基于回归模型参数自动更新算法的海上天然气脱水装置剩余使用寿命预测研究

本文提出了一种创新的回归模型参数自动更新算法，用于预测循环工艺设备（如海上天然气脱水装置）的剩余使用寿命（RUL）或剩余循环次数（NRC）。研究通过对比贝叶斯方法，验证了逻辑函数在固定床寿命预测中的优越性，并成功将该算法集成至实时监测系统。该研究为工业设备健康管理（PHM）提供了高效、低计算成本的解决方案，对预防性维护具有重要实践价值。

　　

1 引言

在关键工业设备中，准确评估剩余使用寿命（RUL）对预防故障、优化维护周期至关重要。温度摆动吸附（TSA）工艺是天然气脱水的核心环节，其分子筛性能会随循环次数增加而逐渐退化。传统基于贝叶斯推断的方法虽能处理非线性退化，但计算复杂且对噪声敏感。本研究提出一种基于回归模型的参数自动更新算法，通过逻辑函数、Hill模型等非线性拟合，实现对TSA装置固定床剩余循环次数（NRC）的高效预测。

2 回归模型与算法设计

线性模型采用简单的一阶方程，但难以捕捉实际退化曲线的非线性特征。逻辑函数因其S型曲线特性，能更好描述分子筛吸附能力的三阶段衰减（初始稳定期、对数衰减期和成熟期）。Hill模型则通过半激活点参数反映吸附速率的动态变化。

参数更新算法通过设定容差参数（p和k）动态调整模型：当新数据的平均绝对误差（MAE）超过参考值的p倍时，触发基于鲁棒回归的优化流程。算法采用LMFIT库的Levenberg-Marquardt方法，通过三次尝试优化曲率参数，避免局部最优解。

3 案例验证：海上TSA装置

以巴西某海上平台的天然气脱水单元为对象，分析2017-2020年的710次循环数据。通过移动平均滤波和五阶多项式平滑处理原始数据后，逻辑函数的拟合优度最佳（MAE=0.00097），显著优于线性模型（MAE=0.96568）。

模拟测试显示：

• 对于寿命短于参考值的固定床（505次循环），贝叶斯方法预测更准确（MAE=58）；

• 对于寿命更长的固定床（777次循环），逻辑函数在接近失效时误差仅70次循环；

• 实际应用中，算法提前6个月预测到2024年12月的分子筛更换需求。

4 技术对比与优势

贝叶斯方法虽在快速退化场景表现良好，但其马尔可夫特性导致对噪声敏感。本文算法通过鲁棒优化限制误差饱和参数（Σ=5），有效抑制噪声干扰。逻辑函数在参数a_Log（最大值）、b_Log（斜率）、c_Log（拐点）的物理意义明确性上优于Hill模型。

5 工业应用价值

该算法已集成至巴西油气厂的实时监测仪表盘，用于TSA装置固定床的RUL预测。其低计算成本特性（仅需三次参数优化尝试）使其适用于边缘计算设备，为预防性维护决策提供关键支持。未来可扩展至其他循环工艺设备的健康管理，如压力摆动吸附（PSA）系统。

6 结论

逻辑函数结合参数自动更新算法，在天然气脱水装置RUL预测中展现出与贝叶斯方法相当的精度，尤其适用于寿命≥参考值的固定床。该方法为工业设备退化建模提供了兼具解释性和预测力的新工具。