复杂石油化工系统可靠性理论与故障预测

摘要

“十四五”规划推动行业数字化转型使系统复杂性增加，传统可靠性分析与故障预测方法难以满足精准化
需求。本文基于概率论与数理统计，运用可靠度函数、失效率函数及应力-强度干涉模型量化可靠性，通过FMEA、
多元失效分布模型分析多失效模式相关性，结合马尔可夫链、SVM、物理模型驱动方法进行故障预测；关键技术包
括数据驱动的深度学习建模、故障树与贝叶斯网络评估可靠性，以及小波变换预处理、PSO优化SVM参数等故障预
测方法。
　　以某石化厂常减压蒸馏装置为例，构建故障树得出可靠度函数R（t）=exp（-0.0015t）、平均故障间隔时间667
小时，采用LSTM模型实现89%故障预测准确率，平均提前预警4.2小时，每年减少非计划停机损失约1200万元，压
力波动率与温度梯度为关键特征。研究突破传统独立失效模式局限，融合数据与模型驱动方法，验证了工程实用性，
未来可结合数字孪生技术提升多维度失效场景推演能力。