在许多情况下，计划外停机是不可避免的。飓风、地震或其他不可预见的自然灾害——类似于今年春天在德州发生的事-不受操作员控制(好吧，他们的灾害防范是另一回事）．
也就是说，有很多运营商可以当涉及到系统可靠性和与资产完整性管理相一致的一切控制时，包括潜在地避免由于系统故障而导致的意外停机的高成本。
在这篇博客中，我们将讨论计划外停机的连锁反应和一些真实的例子，主动维护的价值，以及当今可用的技术如何使运营商能够在维护和维修工作方面做出最佳、明智的决策。
影响工厂盈利能力、安全性和消费者钱包
那么，与计划外中断相关的成本究竟是什么呢?嗯，当我们说“成本”时，我们不仅仅指美元或收入，所以也许“后果”是一个更好的词。
这种情况在油气行业中很常见，原因包括人为错误、机械/部件故障、检查间隔时间过长、检查质量低、数据不准确等等．2019年，美国、加拿大和墨西哥的炼油厂经历了2000多次计划外停机，影响了生产，主要是由于机械故障，而这些故障不属于公司的计划维护范围。(路透社，2020年7月)
根据美国化学工程师学会根据保守估计，美国一家炼油厂的平均规模为8万桶/天的流体催化裂化装置错过的生产成本将从每天34万美元(每桶5美元的利润率)到每天170万美元(每桶25美元的利润率)不等。
此外，根据AIChE的说法，快速停机会增加机械损坏的危险，需要昂贵的维修费用，而且机组的停机和重新启动也会降低能源效率(初创公司不仅会给设备带来压力，而且会消耗两倍的能源;能源已经占到美国炼油厂成本的40%以上)。
计划外停机的另一个潜在后果是逸散性排放和污染(二氧化硫、挥发性有机化合物等)。一次计划外的、持续数小时的关闭可能会导致一年的排放量排放到大气中，根据约翰·黑格的说法，阿斯彭科技公司。
至于一些意外停机和后果的真实例子，计划外的炼油厂停机不仅会影响公司的盈利能力，还会影响消费者。2015年，埃克森美孚位于加利福尼亚州托伦斯的炼油厂发生爆炸和火灾，导致汽油价格上涨，因为该炼油厂每天生产近20%的南加州汽油供应，为11.7万桶。美国能源信息署(EIA)报告称，2月17日至2月23日，洛杉矶CARBOB(加州重新配制的含氧混合汽油)汽油的现货价格每加仑上涨了0.22美元。
炼油厂检查、数据建模和预防性维护不仅对生产的可持续性至关重要，而且对工厂及其工人的安全也至关重要。正如我们在a以前的博客2010年4月，在华盛顿州阿纳科特斯的Tesoro炼油和营销公司，员工们在将6个热交换器中的3个重新上线的最后阶段，由于长期损坏而未被发现，它们破裂了。几名在爆炸地点附近工作的员工受了致命伤。
虽然不能百分之百确定，但极有可能的是，利用最先进的技术进行有计划的专业检查，以发现系统缺陷或磨损，本可以防止上述情况的发生。采用增强预测性维护的技术可以带来许多好处，特别是防止计划外停机时间和最终成本。
数据，检查和预测性维护
使用预测性、基于数据的方法进行维护的运营商比使用被动方法的运营商减少了36%的计划外停机时间。根据金伯利特2016年的一项研究。防止计划外停机的最佳方法是将风险降至最低，这可以通过了解过程组件条件以及何时可能发生故障(以及执行维护、修理或更换工作)来实现之前发生这种情况)。投资于基于风险的检查(RBI)的资源和技术，使作业者能够做出明智的决定，决定何时安排停机或进行维修工作，节省大量的操作时间和金钱损失，并潜在地防止灾难性故障、环境或人员安全危害。
每一项新资产、维修、工艺变更、检查或偏移都必须进行计算和评估，以确定其对机械完整性计划的影响，并确保RBI正确模拟可能存在的损坏和风险。如果没有更新的资产和工艺信息，资产将面临不可预见的损坏风险，从而导致计划外停机。(inspectionering Journal, 2021年5月/ 6月)
预测性维护转变为预防性维护
正如Inspectioneering，预测性维护和预防性维护的根本区别在于，预测性维护是一个基于设备当前状况的连续过程，而预防性维护是根据设备的使用年限和剩余寿命在预定的时间间隔内进行的。两者都是资产完整性管理和系统可靠性的关键组成部分，但如果没有准确和及时的数据，两者都无法发挥作用。
机器人技术及其平台可以非常快速、高效和安全地生产拥有大量实时数据的资产数字版本，让用户获得先进的分析和可视化数据。有了这些信息，操作人员就可以理解了如何以及何时进行关键维修．
例如，一种创新的检测方法是快速超声网格(RUG)，它可以创建数据丰富的视觉网格图，识别腐蚀区域和其他损坏机制。它是快10倍比传统的网格划分和竞争方法。在大多数情况下，作业者可以快速决定是继续采取维护措施来解决问题，还是将已检查的设备恢复运行。
Gecko的机器人检测提供了市场上最快的全资产覆盖范围。这些先进的技术可以找到并收集关键的检测数据，从而做出预防性和预测性的维护决策，潜在地防止意外停机及其带来的所有后果。
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