设备监测与诊断技术应用之经验思考

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欢迎访问e展厅 展厅 12 石油机械展厅 石油钻井设备, 砂泵, 页岩气设备, ... 应用状态监测与故障诊断技术是现代企业设备管理的必然要求。吐哈油田自1993年开展监测与诊断工作以来，不断进行技术创新，形成了较完善的监测诊断网络体系，实现了以时间为基础的定期（或事后）维修向以状态监测为指导的视情维修体制转变。 截至2006年底，吐哈油田共完成精密监测3400多台次，测点16万多个；其中监测大型压缩机组400多台次、其他设备2800多台次，诊断分析出故障隐患200多台次；简易监测9200多台次，40多万个测点，发现设备异常600多台次。由于按期监测和及时维修，设备故障明显减少，直接挽回经济损失近千万元。 监测诊断技术的发展历程 吐哈油田监测与诊断工作主要经历起步、发展、初步成熟三个发展阶段： 起步阶段（1993年-1996年） 1993年首次参加玉门油田举办的设备状态监测技术培训班，并购置部分国产数据采集仪、简易振动测试仪等。当时国产仪器研制处于起步发展阶段，性能差、故障率高，对理论探索的深度有限。 发展阶段（1997年—2000年） 随着认识的提高、监测诊断技术的发展、和国际先进产品的引进，应用工作有序展开。根据油田生产状况，我们先后购置了当时国际先进的振动采集系统、电机诊断仪、激光对中仪等，开展离线精密诊断工作。经过监测人员不懈努力，在旋转设备振动分析、对中调试、电机故障诊断等方面取得长足进步。同期，加强对各采油厂简易诊断设备的配置、人员培训和管理力度，全员认识普遍提高，为系统深入地开展工作奠定了坚实的基础。 初步成熟阶段（2001年—2006年） 2001年成立设备监测组后，监测力度进一步加大，监测水平稳步提高，旋转设备的监测诊断技术应用更趋成熟，往复设备监测诊断技术应用走在了国内同行前列。期间，更新部分精密监测、简易诊断仪器，建立完善了设备监测诊断网络体系，使得该项工作步入系统化、规范化的良性发展轨道。 目前，公司拥有国际水平的往复设备诊断仪、旋转设备振动监测仪、油料光谱分析仪、各类简易诊断仪等120多台套，可以对油田各类旋转、往复设备进行振动、油液、超声波、压力等参数的监测分析，主要生产设备监测率达到90%以上、监测诊断准确率达到85%以上。 三方面促进监测诊断良好开展 正确的导向与决策是关键 设备监测诊断需要高素质的技术人员和一定的投入，因此，上级的重视、支持和正确导向是持续发展的关键。吐哈油田从1993年首次培训后配备监测仪器、坚持不懈地开展工作到目前，发展到能实施从旋转设备到往复设备、从故障诊断到激光对中、从振动分析到油液检测的所有监测诊断内容的实力型队伍，经历了艰苦而又漫长的努力。 首先是人才问题。1993年参加玉门油田的首次培训后，只有极少数工作人员称为技术骨干。为进一步开拓技术人员的视野、培育激发其科学探索的兴趣，10多年来吐哈油田送员工出外培训达70多人次，形成具有2名高级专业技术管理人员、3名国内一流水平的专业技术监测师和一批热爱该项技术的初、中级专业技术人员的监测团队。 其次是配置问题。“工欲善其事，必先利其器”，从科学角度适时提出监测仪器的配置需求，是该项技术应用得到良性发展的保证。从1993年配套国产仪器，1996年开始购置进口的旋转设备监测诊断仪，到2002年引进国际一流的往复设备监测仪器、2005年购置技术先进、应用成熟的振动噪声分析仪等，共投入600多万元，配备了100多套专业监测仪器，确保了该项技术的有序开展。 有的放矢、逐步完善是有效途径 开展监测诊断工作，应该从问题入手，以点切入。1993年，选择国产数据采集仪器，主要是作为练兵的武器和突破口，重在提高监测人员对监测诊断技术应用的认识。1997年，待该项技术的认识和应用具有一定水平时，针对高压注水泵曲轴箱裂损和电机断轴事故频繁发生、存在较大安全隐患，维修量骤增等问题，一方面与国内高等院校合作开发了“注水泵专家诊断分析系统”应用软件，对解决油田注水泵故障起到了积极作用；另一方面购置了当时具有国际水平的监测仪器，深入旋转设备监测诊断技术的应用研究，不断学习、实践，逐步扩展到各类大型旋转设备的状态监测与故障诊断，充分发挥了仪器效能，积累了经验、锻炼了人才，使得旋转设备监测诊断技术应用达到较成熟程度。 随着公司大型往复式压缩机使用至中后期，突发性故障大幅上升，严重影响了油田生产。2000年起，从监测诊断角度开始调研，寻求解决的途径；到2002年底，引进美国Dynalco公司生产的往复设备诊断系统。为了加快消化、吸收，一是要求境外供货商到现场举办为期八天的理论和操作应用培训，以熟悉仪器操作和学习软件使用；二是与国内知名院校合作，进行技术攻关，开发了面向往复设备诊断系统的“数字信号处理软件”，增强了原有软件的信号处理功能；三是分期分批派技术骨干到合作院校带项目进行为期半年的理论培训。这些措施的实施使得该项技术应用取得突破性进展。2003年就能够进行完整的诊断分析，目前已达到较成熟、完善应用的程度。尤为重要的是，技术人员对诸如发动机死缸、气门泄露、压缩机进、排气阀泄露等许多最直接的故障问题，有了一定的认识和处理方法。 建立制度、完善体系是保障 吐哈的监测诊断工作起步较早，在管理、制度等方面存在一定滞后，走了一些弯路，直到2001年成立状态监测组才逐步建立制度，规范操作。先后制定了《设备状态监测与故障诊断实施细则》、《简易诊断实施细则》，填补了状态监测与故障诊断制度的空白；编写了《机泵设备振动企业标准》、《旋转设备监测方案》、《大型往复压缩机组监测方案》等，对测点设置、参数选择、监测步骤等作了具体规定，避免了因数据采集部位不同、监测过程失误造成的采集数据差异，提高了工作效率，做到了监测制度化、报告规范化。 2004年，吐哈油田建立了“现场操作班组巡检点检、各厂设备科专职简易诊断及管理、公司设备科状态监测组精密诊断”的三级设备监测诊断网络，制定了实施办法和管理细则，对简易诊断人员进行了强化培训，使得状态监测与故障诊断工作得到全面、深入、系统化的开展。 监测诊断技术的应用效果 状态监测及故障诊断技术带来的直接、间接经济效益已得到国内外企业的广泛认同，吐哈油田在该项技术应用中也取得了显而易见的效益，主要有以下四个方面： 有效地避免设备事故，降低了故障发生率 通过拓展监测范围，大大降低了设备故障率，近年公司设备故障停机率始终控制在0.1%以下。以大型压缩机组为例，2002年大型压缩机故障停机率为2.5%，2004年下降为1.4%，2005年达到了1.0% ，2006年已控制在0.5%以下，仅这一项每年减少经济损失约上百万元。 如鄯善轻烃C-200原料气压缩机在2006年9月定期监测时发现3#缸十字头的振动在活塞力换向时出现异常信号，经过分析判断可能是压缩端3#缸连杆大小头瓦间隙和十字头间隙不正常，及时停机检查发现3#压缩缸连杆瓦合金层全部脱落，而且上、下瓦在受力换向的部位都有一条细小裂纹和轻微的局部拉伤，避免了一次重大机械故障的发生，将损失降到了最低。 又如温米3#原料气压缩机在7、8、9月因敲缸、缸温高等报警停机五次之多，存在严重的故障隐患，为了摸清事故原因，连续进行十多天的监测、分析，逐一排除故障，最终发现问题出在分电器引出的发动机点火线圈供电线路上，更换后机组恢复正常。 大大改善设备运行状况，提高了运行效率 通过定期监测与故障诊断分析，及时调整设备运行参数，大大改善运行状况，尤其在天然气发动机性能提高方面效果显著。通过对发动机点火、燃烧、作功等分析，及时检查、调整作功不平衡、软点火、不点火、点火线圈损坏等故障，发动机功效明显提高，已累计改善发动机运行状况130多台次，有效的保障了发动机高效、平稳运行，如2006年9月监测温米1#原料气压缩机组发动机转速在340转时四个动力缸作功分别是173.4HP，188.8HP，147.5HP，163.6HP，作功不平衡，21个点火周期2#缸存在8个爆燃，3#缸4个死缸，经过调整点火正时和燃气压力后，四个缸作功依次为171.6HP ，171.6 HP ，172.9 HP，172.9 HP，敲缸、爆燃现象消除，机组平稳运行。 此外，激光对中技术在吐哈油田的成功应用已经辐射到了西北管道、乌石化等企业，多次被邀请进行大机组的调试。兰州电机、库伯等技术维修单位在吐哈维修工程中，对公司监测的对中数据心悦诚服，以此作为惟一对中依据。截至目前，调整大型机组对中260多台，其他机泵200多台，确保了设备在安装、检修、投运时具有良好的对中状况，避免了大量因对中不好导致的故障，强化了设备投运前管理。 避免“维修过剩”，减少了维修时间 如丘陵16SGT/W74原料气压缩机组最初二保间隔4000h—4500h，三保13000—14000小时；开展监测后，1#、4#机组监测显示运行状况良好，连续运行时间分别延长到19100、18200小时；鄯善2台原料气压缩机一直是监测的重点，从2003年开始，一直运行可靠、平稳，被评为公司的“红旗设备”，三保后除进行4次项修，累计运行时间达到20000小时，避免了“过剩维修”，发挥了设备潜能。 推动了设备管理水平的整体上升 设备状态监测与故障诊断技术在吐哈油田的全面应用，有力的推动了设备管理整体水平的上升。一是提高了设备管理的技术含量，实现了设备由被动、定性管理向主动、定量管理的转变，做到了对主要生产设备运行状况的及时掌握；二是提高了设备维修管理水平，实现了由事后维修向预知、视情维修的转变，是公司设备维修体制的革命；三是培养了高素质专业技术人才，提高了设备技术管理队伍的素质。 随着科学技术的不断发展，设备状态监测与故障诊断技术已成为现代化设备管理不可或缺的重要手段，在降低维修费用、提高设备可靠性、促进维修体制变革等方面具有广阔的前景。降低了生产成本，哪家企业不是满心欢喜呢？(end)

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