某专家在检查中反复强调安全仪表失效数据库缺失，却对如何落地只字未提。一线人员攥着成堆的故障记录无从下手，管理层盯着行业标准一头雾水-这不仅是某一家企业的困境，更是整个石化行业“卡脖子”难题。
"当“数据”成为安全命脉，石化企业却困在三大现实泥潭：时间紧，专家检查限期整改，但数据库建设无明确路径；数据散，故障记录散落在日志、报告、系统中，整合成本高；标准惑：不知道规范如何规定，找不到操作模板。
失效分析基本方法
1、相关性分析
一般用于具体零、部件及不太复杂的设备系统的失效分析中。
①按照失效件制造的全过程及使用条件的分析方法；
②根据产品的失效形式及失效模式分析的思路及方法；
③“四M”分析思路及方法。
2、系统工程分析失效
系统工程是把复杂的设备或系统和人的因素当作一个统一体，运用数学方法和计算机等现代化工具，来研究设备或系统失效的原因与结果之间的逻辑联系，并计算出设备或系统失效与部件之间的定量关系。
失效系统工程分析法主要类型：
①故障树分析法(简称FTA法)
②特征-因素图分析法
③事件时序树分析法(简称ETA法)
④故障率预测法
⑤失效模式及后果分析法(简称FMEA法)
3、数理统计分析
企业内部仪表失效数据库建设
1、数据收集与整理
收集仪表运行过程中的各种数据，包括失效数据、维修记录、巡检记录等，并进行分类整理。
2、数据库设计与建立
根据收集的数据，设计合理的数据库结构，建立仪表失效数据库，并确定数据录入、存储、查询等流程。
3、数据更新与维护
定期对数据库进行更新和维护，确保数据的准确性和完整性，同时根据实际需求进行数据的备份和恢复。
◆针对功能安全的GB/T20438
7.4.9.4 应针对每个可能发生随机硬件失效的安全相关组件提供以下信息：符合GB/T20438的组件供应商有必要在组件安全手册(为安全相关系统的设计者提供导致安全功能失效的组件失效模式)
7.4.9.5由于随机硬件失效造成的组件失效的估算失效率，可通过以下方式之一确定：
a) 利用行业公认的组件失效数据，通过对设计做失效模式和影响分析来确定；
b) 基于组件在以往类似环境条件下使用的经验来确定；
注1：所使用的所有失效率都宜具有至少70%的置信度。
注2：最好能获得现场特定的的失效数据，否则，只能采用通用数据。
注3：任何概率估算要包括组件使用寿命的规范。使用寿命高度依赖于组件本身和工作条件，特别是温度(例如，电解电容可能是非常敬感的)。
◆针对机械安全的GB/T16855.1
6.2.11.7可编程电子控制系统执行的安全坊能
6.2.11.7.1一般要求
含有可编程电子设备(如可编程控制器)的控制系统在适当时可用于执行机器的安全功能。如果采用可编程电子控制系统，有必要考虑与安全功能要求有关的性能要求。可编程控制系统的设计应充分降低对安全相关控制功能的性能造成不利影响的随机硬件失效概率和系统失效的可能性。
6.2.11.7.2硬件方面
选择和/或设计具有适当硬件随机危险失效概率的设备和装置。
仪表失效数据是全生命周期管理、安全完整性等级评估、以可靠性为中心的维护、备件分析、故障预测与健康管理、预测性维护等各个方面仪表管理工作的数据基础。
真实案例：某石化企业仪表失效数据库建立
立足于企业安全完整性等级评估需求，通过仪表基础数据采集分类，失效数据分析计算等工作，解决了仪表失效数据库数据结构建立、源数据科学治理、失效数据模型构建等技术难点，建设成符合自身发展特点的仪表失效数据库。
经过企业深入的研究和讨论，确立了“以数据库建设为中心，以数据采集为工作重点，以贝叶斯统计、FMEDA分析为建模重点，以EXIDA数据库为对比验证重点，以预测维护为最终目标”的工作思路。
仪表失效数据库利用“本土化”可靠性数据支撑企业SIL评估和基于可靠性为中心的维护(RCM)的设备维修管理等重大需求，为提高企业安全水平及经济效益起到重要的促进作用。
1、仪表基础数据
本企业仪表失效数据库基础数据的采集范围为机电仪运维中心所辖四个仪表部门，其维护装置包括炼油运行一部、炼油运行二部、炼油运行三部、乙烯厂、化肥厂、石油化工厂、合成橡胶厂、催化剂事业部、公用工程、化工运行一部等所有二级单位的仪表设备。
2、仪表设备台账分类
本企业仪表设备众多，而且各设备来自不同装置、不同设备单元、不同现场、不同使用环境，设备数据繁杂需要一套规范的数据采集计划和方法来确保数据采集的有效性，以及采集到数据的可用性和可靠性。因此，针对体量庞大的仪表台账数据，结合输入仪表参数类型、阀门设备功能以及控制逻辑单元，共分为一级目录、二级目录、三级目录以及四级目录。
3、故障基础数据构成本
企业仪表失效数据库故障数据由仪表类别、仪表位号、生产厂商、产品系列号、服务装置名称、失效时间、失效分类、失效原因以及失效次数等关键条目构成，保证故障模型的精确性和时效性，确保为仪表故障知识库建立丰富的数据资源。
4、故障基础数据统计与数据治理
结合近年来各仪表部门维护装置日志，共采集到千余条故障维护记录。但由于缺乏统一的管理办法和整理方式，经故障数据清洗、数据转化、数据补充，最终保存三千余条仪表故障信息以供统计分析。
在进一步统计、分析仪表故障数据的基础上，共整理、计算出百种生产厂家及其仪表设备的失效率，进一步为仓库科学备件、预知性维修提供指导依据。
5、故障分析与仪表故障词典
针对检测仪表、控制阀和控制系统等仪表设备，结合其用途以及故障后对工艺影响后果，制定出本体故障、附件故障、线路故障和管路故障四种故障类型。
在此基础上，建立包含三级目录的故障词典。例如，在一级目录检测仪表中，包含本体故障、附件故障、线路故障和管路故障四个二级目录。在检测仪表本体故障之下，又涉及输出高、输出低、检测时效、输出冻结、漂移等多种情况。利用三级目录故障统计方法，建立全面详尽的故障词典。
按照故障类型及其后果，首先确定每种仪表本体故障、附件故障、线路故障和管路故障的系数。
本企业仪表失效数据库仪表失效类型可分为安全失效和危险失效两类。前者意味着不会将安全相关系统潜在地置于危险状态或者功能失效状态的失效，后者则反之。根据最终元件的失效模型和类型。对于某一调节阀而言，若意外丧失驱动能源(电源、气源等)，此时调节阀本能地进行关闭，这一过程通过电压控制实现即为λsd。同样，若调节阀卡在开位置，无法动作，则该调节阀符合危险失效定义。通过阀门行程测试可判断出调节阀的状态，也就是λdd。
安全失效λs是可被统计且在实际生产中不具有负面作用。可被检测到的危险失效λdd不仅影响生产装置的长周期运行，也对生产产品的质量有较大的影响。受公司当前硬件检测能力发展水平的约束，未检测到的危险失效λdu难以被准确记录，但该部分数据对失效率计算影响系数很小，故可以忽略不计。
在仪表失效数据库中，对于某类仪表，在运行时间系数T(单位：小时)，设备存量N条件下，假设：
①本体故障次数为N1，故障系数为λ1，本体故障安全失效系数为λs1，本体故障安全失效系数为λd1；
②附件故障次数为N2，故障系数为λ2，附件故障安全失效系数为λs2，附件故障安全失效系数为λd2；
③线路故障次数为N3，故障系数为λ3，线路故障安全失效系数为λs3，线路故障安全失效系数为λd3；
④管路故障次数为N4，故障系数为λ4，管路故障安全失效系数为λs4，管路故障安全失效系数为λd4。
则该类仪表安全加权和E1、危险加权和E2、安全失效率λs、危险失效率λd以及安全失效分数SFF分别为：
E1=(λ1×N1×λs1+λ2×N2×λs2+λ3×N3×λs3+λ4×N4×λs4)
E2=(λ1×N1×λd1+λ2×N2×λd2+λ3×N3×λd3+λ4×N4×λd4)
建立安全仪表失效数据库，不是一场应付检查的“面子工程”，而是一场关乎企业生存的安全革命。建立安全仪表失效数据库，虽充满挑战，但却是石化企业迈向更安全、高效生产的必由之路。
延伸阅读
◆SIS系统中设备失效数据从何而来
