Г О С Т Р И С О 20815— 2013
Окончание таблицы 1.3
Элемент анаг.им
Краткое описание метода
Цель анализа
Цель RBD заключается в построении логической модели, стоящей как можно ближе к
структурной схеме системы и представляющей текомпоненты, которые должны быть в
состоянии функционирования/неисправном состоянии, с тем. чтобы вся система
была в состоянии функционирования/неисправном состоянии. В целом RBD пред
ставляет собой результат функционального анализа изучаемой системы.
С точки зрения логики RBD представляет булево уравнение. Она эквивалентна ДН
и может быть использована с гой же самой целью, с теми же методами расчета (см.
таблицу 1.2).
RBD можно рассматривать как «электрическую» цепь. Поиск комбинаций отказов
компонентов, ведущих к отказу системы, является подобным выявлению того, где
данная цепь может быть пересечена. Отсюда и появление термина «сечение»
Ссылка на соответству
ющие стандарты
МЭК 61078 (12)
Общая потребность в
информации
Аналогично ДН (см. таблицу I.2)
1.5 Модели для расчетов производственной готовности
1.5.1 Общие положения
Кроме метода МРА. классические модели не совсем применимы для расчетов производственной готовности.
И даже МРА эффективен только для очень маленьких систем. Поэтому, необходимо использовать модели, обла
дающие способностью:
- управлять сложным поведением производственных систем;
- получать различные необходимые вероятностные параметры;
- быстро производить вычисления на системах промышленного масштаба.
Общепринятое решение заключается в произведении «имитационных моделирований методом Монте-Кар
ло» на «поведенческих моделях».
1.5.2 Принципы имитационного моделирования методом Монте-Карло
Моделирование методом Монте-Карло является компьютеризированным подходом, заменяющим аналити
ческие расчеты на статистические. Метод основан на моделировании статистических данных об опыте эксплуата
ции большого количества производственных систем в соответствии со следующими принципами:
- моментывозникновения событий (например, отказов, ремонтов, неблагоприятных погодных условий, пере
мещение буровой установки) в заданном периоде эксплуатации рассчитываются с помощью случайных чисел со
гласно соответствующим распределениям вероятности:
- соответствующие параметры (например, производственные потери, количество использованных запасных
деталей, рабочая нагрузка, наработкадо первогоотказа) фиксируются входе заданного периода эксплуатации для
составления статистических выборок;
- при накоплении достаточного количества таких данных об опыте эксплуатации проводятся статистические
расчеты для определения желаемых параметров (например, производственной готовности, средних производ
ственных потерь, средней рабочей нагрузки, средней наработки до первого отказа) по статистическим выборкам.
Моделирование методом Монте-Карло широко применяется для прогнозирования производственной готов
ности производственного объекта. Поскольку моделирование не является аналитическим, его можно использовать
для моделирования различных ситуаций, включая сложный отказ и распределение времени ремонта, влияния
раз личных методов ремонта, резервирования, эксплуатационных аспектов и т.п. Кроме того, этот метод применим
для комбинированного рассмотрения случайных (стохастических) и детерминированных событий.
1.5.3 Поведенческое моделирование
До проведения моделирования методом Монте-Карло необходимо построить модельдля имитационного мо
делирования. Необходимо, чтобы такая модель имела следующие характеристики:
- максимальное приближение к реальному поведению системы (например, реагирование в момент возник
новения событий);
- охват всех элементов, влияющих на добычу (например, прохождение потока продукции через различное
оборудование, реакция системы на отказ компонента или на ремонт, эксплуатация, техническое обслуживание,
вопросы обеспечения запасными частями и сжигания на фахельной установке. SIMOPS, динамика добычи и т. п.);
- кодирование в сжатой форме огромного количества потенциальных состояний производственной системы
(системы добычи).
Соответствующая математическая структура для достижения вышеуказанных требований состоит из так на
зываемых «автоматов конечных состояний», которые обобщают все классические модели (RBD. АДЫ. МРА).
50