核电厂压空系统的可靠性分析与故障模式识别研究

一、引言

核电厂具有高安全性要求，辅助系统的稳定运行是核电机组安全的重要保障。压空系统作为提供压缩空气动力的核心辅助系统，广泛应用于阀门驱动、设备控制等关键环节，其故障可能引发设备停机甚至安全风险。因此，开展压空系统的可靠性分析与故障模式识别研究，对预防故障、提升系统安全性具有重要现实意义。

二、核电厂压空系统可靠性分析

2.1 可靠性分析核心要素

可靠性分析的核心在于量化评估系统在规定条件下完成既定功能的能力，其核心要素构成了分析框架的基础维度。可靠度作为最基础的量化指标，反映系统在特定时间区间内维持正常运行状态的概率，其数值高低直接关联系统履行核心功能的稳定性。故障率则聚焦单位时间内故障发生的频率，能够动态呈现系统随运行时长变化的失效风险，尤其在设备进入损耗阶段时，这一指标的波动可直观反映老化进程对可靠性的侵蚀。平均无故障工作时间作为综合衡量指标，整合了可靠度与故障率的时序特征，为运维周期规划提供关键参考，其数值越大意味着系统持续稳定运行的能力越强。三者并非孤立存在，而是通过相互印证形成有机整体：可靠度为系统可靠性提供静态评估基准，故障率揭示动态失效规律，平均无故障工作时间则将两者的时间属性具象化，共同构建起描述压空系统可靠性的完整坐标系，为后续分析提供可量化、可对比的评估维度[1]。

2.2 可靠性影响因素识别

系统可靠性的衰减是内外部因素共同作用的结果，需从多维度解析各因素的作用机制。内部因素中，组件老化是最普遍的失效诱因，空气压缩机的活塞磨损、密封件的弹性退化会直接导致气源压力不稳定，而干燥净化设备的吸附剂饱和则会引发气源质量下降，间接影响终端设备寿命。材料性能退化同样不可忽视，管路系统的金属材质在湿度与温度交替作用下易发生电化学腐蚀，逐步削弱结构强度，增加泄漏风险。系统结构缺陷则具有先天性影响，如管路弯头设计不合理会造成局部压力损失，储气罐容积与用气负荷不匹配会加剧压力波动，这些设计层面的问题会持续制约可靠性提升。外部因素的干扰更具突发性，运行环境中的辐射剂量超标会加速非金属部件老化，持续振动则可能导致管路连接处松动；操作层面的参数设置偏差，如压缩机启停压力阈值调整不当，会频繁触发保护性停机；而用气负荷的突然激增，如多个气动阀门同时动作，会超出系统调节能力，引发整体压力骤降。

2.3 可靠性分析技术路径

可靠性分析需遵循由局部到整体的逻辑递进，构建层次化的技术分析框架。在组件层级，重点评估关键设备的固有可靠性，通过采集空气压缩机的运行时长、故障间隔、维修记录等数据，建立单台设备的故障率曲线，识别其生命周期内的早期故障期、偶然故障期与耗损故障期特征，明确易失效节点的分布规律。子系统层级的分析则聚焦连接关系对可靠性的影响，如干燥净化子系统与储气罐子系统的联动响应速度，管路网络中各段的压力损失对整体流量的制约，通过梳理子系统间的物质流与能量流传递路径，识别薄弱连接环节，例如干燥器出口与储气罐入口的管路阻力过大会直接降低气源供给效率，进而影响下游系统稳定性。整体系统层面的分析需整合组件与子系统的分析结果，结合运行环境参数与负荷波动数据，构建动态可靠性评估模型。重点关注系统在不同工况下的响应特性，如低负荷运行时的能耗与可靠性平衡，高负荷冲击下的容错能力，通过模拟各类极端工况下的系统表现，验证整体可靠性水平。这种层级化分析路径并非简单叠加，而是通过组件可靠性数据支撑子系统分析的精度，再以子系统的耦合规律提升整体分析的系统性，最终形成兼顾局部细节与全局特性的可靠性评估结论，为后续优化策略制定提供精准指向[2]。

三、核电厂压空系统故障模式识别

3.1 典型故障模式分类

故障模式的科学分类是精准识别的前提，需结合系统结构与失效表现构建多维分类体系。按发生环节可划分为四类：气源系统故障表现为压缩机启停异常、排气压力不足，根源多为电机故障或气阀卡涩；净化系统故障体现为气源含湿量、杂质超标，与干燥器再生失效或过滤元件堵塞直接相关；管路系统故障以泄漏与堵塞为主要形式，泄漏源于接头密封失效或管壁腐蚀穿孔，堵塞则因杂质沉积或结冰导致；终端设备故障集中于气动阀门动作迟滞、执行机构失效，常由气源参数不稳定引发。按影响范围可分为局部故障与系统性故障：局部故障仅影响单一设备或子系统，如某段管路泄漏仅导致局部压力下降；系统性故障则引发整体功能瘫痪，如主压缩机停机导致全系统气压骤降。

3.2 故障特征提取方法

故障特征提取需突破单一参数依赖，建立多维度特征体系以提升辨识度。基于实时监测数据，从物理量变化中挖掘特征信号：气压参数的动态波动最具代表性，气源故障常伴随压力骤升骤降，管路泄漏表现为压力持续衰减且无法稳定；湿度与杂质含量指标是净化系统故障的核心特征，吸附剂失效时气源露点温度会显著上升；流量参数异常可揭示管路状态，堵塞会导致流量锐减，而泄漏则使流量异常增大。特征提取并非简单参数罗列，需通过信号处理技术消除环境干扰，如对压力信号进行平滑滤波以剔除瞬时波动，对湿度数据进行趋势分析以捕捉渐变特征[3]。

3.3 故障模式识别逻辑流程

识别流程需构建 “数据采集 — 特征解析 — 模式匹配 — 结果输出” 的闭环体系，确保高效与精准。首先依托分布式传感器网络采集压力、流量、温度等实时参数，通过工业总线实现数据的高速传输与集中存储，为后续分析提供完整数据源。其次对采集数据进行预处理，通过异常值检测剔除干扰信号，运用特征选择算法提炼与故障强相关的关键指标，将高维数据降维以聚焦核心特征。接着进入模式匹配阶段，将提取的特征向量与预设故障特征库进行比对，结合系统拓扑结构分析故障传播路径，通过模糊推理处理特征交叉重叠问题，精准定位故障类型与发生位置。最后生成包含故障等级、影响范围、可能诱因的识别报告，同步触发预警机制。

四、结论

核电厂压空系统的可靠性分析与故障模式识别是保障核电安全的重要环节。本文通过解析系统构成与运行特性，明确了可靠性影响因素与典型故障模式，提出了 “分析 - 识别 - 优化” 的系统性思路。未来可进一步结合智能监测技术与大数据分析，深化故障模式的动态识别能力，为压空系统的全生命周期可靠性管理提供更精准的支撑。

参考文献：

[1]顾民强.某核电厂二期工程常规岛仪用压空系统运行工况研究[J].中国设备工程,2024,(S2):239-242.

[2]张瀚文,王子航,臧小军,等.核电厂仪表压空分配系统分析及改进建议[J].仪器仪表用户,2023,30(09):71-74.

[3] 李 定 . 核 电 厂 的 压 空 系 统 运 行 与 异 常 处 理 [J]. 电 子 技术,2021,50(07):186-187.