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申请/专利权人：北京多美尼特自控工程技术有限公司

摘要：本发明公开了基于石油石化天然气管道行业设备的失效率算法，包括如下步骤：同型号设备数据计算；不同数据来源计算；无失效数据计算；样本数不足计算；当数据不满足百万小时运行时间，采用贝叶斯理论，以OREDA数据库的失效率作为先验数据求解参数，然后使用收集到的设备失效数据计算设备失效率。本发明石油石化天然气设备失效率数据对于设备安全评估和安全策略的制定，以及对探索如何以较低的投入和代价建立适合国内生产操作和管理状况的可靠性数据库均具有积极意义。

主权项：1.基于石油石化天然气管道行业设备的失效率算法，其特征在于，包括如下步骤：S1同型号设备数据计算；同型号设备数据量满足运行时间超过或接近100万小时，有失效数据记录时，采用如下公式做失效率的估计，偶然故障期恒定故障率的最大似然估计方法： 其中，n是观察到的设备失效次数；τ是同型号设备运行的总合时间，以日历时间为单位，即设备的运行时间；在“经典”统计理论中，估计的不确定性可以表示为90％置信区间，下限为LLower，上限为LUpper，如公式： 其中，z0.95,v是具有v自由度的χ2分布卡方的上百分位数；z0.05,v是具有ν自由度的χ2分布卡方的第5个百分点；S2不同数据来源计算；对于不同种类设备的异构数据，将这些数据划分为k类，每个类别被假定为同质的，因此，异质样本是几个或多或少均匀样本的组合；从假设被聚类为k个类的数据开始，每个类由一些索引i表示，其中i＝1，...，k；对于第i类，以下数据可用：类的数量mi，代表第i类的设备数量；第i类所有设备的故障总数ni；第i类所有设备的累计运行时间τi；为了使失效率计算值λi考虑到所有类ni，ti1≤i≤k并且不仅ni，ti的数据，接下来使用贝叶斯方法；类别之间故障率的变化可以通过假设失效率是一个随机变量来模拟，其中一些分布由概率密度函数πλ给出；平均失效率为： 方差为： 以下过程用于计算异构失效率估计量λ：a按如下公式计算S1,S2,V,V*,μ和V： b派生计算和cde通过如下公式对进行评估： fg所以的完整评估可以表示为：hi令λi在1-ε水平上的近似置信区间是：jk或者，相当于：lS3无失效数据计算；当观察到的失效次数为零时，处理零失效情况的方法是使用具有无信息先验分布的贝叶斯方法，当在时间t内观察到n个失效时，后验分布中的失效率估计由公式给出： 在零失效的情况下，上面的公式变化为： 规定置信水平时故障率估算公式： S4样本数不足计算；当数据不满足百万小时运行时间，采用贝叶斯理论，以OREDA数据库的失效率作为先验数据求解参数，然后使用收集到的设备失效数据计算设备失效率，过程如下：S41数据统计获取设备的累计运行时间和失效次数：现场收集到的设备失效数据，累计运行日历时间小时：0.0438×106，失效次数：1次；S42选用OREDA数据库为先验数据，查找OREDA数据库得到失效率的先验值为：将λ0和S0代入下面的公式，求得Gamma分布的α、β参数的值； S43将求解得到的α、β的值及设备失效次数n＝1,设备累计运行时间t分别代入如下公式，即可求得阀门失效率的后验均值和后验标准方差；

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