炼化动设备状态监测分析及故障诊断技术研究

黄琦 刘宏

摘  要：目前，随着我国炼化企业快速发展，炼化企业对于炼化动设备需求量增大。本文将针对炼化动设备研究现状进行分析，通过对炼化动设备状态的温度监测技术、压力监测技术、振动监测技术、油液分析监测技术等方面进行研究，并结合识别信号参数特征、读取频谱图分量数据等炼化动设备故障诊断技术做出探究。

关键词：动设备;状态监测;故障诊断

引言：在炼化企业生产过程中，炼化动设备是企业生产的根本动力。一旦炼化动设备出现重大故障，会造成严重的经济损失，包括维修费用和人工成本。目前，炼化企业对动设备可能会造成的故障越来越重视，如何定期维修并降低成本，已成为急需解决的问题。

1我国炼化动设备研究现状

近年来，随着技术的发展炼化动设备逐渐具有大型化和聚集化等特点，且装置的操作也出现复杂、繁琐等特点。同时，国家对炼化企业进行安全生产的要求越来越高，对炼化动设备的生产环境要求更为严格。由于一些动设备对工作环境的要求具有较高条件，例如，高危泵、系统风机等设备需要在高温高压的环境进行工作，并且呈现出速度快、可持续工作的特点。针对机械本身的运行特征，如何进行及时诊断故障，并进行精准维修已成为技术管理的工作重点。对炼化动设备的状态监测与诊断进行及时防护，实现其平稳运行。可通过监测设备信号，并对监测数据进行分析，能够及时了解炼化动设备的磨损与状态，科学降低设备出现故障的概率。

我国虽然对于炼化动设备的研究起步较晚，但是研究发展速度快。在七十年代时，我国的研究方向主要是参考其他国家的先进经验和技术，并实践到具体的炼化动设备当中。目前，我国的炼化动设备研究成果正在与世界水平逐步缩小差距，动设备状态监测与故障诊断的理论与实践形成积极融合，且越来越受到重视。

2炼化动设备状态监测技术

2.1温度监测技术

监测炼化动设备是否磨损的重要手段之一就是实时监测温度变化。在动设备发生严重磨损或零件变形时，机器内部将出现大面积发热等情况。因此，判断动设备是否发生故障时，及时监测机器温度并做好详细记录是有效途径也是最直接的检测方法。动设备温度过热通常会引起机器承载过量和部分零件轴承发生破损，一般情况下，需要机器进行系统初始化操作，通过定时对温度数据进行收集，分析数据情况，判断基本选择显示，并通过端口将新数据准确传送到PC机中[1]。近年来，炼化动设备逐渐朝着自动化与集成化方向发展，其中各种动设备温度监测技术的发展越来越形成一门精准科学的技术。比如当下使用最广泛的热电偶技术与多光谱测温技术等，在检测动设备时，正是种类繁多的温度监测技术给动设备故障诊断提供原始动力。但需要温度监测人员注意的是，虽然我国温度监测技术发达，但是对于机器极限温度的测量与气流温度进行测量时，需要操作人员对于技术的熟练程度极高，通过对动设备的初步分析，使用正确的检测方法进行操作。

2.2压力监测技术

压力监测技术是通过对炼化动设备中具体零件的参数安装压力传感器，并监测压力传感器的参数变化，及时对炼化动设备进行调整。在机器系统运行时，分析安装的压力传感器数据变化，可发现其情况异常并根据数据基本特征，可判断出设备是否过载，机器油路堵塞情况。当动设备的安全阀和密封条有松动时，传感器会及时发出警报，可通过其正常运行时的数据来进行判断，使得机器出现故障的频率减少。在炼化动设备的组成中，包括许多液压零件，例如：液压泵系统、液压油缸罐、高压多路阀等等。此液压系统出现故障频率较高，并且易出现反复现象，当首次故障出现维修好后，第二次故障出现的时间间隔短，在首次事故出现时，操作人员应及时发现病因，准确寻找故障出现的根源，进行全方面检查与监测。例如，在炼化动设备中，自升式钻井在进行海洋作业时，时常出现数据异常情况，并且海洋作业成本高，维修费用大[2]。这就需要操作人员对自升式钻井进行全方位检测，利用压力检测技术，减少作业时的安全隐患，尽快排除故障，降低民营企业的生产成本。

2.3振动监测技术

目前，在我国使用最广泛的监测设备故障技术是振动监测技术，也是所有监测技术中最主要的。在炼化动设备运行时，可通过振动技术最直接的呈现出来。例如，在机器的离心泵运行时，其轴承、齿轮、部门零件易发生故障，造成机器对中不齐，转子运转不平衡和油膜破损等故障问题。通过振动监测技术，可以准确发现其故障出现的原因，有利于操作人员及时进行维修，对振动频率振幅的精准记录，可有效分析其数据参数。例如，在频率振幅数值较低时，可使用测量位置移动的方法进行记录。在频率振幅在中频时，应测量速度的变化。当频率振幅处在高频的情况下，可通过测量加速度的方法，记录有效数据。

2.4油液分析监测技术

通过分析炼化动设备中各零件之间的润滑油来分析设备运行情况就是油液监测技术。在对油液的不同品种与性能指标进行分析时，可观察油液受污染的情况或者油液中微小物质的状态特征，准确检测出设备各部件之间的摩擦与破损情况。由于动设备24小时的不停运转，导致其零件表面受到磨损后，零件内部的成分混入到润滑油中，使得油液受到污染。此现象可通过红外光谱分析和斑点实验等方法进行检测，确定其磨粒尺寸和已变化的形态，及时对动设备出现故障的部位发出预警，实现对其科学检测。

3炼化动设备故障诊断技术

3.1识别信号参数特征

在炼化动设备的诊断技术中，通过对机器的检测，实时收取信号并根据其出现的异常数据，识别参数特征。通过操作人员的经验与技术，判断出设备出现的故障原因与问题。在动设备的运行过程中，转子与壳体的密封性是其基础结构，如遇到质量检测不合格的设备，在转动过程中可能会出现振动等情况。若操作不当时，设备振动异常明显发出信号。所以在对动设备进行故障诊断时，信号数据是其判断的主要依据，对信号参数的测量、监视与分析是设备运行的安全保障。

3.2读取频谱图分量数据

频谱图对于炼化动设备的故障诊断至关重要。在出现故障时情况时，必不可少检测就是读取设备各个部件的频谱图。因设备各部位之间所出现的频谱图不同，所对应的问题也相对不同，所以需要操作人员具备理解频谱图的能力。根据每个部位频谱图分布的规律，可准确对应谱量与零件之间的关系，进而了解设备出现的故障类型并判断其所在位置。频谱图大致可分为三类，包括正常状态下的频域、暂停状态下的频域与频域的趋势分析。在诊断故障时，首先应该考虑频谱图在三个阶段的不同数据，通过对低中高三个不同段位的分析，判断其故障出现的位置，尤其要注意高频时频谱图发生的变化。在振动高频时，对设备的影响达到最大。通常情况下，频率发生变化主要受转子影响，转子运行不平衡可能使设备发生故障[3]。设备振动低频时，其故障主要是喘振，高频时，大多是由于联轴器不对称导致故障出现。随着我国对炼化动设备的诊断方式逐渐现代化，其应用的范围也会越来越广泛。

结语：对于炼化动设备状态监测分析及故障诊断技术的发展，日渐呈现出智能化、实时化与网络化等特点，更要求操作人员实时掌握设备的运行情况。由于设备操作过程复杂，需要对其进行实时监测并在诊断过程中取得成效，为设备维修提供具体依据。

参考文献：

[1]高帆，李洪元，吴帆.基于频谱分析的离心泵健康状态监测及故障診断[J].自动化仪表，2019，40（7）：24-28.

[2]王新明.化工装置中压缩机轴瓦磨损原因分析及解决措施[J].设备管理与维修，2020（8）：85-86.

[3]张弼.50MW汽轮发电机组叶片断裂原因分析[J].石油化工设备技术，2020（2）：15-17.