장 모델을 통해 기저부하나 첨두부하에 사용되는 증기터빈의 종류에 상관없이 정확한 잔존유효수명 예측이 가능하다는 것을 검증하였다. 마지막 연구에서는 모델 기반 방법론을 이용해 크리프와 피로 상호작용이 고려된 모드 기반 손상모델을 제안하였다. 손상기구에 따른 재료 데이터를 통계적 기법으로 분석하고 실 증기터빈의 형상 정보와 운전정보를 이용해 기저부하와 첨두부하 터빈을 대상으로 크리프 및 피로 손상율을 계산하였다. 각각 계산된 손상율 결과와 크리프-피로 상호작용 모델을 통해 운전모드 또는 손상모드에 따른 증기터빈에서의 크리프와 피로 상호작용 효과를 분석하였다. Abstract i List of Tables viii List of Figures x Nomenclatures xiv Chapter 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Scope and Overview 4 1.3 Dissertation Layout 7 Chapter 2 Literature Review 8 2.1 Life Prediction Methodologies of Steam Turbine 8 2.1.1 Destructive Method 11 2.1.2 Non-destructive Method 11 2.1.3 Analytical Method 13 2.1.4 Summary and Discussion 13 2.2 Data-driven and Model-based Life Prediction 15 2.2.1 Data-driven Approach 21 2.2.2 Model-based Approach 21 2.3 Empirical Model-based Life Prediction 15 2.3.1 On-site Data Measurement 18 2.3.2 Bayesian Inference 19 2.3.3 Summary and Discussion 20 2.4 Damage Model-based Life Prediction 21 2.4.1 Creep or Fatigue Damage Model Analysis 22 2.4.2 Creep-Fatigue Damage Summation Model analysis 23 2.4.3 Summary and Discussion 27 Chapter 3 A Practical RUL Prediction Framework of Steam Turbine with FMEA Analysis 28 3.1 Overview of Steam Turbines 28 3.2 FMEA for Steam Turbines 31 3.3 A Framework for RUL Prediction of Steam Turbine 34 3.4 Summay and Discussion 38 Chapter 4 A Bayesian Approach for RUL Prediction of Steam Turbines with Damage Growth Model 39 4.1 Characteristics of On-site Measurement Data 40 4.2 Measured Data based Damage Indices 46 4.3 Damage Growth Model using Sporadically Measured and Heterogeneous On-site Data 51 4.3.1 Proposed Damage Growth Model 51 4.3.2 Bayesian Updating Scheme of the Damage Growth Model 58 4.3.3 Damage Growth Model Updating 60 4.4 Predicting the Remaining Useful Life(RUL) of Steam Turbines 68 4.4.1 Damage Threshold 68 4.4.2 Validation of the Proposed Damage Growth Model 72 4.4.3 RUL Prediction 74 4.5 Summary and Discussion 78 Chapter 5 Mode-Dependent Damage Assessment for Steam Turbines with Creep-Fatigue Interaction Model 80 5.1 Dominant Damage Mechanisms of Steam Turbine 82 5.2 Typical Opeation Data of Steam Turbine 83 5.3 Dominant Damage Model of Steam Turbine 86 5.3.1 Creep Damage Model 86 5.3.2 Fatigue Damage Model 88 5.3.3 Creep-Fatigue Damage Model 90 5.4 Statiatical Damage Calculation for Steam Turbine 91 5.4.1 Statistical Characterization of Creep-Fatigue Damage Data 91 5.4.2 Creep Damage Calculation with Steady State Stress 94 5.4.3 Fatigue Damage Calculation with Transient Strain 95 5.5 Mode-Dependent Multiple Damage Interaction Model 100 5.5.1 Estimation of Damage Interaction Parameters 100 5.5.2 Validation of Mode-Dependent Model 101 5.5.3 Effect of Mode-dependence Effects on Multiple Damage 104 5.5.4 Case Study : Risk Assessment 108 5.6 Summary and Discussion 111 Chapter 6 Conclusions 113 6.1 Contributions and Impacts 113 6.2 Suggestions for Future Research 116 References 119 국문 초록 142Docto