石油化工生產(chǎn)裝置中往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法研究

封毅朗

摘? 要：采取有效的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法，能夠提升石油化工生產(chǎn)裝置運(yùn)行水平?；诖?，本文詳細(xì)分析了油樣光譜分析診斷法、大數(shù)據(jù)診斷法、深度學(xué)習(xí)診斷法、熱力性能診斷法、振動(dòng)噪聲診斷法這幾種石油化工生產(chǎn)裝置中往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法，希望能夠?yàn)槭突どa(chǎn)體系建設(shè)提供助力。

關(guān)鍵詞：石油化工;生產(chǎn)設(shè)備;故障診斷

引言：往復(fù)壓縮機(jī)是一個(gè)重要的石油化工生產(chǎn)裝置，其主要作用是讓生產(chǎn)用氣體按照既定的順序進(jìn)入或排出作業(yè)空間，為石油化工生產(chǎn)作業(yè)提供靜壓力。但該裝置在投入使用一段時(shí)間后，難免會(huì)發(fā)生故障，需要工作者及時(shí)進(jìn)行故障診斷、維修，以恢復(fù)其正常運(yùn)行狀態(tài)，保持石油化工生產(chǎn)活動(dòng)的穩(wěn)定開(kāi)展。

1油樣光譜分析診斷法

油樣光譜分析法是一種往復(fù)壓縮機(jī)油路故障診斷方法，該技術(shù)的故障診斷原理為，運(yùn)用油脂在電能或熱能作用下，會(huì)散射出特性光譜的特點(diǎn)，通過(guò)分析其所散射出的光譜，了解油脂的物質(zhì)組成狀態(tài)，然后基于此，評(píng)估壓縮機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)故障診斷，例如：在分析中，如果發(fā)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)中的金屬物質(zhì)含量較大，就說(shuō)明油路中裝置可能存在異常磨損故障，然后即可根據(jù)金屬物質(zhì)的類(lèi)型，判定故障所在的位置。但該方法僅能對(duì)粒徑<10μm的磨屑進(jìn)行檢測(cè)，不適用于磨損故障過(guò)于嚴(yán)重的診斷工作。在故障診斷中，根據(jù)往復(fù)壓縮機(jī)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)材質(zhì)情況，進(jìn)行光譜分析時(shí)，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)分析Fe、Cu、Al、Cr、Sn等元素，同時(shí)，考慮到工況差異，還要通過(guò)多次試驗(yàn)，來(lái)確定各元素的正常含量，并結(jié)合相對(duì)含量標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行故障診斷，保證診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性。一般來(lái)說(shuō)，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)可以被定位為，Cu、Al、Sn、Fe含量若為正常量的2～3倍，則磨損程度較高，為正常量的1.5～2倍，則磨損程度中等，為正常量的1.25～1.5，磨損程度較低，針對(duì)于Cr元素，如果含量為正常量的5倍以上，則磨損嚴(yán)重，為3～5倍，則磨損程度中等，為2～3倍，則磨損程度較低。以某往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷為例，工作者可以先運(yùn)用光譜檢測(cè)儀，對(duì)油路內(nèi)的油液進(jìn)行抽樣檢查，然后得出油液中所含有金屬物質(zhì)的類(lèi)型與含量，并發(fā)現(xiàn)Fe、Cu、Al元素的含量超出正常標(biāo)準(zhǔn)的2～3倍，說(shuō)明材質(zhì)中包含F(xiàn)e、Cu、Al元素的裝置、部件存在較高程度的磨損，然后工作者就基于此，對(duì)上述類(lèi)型的往復(fù)壓縮機(jī)部件、裝置進(jìn)行了逐一排查，找出了磨損故障所在的位置，并定位了存在磨損損傷的部件，最后，根據(jù)上述信息，完成往復(fù)壓縮機(jī)的故障診斷，為磨損類(lèi)故障的排除提供有力依據(jù)。

2大數(shù)據(jù)診斷法

就目前來(lái)看，自動(dòng)控制系統(tǒng)已經(jīng)被引入到石油化工生產(chǎn)中，其控制生產(chǎn)運(yùn)作的主要原理為，通過(guò)收集生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，然后用該數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行參數(shù)，按照一定的規(guī)則進(jìn)行計(jì)算，得出控制量，再按照該控制量，執(zhí)行設(shè)備控制，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)體系的自動(dòng)化運(yùn)行。在此過(guò)程中，人們將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)引入到自動(dòng)化系統(tǒng)建設(shè)中，可以通過(guò)實(shí)時(shí)分析往復(fù)壓縮機(jī)運(yùn)行異常數(shù)據(jù)，進(jìn)行故障診斷定位，提升石油化工自動(dòng)化生產(chǎn)水平。在大數(shù)據(jù)診斷法的運(yùn)用中，一般需要用Hadoop分布式計(jì)算框架作為并行計(jì)算架構(gòu)，再運(yùn)用NoSQL集群存儲(chǔ)架構(gòu)構(gòu)建大數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)，考慮到診斷過(guò)程涉及到對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，因此，還要設(shè)置一個(gè)STORM計(jì)算框架，用于高效分析大規(guī)模的往復(fù)壓縮機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以便于更快、更及時(shí)的完整故障診斷、預(yù)警，為往復(fù)壓縮機(jī)的排故工作提供良好條件，例如：在故障診斷中，基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的自動(dòng)控制系統(tǒng)，會(huì)將往復(fù)壓縮機(jī)的各項(xiàng)運(yùn)行參數(shù)，存儲(chǔ)到一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后大數(shù)據(jù)故障診斷系統(tǒng)，會(huì)從該數(shù)據(jù)庫(kù)中的進(jìn)行數(shù)據(jù)參數(shù)的提取，并運(yùn)用STORM計(jì)算框架計(jì)算所提取實(shí)時(shí)運(yùn)行參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)值之間的差值，而且還要借助Hadoop分布式計(jì)算框架，實(shí)現(xiàn)多個(gè)種實(shí)時(shí)參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)之間差值的同時(shí)計(jì)算，如果參數(shù)實(shí)際值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的差距超出了允許范圍，那么系統(tǒng)就會(huì)將異常參數(shù)值統(tǒng)一進(jìn)行分析，根據(jù)此類(lèi)參數(shù)的形成機(jī)理，定位故障的位置，以及故障的類(lèi)型，做出故障診斷，并將診斷結(jié)果以警報(bào)信息的形式，發(fā)送給系統(tǒng)顯示層上，供工作者查看，提高故障診斷便捷性。

3深度學(xué)習(xí)診斷法

深度學(xué)習(xí)診斷法屬于一種智能化的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法，借助該方法，可以使診斷工作的效率、準(zhǔn)確度以及自動(dòng)化水平更高，有助于石化生產(chǎn)水平的提升。在深度學(xué)習(xí)診斷法的應(yīng)用中，可以考慮基于連續(xù)主題模型法，建立一個(gè)特征相空間矩陣，以反映出往復(fù)壓縮機(jī)的常規(guī)運(yùn)行特征，而當(dāng)該設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí)，其的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)矩陣就會(huì)出現(xiàn)異常，因此，可以將該特征相空間矩陣作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，再建立一個(gè)觀察模型，用于檢測(cè)、分析數(shù)據(jù)矩陣存在的異常，以實(shí)現(xiàn)故障診斷。在此過(guò)程中，可以使用KL散度系數(shù)，度量正常數(shù)據(jù)模型與當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)模型之間的距離，然后根據(jù)該距離，判斷是否存在故障，以及故障類(lèi)型，完成故障診斷。其中，正常數(shù)據(jù)模型可以設(shè)置為，，當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)模型可以設(shè)置為，，其中，βj與αi為概率密度函數(shù)權(quán)重、θ為參數(shù)集、X為特征相空間矩陣、T與K為數(shù)據(jù)變化周期。以某往復(fù)壓縮機(jī)的故障診斷為例，在深度學(xué)習(xí)技術(shù)下，可以根據(jù)往復(fù)壓縮機(jī)常見(jiàn)的故障類(lèi)型，設(shè)置對(duì)應(yīng)的故障狀態(tài)下的KL散度系數(shù)模型，然后借此，對(duì)故障診斷系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，使系統(tǒng)可以有效識(shí)別各類(lèi)常見(jiàn)故障，以達(dá)到高效故障診斷的效果。

4熱力性能診斷法

一般來(lái)說(shuō)，在發(fā)生故障時(shí)，往復(fù)壓縮機(jī)結(jié)構(gòu)在運(yùn)行中會(huì)出現(xiàn)異常溫升現(xiàn)象，因此，通過(guò)測(cè)定設(shè)備的熱力學(xué)參數(shù)，即可實(shí)現(xiàn)故障診斷。在該診斷法的運(yùn)用中，工作者需要先為往復(fù)壓縮機(jī)設(shè)置相應(yīng)的熱力性能參數(shù)檢測(cè)設(shè)施，如油溫溫度計(jì)、冷卻水溫度計(jì)等，然后通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控各個(gè)檢測(cè)設(shè)施的示值變化情況，來(lái)及時(shí)發(fā)現(xiàn)、診斷異常溫升故障，維護(hù)往復(fù)壓縮機(jī)的正常運(yùn)行狀態(tài)。以某故障診斷工作為例，如果工作者通過(guò)檢測(cè)冷卻水熱力性能，發(fā)現(xiàn)其溫度過(guò)高，那么故障就可能源于冷卻水雜質(zhì)過(guò)多、冷卻設(shè)備阻塞等原因，以準(zhǔn)確完成故障診斷。但在此過(guò)程中，應(yīng)當(dāng)注意，各類(lèi)溫度測(cè)試儀表、裝置通常在一段時(shí)間的使用后，容易出現(xiàn)誤差積累的情況，需要定期加以校準(zhǔn)，同時(shí)，也要將這些測(cè)溫設(shè)施檢修納入到往復(fù)壓縮機(jī)維護(hù)工作內(nèi)容中，以保證故障診斷結(jié)果的可靠性，提升往復(fù)壓縮機(jī)的運(yùn)行水平[1]。

5振動(dòng)噪聲診斷法

一直以來(lái)，振動(dòng)噪聲法都是常用的往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法。在目前的振動(dòng)噪聲故障診斷中，工作者通常會(huì)使用高頻振動(dòng)器，對(duì)機(jī)械運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的噪音進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并捕捉異常振動(dòng)噪聲，再通過(guò)分析該噪聲，判斷故障的具體位置以及故障類(lèi)型，完成診斷?，F(xiàn)階段，由于異常噪聲主要形成于氣缸磨損、漏氣等氣缸故障，因此，該診斷法主要適用于氣缸故障診斷。在此過(guò)程中，考慮到當(dāng)前石油生產(chǎn)的自動(dòng)化情況，為了得到更加準(zhǔn)確的診斷結(jié)果，工作者也可以用安裝在往復(fù)壓縮機(jī)結(jié)構(gòu)中的自動(dòng)控制傳感器的振動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)，來(lái)驗(yàn)證噪聲診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性，為后續(xù)的排故工作提供有力依據(jù)，例如：在故障診斷時(shí)，發(fā)現(xiàn)氣缸處噪聲較大，而且此噪聲類(lèi)似敲擊聲，那么就可以判斷故障源于連接件緊固不到位，造成的部件松動(dòng)、磨損，通過(guò)更換或緊固連接件，即可有效排除故障，省略故障診斷中的拆檢等步驟，提高診斷效率。此外，一些情況下，當(dāng)氣缸出現(xiàn)故障時(shí)，其配套的軸承、傳動(dòng)桿等裝置也可能存在故障，所以當(dāng)用噪聲診斷法診斷出氣缸故障后，還要注意檢查傳動(dòng)裝置情況，以提高故障診斷工作的完整性，促進(jìn)往復(fù)壓縮機(jī)的使用性能順利恢復(fù)正常狀態(tài)[2]。

結(jié)論：綜上所述，增強(qiáng)故障診斷方法應(yīng)用效果，能夠提升往復(fù)壓縮機(jī)運(yùn)行水平。在石化生產(chǎn)中，借助往復(fù)壓縮機(jī)故障診斷方法，可以找準(zhǔn)故障發(fā)生點(diǎn)、根據(jù)故障現(xiàn)狀編制準(zhǔn)確的排故方案、提高故障修復(fù)工作效果，從而優(yōu)化往復(fù)壓縮機(jī)性能狀態(tài)，改善石化生產(chǎn)力水平。

參考文獻(xiàn)：

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