基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统的制作方法

1.本发明涉及自动化控制技术领域，特别是基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统。


背景技术：

2.石油炼化行业属于典型的流程工业，生产环境恶劣，高温高压、易燃易爆。现场工艺装置庞大复杂，工业控制系统、仪表设备种类繁杂，设备运行周期较长、可靠性可用性要求苛刻。
3.目前，现有的设备完整性管理不完善，处于较粗放的初级阶段。未能科学准确地计算设备的失效率、可靠度、可用度。通常采用经验分析、事后维修的形式，设备可靠性水平较低，设备完整性失效风险处于高位水平；同时设备完整性管理要素碎片化，设备生产现场数据采集不完善，日常维护检修数据不全面、不系统，“信息孤岛”较为普遍；设备异常不能及时处理，缺乏系统地设备完整性管理，一旦重要设备失效将会引起严重的安全事故，造成不良影响。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于，提供基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统。本发明具有基于工业互联网技术，在生产运行过程中对设备完整性管理所需的多源异构数据进行实时动态监测，能多用户在线进行远程实时管理，便于制定有针对性的设备维护保养方案，有效保证设备运行状态的完好性，全面提升石油炼化装置仪表自控设备完整性管理的智能化、实时性水平，避免设备重大故障及安全事故的发生，全面保障石油炼化装置的长期安全平稳经济运行。
5.本发明的技术方案：基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统，所述管理系统包括采集数据并上传到云端的基础数据采集模块、实时动态滚动展示故障报警信息的设备故障报警实时动态监测模块、统计不同运行状态的设备累计数量并实时动态更新的设备状态统计模块、实时动态监测统计设备的完整性的设备完整性实时动态监测模块、建立立体仿真模型并实时动态展示各种状态的工艺过程实时动态监测模块、实时滚动展示所监测到的工艺报警信息的工艺状态统计模块和通过互联网远程下发对应指令的指令下发模块。
6.前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述基础数据采集模块通过各种对应子模块采集数据并上传到云端；
7.所述设备故障报警实时动态监测模块通过各种对应子模块，采用列表形式来实时动态滚动展示石油炼化装置仪表自控设备的故障报警信息；
8.所述设备状态统计模块通过各种对应子模块来统计不同运行状态的设备的累计数量，并进行实时动态更新；
9.所述设备完整性实时动态监测模块包括实时动态评估设备基础可靠性数据的基
础可靠性数据统计子模块、实时动态评估设备失效率的失效率计算子模块、实时动态评估设备可靠性的可靠度计算子模块和实时动态评估设备可用性的可用度计算子模块；
10.所述工艺过程实时动态监测模块通过各种对应子模块，采用等比例缩放的方式，建立现场生产石油炼化装置的立体仿真模型；在立体仿真模型中，基于生产工艺，采用不同颜色、不同线型标注生产装置中流动的生产物料的组成成分，实时动态展示生产物料的组成成分及流向；对关键工艺过程，展示其温度数值、流量数值、液位数值、压力数值，以及相应调节阀门的开关状态，并实时动态更新；
11.所述工艺状态统计模块通过各种对应子模块，采用列表形式，实时滚动展示所监测到的工艺报警信息；所述工艺报警信息包括报警位置、报警类别和报警时间；
12.所述指令下发模块包括通过互联网远程下发对应指令的各种对应子模块，包括下发开车指令的生产装置开车指令下发子模块和下发停车指令的生产装置停车指令下发子模块。
13.前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述基础数据采集模块的基础数据采集子模块包括基本控制系统信息采集子模块、安全仪表系统信息采集子模块、其他仪表设备信息采集子模块、工艺装置信息采集子模块和工艺信息采集子模块；
14.所述基本控制系统信息采集子模块，基于基本控制系统所支持的opc通信协议，通过opc ua接口将基本控制系统的信息上传至云端；所述基本控制系统的信息包括基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、设备状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
15.所述安全仪表系统信息采集子模块，基于安全仪表系统所支持的opc通信协议，通过opc ua接口将安全仪表系统的信息上传至云端；所述安全仪表系统的信息包括基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、设备状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
16.所述其他仪表设备信息采集子模块，对于智能仪表、支持rs485通讯协议的传统仪表等其他仪表设备，基于所支持的modbus通信协议/opc通信协议，将其他仪表设备的信息上传至云端；所述其他仪表的信息包括基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、设备状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
17.所述工艺装置信息采集子模块将工艺装置的信息上传至云端；所述工艺装置的信息包括基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、设备状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
18.所述工艺信息采集子模块将工艺过程信息上传至云端；所述工艺信息包括生产物料的组成成分、物料流向，关键工艺的温度数值、压力数值、流量数值、液位数值，相应的调节阀门的开关状态。
19.前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述设备故障报警实时动态监测模块包括基本控制系统故障报警监测子模块、安全仪表系统故障报警监测子模块、其他仪表设备故障报警监测子模块和工艺装置故障报警监测子模块；
20.所述基本控制系统故障报警监测子模块，采用列表形式，实时滚动展示基本控制系统的故障报警信息；所述故障报警信息包括基本控制系统的基本信息(设备名称、规格型
号、生产厂家、投运时间)、状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
21.所述安全仪表系统故障报警监测子模块，采用列表形式，实时滚动展示安全仪表系统的故障报警信息；所述故障报警信息包括安全仪表系统的基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
22.所述其他仪表设备故障报警监测子模块，采用列表形式，实时滚动展示其他仪表设备的故障报警信息；所述故障报警信息包括其他仪表设备的基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
23.所述工艺装置故障报警监测子模块，采用列表形式，实时滚动展示工艺装置的故障报警信息；所述故障报警信息包括工艺装置的基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据。
24.前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述设备状态统计模块的设备状态统计子模块，能实时统计生产现场启动运行设备的累计数量；
25.能实时统计生产现场停止运行设备的累计数量；
26.能实时统计生产现场故障设备的累计数量；
27.采用饼图，展示当前运行设备、停止运行设备、故障设备的数量分别占生产现场总设备数量的百分比，并实时动态更新。
28.前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述基础可靠性数据统计子模块包括资产统计单元、设备累计运行日历时间统计单元、设备累计故障次数统计单元和设备平均恢复时间mttr统计单元；
29.所述资产统计单元，能根据石油炼化装置仪表自控设备的系统构成、现场运行情况，结合调研分析，然后统计形成资产清单列表；并按照控制器、仪表、阀门、其他设备四大类别，将每个设备进行资产分类；
30.所述设备累计运行日历时间统计单元，能基于基础数据采集模块，逐一统计每个设备自投运到目前已经运行的累计小时数；
31.所述设备累计故障次数统计单元，能基于设备故障报警实时动态监测模块，逐一统计每个设备自投运以来到当前使用时间发生的累计故障次数；
32.所述设备平均恢复时间mttr统计单元，能基于设备故障报警实时动态监测模块，逐一统计每个设备从故障开始到恢复正常的平均时间，包括故障定位时间、故障修复时间和系统重新投入运行所需的时间。
33.前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述失效率计算子模块基于贝叶斯理论，以通用数据库中的失效数据为先验数据，以采集到的石油炼化装置仪表自控设备现场运行失效数据为样本数据，计算更加符合实际运行情况的设备失效率，其计算流程如下：
34.a1、假设设备失效率为λ，设备累计故障次数为n，则贝叶斯理论可以表示为
其中，f(λ)为先验分布，是根据先验数据所做的统计推断；p(n|λ)为似然函数，反映了收集到的现场失效数据信息；f(λ|n)为后验分布；
35.a2、选择似然函数p(n|λ)为泊松分布，用来表示在设备失效率λ确定的情况下，设备在累计运行日历时间t内，累计故障次数n的分布
[0036][0037]
a3、伽马分布与泊松分布自然共轭，因此选取先验分布f(λ)为伽马分布，用来表示在获取现场失效数据之前，已知的设备失效率λ的分布；在设备失效数据分析时，通常以国际上通用的工业数据库为先验数据，
[0038][0039]
a4、根据a1的公式可得，设备失效率λ的后验分布为伽马分布，
[0040]
a5、根据a1的公式可得，设备失效率λ的后验均值的计算公式为其中，设备失效率后验均值与伽马分布的参数α、β有关；
[0041]
a6、选择先验矩阵法，结合国际通用的工业数据库中的失效率先验均值λ0、先验标准差s0，确定参数α、β的值，
[0042][0043]
a7、利用求解得到的α、β的值，结合采集到的石油炼化装置仪表自控设备现场运行的设备累计故障次数n、设备累计运行日历时间t，采用公式即可计算得到设备失效率的后验均值，即基于现场运行实际情况的设备失效率数值。
[0044]
前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述可靠度计算子模块，其基于失效率计算子模块得到的设备失效率λ，结合石油炼化装置仪表自控设备现场运行的累计运行日历时间t，采用可靠度计算公式r(t)＝e-λt
，逐一计算各设备的可靠度，并实时动态更新。
[0045]
前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，可用度是衡量产品或系统可用性的数量指标，可用性指可修复的产品或系统正常工作时间占据系统总时间(包括维护和修复在内)的比例，分为瞬时可用度和平稳状态的平均可用度；
[0046]
所述可用度计算子模块的计算流程如下：
[0047]
b1、瞬时可用度的计算公式为其中λ为设备失效率、μ为设备修复率；对于生产现场运行中的设备，如果故障能够及时被发现并排除，提高修复率μ，那么设备的可用性就会提高，设备处于正常状态的概率随着修复率的提高而提高；
[0048]
b2、将b1公式积分后求均值，可得时间段t内的平均可用度a，平均可用度a的计算
公式如下：
[0049][0050]
b3、将b2公式中的时间段t与前文中的设备累计运行日历时间t相统一，得到平均可用度a的计算公式如下：
[0051][0052]
b4、基于基础可靠性数据统计子模块得到的设备平均恢复时间mttr，计算设备修复率μ；设备修复率计算公式为
[0053]
b5、依据设备修复率μ，以及基于失效率计算子模块得到的设备失效率λ，逐一计算各设备在累计运行日历时间t内的平均可用度a，并实时动态更新。
[0054]
前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述生产装置开车指令下发子模块，按照石油炼化装置开车程序要求，基于工业互联网云端、远程、依次下发开车指令，实现现场生产装置开车；
[0055]
所述生产装置停车指令下发子模块，按照石油炼化装置停车程序要求，基于工业互联网云端、远程、依次下发停车指令，实现现场生产装置停车。
[0056]
前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，依据设备完整性管理需求，本管理系统包括多种基于不同类型通讯协议的数据采集接口；所述数据采集接口能够准确实时地将基本控制系统、安全仪表系统、其他仪表设备、工艺装置等的基本信息、状态信息、故障信息、报警信息、维修信息、检修信息，上传至云端进行分析、计算处理与展示。
[0057]
前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述管理系统基于大数据、统计分析技术，能够针对海量多源异构数据进行数据预处理与建模分析，实现设备故障报警状态的实时动态监测、现场生产关键工艺过程的实时动态监测，有效确保石油炼化生产装置及自控系统的高可靠性和完好性，全面保障生产过程的安全稳定运行。
[0058]
前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述管理系统采用工业互联网技术，基于云端部署，可通过移动智能终端，实现石油炼化生产装置的开车、停车指令的下发功能。
[0059]
前述的基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统中，所述完整性管理系统采用工业互联网技术，基于云端部署，可实现多用户、远程，采用移动智能终端，开展石油炼化装置仪表自控设备完整性的实时管理与动态监视。
[0060]
与现有技术相比，本发明通过建立动态的设备故障报警状态监测模型、设备完整性监测模型、工艺过程监测模型(在对应模块相互结合共同作用下建立)，充分考虑石油炼
化装置仪表自控设备状态参数信息的实时性与动态性，实现设备运行状态的实时评估与预警、设备失效率的实时评估、设备可靠度的实时评估、设备可用度的实时评估、生产工艺过程的实时评估与预警，从而实现石油炼化装置仪表自控设备完整性的动态监视与预警，能有效提高设备完整性管理的智能化和实时性水平，切实保障石化企业能安全平稳运行；
[0061]
本发明基于贝叶斯理论，将采集到的石油炼化装置仪控设备的现场实际失效数据与通用工业数据库中的失效数据有效结合，能够获得更加符合生产实际的设备失效数据，更加真实地反映设备的实际失效状况，为设备的完整性管理提供科学支撑；
[0062]
本发明基于实时动态的失效率数据，更加科学地、动态地计算设备可靠度、可用度，能够真实有效反映生产现场装置设备的失效机理、失效模式及可靠性水平；
[0063]
本发明采用工业互联网技术，基于云端部署，可实现多用户远程，通过移动智能终端实现设备完整性的实时监测与动态管理。
[0064]
因此，本发明具有基于工业互联网技术，在生产运行过程中对设备完整性管理所需的多源异构数据进行实时动态监测，能多用户在线进行远程实时管理，便于制定有针对性的设备维护保养方案，有效保证设备运行状态的完好性，全面提升石油炼化装置仪表自控设备完整性管理的智能化、实时性水平，避免设备重大故障及安全事故的发生，全面保障石油炼化装置的长期安全平稳经济运行。
附图说明
[0065]
图1是本发明的模块结构图；
[0066]
图2是本发明设备故障报警实时动态监测图；
[0067]
图3是本发明设备完整性实时动态监测图；
[0068]
图4是本发明工艺过程实时动态监测图。
具体实施方式
[0069]
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
[0070]
实施例。基于工业互联网的石油炼化装置仪控设备完整性管理系统，如图1-4所示，所述管理系统包括采集数据并上传到云端的基础数据采集模块、实时动态滚动展示故障报警信息的设备故障报警实时动态监测模块、统计不同运行状态的设备累计数量并实时动态更新的设备状态统计模块、实时动态监测统计设备的完整性的设备完整性实时动态监测模块、建立立体仿真模型并实时动态展示各种状态的工艺过程实时动态监测模块、实时滚动展示所监测到的工艺报警信息的工艺状态统计模块和通过互联网远程下发对应指令的指令下发模块。
[0071]
所述基础数据采集模块通过各种对应子模块采集数据并上传到云端；
[0072]
所述设备故障报警实时动态监测模块通过各种对应子模块，采用列表形式来实时动态滚动展示石油炼化装置仪表自控设备的故障报警信息；
[0073]
所述设备状态统计模块通过各种对应子模块来统计不同运行状态(运行、停机、故障)的设备的累计数量，并进行实时动态更新；
[0074]
所述设备完整性实时动态监测模块包括实时动态评估设备基础可靠性数据的基
础可靠性数据统计子模块、实时动态评估设备失效率的失效率计算子模块、实时动态评估设备可靠性的可靠度计算子模块和实时动态评估设备可用性的可用度计算子模块；
[0075]
所述工艺过程实时动态监测模块通过各种对应子模块，采用等比例缩放的方式，建立现场生产石油炼化装置的立体仿真模型；在立体仿真模型中，基于生产工艺，采用不同颜色、不同线型标注生产装置中流动的生产物料的组成成分，实时动态展示生产物料的的组成成分及流向；对关键工艺过程，展示其温度数值、流量数值、液位数值、压力数值，以及相应调节阀门的开关状态，并实时动态更新；
[0076]
所述工艺状态统计模块通过各种对应子模块，采用列表形式，实时滚动展示所监测到的工艺报警信息；所述工艺报警信息包括报警位置、报警类别、报警时间；
[0077]
所述指令下发模块包括通过互联网远程下发对应指令的各种对应子模块，包括下发开车指令的生产装置开车指令下发子模块和下发停车指令的生产装置停车指令下发子模块。
[0078]
所述基础数据采集模块的基础数据采集子模块包括基本控制系统信息采集子模块、安全仪表系统信息采集子模块、其他仪表设备信息采集子模块、工艺装置信息采集子模块和工艺信息采集子模块；
[0079]
所述基本控制系统信息采集子模块，基于基本控制系统所支持的opc通信协议，通过opc ua接口将基本控制系统的信息上传至云端；所述基本控制系统的信息包括基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、设备状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
[0080]
所述安全仪表系统信息采集子模块，基于安全仪表系统所支持的opc通信协议，通过opc ua接口将安全仪表系统的信息上传至云端；所述安全仪表系统的信息包括基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、设备状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
[0081]
所述其他仪表设备信息采集子模块，对于智能仪表、支持rs485通讯协议的传统仪表等其他仪表设备，基于所支持的modbus通信协议/opc通信协议，将其他仪表设备的信息上传至云端；所述其他仪表的信息包括基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、设备状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
[0082]
所述工艺装置信息采集子模块将工艺装置的信息上传至云端；所述工艺装置的信息包括基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、设备状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
[0083]
所述工艺信息采集子模块将工艺过程信息上传至云端；所述工艺过程信息包括生产物料的组成成分、物料流向，关键工艺的温度数值、压力数值、流量数值、液位数值，相应的调节阀门的开关状态。
[0084]
所述设备故障报警实时动态监测模块包括基本控制系统故障报警监测子模块、安全仪表系统故障报警监测子模块、其他仪表设备故障报警监测子模块和工艺装置故障报警监测子模块；
[0085]
所述基本控制系统故障报警监测子模块，采用列表形式，实时滚动展示基本控制系统的故障报警信息；所述故障报警信息包括基本控制系统的基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检
修数据；
[0086]
所述安全仪表系统故障报警监测子模块，采用列表形式，实时滚动展示安全仪表系统的故障报警信息；所述故障报警信息包括安全仪表系统的基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
[0087]
所述其他仪表设备故障报警监测子模块，采用列表形式，实时滚动展示其他仪表设备的故障报警信息；所述故障报警信息包括其他仪表设备的基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据；
[0088]
所述工艺装置故障报警监测子模块，采用列表形式，实时滚动展示工艺装置的故障报警信息；所述故障报警信息包括工艺装置的基本信息(设备名称、规格型号、生产厂家、投运时间)、状态数据(运行、停机、故障)、故障数据、报警数据、维修数据和检修数据。
[0089]
所述设备状态统计模块的设备状态统计子模块，能实时统计生产现场运行设备的累计数量；能实时统计生产现场停止运行设备的累计数量；能实时统计生产现场故障设备的累计数量；
[0090]
采用饼图，展示当前运行设备、停止运行设备、故障设备的数量分别占生产现场总设备数量的百分比，并实时动态更新。
[0091]
所述基础可靠性数据统计子模块包括资产统计单元、设备累计运行日历时间统计单元、设备累计故障次数统计单元和设备平均恢复时间mttr统计单元；
[0092]
所述资产统计单元，能根据石油炼化装置仪表自控设备的系统构成、现场运行情况，结合调研分析，然后统计形成资产清单列表；并按照控制器、仪表、阀门、其他设备四大类别，将每个设备进行资产分类；
[0093]
所述设备累计运行日历时间统计单元，能基于基础数据采集模块，逐一统计每个设备自投运到目前已经运行的累计小时数；
[0094]
所述设备累计故障次数统计单元，能基于设备故障报警实时动态监测模块，逐一统计每个设备自投运以来到当前使用时间发生的累计故障次数；
[0095]
所述设备平均恢复时间mttr统计单元，能基于设备故障报警实时动态监测模块，逐一统计每个设备从故障开始到恢复正常的平均时间，包括故障定位时间、故障修复时间和系统重新投入运行所需的时间。
[0096]
所述失效率计算子模块基于贝叶斯理论，以通用数据库中的失效数据为先验数据，以采集到的石油炼化装置仪表自控设备现场运行失效数据为样本数据，计算更加符合实际运行情况的设备失效率，其计算流程如下：
[0097]
a1、假设设备失效率为λ，设备累计故障次数为n，则贝叶斯理论可以表示为其中，f(λ)为先验分布，是根据先验数据所做的统计推断；p(n|λ)为似然函数，反映了收集到的现场失效数据信息；f(λ|n)为后验分布；
[0098]
a2、选择似然函数p(n|λ)为泊松分布，用来表示在设备失效率λ确定的情况下，设备在累计运行日历时间t内，累计故障次数n的分布
[0099][0100]
a3、伽马分布与泊松分布自然共轭，因此选取先验分布f(λ)为伽马分布，用来表示在获取现场失效数据之前，已知的设备失效率λ的分布；在设备失效数据分析时，通常以国际上通用的工业数据库为先验数据，
[0101][0102]
a4、根据a1的公式可得，设备失效率λ的后验分布为伽马分布，
[0103]
a5、根据a1的公式可得，设备失效率λ的后验均值的计算公式为其中，设备失效率后验均值与伽马分布的参数α、β有关；
[0104]
a6、选择先验矩阵法，结合国际通用的工业数据库中的失效率先验均值λ0、先验标准差s0，确定参数α、β的值，
[0105][0106]
a7、利用求解得到的α、β的值，结合采集到的石油炼化装置仪表自控设备现场运行的累计故障次数n、累计运行日历时间t，采用公式即可计算得到设备失效率的后验均值，也即：基于现场运行实际情况的设备失效率数值。
[0107]
所述可靠度计算子模块，其基于失效率计算子模块得到的设备失效率λ，结合石油炼化装置仪表自控设备现场运行的累计运行日历时间t，采用可靠度计算公式r(t)＝e-λt
，逐一计算各设备的可靠度，并实时动态更新。
[0108]
可用度是衡量产品或系统可用性的数量指标，可用性指可修复的产品或系统正常工作时间占据系统总时间(包括维护和修复在内)的比例，分为瞬时可用度和平稳状态的平均可用度；所述可用度计算子模块的计算流程如下：
[0109]
b1、瞬时可用度的计算公式为其中λ为设备失效率、μ为设备修复率；对于生产现场运行中的设备，如果故障能够及时被发现并排除，提高修复率μ，那么设备的可用性就会提高，设备处于正常状态的概率随着修复率的提高而提高；
[0110]
b2、将b1公式积分后求均值，可得时间段t内的平均可用度a，平均可用度a的计算公式如下：
[0111][0112]
b3、将b2公式中的时间段t与前文中的设备累计运行日历时间t相统一，得到平均可用度a的计算公式如下：
[0113][0114]
b4、基于基础可靠性数据统计子模块得到的设备平均恢复时间mttr，计算设备修复率μ；设备修复率计算公式为
[0115]
b5、依据设备修复率μ，以及基于失效率计算子模块得到的设备失效率λ，逐一计算各设备在累计运行日历时间t内的平均可用度a，并实时动态更新。
[0116]
所述生产装置开车指令下发子模块，按照石油炼化装置开车程序要求，基于工业互联网云端、远程、依次下发开车指令，实现现场生产装置开车；
[0117]
所述生产装置停车指令下发子模块，按照石油炼化装置停车程序要求，基于工业互联网云端、远程、依次下发停车指令，实现现场生产装置停车。
[0118]
依据设备完整性管理需求，本管理系统包括多种基于不同类型通讯协议的数据采集接口，所述数据采集接口能够准确实时地将基本控制系统、安全仪表系统、其他仪表设备、工艺装置等的基本信息、状态信息、故障信息、报警信息、维修信息、检修信息，上传至云端进行分析、计算处理与展示。
[0119]
所述管理系统基于大数据、统计分析技术，能够针对海量多源异构数据进行数据预处理与建模分析，实现设备故障报警状态的实时动态监测、现场生产关键工艺参数的实时动态监测，有效确保石油炼化生产装置及控制系统的高可靠性和完好性，全面保障生产过程的安全稳定运行。
[0120]
所述管理系统采用工业互联网技术，基于云端部署，可通过移动智能终端，实现石油炼化生产装置的开车、停车指令的下发功能。
[0121]
所述完整性管理系统采用工业互联网技术，基于云端部署，可实现多用户、远程，采用移动智能终端，开展石油炼化装置仪表自控设备完整性的实时管理与动态监视。