The reliability model for failure cause analysis of pressure vessel protective fittings with taking into account load-sharing effect between valves

• Autorzy: Stefanovych T. , Shcherbovskykh S. , Droździel P.

Warianty tytułu

PL

Model niezawodności przyczyn uszkodzeń armatury ochronnej zbiornika ciśnieniowego z uwzględnieniem efektu podziału obciążenia pomiędzy zaworami

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the paper reliability model for pressure vessel protective fittings is developed. The model is intended for the quantitative analysis of failure causes of such system. Reliability of the system is formalized by the dynamic fault tree in which load-sharing phenomena are mathematically described. Using the dynamic fault tree the split homogeneous Markov model is obtained. Reliability characteristics are calculated based on the Markov model. Life of protective fittings components is distributed by Weibull that provided by tensor splitting of Markov model. The result of the simulation is probability curve family obtained for different values of load-sharing coefficients. It is shown how the main cause of system failure changing with these coefficients changing.

PL

W artykule przedstawiono model niezawodności armatury ochronnej zbiorników ciśnieniowych. Opracowany model przeznaczony jest do analizy ilościowej przyczyn awarii systemów takiego typu. Niezawodność systemu jest sformalizowana przez dynamiczne drzewa niesprawności, w których zjawiska podziału obciążenia zostały opisane matematycznie. Podział jednorodnego modelu Markowa otrzymywano za pomocą dynamicznego drzewa niesprawności. Otrzymane charakterystyki niezawodności obliczano na podstawie tak przyjętego modelu Markowa. Niezawodność elementów ochronnych armatury odpowiada rozkładowi Weibulla z uwzględnieniem podziału tensora tego modelu Markowa. Rezultatem wykonanych symulacji jest rodzina krzywych prawdopodobieństwa, uzyskana dla różnych wartości współczynnika podziału obciążenia. W artykule pokazano także jak zmienia się główna przyczyna awarii analizowanego systemu wraz z przebiegiem wartości tego współczynnika.

Słowa kluczowe

EN

pressure vessel; safety valves; protective fittings; reliability model; dynamic fault tree; Markov model; failure cause

PL

zbiornik ciśnieniowy; zawór bezpieczeństwa; wyposażenie ochronne; model niezawodności; dynamiczne drzewo niesprawności; model Markova; przyczyna awarii

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 16, No. 4
• Strony: 17--24
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Stefanovych T.

• Lviv Polytechnic National University, Bandera str., 12 Lviv, Ukraine

autor

Shcherbovskykh S.

• Lviv Polytechnic National University, Bandera str., 12 Lviv, Ukraine

autor

Droździel P.

• Lublin University of Technology, Faculty of Mechanical Engineering, ul. Nadbystrzycka 36, 20-618 Lublin

Bibliografia

• [1] Landucci G., Necci A., Antonioni G., Tugnoli A., Cozzani V. Release of hazardous substances in flood events: Damage model for horizontal cylindrical vessels. Reliability Engineering &System Safety 2014; 132; 125- 145.
• [2] Chookah M., Nuhi M., Modarres M. A probabilistic physics-of-failure model for prognostic health management of structures subject to pitting and corrosion-fatigue. Reliability Engineering & System Safety 2011; 96, 2; 1601–1610.
• [3] Jedliński Ł., Caban J., Krzywonos L., Wierzbicki S., Brumerčík F.: Application of vibration signal in the diagnosis of IC engine valve clearance. Journal of Vibroengineering, 2015, Vol. 17(1), p. 175-187.
• [4] Khakzad N., Khan f., Amyotte P. Risk-based design of process systems using discrete-time Bayesian networks. Reliability Engineering &System Safety 2013; 109; 5–17.
• [5] Codetta-Raiteri D. Integrating several formalisms in order to increase Fault Trees' modeling power. Reliability Engineering &System Safety 2011; 96, 5; 534–544.
• [6] Noh Y., Chang K., Seo Y., Chang D. Risk-based determination of design pressure of LNG fuel storage tanks based on dynamic proces simulation combined with Monte Carlo method. Reliability Engineering & System Safety 2014; 129; 76–82.
• [7] Zuniga M., Garnier J., Remy E., Rocquigny E. Adaptive directional stratification for controlled estimation of the probability of a rare event. Reliability Engineering & System Safety 2011; 96, 12; 1691–1712.
• [8] Zamalieva D., Alper Yilmaz A., Tunc A. A probabilistic model for online scenario labeling in dynamic event tree generation. Reliability Engineering & System Safety 2013; 120; 18–26.
• [9] Zamalieva D., Alper Yilmaz A., Tunc A. Online scenario labeling using a hidden Markov model for assessment of nuclear plant state. Reliability Engineering & System Safety 2013; 110; 1–13.
• [10] Droździel P., Krzywonos L. The estimation of the reliability of the first daily diesel engine start-up during its operation in the vehicle. Maintenance and Reliability 1/2009, pp. 4-10.
• [11] Mandziy B., Lozynsky O., Shcherbovskykh S. Mathematical model for failure cause analysis of electrical systems with load-sharing redundancy of component. Przegląd Elektrotechniczny 2013; 89, 11; 244–247.
• [12] Shcherbovskykh S., Lozynsky O., Marushchak Ya. Failure intensity determination for system with standby doubling. Przegląd Elektrotechniczny 2011; 87, 5; 160–162.
• [13] Shcherbovskykh S. Matematichni modeli ta metodi dlya viznachennya harakteristik nadiynosti bahatoterminalnih system iz urahuvannyam pererozpodilu navantazhennya. Monohrafiya, 2012, Lviv, Vidavnitstvo Lvivska Politehnika, 296.