石油机械状态监测与预防性维护策略研究

引言

油气资源开发环境的复杂性与高风险性，对石油机械的可靠性提出严苛要求。从钻井平台的顶驱系统、泥浆泵，到集输管线的压缩机、泵组，此类装备长期处于高压、腐蚀、重载工况，易发生磨损、泄漏、疲劳断裂等故障。传统“事后维修”模式因故障突发导致生产中断，单次停机损失可达数十万元；而“定期维护”虽能减少突发故障，却常因过度维护造成备件与人力浪费。随着工业互联网技术的渗透，状态监测与预防性维护成为破解这一矛盾的关键路径。本文聚焦石油机械运维痛点，深入探索监测技术的优化应用与维护策略的精准落地，为行业运维模式升级提供实践参考。

一、石油机械状态监测技术体系及应用瓶颈

（一）核心监测技术的机理与场景适配

状态监测是预防性维护的前提，其核心在于通过多维度感知设备运行参数，捕捉故障前兆信息。当前石油机械领域应用最成熟的三类技术各有侧重：振动监测通过安装加速度传感器采集设备振动信号，基于时域（峰值、均方根）与频域（频谱分析）特征识别旋转机械的不平衡、不对中、轴承磨损等故障，在钻井泵、离心压缩机等设备上的故障识别准确率可达 85% 以上；油液分析借助光谱、铁谱技术检测润滑油中磨粒的尺寸、浓度与成分，能提前 3-6 个月预警齿轮箱、发动机等润滑系统相关故障，尤其适用于无法直接安装振动传感器的封闭设备；红外热成像则通过捕捉设备表面温度场分布，快速定位电机绕组短路、管线堵塞、密封失效等热异常问题，在输油泵站的日常巡检中效率比人工提升 5 倍以上。三类技术的组合应用已成为主流，例如在海上平台顶驱系统监测中，振动传感器监测齿轮传动系统，油液分析跟踪主轴承润滑状态，红外热成像排查电机与液压系统热隐患，形成“振动-油液-温度”三维监测网络，实现故障类型与位置的精准定位。

（二）现有监测模式的主要瓶颈

尽管监测技术不断迭代，但在石油机械复杂工况下仍存在明显短板。其一，数据融合能力不足，多数监测系统仍处于“分系统独立监测”状态，例如钻井设备的液压系统与机械系统数据割裂，无法实现跨维度故障关联分析，导致 30%以上的复合型故障被误判或漏判。其二，实时响应滞后，部分偏远油田的监测数据依赖人工定期采集，数据传输延迟可达数小时，错失故障早期干预窗口。其三，环境适应性差，在沙漠、深海等极端环境中，传感器易受高温、高压、腐蚀影响，故障率高达 20% ，导致监测数据中断。此外，监测数据与维护决策的衔接缺失，大量监测数据仅用于故障后追溯，未转化为预防性维护的有效依据，形成“监测与维护两张皮”现象。

二、石油机械预防性维护策略优化路

（一）构建闭环式维护管理框架

基于“数据驱动决策”理念，本文提出“监测-诊断-决策-执行-反馈”闭环预防性维护框架。在监测层，采用“固定传感器+移动巡检”结合模式，关键设备部署工业级耐高温、抗腐蚀传感器，实现 24 小时连续数据采集，辅助设备通过手持红外测温仪、便携式油液分析仪完成周期性巡检，确保监测覆盖无死角；诊断层引入模糊综合评价法，结合设备历史故障数据与实时监测参数，构建健康指数（HI）计算模型，将振动烈度、油液污染度、温度偏差等参数转化为 0-100 的量化指标， HI<80 时启动预警，HI<60 时触发故障诊断流程；决策层基于健康指数与设备运行负荷，动态调整维护周期，例如钻井泵在HI=90 、轻负荷运行时，维护周期可从常规 90 天延长至 120 天，而在 HI=75 、满负荷运行时缩短至 60天；执行层建立维护作业标准化流程（SOP），明确备件准备、工具配置、作业步骤与质量验收标准；反馈层将维护效果与故障处理结果回传至监测系统，持续优化健康指数模型与维护参数，形成管理闭环。

（二）基于设备分类的差异化维护策略

石油机械种类繁多，不同设备的重要度与故障影响差异显著，需实施分类维护。依据“故障后果严重性”与“故障发生频率”两个维度，将设备划分为关键设备、重要设备与一般设备三类：关键设备如钻井平台主发电机、大型压裂车，采用“实时监测+预测性维护”模式，配置冗余监测传感器，建立专属健康档案，每季度开展一次全面诊断评估；重要设备如输油管线泵组、过滤分离器，采用“定期监测 + 预防性维护”模式，每月采集一次振动与油液数据，结合运行时长制定维护计划；一般设备如小型阀门、辅助电机，采用“状态巡检+事后维修”模式，降低维护成本。这种分类策略可使维护资源利用率提升40% ，同时保障核心设备零非计划停机。

（三）融合全生命周期的维护管理

预防性维护需贯穿石油机械从出厂到报废的全生命周期。在设备采购阶段，要求供应商预留监测传感器接口，提供关键部件的故障模式与影响分析（FMEA）报告；安装调试阶段，同步完成监测系统部署与基准参数标定，建立初始健康档案；运行阶段，按照闭环框架开展常态化监测与维护；退役阶段，对设备故障数据与维护记录进行复盘分析，提炼共性问题反馈至设计与采购环节，实现“运维-设计”的反向优化。某油田应用该模式后，新采购的钻井泵故障间隔期较前代产品延长 50% ，验证了全生命周期管理的价值。

三、应用实例分析

以陆上油田 3#钻井平台的三缸单作用钻井泵为例，该设备型号为 F-1600，运行时长超过 8000 小时，此前因未实施精准预防性维护，年均故障停机 4 次，单次维修成本约 15 万元。

（一）监测系统升级

在钻井泵曲轴箱、液力端等关键部位安装 8 个振动传感器，在润滑油路设置在线油液监测模块，在电机与缸套处部署红外温度传感器，构建实时监测网络，数据采样频率设为 2560Hz，通过 5G 网络传输至运维中心。

（二）维护策略实施

基于历史数据标定健康指数基准值为 95，当运行至 8200 小时时，监测显示振动均方根值从0.2mm/s 升至 0.5mm/s ，油液中铁谱磨粒浓度达 120ppm ，健康指数降至 72，系统触发预警。运维团队结合设备运行负荷（近期处于满负荷作业），将原计划 90 天的维护周期缩短至 30 天，提前更换磨损的连杆轴承与润滑油。

（三）实施效果

升级后 6 个月内，该钻井泵未发生非计划停机，故障停机率从 1.2%降至 0，维护成本较上年同期减少 45 万元，作业效率提升 8% ，充分验证了本文提出的监测与维护策略的有效性。

结论

本文通过对石油机械状态监测技术的机理分析与应用瓶颈梳理，提出闭环式维护框架、分类维护策略与全生命周期管理方法，形成“技术-策略-实践”三位一体的解决方案。研究表明，精准的状态监测可实现故障早期预警，科学的预防性维护能显著降低故障发生率与维护成本。

参考文献

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