Введение
Глава 1. Анализ существующих подходов к управлению качеством продукции в России и за рубежом 24
1.1 Сертификация и аккредитация в Швеции 26
1.1.1 Структура и организация SWEDAC 27
1.1.2 Задачи SWEDAC 29
1.1.3 Финансирование SWEDAC 29
1.1.4 Аккредитация и процедуры признания с нотификацией 30
1.1.5 Надзор за рынком и последующий контроль 31
1.2 Служба аккредитации Соединённого Королевства 32
1.2.2 Задачи UKAS 33
1.2.3 Финансирование UKAS 33
1.2.4 Аккредитация, назначение и нотификация 33
1.2.5 Рыночный надзор и последующий контроль 35
1.2.6 Контроль за продукцией 36
1.3 Французская национальная система аккредитации 37
1.3.2 Структура и организация COFRAC 37
1.3.3 Задачи COFRAC 40
1.3.4 Аккредитация, назначение и нотификация 41
1.3.5 Рыночный надзор и последующий контроль 42
1.4 Аккредитация и сертификация в Российской Федерации 43
1.5 Отраслевая система оценки соответствия ПАО «Транснефть» 48
1.6 Практическая значимость использования отраслевой системы соответствия для обеспечения минимальной аварийности производственных процессов ПАО «Транснефть» 55
1.7 Анализ методов оценки технического состояния оборудования. Актуальность разработки статистическо-вероятностного математического аппарата по оценке технического состояния оборудования 56
Выводы по главе 65
Глава 2. Постановка задачи исследований. Вербальная постановка задачи исследований. Математическая постановка задачи исследований 66
2.1. Вербальная постановка задачи 66
2.2 Математическая постановка задачи 69
2.3 Декомпозиция задачи исследования 74
Вывод по главе 88
Глава 3. Методика качественного прогнозирования отказов сложных технических систем. Определение отказа оборудования как марковского процесса. Разработка основных положений и граничных условий использования методики. Формирование программы управления качеством оборудования на этапе эксплуатации с применением основных принципов методики качественного прогнозирования отказов 91
3.1 Доказательство возможности прогнозирования отказов оборудования 91
3.1.1 Первое определение Марковского процесса 92
3.1.2 Второе определение Марковского процесса 93
3.1.3 Определение - алгебры для пространства элементарных исходов наблюдения за техническим состоянием оборудования 94
3.2 Определение отказа оборудования как Марковского процесса 98
3.3 Классификация отказов 102
3.4 Разработка основных положений и граничных условий применяемости методики по качественному прогнозированию отказов сложных технических систем 103
3.4.1 Анализ основных фондов компаний трубопроводного транспорта нефти и нефтепродуктов 104
3.4.2 Определение методов математического анализа, оптимальных для заданных условий исследования 107
3.4.3 Обоснование основных положений возможности применения корреляционно-регрессионного анализа для заданных условий исследования 110
3.4.4 Основные положения методики по качественному прогнозированию отказов сложных технических систем 114
3.5 Разработка корреляционно-ковариационной математической модели для магистральных насосов типоразмера НМ 7000-210 127
3.5.1 Корреляционно-ковариационная математическая модель сложных технических систем для отказа «Повышенная горизонтальная вибрация переднего подшипника магистрального насоса» 127
3.5.2 Корреляционно-ковариационная математическая модель для отказа «Разгерметизация торцевого уплотнения магистрального насоса» 130
3.5.3 Корреляционно-ковариационная математическая модель сложных технических систем, для отказа «Осевой сдвиг вала магистрального насоса в сторону электродвигателя» 134
3.5.4 Корреляционно-ковариационная математическая модель сложных технических систем для отказа «Течь нефти на корпусе всасывающего патрубка магистрального насоса» 141
3.5.5 Комплексная корреляционно-ковариационная математическая модель сложных технических систем для отказа «Повышенная горизонтальная вибрация переднего подшипника магистрального насоса» 143
3.6 Математическая модель по определению вероятности безотказной работы сложной технической системы 145
3.7 Формирование граничных условий использования методики качественного прогнозирования отказов сложных технических систем 163
3.7.1 Анализ видов дефектов, приводящих к основным отказам магистральных насосов серии НМ. Формирование граничных условий использования методики для качественного прогнозирования отказов магистральных насосов серии НМ 163
3.7.2 Анализ видов дефектов, приводящих к основным отказам синхронных электродвигателей. Формирование граничных условий использования методики для качественного прогнозирования отказов синхронных электродвигателей 171
3.8 Формирование программы управления качеством оборудования на этапе эксплуатации с применением основных принципов методики качественного прогнозирования отказов 178
Выводы по главе 182
Глава 4. Методика количественного прогнозирования отказов сложных технических систем. Разработка положений использования свойств марковских процессов для прогнозирования отказов сложных технических систем. Формирование программы управления качеством оборудования на этапе эксплуатации с применением основных принципов методики количественного прогнозирования отказов 184
4.1 Анализ видов распределений для основных характеристик потока отказов сложных технических систем 184
4.2 Практическая применяемость распределение Вейбулла при учёте влияния уровня скрытого заводского брака на надежность оборудования 188
4.3 Разработка математической модели по прогнозированию количества отказов оборудования 1 4.3.1 Анализ показателей надежности оборудования НПА 193
4.3.2 Формирование функции подэтапов эксплуатации сложных технических систем с использованием распределения Вейбулла 201
4.3.3 Разработка математической модели по прогнозированию количества отказов и плотности их распределения по отдельным интервалам эксплуатации сложных технических систем 213
4.4 Разработка математической модели по определению времени наступления отдельных видов отказов сложных технических систем 221
4.4.1 Определение потоков отказов и восстановлений оборудования 221
4.4.2 Свойства поток отказов и восстановлений сложных технических систем 222
4.4.3 Разработка графа возможных состояний сложных технических систем 224
4.4.4 Разработка системы уравнений Колмогорова-Чепмена для определения вероятности отказов сложных технических систем 226
4.4.5 Определение интенсивности потока отказов сложных технических систем 232
4.4.6 Расчет потока отказов сложных технических систем 236
4.4.7 Определение интенсивности потока восстановлений сложных технических систем 237
4.4.8 Расчёт поток восстановлений сложных технических систем 238
4.4.9 Расчет вероятностей состояний сложных технических систем. Определение интенсивности наступления отдельных видов отказов сложных технических систем. Определение времени наступления отдельных видов отказов сложных технических систем 239
4.4.9.1 Расчет вероятностей состояний сложных технических систем 239
4.4.9.2 Определение интенсивности и наступления отдельных видов отказов сложных технических систем. Определение времени наступления отдельных видов отказов сложных технических систем 243
4.4.10 Практическая применяемость математической модели по определению времени наступления отдельных отказов сложных технических систем. Определение оптимального времени проведения ремонтных работ сложных технических систем 250
4.4.11 Поверочный расчет математической модели по определению времени наступления отдельных отказов оборудования на включение в расчетную систему новых компонент 254
4.5 Формирование комплексной программы управления качеством оборудования с использованием основных принципов методики количественного прогнозирования отказов 266
Выводы по главе 271
Глава 5. Методика управления качеством производства оборудования с применением методов линейного и динамического программирования. Формирование программы управления качеством оборудования на этапе его производства. Формирование методологии управления качеством оборудования на всех интервалах его жизненного цикла 273
5.1 Описание событий, характеризующих появление дефекта либо его отсутствие 274
5.2 Описание кубической модели, характеризующей технологический подпроцесс 276
5.3 Проведение корреляционно-регрессионного анализа для выявления степени влияния входных и срединных параметров на выходные параметры математической модели 282
5.3.1 Проведение корреляционно-регрессионного анализа с использованием энтропии множества частостей как количественной меры частости наступления события 282
5.3.2 Проведение корреляционно-регрессионного анализа с использованием понятия «количество информации множества частостей» как количественной меры частости наступления события 285
5.3.3 Корреляционный анализ между различными сочетаниями: выходной параметр – входной параметр, выходной параметр – срединный параметр 286
5.4 Регрессионный анализ между различными сочетаниями выходной параметр – входной параметр, выходной параметр – срединный параметр 290
5.5 Оценка значимости корреляционных связей установленных между различными сочетаниями выходной параметр – входной параметр, выходной параметр – срединный параметр по критическим значениям распределения Стьюдента 293
5.6 Описание тетраэдрической математической модели, характеризующей технологический подпроцесс 296
5.6.1 Проведение корреляционно-регрессионного анализа с использованием энтропии множества частостей как количественной меры частости наступления события, описываемого тетраэдрической математической моделью 300
5.6.2 Корреляционный анализ между различными сочетаниями выходной параметр – входной параметр, выходной параметр – срединный параметр тетраэдрической математической модели 300
5.7 Определение полной вероятности возникновения дефекта изделия, при его производстве 301
5.8 Практическая применяемость методов линейного и динамического программирования для определения вероятности появления дефекта при его производстве 313
5.9 Формирование программы управления качеством оборудования на этапе производства 314
5.10 Формирование методологии управления качеством оборудования на всех интервалах ее жизненного цикла 316
Выводы по главе 320
Глава 6. Апробация разработанного методологического аппарата. Формирование основных нормативных программных документов научно-технического развития нефтегазовых компаний на примере ПАО «Транснефть». Экономическая эффективность применения методологии управления качеством оборудования на всех интервалах его жизненного цикла, на примере основных фондов ПАО «Транснефть» 321
6.1 Апробация корреляционно-ковариационной математической модели по прогнозирования появления отказов сложных технических систем 321
6.2 Апробация математических моделей по определению вероятности появления отказа сложных технических систем, вероятности безотказной работы сложных технических систем, коэффициента готовности сложных технических систем к работе и ожидаемого времени появления отказа сложных технических систем 329
6.3 Апробация математической модели по определению начальной наработки оборудования, характерной для зоны устойчивых значений интенсивностей отказов 337
6.4 Апробация математической модели по прогнозированию количества отказов сложных технических систем 341
6.5 Апробация математической модели по определению времени наступления отдельных видов отказов сложных технических систем 344
6.6 Формирование основных нормативных программных документов научно-технического развития нефтегазовых компаний на примере ПАО «Транснефть» 348
6.6.1 План научно-исследовательских и опытно конструкторских работ ПАО «Транснефть» 348
6.6.2 Программа совершенствования нормативной базы, на примере ПАО «Транснефть» 356
6.3.1 План разработки ГОСТ и ГОСТ Р на отраслевые виды продукции, эксплуатируемые в системе «Транснефть» 358
6.4 Экономическая эффективность применения методологии управления качеством оборудования на всех интервалах его жизненного цикла, на примере основных фондов ПАО «Транснефть» 361
Выводы по главе 373
Основные выводы и рекомендации 376
Список использованной литературы 379
Приложение 1 409
Приложение 2 413
Приложение 3 422
Приложение 4 435
Приложение 5 445
Приложение 6 468
