压力容器检验智能决策方法及系统与流程

本发明涉及设备检验，尤其涉及压力容器检验智能决策方法及系统。

背景技术：

1、在实际应用中，大量压力容器已超过设计使用年限或存在缺陷需监控运行，其面临的风险显著增加。腐蚀、疲劳、蠕变及材料劣化等与时间相关的损伤机制不断累积，使得传统的检验策略难以有效应对；

2、目前，国内外主流的压力容器检验方法多采用基于风险评估的检验技术。该技术虽在优化检验计划和延长运行周期方面发挥了重要作用，但其本质仍是一种静态分析方法，主要依据设备初始设计参数、介质特性及历史经验进行风险等级划分，未能充分考虑设备在实际运行过程中因工况波动、参数漂移、环境变化等因素导致的动态风险演变。这种静态评估模式缺乏对设备实时状态的感知与响应能力，易造成检验周期设置不合理、关键风险点漏检或过度检验等问题，不仅增加了企业的运维成本，也难以从根本上保障设备的安全运行；

3、近年来，尽管部分研究尝试引入在线监测数据或寿命预测模型以增强检验决策的动态性，但仍存在明显局限：一方面，多数模型未与具体的失效机理深度耦合，导致预测结果缺乏物理可解释性；另一方面，现有方法普遍缺乏对损伤演化模型自身可靠性的量化验证机制，无法判断所采用的模型是否真正适配当前设备的实际退化行为；此外，即使引入多源数据，也往往缺乏一套系统化的智能判据体系，难以在精度、趋势一致性与工况稳定性等多个维度上对模型匹配度进行综合评估与分级决策；

4、因此，现有技术急需压力容器检验智能决策方法及系统的技术方案。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了压力容器检验智能决策方法，具体包括以下步骤：

2、s1、获取压力容器的若干失效机理，同时构建每个失效机理的损伤演化模型，对每个失效机理的损伤演化模型执行基于量化的逻辑验证，基于验证结果构建一个包含若干失效机理及每个失效机理的损伤演化模型的失效机理数据库；

3、s1a1、确定一个失效机理作为建模对象；

4、s1a2、针对当前失效机理，收集若干台已投入运行的压力容器在实际使用过程中产生的历史检测数据、实时运行监测数据以及设备基础信息，其中所述历史检测数据为各压力容器在历次检验中测得的与当前失效机理相关的损伤量，所述实时运行监测数据为各压力容器在两次检验之间连续记录的运行参数，所述设备基础信息包括材料类型、设计温度、设计压力、介质成分、结构形式；

5、s1a3、根据当前失效机理的物理或化学作用原理，建立一个损伤量随时间变化的数学关系，所述数学关系以时间为自变量，以损伤量为因变量，并将实时运行监测数据中的运行参数作为影响损伤演化速率的输入变量；

6、s1a4、基于设备基础信息中的材料类型、介质成分、设计温度、设计压力以及结构形式，从材料性能数据库中获取与当前失效机理相关的初始材料常数、初始环境敏感系数以及初始动力学速率系数，并将这些初始参数作为数学关系中的可调参数；

7、s1a5、针对每一台压力容器，选取任意两次相邻检验中测得的两个历史检测数据的损伤量，以前一次检验时刻的损伤量作为初始损伤量，同时将这两次检验之间所记录的实时运行监测数据作为运行参数输入，代入s1a3中建立的数学关系，通过调整数学关系中的可调参数，计算得到当前失效机理的损伤演化模型；

8、s1b1、针对任一失效机理的损伤演化模型，获取若干台已投入运行的压力容器的历史检测数据、实时运行监测数据以及设备基础信息，构成验证数据集；

9、s1b2、将验证数据集中每台压力容器的历史检测数据、实时运行监测数据和设备基础信息输入至当前失效机理的损伤演化模型，生成各压力容器在后续一个或多个检验时刻的预测损伤量序列；

10、s1b3、将预测损伤量序列与验证数据集中相同压力容器在相同检验时刻的历史检测数据进行比对，分别计算得到表征预测精度的第一量化指标、表征损伤演化趋势一致性的第二量化指标以及表征模型在不同运行工况下稳定性的第三量化指标；

11、s1b31、针对验证数据集中的每台压力容器，在每个相同检验时刻，从预测损伤量序列中提取预测损伤量，并计算预测损伤量与历史检测数据中损伤量之间的绝对误差，并对所有压力容器在所有相同检验时刻的绝对误差进行统计处理，生成表征预测精度的第一量化指标；

12、s1b32、基于每台压力容器的预测损伤量序列和历史检测数据中的损伤量序列，分别拟合各自的损伤演化趋势曲线，计算两条趋势曲线之间的相似度，再对所有压力容器的相似度进行聚合处理，生成表征损伤演化趋势一致性的第二量化指标；

13、s1b33、根据各压力容器所处的运行工况类别，将验证数据集划分为若干工况子集，分别在每个工况子集中重复执行s1b31和s1b32，获得每个工况子集的第一量化指标和第二量化指标，再分别计算所有工况子集的第一量化指标的第一方差和第二量化指标的第二方差，并对第一方差及第二方差进行归一化处理后取均值，得到表征模型在不同运行工况下稳定性的第三量化指标；

14、s1b4、基于预设权重对第一量化指标、第二量化指标和第三量化指标进行融合，生成综合匹配度评分；

15、s1b41、基于当前失效机理的物理特性与工程安全敏感性，分别设定第一量化指标、第二量化指标和第三量化指标的初始权重；

16、s1b42、获取历史验证案例库，所述历史验证案例库包含若干压力容器的验证数据集，每个验证数据集在构建时已明确归属至一个已知失效机理；

17、s1b43、将历史验证案例库中的每一验证案例分别输入至当前失效机理的损伤演化模型中，并执行s1b2至s1b3步骤，得到当前验证案例的第一量化指标、第二量化指标和第三量化指标；

18、s1b44、基于每一验证案例所归属的已知失效机理与当前失效机理的一致性，构建目标函数，所述目标函数以综合匹配度评分为输出，以第一量化指标、第二量化指标和第三量化指标为输入，并以初始权重为可调参数，当验证案例的已知失效机理与当前失效机理相同时，目标函数期望综合匹配度评分趋近于预设高分阈值；当两者不同时，目标函数期望综合匹配度评分趋近于预设低分阈值；

19、s1b45、采用优化算法对目标函数进行迭代求解，调整初始权重，使综合匹配度评分在历史验证案例库上的整体判别性能最优，获得优化后的预设权重；

20、s1b46、采用预设权重对当前失效机理的损伤演化模型的第一量化指标、第二量化指标和第三量化指标进行加权融合，生成当前失效机理的损伤演化模型的综合匹配度评分；

21、s1b5、基于第一量化指标、第二量化指标、第三量化指标及综合匹配度评分，对当前失效机理的损伤演化模型与当前失效机理的匹配程度进行判断，并基于判断结果选择保留或重新构建当前失效机理的损伤演化模型；

22、s1b51、设定第一量化指标的初级容许阈值与严格容许阈值，其中初级容许阈值大于严格容许阈值；设定第二量化指标的趋势合格阈值与趋势优秀阈值，其中趋势优秀阈值大于趋势合格阈值；设定第三量化指标的稳定性下限阈值与稳定性上限阈值，其中稳定性上限阈值大于稳定性下限阈值；设定综合匹配度评分的准入门槛值与优选认证值，其中优选认证值大于准入门槛值；

23、s1b52、判断当前失效机理的损伤演化模型的综合匹配度评分是否小于准入门槛值，若是，则判定当前失效机理的损伤演化模型与当前失效机理不匹配，执行重新构建；若否，则进入s1b53；

24、s1b53、判断当前失效机理的损伤演化模型的第一量化指标是否小于等于初级容许阈值、第二量化指标是否大于等于趋势合格阈值、第三量化指标是否介于稳定性下限阈值与稳定性上限阈值之间，若三项条件均满足，则进入s1b54；若任一项不满足，则判定当前失效机理的损伤演化模型与当前失效机理不匹配，执行重新构建；

25、s1b54、判断所述综合匹配度评分是否大于等于优选认证值，若是，则直接保留当前失效机理的损伤演化模型；若否，则进入s1b55；

26、s1b55、在综合匹配度评分大于等于准入门槛值但小于优选认证值的情形下，执行多维指标协同强化验证：判断是否同时满足以下两项条件：

27、一、第一量化指标小于等于严格容许阈值；

28、二、第二量化指标大于等于趋势优秀阈值；

29、若两项条件全部满足，则保留当前失效机理的损伤演化模型；若任一条件未满足，则执行重新构建，直至得到保留的当前失效机理的损伤演化模型；并将所有成功保留的失效机理及损伤演化模型固化入库，得到一个包含若干失效机理及每个失效机理的损伤演化模型的失效机理数据库；

30、s2、获取当前待检压力容器从上次检验至今的实时运行监测数据、上次检验所获得的历史检测数据和设备基础信息；

31、s3、基于当前待检压力容器从上次检验至今的实时运行监测数据与设备基础信息，由失效机理数据库中匹配出与当前待检压力容器在当前运行工况下适配的失效机理，并根据当前失效机理调用当前损伤演化模型；

32、s4、将上次检验所获得的历史检测数据和从上次检验至今的实时运行监测数据共同输入至当前损伤演化模型中，演算得到当前待检压力容器在当前时刻的剩余寿命预测值和损伤状态量化指标；

33、s5、根据当前待检压力容器在当前时刻的剩余寿命预测值和损伤状态量化指标，生成针对当前待检压力容器的检验方案。

34、本实施例还公开了压力容器检验智能决策系统，包括以下模块：

35、数据库构建模块：用于获取压力容器的若干失效机理，同时构建每个失效机理的损伤演化模型，对每个失效机理的损伤演化模型执行基于量化的逻辑验证，基于验证结果构建一个包含若干失效机理及每个失效机理的损伤演化模型的失效机理数据库；

36、数据获取模块：用于获取当前待检压力容器从上次检验至今的实时运行监测数据、上次检验所获得的历史检测数据和设备基础信息；

37、数据匹配模块：与数据库构建模块及数据获取模块连接，用于基于当前待检压力容器从上次检验至今的实时运行监测数据与设备基础信息，由失效机理数据库中匹配出与当前待检压力容器在当前运行工况下适配的失效机理，并根据当前失效机理调用当前损伤演化模型；

38、数据演算模块：与数据获取模块及数据匹配模块连接，用于将上次检验所获得的历史检测数据和从上次检验至今的实时运行监测数据共同输入至当前损伤演化模型中，演算得到当前待检压力容器在当前时刻的剩余寿命预测值和损伤状态量化指标；

39、方案生成模块：与数据演算模块连接，用于根据当前待检压力容器在当前时刻的剩余寿命预测值和损伤状态量化指标，生成针对当前待检压力容器的检验方案。

40、本发明实施例具有以下技术效果：

41、本发明通过构建失效机理—损伤演化模型深度耦合的智能决策体系，有效克服了现有基于风险评估方法静态化、缺乏实时响应能力以及模型物理可解释性不足等核心缺陷；针对传统检验策略难以感知设备运行过程中动态风险演变的问题，本发明融合实时运行监测数据、历史检测数据与设备基础信息，动态识别当前主导的失效机理，并调用与其高度匹配的损伤演化模型，使检验方案能够随工况变化自适应调整；尤为关键的是，本发明在构建失效机理数据库时，对每一类失效机理均配套建立了基于其物理或化学作用原理的专属损伤演化模型，并引入严格的多维度量化验证机制，即从预测精度、损伤演化趋势一致性到不同运行工况下的稳定性，全面评估模型与实际失效行为的契合程度；在此基础上，通过加权融合生成综合匹配度评分，并设置分级判据实现模型的保留或重构，从而确保失效机理数据库中所存储的每一个损伤演化模型都具备高保真度和强泛化能力；因此，从中调用的模型不仅在结构上内嵌明确的物理机制，在性能上也经过多场景、多指标的严格筛选，能够真实反映特定设备在特定工况下的损伤演化规律，从根本上保障了剩余寿命预测与损伤状态评估的可靠性与工程适用性；

42、综上所述，本发明实现了从静态风险评估向动态机理驱动智能决策的根本转变，通过构建高精度、高可信度的失效机理数据库，确保所调用的损伤演化模型既具备坚实的物理基础，又经过多维量化验证，能精准刻画设备在复杂工况下的退化行为，该方法有效解决了传统技术无法动态响应设备状态、模型缺乏可解释性、检验策略僵化等瓶颈问题，显著提升了检验决策的科学性与安全性，在避免漏检与过度检验的同时，为压力容器全生命周期的智能化、精准化安全管理提供了可靠支撑。