水处理生产过程中关键设备的故障诊断与预警技术研究

随着水资源短缺与环境污染问题的日益严峻，水处理在工业生产、城市供水与环境保护中的作用愈发突出。为了保障水质达标与系统稳定运行，水处理过程中依赖大量关键设备长期高效运转。然而，由于设备结构复杂、运行工况多变，加之部分企业维护管理水平有限，设备故障时有发生，影响水处理效率，甚至引发水质超标或停产事故。因此，发展高效、可靠的关键设备故障诊断与预警技术，已成为提升水处理系统整体安全水平的迫切需求。

一、水处理生产过程中关键设备及故障特征分析

（一）水处理关键设备分类及作用

水处理系统中的关键设备主要包括泵类设备、阀门管路系统、过滤与分离设备及在线监控装置。泵类设备如原水泵、加压泵、循环泵，承担水体输送与系统水力平衡，流量区间通常为 50^～5000 m³/h，压力范围 MPa。阀门与管路系统控制流体流向与隔断，常用不锈钢、UPVC 或 FRP 材质，口径从DN50 到 DN800。过滤设备包括砂滤器、多介质过滤器、超滤膜组件等，有效孔径 0.001^～50 微米，主要去除悬浮物、胶体及部分溶解性污染物 [1]。自动监控系统由流量计、压力变送器、浊度计、电导率仪及 PLC 单元组成，实时监测运行状态，保障水质与工艺稳定。

（二）关键设备常见故障类型与影响

水处理过程中常见设备故障包括机械故障、电气故障、控制故障与过滤设备故障。机械故障表现为泵体振动、轴承磨损、密封泄漏，导致噪声上升、能耗加大，严重时引发停机事故。电气系统故障如电机过载、绝缘老化、短路跳停，影响系统正常运转。控制故障多为传感器漂移、信号丢失、PLC 程序异常，直接干扰流量、压力与药剂投加控制，水质指标波动加剧。过滤设备常见堵塞、膜污染、结构破损，导致出水浊度、SDI 污染指数超标，影响后续工艺，降低系统处理效率。

二、关键设备的故障诊断方法研究

（一）传统故障诊断方法

传统水处理设备故障诊断主要依靠人工巡检与经验判断，结合定期维护检修进行故障排查。常规检查项目包括泵轴振动、阀门开关灵活性、管路密封情况等。该方法操作简便、成本较低，但存在强烈依赖操作人员经验、诊断滞后、无法实时监控的问题，隐患排查不彻底，难以及时发现早期故障，严重制约系统运行的可靠性 [2]。

（二）基于信号监测的诊断技术

信号监测技术通过实时获取设备运行状态信号，实现早期故障发现。振动分析采用加速度传感器监测设备振动特性，利用 FFT 分析轴承磨损、对中偏差等问题，通常以 RMS 值大于 4.5mm/s 作为警戒标准。声发射技术通过高频声波信号捕捉材料裂纹、泄漏早期迹象，灵敏度高，适用于结构完整性监测。电气监测通过实时分析电流、电压变化，及时发现电机负载异常或电气系统故障。该类技术适用于在线监控，响应速度快，但单一信号易受环境干扰，存在误判和漏报风险。

（三）基于数据驱动的智能诊断方法

数据驱动方法基于多源数据融合与智能算法，提升故障诊断准确性。通过多传感器信息融合，整合振动、流量、压力、温度等参数，增强系统全面感知能力。机器学习技术应用支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）等算法，利用历史数据训练模型，故障识别准确率可达 90% 以上。神经网络方法如 BP 神经网络与卷积神经网络（CNN），具备自学习与复杂特征提取能力，适用于非线性与动态系统中的故障识别，显著提高诊断智能化水平。

（四）基于模型的故障诊断方法

模型驱动方法通过数学建模与仿真技术，定量分析设备状态偏差，实现故障识别。泵类设备可建立水力与机械传动系统数学模型，运行参数偏离设计值超过 5% 即为故障预警信号。过滤系统通过孔隙堵塞模型，结合压差与流量变化，判断滤料污染程度。使用 ANSYS、MATLAB Simulink 等仿真软件，可动态模拟设备运行过程，提前识别系统潜在风险，增强诊断的科学性与准确性。

（五）多技术融合的故障诊断体系

多技术融合诊断体系整合机理建模、信号监测与智能算法，形成多维度、智能化诊断平台。通过实时数据采集系统（SCADA）获取多源信息，结合智能

模型对异常信号进行识别与复核，降低误报率。系统设置故障等级分级报警机制，针对不同故障严重程度，制定分层响应方案，实现设备运维的精细化管理，全面提升水处理系统的运行稳定性与故障防控能力。

三、水处理关键设备的预警技术与系统设计

（一）预警技术的基本原理与框架

故障预警技术区别于传统的事后诊断，侧重于在故障发生前通过趋势分析与风险评估，提前发布警报。典型预警系统包括传感器层、数据采集层、分析处理层与决策执行层，形成信息流的完整闭环。合理设计预警系统，可实现提前 10^～30 分钟的有效故障预警，显著降低事故发生率，保障水处理系统安全高效运行。

（二）实时监测系统设计

高效的预警系统依赖于先进的实时监测平台。传感器选型方面，采用高稳定性加速度传感器（量程 ）、高精度压力变送器（量程 02.5 MPa，精度 ⩽0.25%FS ）及智能电流互感器，确保数据获取的准确与实时性。数据传输网络通过工业以太网、无线 LoRa 或 5G 通讯技术，保证高可靠性、低延时的数据传输。监控平台基于 SCADA 系统开发，集成数据可视化、趋势分析、报警推送功能，实现对关键设备运行状态的全面实时掌控。

（三）故障预警算法研究

故障预警系统核心在于高效准确的预警算法。阈值设定法基于设备标准参数设置警戒线，参数超限即发出警报，适用于结构简单系统 [3]。趋势预测法通过滑动窗口、指数平滑等方法分析关键参数变化趋势，提前发现异常发展趋势。机器学习算法，尤其是 LSTM（长短时记忆网络）技术，可处理时间序列数据，捕捉复杂工况下的动态变化规律，提升预警准确率。协同预警机制整合多参数信息，通过联合分析，有效减少误报与漏报，增强系统稳定性与预警效果。

（四）预警系统的集成与应用

实际工程中，预警系统已展现出良好应用效果。某大型水厂引入智能泵站监控系统，通过振动、压力、流量多参数融合，实现泵体故障提前 15 分钟预警，年均故障率降低 30‰ 。反渗透系统配置SDI 在线监测与膜压差趋势分析功能，膜污染发展趋势可准确预测，避免水质超标与系统频繁清洗，提升整体运行效率，降低维护成本。

（五）预警系统的优化与未来发展方向

为进一步提升水处理设备预警水平，未来系统将重点发展自学习与自适应算法，增强模型泛化能力。结合云平台与大数据分析技术，推动跨站点集中监控与远程智能运维。智能机器人巡检、无人值守水处理站点将成为行业发展趋势，最终实现水处理系统的高度自动化、智能化与安全高效运行。

总结：水处理系统中关键设备的稳定运行直接关系到水质达标与系统安全。本文围绕关键设备的故障类型、诊断方法与预警技术进行了系统分析，提出了多技术融合的智能诊断与实时预警体系。实践表明，结合信号监测、数据驱动与智能算法，可有效提升故障识别与预警的准确性，降低系统故障率。

参考文献：

[1] 邱岳 . 反渗透水处理设备在工业污水处理中的应用 [J]. 中国资源综合利用 ,2024,42(12):256-258.

[2] 孙国定 . 工业化学水处理设备腐蚀问题处理方法研讨 [J]. 中国设备工程 ,2024,(09):158-160.

[3] 魏亮亮 , 多功能集成监控预警餐饮污水处理设备的研发及产业化 . 浙江省 , 浙江贝诺环境科技有限公司 ,2021-01-27.