化工设备运行状态监测与故障预测

化工设备运行状态监测与故障预测

王雷

青海盐湖元品化工有限公司    青海，格尔木   816000

身份证号码：140881198603110014

摘要：文章先强调监测和预测对化工行业的重要意义，然后对运行状态监测策略进行深入探讨，其中包括传感器技术应用，数据采集等、建设实时监控系统，并对监测数据进行分析和处理。在故障预测策略中，论文对故障机理及模式识别，预测模型建立及验证和预测结果准确可靠等问题进行了讨论。通过实施上述策略，能够有效实现化工设备运行状况实时监测及潜在故障早期预报，进而支撑化工行业持续发展。

关键词：化工设备；运行状态监测；故障预测

引言：化工设备运行中会产生各种各样的故障，如果不能及时发现并加以处理就有可能造成严重安全事故及重大经济损失。所以，对设备运行状态进行有效监测和故障预测具有十分重要的意义。通过监控，可实时了解设备运行状态并发现异常；通过对故障进行预测可预先采取一定措施来避免或者缓解故障造成的损失。

1. 化工设备运行状态监测与故障预测的重要性

化工设备的运行状态监测及故障预测对保证生产安全，提高效率，降低成本具有十分重要的意义。通过实时监测能够及时发现设备的异常情况，防止事故的出现，保证生产线的平稳运行。通过故障预测，企业可以更早地进行维护和修复工作，从而缩短意外停机的时间，并减少因设备故障引发的生产中断或安全事故的风险。另外，高效的监测与预测系统也可以优化设备性能、延长设备寿命、进而节约企业大量维护更换费用。

2. 化工设备运行状态监测策略

2.1 传感器技术与数据采集

多种传感器，例如温度传感器、压力传感器、流量传感器等，都被广泛地用于监测设备的运行参数。这些传感器可以实时收集设备在工作过程中的温度，压力和流速等多种数据，并且把这些数据传送到监控系统中加以分析。通过数据采集可对设备运行状态进行实时监控并及时了解其运行状态。也可利用传感器收集到的数据对装置运行进行建模，并将实际数据和模型预测数据进行比较，能够更加精确的判断出装置是否正常工作。

2.2 实时监控系统的构建

要想对化工设备运行状况进行较好的监控，就必须构建有效的实时监控系统。该系统应能接受来自传感器的信息，实时处理与分析信息，从而及时发现装置在工作过程中出现的异常。实时监控系统建设一般由数据存储，数据处理，报警系统和其他功能模块组成。数据存储模块对传感器收集到的数据进行保存以进行后续的分析与查询；数据处理模块的主要职责是处理和分析数据，利用特定算法来监测设备的工作状况，并据此生成实时的监测报告；当检测到设备出现异常时，报警系统能够迅速发出警告，并告知相关工作人员采纳相应的措施。

2.3 监测数据的分析与处理

数据采集时可能会有部分噪音数据或者异常数据出现，必须对其进行清理处理才能保证后续分析准确可靠。数据预处理主要是对数据去噪，插值处理和对数据归一化处理以更好的开展后续分析工作。监测数据分析可利用多种数据挖掘与机器学习算法进行深度挖掘分析。通过构建数据模型实现了对设备运行状态进行预测与诊断。比如可通过对设备运行数据进行监控，构建以机器学习为基础的预测模型来对设备可能发生的故障种类及发生时间进行预测，并提前做好维护措施以避免因设备停运而带来的危害。监测数据分析还可将专家经验与领域知识相结合，实现专业化解读与分析。专家们可根据资料的特点及规律来判断该装置运行状态的正常与否，并提出相关建议及处理方案。

3. 化工设备运行故障预测策略

3.1 故障机理与模式识别

所谓故障机理就是设备运行中因各种因素而引起故障的原因及机理，它可能会涉及到设备设计，材料，工艺参数，环境等诸多因素。对该装置故障机理进行深入研究可确定潜在故障源和构建相关预测模型。当分析故障的原因时，必须考虑到化工设备的各种特性，如反应器、分离设备和输送设备等，并充分考虑设备的工作方式、受力状况以及对环境的潜在影响。通过对不同运行条件下设备运行数据进行分析，可找出故障产生规律及特点，以达到深刻认识故障产生机理。模式识别就是根据设备运行数据，将故障模式识别归类。通过对设备运行数据的收集和分析，例如温度、压力、流量等因素，能够识别出不同的故障模式，如过载、磨损、腐蚀等。

3.2 预测模型的建立与验证

建立预测模型首先要选取适当的数据特征及模型算法。从设备运行数据中提取并选取特征，可得到有效的故障关联特征，从而为构建模型打下基础。在挑选模型算法的过程中，可以根据具体的实际需求选择多种方法，例如回归分析、神经网络或支持向量机等技术。根据不同故障类型及特点，可选用适当算法建立模型，从而提高预测模型精度及鲁棒性。在构建预测模型之后，必须经过验证与评价才能保证其有效性与可靠性。通过使用交叉验证，误差分析等技术，能够对不同数据集下的模型预测性能进行评价，实现模型的调优与改进。

3.3 预测结果的准确性与可靠性

准确性是指预测结果与实际发生的故障情况之间的匹配程度，而可靠性是指模型在不同情况下的稳定性和一致性。要保证预测结果准确，就必须充分考虑到资料的高质量与充分性。质量较好的数据能提供更为可靠的信息支撑，同时充分的数据能覆盖较多故障情况并增强预测模型泛化能力。另外，还要对预测模型进行不断地优化，其中包括选取更加适合的特性，调整模型参数和考虑具体业务需求等，从而提高预测的精度。同时确保预测结果可靠非常关键。可靠性包含了模型稳定性与一致性两个方面，即当数据集与情景不同时，该模型均能给出稳定预测结果。

结束语：化工设备的运行状态监测和故障预测，是保障化工生产安全，高效进行的一项重要技术手段。利用传感器技术及数据采集的方法，建立实时监控系统并对监控数据进行深入的分析和处理，能够及时的发现设备的异常情况，并采取相应的措施。

参考文献

[1]梁伟.基于模糊聚类分析的风力发电设备运行状态监测研究[J].自动化应用,2021,(05):111-113.

[2]程为平,张钊.港口大型装卸机械设备运行状态智能监测技术研究[J].科技资讯,2021,19(10):62-64.

[3]万宪鹏.探析石油化工设备运行过程中的状态监测预警系统[J].石化技术,2019,26(05):177+343.