［摘要］为解决炼化设备传统可靠性管理存在的专业门槛高、分析周期长及知识复用率低等问题，文章构建一套知识库驱动的智能可靠性管理系统。该系统以多维知识库为核心，通过8×8风险矩阵实现静态风险评估。利用模板推荐与模糊匹配算法相结合的知识推理引擎，实现以可靠性为中心的维修分析的智能化。应用验证表明，该系统将单台复杂设备的平均分析时长由20 h缩短至1.5 h，知识复用率从15%提升至75%，设备非计划停机次数降低了37.5%。研究结果证实，该系统将可靠性分析升级为标准、高效、智能的闭环管理流程，有效提升了炼化企业设备管理效能。

　　［关键词］可靠性管理；知识库；炼化设备；风险评估

　　0引言

　　在流程工业中，炼化设备的安全稳定运行是保障生产连续性的核心。传统设备可靠性管理高度依赖专家经验，面临分析流程割裂、效率低下及知识难以传承等挑战，难以满足数字化转型需求［1］。为此，本研究以可靠性为中心的维修理论与ISO 14224:2016标准为依据，通过构建结构化、多维度的可靠性知识库，并设计知识推理引擎，驱动整个分析流程的自动化与智能化，从而建立一种高效、规范、可持续优化的炼化设备可靠性管理新模式。

　　1系统总体设计与知识库构建

　　1.1多维知识驱动的系统总体架构设计

　　为实现炼化设备可靠性管理的智能化与流程化，系统架构设计以多维知识库为核心驱动。此架构整合了设备数据、模型算法与业务应用，旨在构建一个标准化的正向分析工作流［2］。系统整体的功能流程设计如图1所示。

　　首先，系统以ISO 14224:2016标准为基准，对K-202A往复式压缩机等设备进行结构化分解，形成层级清晰的物理树。其次，基于8×8风险矩阵完成静态风险评估，自动识别出关键设备。对于高风险设备，知识推理引擎将调用以可靠性为中心的维修分析（Reliability Centered Maintenance Analysis,RCM）模块，通过模板和智能推荐辅助用户定义功能、分析失效模式。最终生成的维修策略可一键推送至企业维修执行系统，形成从分析到执行的业务闭环，确保可靠性分析成果能够直接转化为现场的维修任务，保障管理流程的完整性和有效性。

　　1.2炼化设备可靠性多源异构知识库构建

　　系统知识库的构建旨在将炼化企业分散的可靠性数据与专家经验转化为结构化的数字资产。该知识库依据数据特性划分为结构、失效、策略及案例知识四大模块。结构知识库固化了各类设备的标准分解模板，如将压缩机分解至“连杆体”“活塞环”等可维修部件层级。失效知识库则通过关联分析，构建了从功能到失效模式及其原因的知识图谱。策略知识库则存储了针对具体失效模式的标准维修任务。案例知识库则封装了完整的设备分析项目，作为高级复用模板。表1展示了知识库中不同类型知识的构成。通过将这些离散的知识进行结构化与关联化存储，系统能够将隐性的专家经验转化为显性的、可供计算机程序调用的知识资产。这为后续的知识推理与智能推荐奠定了基础，改变了以往可靠性分析工作对特定专家个人经验的依赖，提升了分析工作的标准化水平与一致性。

　　1.3基于模板与模糊匹配的知识推理引擎研究

　　知识推理引擎是实现系统智能化的核心，其主要功能是在可靠性分析的各个环节为用户提供精准的知识推荐。引擎采用了基于模板与模糊匹配相结合的推理策略。模板推荐主要应用于设备结构分解和RCM分析的启动阶段［3］。系统根据待分析设备的类型，自动检索案例知识库中已完成的同类型设备分析项目，并将其作为模板推送给用户，用户可一键生成初始的分析框架，简化了建模过程。模糊匹配技术则应用于更为精细化的分析节点，如功能定义与失效模式识别。当用户在为某个部件定义功能时，系统会提取该部件的名称，并在知识库中进行模糊查询，推送相似部件的功能定义供用户选择。该模糊匹配过程可由相似度函数进行量化，如式（1）所示：

　　式（1）中，S(T1,T2)表示两个文本字符串T1（当前节点名称）和T2（知识库中节点名称）的相似度。V(T)是将文本进行分词后得到的词向量集合。式（1）计算了两个词向量集合的交集与并集之比。当相似度S超过预设阈值（如0.7）时，系统便会触发智能推荐。这种结合了宏观模板与微观节点匹配的推理机制在保证分析框架完整性的同时，也兼顾了具体分析内容的准确性与便捷性。

　　2智能可靠性分析流程建模与实现

　　2.1基于ISO 14224:2016的设备结构化分解与静态风险评估模型

　　为建立标准化的分析模型，系统首先依据ISO 14224:2016标准对设备进行6～9层的结构化分解，将设备层层剖析至子单元、可维修部件乃至零件层级［4］。分解完成后，系统启动基于8×8风险矩阵的静态风险评估。该模型从健康、安全及环境影响、财产损失影响和社会影响3个维度进行评估，并为各维度赋予不同权重。例如，某企业设定健康、安全与环境（Health,Safety,Environment;HSE）权重为30%，财产损失为50%，社会影响为20%。评估人员在矩阵上对每个维度进行严重性与可能性的点选评级。系统根据不同维度的预设权重自动计算设备的综合风险系数，具体计算公式如下：

　　式（2）中，R为综合风险系数，n为评估维度数量（此处为3），Wi是第i个维度的权重，Ri是第i个维度的风险评价值。当综合风险系数R达到“较大”或“重大”级别时，系统将自动弹出提示，推荐并引导用户启动后续的智能RCM分析流程，从而确保分析资源能够聚焦于对企业运营影响最大的设备。

　　2.2知识库驱动的智能RCM分析与维修策略生成方法

　　在识别出高风险设备后，系统启动由知识库驱动的智能RCM分析流程。系统自动继承已分解的设备结构，用户在功能定义环节，可获得基于模糊匹配算法的智能推荐［5］。例如，在为压缩机冷却水系统定义功能时，系统可从知识库中推荐“软化水供水压力为0.35～0.40 MPa，35～40℃供水，且系统无泄漏”等标准描述。在核心的失效模式与影响分析中，系统基于已定义的功能，自动从失效知识库中推送相关联的失效模式，如“水压低”“水泄漏”等，并以失效网的形式展现原因与后果的逻辑链。完成所有失效模式的分析后，系统在可维修部件层面根据失效机理从策略知识库中推荐相应的维修任务，如针对“轴承磨损”推荐“定期振动监测”，针对“密封老化”推荐“定期更换”。此流程将复杂的分析过程转变为人机协同的、由知识引导的高效建模。

　　2.3动态风险管理与系统级可靠性仿真建模

　　为确保基于RCM分析制定的静态维修策略在设备全生命周期内持续有效，并能适应设备状态的实际变化，系统特别增加了动态风险闭环管理与系统级可靠性仿真建模功能。该模块作为对静态分析的补充与修正机制，与设备缺陷管理系统集成，当设备累计缺陷记录超过5条时，风险评估模型由定性自动升级为定量。定量模型利用历史维修数据，通过威布尔分布拟合设备故障率曲线，从而预测其在未来特定周期内的失效概率。例如，某泵机预测出未来半年的失效概率为26.81%。一旦此概率超过预警阈值，系统便自动生成待办任务，提醒工程师启动RCM复查或策略优化，实现“数据监测-风险重评-策略优化”的动态风险管理。用户可以通过图形化界面，将装置内的设备以串并联关系进行逻辑建模，并输入各节点的可靠性参数。系统采用蒙特卡洛方法进行上千次模拟，最终输出整个装置的可用度、可靠度等系统级指标。

　　3系统应用与效果评价

　　3.1以某型号往复式压缩机为例的应用验证

　　为验证系统的有效性，本研究选取某炼化企业的核心设备——一台往复式压缩机进行应用分析。该设备在静态风险评估中被评定为“较大风险”，触发了智能RCM分析流程。系统首先通过模板功能，快速生成包含压缩机本体、润滑油系统、冷却水系统等在内的详细结构树。在失效分析阶段，针对“气阀”这一关键可维修部件，知识库智能推荐了“阀片断裂”“密封不严”等5种典型失效模式。分析人员结合现场实际情况，确认了主要失效模式及其后果。最终，系统辅助制定了详细的维修策略。表2展示了针对该压缩机部分关键部件生成的维修任务。

       通过对表2内容的分析可知，生成的维修策略兼顾了不同部件的失效规律。对于磨损类失效，采用了状态监测与检查的方式，避免了过度维修；对于有明确寿命周期的部件，制定了定期更换策略。整个分析过程耗时约45分钟，相较于传统需要数天时间组织专家进行线下研讨的模式，不仅效率大幅提升，而且分析结果的规范性与完整性得到了保证。

　　3.2系统应用前后可靠性管理关键指标对比分析

　　为量化评估系统应用带来的整体效益，本研究选取了系统上线前后一年内的几项关键绩效指标进行对比。这些指标包括单台复杂设备的平均分析时长、维修策略的知识复用率以及设备非计划停机次数。其中，平均分析时长衡量了工作效率，知识复用率反映了经验传承的能力，非计划停机次数则直接关系到生产的平稳性，结果如表3所示。

　　由表3可知，系统应用后，单台复杂设备的RCM平均分析时长从20.0 h大幅缩短至1.5 h，效率提升效果显著。知识复用率从15%提升至75%，表明大量的分析经验得以沉淀和再利用，减少了对资深专家的依赖。更为重要的是，由于维修策略的科学性与针对性得到增强，设备的非计划停机次数减少了37.5%，直接提升了生产效益。

　　4结束语

　　本研究成功构建并应用了一套以知识库为核心驱动的炼化设备智能可靠性管理系统。该系统实现了从设备结构化分解、静态与动态风险评估到智能RCM分析与策略生成的全流程闭环管理。应用实例验证了该系统能够大幅缩短分析周期、提升知识复用率，并有效减少设备非计划停机次数。本研究为炼化行业实现设备管理的数字化、智能化转型提供了一套行之有效的技术方案与实践范例。

主要参考文献

　　［1］高旋,林诗美,陈志列.基于工业智能的生产设备管理知识库研究［J］.自动化应用,2024(11):67-70.

　　［2］李剑峰.基于大模型的多智能体协同炼化智能工厂架构刍议［J］.人工智能,2024(2):32-48.

　　［3］严耀西,陈伏兵,王昕.乙苯/苯乙烯生产过程操作优化知识库设计［J］.化工自动化及仪表,2023(3):336-342.

　　［4］焦云强,罗敏明,赵恒平,等.数字孪生在炼化装置生产数字化转型中的应用［J］.世界石油工业,2023(2):42-49.

　　［5］赵伟,吴建军,贾少堃,等.信息化背景下的设备智能运维管理模式构建［J］.中国信息化,2023(3):89-90.