概述
建立安全仪表系统（SIS）失效数据库是提升工业安全（如化工、石油、核电等领域）风险管控能力的核心环节，需结合标准规范、数据来源与工程实践，同时失效数据的计算需基于可靠性工程理论，确保数据的准确性与实用性。
安全仪表失效数据库的建立流程
安全仪表失效数据库的核心目标是收集、存储、管理与 SIS 相关的设备失效数据（如传感器、逻辑控制器、最终执行元件），为 SIS 的风险分析（如 HAZOP、LOPA）、安全完整性等级（SIL）验证、维护策略优化提供数据支撑。建立需遵循 “需求定义→数据设计→数据采集→数据清洗→系统部署→维护更新” 的闭环流程，具体如下：
1. 明确数据库建设目标与范围
首先需界定数据库的应用场景与覆盖边界，避免数据冗余或缺失，核心需明确：
应用目标：是用于 SIL 验证（如计算 PFDavg/MTTFd）、维护计划制定（如基于失效模式的预防性维护），还是事故根因分析？
- 覆盖范围
- 设备类型：传感器（如压力、温度、液位传感器）、逻辑控制器（PLC/DCS）、最终执行元件（如安全阀、切断阀）、通信模块等；
行业领域：如石油化工、核电、制药，不同行业的 SIS 设备失效特性差异较大（如核电对可靠性要求更高）；
失效类型：按 GB/T 21109-2021《过程工业领域安全仪表系统的功能安全》，需区分安全失效（SF） 与危险失效（DF），其中危险失效又分为危险未检出失效（DU） 和危险已检出失效（DD）（关键分类，直接影响后续计算）。
合规性要求：需符合国际标准（如 IEC 61508/IEC 61511）、国家标准（如 GB/T 21109）及行业规范（如化工行业的 AQ/T 3054-2022），确保数据格式与分析方法合规。
2. 数据库架构与数据字段设计
数据库需采用结构化设计，支持数据的快速查询、统计与关联分析，建议基于关系型数据库（如 MySQL、SQL Server）或专业可靠性分析软件（如 ReliaSoft、Isograph）搭建，核心包括基础信息表和失效数据表两大类，字段设计需覆盖 “设备全生命周期” 信息：
设计关键：字段需标准化，如 “失效模式” 需参考 IEC 61511 附录或行业失效模式手册（如 OMEGA 手册），避免模糊描述（如 “阀门失效” 需细化为 “阀门内漏（危险失效）” 或 “阀门无法开启（安全失效）”）。
3. 失效数据的采集来源与方法
数据质量是数据库的核心，需结合 “内部历史数据” 与 “外部公共数据”，多维度确保数据的全面性与代表性，常见采集来源如下：
采集方法：
- 对历史数据：采用 “人工补录 + 系统对接”，如从 EAM 系统导出维修工单后，组织『工程师』补充 “失效类型”“失效模式” 等字段；
- 对实时数据：通过 SIS 系统接口（如 OPC 协议）自动采集在线诊断数据（如传感器故障报警、阀门状态反馈），减少人工干预；
- 对外部数据：通过 API 对接公共数据库（如 OREDA 在线数据库），或购买行业数据包，按企业设备型号筛选匹配数据。
4. 数据清洗与标准化处理
原始数据常存在 “缺失、重复、错误” 等问题，需通过清洗确保数据有效性，核心步骤包括：
去重：删除重复记录（如同一故障被多次录入）；
补全：对缺失关键字段（如 “失效类型”）的记录，通过关联维修记录、设备手册或『工程师』访谈补充；
纠错：修正逻辑错误（如 “失效时间晚于设备投用时间”“修复时间短于合理维修周期”）；
标准化：将非标准字段统一（如 “MTBF=2000h” 与 “平均无故障时间 = 2000 小时” 统一为 “MTBF：2000h”）；
异常值剔除：通过统计方法（如 3σ 原则）剔除极端异常数据（如某传感器失效时间仅 10h，远低于同型号平均水平，且无特殊原因，判定为异常值）。
5、数据库系统部署与应用
数据库需结合企业 IT 架构选择部署方式，同时设计数据应用功能，实现 “数据→价值” 的转化：
部署方式
中小型企业：可基于现有 EAM/CMMS 系统扩展失效数据模块，降低开发成本；
大型企业 / 集团：建议搭建独立的 “安全仪表失效数据平台”，支持多工厂数据汇总、跨厂区对比分析（如对比不同厂区同型号阀门的失效概率）。
- 核心应用功能
- 数据查询：按设备型号、失效类型、时间范围等多条件查询（如 “查询 2023 年某厂区压力传感器的危险未检出失效记录”）；
- 统计分析：自动计算失效频率、失效模式占比（如 “切断阀失效中，卡涩占比 60%”）；
- 报表生成：自动生成 SIL 验证所需的数据报告（如某 SIS 回路的 PFDavg 计算数据源说明）；
- 趋势预警：基于历史数据预测失效趋势（如 “某型号传感器在投用 5 年后失效概率显著上升，提示优化维护周期”）。
6. 数据库的维护与更新
失效数据具有 “时效性”（设备老化、维护策略调整会影响失效特性），需建立定期更新机制：
更新频率：建议每月更新实时运行数据与故障记录，每季度补充外部公共数据库的最新数据，每年对数据库进行一次全面审核（评估数据完整性、字段适用性）；
数据退役：对已淘汰的设备型号（如停产 10 年以上），标记为 “历史数据”，避免影响当前设备的分析结果；
用户培训：定期对设备『工程师』、维护人员进行培训，确保数据录入的准确性（如明确 “失效类型” 的判断标准）。
素材来源：
易启邦（工控一体化纵深服务生态平台）编辑部
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