油田机械设备状态监测与故障诊断技术分析

田红山

（辽河油田燃气集团公司财务资产科，辽宁盘锦 124010）

0 引言

随着石油需求量的不断递增，油田机械设备的种类也随之增多，为了防止设备在工作中出现安全问题，企业不仅需要采用并更新油田的机械设备技术，还要保障设备有耐高温性和耐高压性。因此，对油田机械设备的状态监测和故障诊断，是保证设备正常运行的基础。

1 机械设备故障诊断

1.1 机械设备故障诊断的发展过程

机械设备故障诊断，是在实际工作环境中,以机械设备在运行中产生的各种信息数据作为诊断依据，对设备的运行状态进行判断。故障诊断分为3 个步骤：淤对油田机械设备状态特征信号进行检测；于依据检测设备的特征信号分析故障预警；盂识别出机械设备故障原因和方式。其中，分3 个阶段对设备进行检测。第一阶段是根据发生故障的原因进行故障诊断阶段，发生故障后检查，对故障不能进行预防，以至于会产生一定的损失；第二阶段是针对机械设备预防故障的诊断阶段；第三阶段是对机械设备故障进行预判诊断阶段。机械设备的故障预测是以信号的采集与处理作为工作中心，多角度、多层面地利用采集信息对设备的状态进行评判和预测，进而预防故障，并能对于不同的设备采取不同解决措施。

1.2 开展故障诊断技术研究的意义

在油田工作的实际操作中，为了排除安全隐患，避免产生伤亡以及造成对环境的污染和企业的经济利益损失，一般油田企业在实际工作中会采用故障诊断技术。应用故障诊断技术能发现设备存在的安全隐患，通过优化生产工艺和对设备进行改造，以此消除事故隐患。改革设备的维修体系是状态监测及故障诊断技术最重要的意义。目前，很多企业对设备的维修制度是定期检修，这就导致了很大程度上的浪费。故障诊断技术可以诊断并对设备故障进行预警，可以有效控制生产进度，设备无预警时正常工作，发生预警及时停机。设备诊断可以精确地判断出故障的发生部位，使工作人员有明确的工作目标对设备进行维修。

2 油田机械设备状态监测技术

2.1 声发射监测技术的应用

我国现阶段油田生产中，声发射监测技术得到了普及运用。该技术可以在石油平台、管道和压力容器日常运行状态监测等多个层面，对监测结果的完整程度进行科学性评价。目前中国大多数油田都开展了压力容器检验工作，大型声发射监测仪器得到合理运用，使得声发射监控质量得到大幅度提高。合理运用声发射监测技术，可以对既有故障运行压力容器发生爆炸等安全事件概率得到有效控制，进而优化压力容器运行的安全性与稳定性。因此，在实际工作中合理运用声发射监测技术，会缩短压力容器检验周期，提高油田企业的生产效益。

2.2 噪声监控技术的应用

油田机械设备采用噪声监测技术，实时监测注水泵站高压电机和通井机等设备的运行状态。因油田地理位置、周边环境不同，在实际工作中应用的噪声监测技术也随之不同。不同的环境下选择设备类型也大不相同，例如在实验室环境中应选择高精准度的仪器设备，在油田工作现场则应使用便携式仪器设备。在稳定状态环境则采用普通声级器，紊乱或不稳定的情况下采用积分声级器，对噪声参量进行精准有效的测量，以保障监测工作质量。因为非稳态工作现场监测面积比较广，因此要对声级器以及不同通道数据处理装置进行合理配比。

2.3 振动监测技术的应用

振动监测是一种现代化检测技术，借助设备检测振动参数，系统性的检测设备的运行状态。通常情况下，设备振动信号可以显示设备运行状态与设备信息，同时也可以对设备故障特征进行显示，因此振动监测技术可以全面监测油田机械设备。振动位移是针对低频段位移速度的大小，振动速度是针对振动的严重程度，而振动加速度表示振动快慢的变化。

实际工作中不同类型的故障产生的监测参数不同。若振动频率出现在600 r/min，则可以判定设备为刚性破坏，需要重点监测位移。若振动频率6001200 r/min，可以判定设备为疲劳性破坏，需要重点监测速度。若振动频率1200 r/min，可以判定为惯性力破坏，需要重点监测加速度。

3 油田机械设备故障诊断技术

3.1 油液分析技术

油液分析技术包含质粒分析、铁磁性磨损监测、铁谱分析技术、红外光谱技术、颗粒计数技术、表面声波传感、元素分析和颗粒成像等多种专业参数和技术。目前油田企业主要对以下3 种技术进行研究和开发：淤在线油液分析技术。在实际应用中需要实时监测设备以达到对设备整体运行状态发展趋势的监测；于磨粒自动甄别技术。依照磨粒识别特征对磨粒形态进行记录和组建相应特征参数体系数据库进而在原有铁谱分析技术应用基础上进行优化整合，通过提取磨粒的特征量从而作出诊断；盂油液监测智能诊断系统。是由传统油液分析技术智能化处理后形成的一种现代化技术。在实际工作中，由于存在油液携带信息量繁杂的问题，所以对人工要求高，要想达到预期的监测质量，需要用现代化智能信息处理手段，才可以保证提高监测速度的同时又能保证监测质量。

3.2 无损探伤技术

无损探伤技术大多应用于长输管道，化工装置和大型储罐设备，是目前油田生产企业不可或缺的设备监测技术。一般来说，无损检测主要包括以下监测技术：

（1）射线检测故障诊断技术。工作原理是通过对机械设备中的针气孔、裂纹和熔合缺陷等进行的检测，进而对金属设备使用价值，一般应用于金属构件的故障监测工作。此外，该项技术在非金属构件故障检测应用中也有很好的效果。例如起重机，高压锅炉等特种机械设备。

（2）超声检测故障诊断技术。一般来说，该技术在实际应用中多以设备整体对故障进行判断分析，通过对声波在设备中反射、透射和散射波进行深分析。该技术在实际运用中的原理是通过分析超声波与设备构件间的互相影响与作用达到检测的目的。除此以外，因为超声检测具有局限性，只能对设备中某些特定性能进行检测分析。

（3）磁粉探伤故障诊断技术。主要是通过将钢铁表面和近表面之间的缺陷磁导率与正常情况下的钢铁进行对比，以此来分析判断设备故障。因为在设备发生故障后，故障部位会出现磁化，导致未连续位置的磁场产生变化，导致一定部位磁通泄漏，引发设备表面出现漏磁场，漏磁部位吸引铁粉。实际工作中，只要有合适的光源就能帮助操作人员找到故障部位，然后针对故障进行维修。

4 故障检测技术发展趋势

21 世纪是高新技术和信息技术飞速发展的时代，在科学技术是第一生产力的中国，计算机技术也越来越精进，油田企业设备也随之更精细化和复杂化，使得油田设备的日常运行状态检测越来越困难。为了使油田设备得到更加全面化的检测，使检测准确率不断提升，就要求企业对原有设备检测技术进行更新，融入现代化计算机技术，改造升级原有故障检测技术，使故障检测在实际工作中更加快速准确。

4.1 智能系统

智能系统在油田企业的广泛应用，使油田机械设备运行状态更加良好。智能系统的核心技术是计算机应用程序的使用。它可以通过各种传感器对油田机械设备运行状态进行全面精确的监控，同时也能做出准确的设备运行动态分析，并通过专业经验的积累使其能准确地处理故障。

4.2 人工神经网络模式的建立

为了实现人类神经元模式，进而对记忆信息进行精准处理而建立的人工神经网络，是人工智能的产物。其主要目是实现油田机械设备故障信息收集和对故障进行分析，促进油田机械设备状态检测现代化、智能化。

5 结语

为提高油田企业的生产效率与安全性，对油田机械设备的状态检测技术和故障诊断技术进行系统化分析，预防油田机械设备故障的发生，进而提高油田产量的工作重点是对机械设备进行实时监测和定期检测，以保障设备处于正常运行状态。安全有效地排除油田机械设备生产中的故障，不断提升设备维护工作效率，进而提高石油企业的经济利益。