某專家在檢查中反復強調安全儀表失效數據庫缺失，卻對如何落地只字未提。一線人員攥著成堆的故障記錄無從下手，管理層盯著行業標準一頭霧水-這不僅是某一家企業的困境，更是整個石化行業“卡脖子”難題。
"當“數據”成為安全命脈，石化企業卻困在三大現實泥潭：時間緊，專家檢查限期整改，但數據庫建設無明確路徑；數據散，故障記錄散落在日志、報告、系統中，整合成本高；標準惑：不知道規范如何規定，找不到操作模板。
失效分析基本方法
1、相關性分析
一般用于具體零、部件及不太復雜的設備系統的失效分析中。
①按照失效件制造的全過程及使用條件的分析方法；
②根據產品的失效形式及失效模式分析的思路及方法；
③“四M”分析思路及方法。
2、系統工程分析失效
系統工程是把復雜的設備或系統和人的因素當作一個統一體，運用數學方法和計算機等現代化工具，來研究設備或系統失效的原因與結果之間的邏輯聯系，并計算出設備或系統失效與部件之間的定量關系。
失效系統工程分析法主要類型：
①故障樹分析法(簡稱FTA法)
②特征-因素圖分析法
③事件時序樹分析法(簡稱ETA法)
④故障率預測法
⑤失效模式及后果分析法(簡稱FMEA法)
3、數理統計分析
企業內部儀表失效數據庫建設
1、數據收集與整理
收集儀表運行過程中的各種數據，包括失效數據、維修記錄、巡檢記錄等，并進行分類整理。
2、數據庫設計與建立
根據收集的數據，設計合理的數據庫結構，建立儀表失效數據庫，并確定數據錄入、存儲、查詢等流程。
3、數據更新與維護
定期對數據庫進行更新和維護，確保數據的準確性和完整性，同時根據實際需求進行數據的備份和恢復。
◆針對功能安全的GB/T20438
7.4.9.4 應針對每個可能發生隨機硬件失效的安全相關組件提供以下信息：符合GB/T20438的組件供應商有必要在組件安全手冊(為安全相關系統的設計者提供導致安全功能失效的組件失效模式)
7.4.9.5由于隨機硬件失效造成的組件失效的估算失效率，可通過以下方式之一確定：
a) 利用行業公認的組件失效數據，通過對設計做失效模式和影響分析來確定；
b) 基于組件在以往類似環境條件下使用的經驗來確定；
注1：所使用的所有失效率都宜具有至少70%的置信度。
注2：最好能獲得現場特定的的失效數據，否則，只能采用通用數據。
注3：任何概率估算要包括組件使用壽命的規范。使用壽命高度依賴于組件本身和工作條件，特別是溫度(例如，電解電容可能是非常敬感的)。
◆針對機械安全的GB/T16855.1
6.2.11.7可編程電子控制系統執行的安全坊能
6.2.11.7.1一般要求
含有可編程電子設備(如可編程控制器)的控制系統在適當時可用于執行機器的安全功能。如果采用可編程電子控制系統，有必要考慮與安全功能要求有關的性能要求。可編程控制系統的設計應充分降低對安全相關控制功能的性能造成不利影響的隨機硬件失效概率和系統失效的可能性。
6.2.11.7.2硬件方面
選擇和/或設計具有適當硬件隨機危險失效概率的設備和裝置。
儀表失效數據是全生命周期管理、安全完整性等級評估、以可靠性為中心的維護、備件分析、故障預測與健康管理、預測性維護等各個方面儀表管理工作的數據基礎。
真實案例：某石化企業儀表失效數據庫建立
立足于企業安全完整性等級評估需求，通過儀表基礎數據采集分類，失效數據分析計算等工作，解決了儀表失效數據庫數據結構建立、源數據科學治理、失效數據模型構建等技術難點，建設成符合自身發展特點的儀表失效數據庫。
經過企業深入的研究和討論，確立了“以數據庫建設為中心，以數據采集為工作重點，以貝葉斯統計、FMEDA分析為建模重點，以EXIDA數據庫為對比驗證重點，以預測維護為最終目標”的工作思路。
儀表失效數據庫利用“本土化”可靠性數據支撐企業SIL評估和基于可靠性為中心的維護(RCM)的設備維修管理等重大需求，為提高企業安全水平及經濟效益起到重要的促進作用。
1、儀表基礎數據
本企業儀表失效數據庫基礎數據的采集范圍為機電儀運維中心所轄四個儀表部門，其維護裝置包括煉油運行一部、煉油運行二部、煉油運行三部、乙烯廠、化肥廠、石油化工廠、合成橡膠廠、催化劑事業部、公用工程、化工運行一部等所有二級單位的儀表設備。
2、儀表設備臺賬分類
本企業儀表設備眾多，而且各設備來自不同裝置、不同設備單元、不同現場、不同使用環境，設備數據繁雜需要一套規范的數據采集計劃和方法來確保數據采集的有效性，以及采集到數據的可用性和可靠性。因此，針對體量龐大的儀表臺賬數據，結合輸入儀表參數類型、閥門設備功能以及控制邏輯單元，共分為一級目錄、二級目錄、三級目錄以及四級目錄。
3、故障基礎數據構成本
企業儀表失效數據庫故障數據由儀表類別、儀表位號、生產廠商、產品系列號、服務裝置名稱、失效時間、失效分類、失效原因以及失效次數等關鍵條目構成，保證故障模型的精確性和時效性，確保為儀表故障知識庫建立豐富的數據資源。
4、故障基礎數據統計與數據治理
結合近年來各儀表部門維護裝置日志，共采集到千余條故障維護記錄。但由于缺乏統一的管理辦法和整理方式，經故障數據清洗、數據轉化、數據補充，最終保存三千余條儀表故障信息以供統計分析。
在進一步統計、分析儀表故障數據的基礎上，共整理、計算出百種生產廠家及其儀表設備的失效率，進一步為倉庫科學備件、預知性維修提供指導依據。
5、故障分析與儀表故障詞典
針對檢測儀表、控制閥和控制系統等儀表設備，結合其用途以及故障后對工藝影響后果，制定出本體故障、附件故障、線路故障和管路故障四種故障類型。
在此基礎上，建立包含三級目錄的故障詞典。例如，在一級目錄檢測儀表中，包含本體故障、附件故障、線路故障和管路故障四個二級目錄。在檢測儀表本體故障之下，又涉及輸出高、輸出低、檢測時效、輸出凍結、漂移等多種情況。利用三級目錄故障統計方法，建立全面詳盡的故障詞典。
按照故障類型及其后果，首先確定每種儀表本體故障、附件故障、線路故障和管路故障的系數。
本企業儀表失效數據庫儀表失效類型可分為安全失效和危險失效兩類。前者意味著不會將安全相關系統潛在地置于危險狀態或者功能失效狀態的失效，后者則反之。根據最終元件的失效模型和類型。對于某一調節閥而言，若意外喪失驅動能源(電源、氣源等)，此時調節閥本能地進行關閉，這一過程通過電壓控制實現即為λsd。同樣，若調節閥卡在開位置，無法動作，則該調節閥符合危險失效定義。通過閥門行程測試可判斷出調節閥的狀態，也就是λdd。
安全失效λs是可被統計且在實際生產中不具有負面作用。可被檢測到的危險失效λdd不僅影響生產裝置的長周期運行，也對生產產品的質量有較大的影響。受公司當前硬件檢測能力發展水平的約束，未檢測到的危險失效λdu難以被準確記錄，但該部分數據對失效率計算影響系數很小，故可以忽略不計。
在儀表失效數據庫中，對于某類儀表，在運行時間系數T(單位：小時)，設備存量N條件下，假設：
①本體故障次數為N1，故障系數為λ1，本體故障安全失效系數為λs1，本體故障安全失效系數為λd1；
②附件故障次數為N2，故障系數為λ2，附件故障安全失效系數為λs2，附件故障安全失效系數為λd2；
③線路故障次數為N3，故障系數為λ3，線路故障安全失效系數為λs3，線路故障安全失效系數為λd3；
④管路故障次數為N4，故障系數為λ4，管路故障安全失效系數為λs4，管路故障安全失效系數為λd4。
則該類儀表安全加權和E1、危險加權和E2、安全失效率λs、危險失效率λd以及安全失效分數SFF分別為：
E1=(λ1×N1×λs1+λ2×N2×λs2+λ3×N3×λs3+λ4×N4×λs4)
E2=(λ1×N1×λd1+λ2×N2×λd2+λ3×N3×λd3+λ4×N4×λd4)
建立安全儀表失效數據庫，不是一場應付檢查的“面子工程”，而是一場關乎企業生存的安全革命。建立安全儀表失效數據庫，雖充滿挑戰，但卻是石化企業邁向更安全、高效生產的必由之路。
延伸閱讀
◆SIS系統中設備失效數據從何而來
