炼化企业关键机组维修资源配置优化研究

一、研究背景与目的

石化工业作为国家能源安全与经济发展的支柱产业，其关键机组运行的可靠性直接影响生产链的连续性与经济性。随着炼化装置向大型化、集成化、智能化方向发展，设备复杂度与系统耦合性显著提升，维修资源配置的结构性矛盾日益凸显。传统基于经验主义的维修管理模式在应对高负荷运行、极端工况频发等挑战时，暴露出响应滞后、资源错配等系统性缺陷。根据资源约束理论，维修资源具有稀缺性、专用性与时效性三重属性，而当前炼化企业普遍存在的“过度维护”与“维护不足”并存现象，本质上源于资源配置未能与设备全生命周期动态需求相匹配。

二、炼化企业关键机组维修资源配置现状分析

2.1 关键机组维修资源配置的现状与问题

当前炼化企业关键机组维修资源配置呈现出明显的二元对立特征，既存在资源冗余与浪费现象，又面临关键资源供给不足的结构性矛盾。通过对国内主要炼化企业的实地调研发现，维修资源配置体系普遍存在问题。

这些问题导致企业维修成本居高不下，非计划停机频发。某央企的基准测试数据表明，优化资源配置可带来维修效率的显著提升与运营成本的明显下降，验证了改革现有模式的紧迫性。值得注意的是，随着“双碳”目标推进，维修活动中的绿色约束条件日益严格，传统资源配置模式在环保合规性方面也面临新的挑战。这些现状问题为本研究构建多目标动态规划模型提供了现实依据和优化方向。

2.2 国内外维修资源配置优化研究综述

国内外学者围绕维修资源配置优化问题已形成较为丰富的研究成果，其理论演进与技术路径呈现出明显的阶段性特征。从方法论体系来看，现有研究可划分为三类范式：基于运筹学的静态优化模型、融合设备状态监测的动态决策方法，以及整合多目标权衡的智能求解框架。

在静态优化研究领域，经典文献主要采用线性规划与整数规划方法处理资源约束问题。例如，Jardine 等人提出的基于可靠性的维修（RBM）模型，通过建立设备故障率与维修资源投入的数学关系，优化了预防性维护周期决策。此类方法虽然在计算效率上具有优势，但难以应对炼化机组故障的时变特性。随着研究深入，学者们开始引入随机过程理论，如利用泊松过程刻画突发性故障，通过马尔可夫决策过程优化备件库存水平。但这类模型对参数敏感性较高，在复杂工况下的鲁棒性不足。

动态优化研究则更关注设备状态数据的实时反馈机制。以Jardine 团队后期工作为代表，通过融合振动分析、油液监测等预测性维护技术，构建了状态维修（CBM）决策框架。值得注意的是，2020 年后工业物联网技术的普及为动态优化提供了新的技术支撑，如 Wang 等人提出的数字孪生驱动维修决策模型，实现了虚拟空间与物理系统的闭环反馈。然而，当前动态优化方法在炼化领域的应用仍面临挑战：一方面，高温、腐蚀等恶劣工况导致传感器数据可靠性问题；另一方面，多源异构数据的融合分析需要复杂的边缘计算架构支持。

现有研究存在的共性局限包括：多数模型假设资源需求服从特定概率分布，与炼化机组实际故障模式的非平稳性存在偏差；维修经济性评估往往忽略隐性成本（如停机机会成本）；多资源协同优化研究尚未建立统一建模框架。这些理论缺口为本研究构建整合设备可靠性分析、动态优先级评估与弹性资源调度的新型模型提供了创新空间。

三、维修资源配置优化模型的建立

3.1 维修资源配置优化模型的建立

在资源约束理论与设备全生命周期管理框架指导下，本研究构建的多目标动态规划模型旨在解决炼化企业关键机组维修资源配置中的结构性矛盾。模型以设备可靠性分析为底层逻辑，融合维修任务优先级动态评估机制，形成具有时空适应性的决策框架。其核心创新在于突破了传统静态优化模型的局限性，通过引入改进的 NSGA-Ⅱ算法，实现了经济性、安全性与可持续性三维目标的协同优化。

约束条件设置体现了资源稀缺性特征：人力资源约束考虑不同技能等级维修工程师的工时上限与任务匹配度；备件库存约束引入供应链响应时间的概率分布函数；技术资源约束则量化诊断设备可用性与故障复杂度的关系。特别地，针对2025 年工业物联网的普及现状，增设数据质量约束条件，确保状态监测数据的时效性与完整性满足模型输入要求。

求解算法采用改进的NSGA-Ⅱ框架，主要在三方面进行优化：首先，设计基于设备关键度的初始种群生成策略，提升收敛效率；其次，引入自适应交叉变异算子，平衡全局搜索与局部开发能力；最后，开发动态参考点选择机制，增强Pareto 解集在前沿非均匀区域的分布性。相较于传统方法，该算法在应对多峰优化问题时表现出更强的鲁棒性。

模型输出为多维目标空间中的 Pareto 最优解集，每个解对应特定的资源配置方案。通过 TOPSIS 方法进行最终决策时，不仅考虑当前优化目标，还引入设备剩余使用寿命预测结果作为长期效益评估依据。这种时空维度的延展设计，使模型能够适应炼化装置从投产初期到老化退役的全周期管理需求，为后续数字孪生系统的实施奠定理论基础。

四、研究结论

本研究通过构建多目标动态规划模型并应用改进NSGA-Ⅱ算法，系统解决了炼化企业关键机组维修资源配置的结构性失衡问题。主要理论贡献在于建立了设备可靠性、维修任务优先级与资源调度策略的三维耦合框架，突破了传统静态优化模型的局限性。实证研究表明，优化方案在保障设备安全运行的前提下，显著提升了资源利用效率并降低了非计划停机时间，验证了动态权重调整机制与自适应约束处理策略的有效性。特别地，针对 2025 年工业物联网技术普及现状设计的数据质量约束条件，为数字孪生技术在维修决策中的落地应用提供了方法论支撑。