НЕФТЬ И ГАЗ

УДК 629.113

ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ПРОЦЕССОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И РЕМОНТА МАШИН

Н. С. Захаров1, О. А. Новоселов1, М. М. Иванкив2, А. А. Лушников2

1 – г. Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет, 2 – г. Сургут, ОАО «Сургутнефтегаз»

Нефтегазодобывающая промышленность – ведущая отрасль экономики Российской Федерации, обеспечивающая большую долю валового внутреннего продукта. Соответственно от эффективности работы нефтегазодобывающих предприятий зависит решение приоритетных вопросов укрепления обороноспособности страны, перевода экономики на инновационный путь, развития социальной сферы.

Существенную роль в обеспечении работы таких предприятий играет транспортно-технологическая система (ТТС). От надежности и эффективности ее функционирования зависят своевременность доставки грузов и персонала, простои бригад ремонта скважин из-за отсутствия или отказа транспортно-технологических машин, а также себестоимость конечного продукта. В то же время существует ряд проблем, решение которых позволит повысить надежность и эффективность функционирования ТТС. Ранее рассматривались отдельные вопросы повышения эффективности [1 … 4], но системного решения проблемы пока нет.

Эффективность работы технической службы предприятий технологического транспорта определяется соотношением потоков требований на проведение технического обслуживания (ТО) и текущего ремонта (ТР) и пропускной способности зон ТО и ТР, производительности комплекса подготовки производства.

Важно отметить, что система обслуживания должна иметь достаточную, но не излишнюю мощность. Так, например в [5] отмечается: «… при отсутствии компенсации или недостаточном ее уровне система регрессирует и переходит в состояние отказа. При избыточном восстановлении возрастают затраты, и увеличивается себестоимость транспортной работы».

Для того чтобы управлять указанным выше соотношением, необходимо прогнозировать поток требований на технические воздействия, а также оптимизировать мощность системы восстановления.

Прогнозированию потока требований посвящен ряд исследований [2¸ 4, 7, 9 и др.]. Не в меньшей степени изучен и вопрос проектирования зон ТО и ТР [1, 3, 6, 8 и др.]. Но большинство исследований относятся к автомобилям транспортного назначения. Предприятиям, осуществляющим обслуживание и ремонт специальных автомобилей, уделялось недостаточно

31

внимания. Кроме того, на практике значительную часть времени автомобили простаивают в ожидании ТО и ТР, особенно на крупных предприятиях. Это объясняется недостаточно четкой организацией производства.

В недалеком прошлом проблема решалась путем внедрения централизованной системы организации и управления производством (ЦСОУП) технического обслуживания и ремонта автомобилей. В настоящее время большинство предприятий эту систему не используют. Необходимо отметить, что существующий уровень развития информационных технологий позволяют сформировать ЦСОУП на качественно новом уровне, используя современные технические и программные средства. Для внедрения новых технологий в управление технической службой необходимо решить ряд вопросов, многие из которых носят научный характер.

На первом этапе необходимо установить структуру изучаемой системы. Важный этап в решении этой задачи – определение перечня факторов, влияющих на продолжительности процессов ТО и ТР. Ниже приведен перечень групп таких факторов.

Приведенный в таблице перечень не претендует на абсолютную полноту, так как это – результат первого этапа исследований. Далее перечень необходимо уточнить, оценить степень влияния каждого из факторов на компоненты затрат. Затем нужно определить возможности и технологии управления каждым фактором с целью оптимизации непроизводительных затрат времени.

Таблица

Факторы, влияющие на продолжительность простоя транспортно-технологических машин (ТТМ)

в техническом обслуживании и ремонте

	Характеристики
Компоненты за-	входящего потока и		Группы факторов
трат времени	потока восстановле-
	ния
1	2		3
	Пропускная способ-		Организация ТО
			Обеспеченность постами ТО
Ожидание ТО	ность зоны ТО		Обеспеченность персоналом
	Неравномерность
	потока требований		Интенсивность эксплуатации
	на ТО
Проведение ТО	Периодичность ТО
			Марка и модель подвижного
	Трудоемкость ТО		состава
			Условия эксплуатации
	32

			Продолжение таблицы
1	2		3
			Метод организации ТР
			Обеспеченность постами ТР
			Уровень механизации техно-
			логических процессов
	Пропускная способ-		Обеспеченность персоналом
			Квалификационная структура
	ность зоны ТР		персонала
Ожидание ТР			Использование рабочего вре-
			мени персонала
			Обеспеченность запасными
			частями и материалами
		Наличие и размер оборотного
			фонда агрегатов
	Неравномерность
	потока требований		Интенсивность эксплуатации
	на ТР		Условия эксплуатации
			Безотказность ТТМ
Проведение ТР	Трудоемкость ТР		Эксплуатационная техноло-
			гичность ТТМ
			Долговечность ТТМ
			Возраст ТТМ

Список литературы

1.Бедняк М.Н. Моделирование процессов технического обслуживания и ремонта автомобилей. – Киев: Вища школа. Головное изд-во, 1983. – 131 с.

2.Григорьян Т.А., Захаров Н.С. Влияние сезонных условий на трудоемкость текущего ремонта автомобилей Урал-4320 // Проблемы адаптации техники к суровым условиям // Доклады международ. науч.-практ. конф. – Тюмень: ТюмГНГУ, 1999. –

С. 49-56.

3.Давидович Л.Н. Проектирование предприятий автомобильного транспорта. –

М.: Транспорт, 1975. – 391 с.

4.Довбня Б.Е. Влияние сезонных изменений интенсивности эксплуатации на производственную программу предприятий по техническому обслуживанию автомобилей: Дисс. … канд. техн. наук. – Тюмень, 2000. – 190 с.

5.Захаров Н.С. Моделирование процессов изменения качества автомобилей. – Тюмень: ТюмГНГУ, 1999. – 127 с.

6.Кирсанов Е.А., Шейнин А.М. Вероятностный метод расчета постов текущего ремонта автомобилей // Вопросы технического обслуживания и ремонта автомобилей: Обзорная информация №18. – М.: ЦБНТИ Минавтотранса РСФСР, 1971. – С. 43-53.

7.Ракитин А.Н. Влияние сезонных изменений условий и интенсивности эксплуатации на поток отказов автомобилей: Дисс. … канд. техн. наук. – Тюмень, 2004. – 163 с.

33

8.Тахтамышев Х.М. Теоретические основы формирования и использования внутрипроизводственной мощности автотранспортных предприятий: Дис. … д-ра техн.

наук. – Киев 1989. – 429 с.

9.Юдин М.И. Календарное планирование технического обслуживания и ремонта машин // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 1985. – № 11. –

С. 31-33.

УДК 629.113

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕМПЕРАТУРНОГО РЕЖИМА МАСЛА В АВТОМОБИЛЬНОМ ДВИГАТЕЛЕ

Н. С. Захаров, Е. И. Макаров

г. Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет

Впроцессе работы автомобилей моторные масла подвергаются воздействию различных факторов, таких, как высокая температура, интенсивные контакты с кислородом воздуха и с продуктами сгорания топлива; каталитическое воздействие металлов и сплавов; изменение скоростного и нагрузочного режимов двигателя; техническое состояние двигателя и т.д.

Кэтому следует добавить, что условия эксплуатации автомобилей изменяются по сезонам года.

Действующая система технического обслуживания предусматривает корректирование периодичности замены моторного масла в зависимости от категории условий эксплуатации и климатического региона, в которых используется автомобиль. В тоже время не учитывается вариация сезонных условий внутри регионов в течение всего года, хотя известно, что сезонные условия влияют на интенсивность старения моторного масла, в результате чего снижается эффективность технического обслуживания и увеличивается число отказов.

Впроцессе проводимых исследований выдвинута гипотеза о том, что ресурс моторного масла определяется его температурным режимом, который определяется температурой двигателя и зависит от режима работы, температуры окружающей среды, способов межсменного хранения автомобиля.

При создании модели ресурса моторного масла необходимо на первом этапе разработать модель температурного режима двигателя.

Вкачестве исходных данных для моделирования использовались следующие показатели:

начало смены; время в наряде, ч;

количество циклов «старт - стоп», ед.; соотношение времени движения и времени стоянки; температура воздуха, °С;

34

максимальная температура двигателя (температура открытия термостата), °С;

температура закрытия термостата, °С; темп прогрева двигателя; темп охлаждения двигателя.

Результаты моделирования представлены не рис. 1 и 2.

Температура, оС

120

100

80

60

40

20

0

0:00

1:00

2:00

3:00

4:00

5:00

6:00

7:00

8:00

9:00

10:00

11:00

12:00

13:00

14:00

15:00

16:00

17:00

18:00

19:00

20:00

21:00

22:00

23:00

Время, час

Рис. 1. Модель температурного режима двигателя (количество циклов – 2; соотношение времени движения и времени стоянки – 0,3)

Температура, оС

120

100

80

60

40

20

0

-20

-40

0:00

1:00

2:00

3:00

4:00

5:00

6:00

7:00

8:00

9:00

10:00

11:00

12:00

13:00

14:00

15:00

16:00

17:00

18:00

19:00

20:00

21:00

22:00

23:00

Время, час

Рис. 2. Модель температурного режима двигателя (количество циклов – 5; соотношение времени движения и времени стоянки – 0,7)

Далее необходимо установить закономерности влияния температуры двигателя на температуру масла, а также температуры масла на интенсивности изменения показателей его качества.

УДК 629.113

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ АВТОМОБИЛЬНОГО ДВИГАТЕЛЯ

Н. С. Захаров, Е. И. Макаров

г. Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет

При моделировании расходования ресурса двигателя, его элементов, ресурса моторного масла и расходования масла необходимо знать распределение температуры двигателя.

35

На температуру двигателя влияет большое количество факторов: режим работы двигателя; режим работы автомобиля;

температура окружающего воздуха и другие климатические факторы; способ межсменного автомобиля и тепловой подготовки двигателя к

пуску; наличие средств сохранения тепла двигателем и другие.

Для оценки изменения показателя качества за рассматриваемый отрезок времени можно использовать выражение

	t max
Y Y0	дв.	y(tдв. (T ,to )) dtдв.
	t0

где Y0 – начальное значение показателя качества;

y – интенсивность изменения показателя качества; tдв. – температура двигателя;

t0 – температура окружающей среды; T – время.

При решении указанной задачи необходимо установить распределение температур в течение заданного интервала времени, например, в течение суток. Для этого поведен эксперимент на имитационной модели при разных режимах работы автомобиля и различной температуре окружающей среды.

Режим работы оценивался временем в наряде и соотношением времени движения и времени стоянки.

Результаты эксперимента (рис. 1…3) показали, что законы распределения температуры в разных условиях существенно отличаются.

Во-первых, они асимметричны, причем в одних случаях асимметрия положительная, в других – отрицательная.

	0,5
	0,4
частота	0,4
	0,3
Относительная	0,3
	0,2
	0,2
	0,1
	0,1
	0,0
	-35 ...-23	-23 ...-10	-10 ... 2	2 ... 15	15 ... 27 27 ... 40 40 ... 52 52 ... 65 65 ... 77	77 ... 90	90 ... 102
					Температура, оС

Рис. 1. Распределение температуры двигателя (время в наряде –12 ч; соотношение времени движения и времени стоянки 0,7; t0 = –35 °С)

36

	0,5
	0,5
	0,4
частота	0,4
	0,3
Относительная
	0,3
	0,2
	0,2
	0,1
	0,1
	0,0
	34 ... 40	40 ... 47	47 ... 53	53 ... 59 59 ... 65 65 ... 71 71 ... 78 78 ... 84	84 ... 90	90 ... 96	96 ... 102
				Температура, оС

Рис. 2. Распределение температуры двигателя (время в наряде –24 ч; соотношение времени движения и времени стоянки 0,8; t0 = 30 °С)

	0,3
	0,2
частота	0,2
Относительная
	0,1
	0,1
	0,0
	-17 ...-7	-7 ... 4	4 ... 15	15 ... 26 26 ... 37 37 ... 48 48 ... 59 59 ... 70	70 ... 81	81 ... 92	92 ... 102
				Температура, оС

Рис. 3. Распределение температуры двигателя (время в наряде – 24 ч; соотношение времени движения и времени стоянки 0,3; t0 = –35 °С)

Во-вторых, наибольшая вероятность реализации соответствует крайним значениям случайной величины.

В-третьих, описать эти распределения каким-либо известным законом затруднительно.

В этой связи принято решение при описании распределений температуры двигателя не постулировать закон, а аппроксимировать его полиномом (рис. 4), например

	0,035
	0,030
	0,025
.)	0,020
f(tдв	0,015
	0,010
	0,005
	0,000
	-35 ...-23	-23 ...-10	-10 ... 2	2 ... 15	15 ... 27	27 ... 40	40 ... 52	52 ... 65	65 ... 77	77 ... 90	90 ... 102
						tдв., оС

Рис. 4. Аппроксимация распределения температуры двигателя полиномом 6-й степени

37

Такой подход обеспечивает достаточную точность при моделировании и сокращает трудоемкость расчетов.

Полученные результаты позволяют моделировать температуру двигателя в эксплуатации и прогнозировать на этой основе ресурс моторного масла.

УДК 629.113

ИЗМЕНЕНИЕ ПОТОКА ОТКАЗОВ МАШИН ПО НАРАБОТКЕ

А. Н. Макарова

г. Тюмень, Тюменский государственный нефтегазовый университет

Для планирования потребности в машинах при выполнении определенного объема работ и для определения потребности в ресурсах (трудовых, материальных, запчасти, электроэнергия, шины и т.д.) необходимо знать, как меняются показатели надежности. Известно, что показатели надежности изменяются в зависимости от наработки (в качестве наработке может выступать пройденный автомобилем путь, либо время работы), а также при изменении условий эксплуатации.

При прогнозировании показателей надежности необходимо знать закономерности изменения потока отказов.

Анализ статистических данных по надежности машин и их элементов показывает, что для описания распределений наработок на отказ не всегда можно использовать известные законы распределения (потому что форма распределения не соответствует ни одному из известных законов). Иногда в таком случае используют Парзеновский подход, при реализации которого не требуется постулировать закон распределения. Но такой подход в определенной степени представляет собой метод «черного ящика» и не позволяет использовать полученные результаты за рамками тех условий, для которых производились расчеты.

Предположим, что законы распределения, не поддающиеся описанию известными уравнениями, представляют собой композицию нескольких элементарных законов. Для проверки этой гипотезы разработана имитационная модель, позволяющая генерировать композиции законов распределения для нескольких отказов. Модель предусматривает задание или использования разных элементарных законов распределения с различными соотношениями математических ожиданий и средних квадратических отклонений.

Вмодели рассчитывались следующие показатели надежности:

–средняя наработка между (k-1)-ми k-мотказами для n автомобилей

Lk,k-1;

–среднее квадратическое отклонение наработок на отказ L;

–коэффициент полноты восстановления ресурса ;

38

–дифференциальная функция распределения наработок на отказ (например, по нормальному закону)f(L);

–интегральная функция распределения наработок на отказ (вероятность отказа)F(L);

–ведущая функция потока отказов (L);

–параметр потока отказов (L).

В качестве примера ниже приведены результаты моделирования для нескольких типичных случаев (рис. 1 … 4).

Рис. 1. Изменение потока отказов по наработке для случая

2 ... 8 1,0 , 2 ... 8 1

Рис. 2. Изменение потока отказов по наработке для случая

2 ... 8 0,8 , 2 ... 8 1 / 0,8

39

Рис. 3. Изменение потока отказов по наработке для случая

k 1 0,8k 1 , 2 ... 8 1

Рис. 4. Изменение потока отказов по наработке для случая

k 1 0,8k 1 , k 1 / k

Из приведенных результатов видно, что композиции законов для разных условий существенно отличаются. Необходимо отметить, что выше рассмотрен идеализированный вариант, здесь не учитывается вариация условий и интенсивности эксплуатации машин во времени. Для учета этих факторов необходимо дополнить существующую модель. Полученные результаты можно использовать на практике в целях:

–планирования потребности в ресурсах;

–определения потребности в площадях производственных помеще-

ний;

–расчета необходимого количества ремонтных рабочих;

–оптимизации сроков службы машин.

40