泵类设备运行效率优化的调节策略研究

一、引言

泵类设备作为一种将机械能转化为液体能量，实现液体输送与提升的机械设备，在国民经济各领域发挥着关键作用。据统计，我国泵类设备用电量约占全国用电量的20%，但使用效率比发达国家低10%-30%。在倡导节能减排、绿色发展的大背景下，提升泵类设备运行效率已成为亟待解决的问题。

二、泵类设备运行效率影响因素分析

1 设备自身因素

1.1 泵型选择不当

不同类型的泵，如离心泵、轴流泵、混流泵等，具有各自独特的性能特点与适用范围。离心泵适用于高扬程、中低流量场合；轴流泵则在大流量、低扬程工况下表现出色；混流泵性能介于两者之间。若实际工程中泵型选择与工况需求不匹配，如在需要大流量的场合选用了高扬程小流量的离心泵，会使泵运行偏离高效区，导致效率大幅降低。

1.2 设备磨损与老化

泵在长期运行过程中，叶轮、泵壳、密封件等部件会因受到液体冲刷、腐蚀以及机械摩擦等作用而发生磨损与老化。叶轮磨损会破坏其原有形状，改变叶片进出口角度，使液体在叶轮内的流动状况恶化，增加水力损失；泵壳磨损会降低其承压能力，影响泵内流场稳定性；密封件老化则可能导致泄漏，造成容积损失。这些都会严重影响泵的运行效率。

2 运行工况因素

2.1 流量与扬程不匹配

实际运行中，泵的流量与扬程需求常因工艺调整、季节变化等因素而改变。当需求流量小于泵的额定流量时，若采用阀门节流调节，大量能量将消耗在克服阀门阻力上，造成能量浪费，泵效率降低；若需求扬程高于泵的额定扬程，泵将处于过载运行状态，不仅效率下降，还可能引发电机烧毁等故障。

2.2 液体性质变化

输送液体的密度、粘度等性质发生变化时，泵的性能也会受到显著影响。液体密度增大，泵所需的轴功率将增加，若电机功率储备不足，泵可能无法正常运行，即使运行，效率也会降低；液体粘度增大，会使液体在泵内流动的沿程损失和局部损失增加，导致泵的扬程降低、流量减少、效率下降。

3 控制系统因素

3.1 控制方式落后

传统的泵类设备控制多采用阀门节流控制、泵的启停控制等简单方式。阀门节流控制通过改变阀门开度调节流量，本质是人为增加管路阻力，造成大量能量浪费；泵的启停控制则无法实现流量的连续、精准调节，在流量需求频繁变化的工况下，易使泵频繁启停，不仅影响设备寿命，还难以保证系统运行的稳定性与高效性。

3.2 控制参数设置不合理

在采用变频调速等较为先进的控制方式时，若控制参数如变频器的基频、频率范围、加减速时间以及 PID控制参数等设置不合理，也无法使泵运行在最佳状态。

三、泵类设备运行效率优化调节策

1 设备选型与维护优化策略

1.1 精准选型

在进行泵类设备选型时，需对实际工况进行全面、准确的分析，包括所需的流量、扬程、液体性质以及运行工况的变化范围等。借助专业的选型软件或根据泵的性能曲线，综合考虑泵的类型、型号、规格以及配套电机功率等因素，选择能够在实际工况下高效运行的泵。同时，还应关注泵的可靠性、维护便利性以及使用寿命等指标，以实现设备全生命周期成本的最小化。

1.2 定期维护与设备升级

建立完善的设备维护保养制度，定期对泵进行检查、清洁、润滑以及易损件更换等维护工作。通过监测设备的运行参数，如振动、温度、压力、流量等，及时发现设备潜在故障隐患，并采取相应措施进行修复。对于磨损严重或老化的设备，可根据实际情况进行升级改造，如采用新型材料制造叶轮、泵壳等关键部件，提高设备的耐磨性与抗腐蚀性；对密封结构进行优化，减少泄漏损失。

2 运行工况调节策略

2.1 基于变频调速的流量调节

变频调速技术通过改变电机供电频率来调节泵的转速，从而实现流量的连续、精准调节。根据离心泵的相似定律，泵的流量与转速成正比，扬程与转速的平方成正比，轴功率与转速的立方成正比。当实际需求流量降低时，通过降低泵的转速，可大幅降低泵的轴功率，实现节能。在应用变频调速技术时，需合理设置变频器参数，如根据泵的实际运行情况设置合适的频率范围、加减速时间等，确保泵在调速过程中能够平稳运行，同时避免因转速过低导致泵内液体流动状态恶化，影响泵的性能。

2.2 多泵联合运行优化

在一些大型供水或工业生产系统中，常采用多泵联合运行方式。通过优化多泵的启停顺序与运行组合，根据实际流量需求合理分配各泵的运行负荷，可使整个泵组始终运行在高效区间。例如，在流量需求较小时，可仅开启一台高效小泵运行；当流量需求增大时，逐步开启其他泵，并通过调节各泵的转速或阀门开度，使各泵都能在高效工况下运行。为实现多泵联合运行的优化控制，可引入智能控制系统，实时监测系统流量、压力等参数，根据预设的控制策略自动调整泵的运行状态。

3 控制系统优化策略

3.1 采用先进控制算法

引入先进的控制算法，如模型预测控制（MPC）、模糊控制、神经网络控制等，来提高泵类设备控制系统的性能。模型预测控制能够根据系统的数学模型以及未来的输入和输出预测，优化当前的控制决策，使系统在满足各种约束条件下实现最优控制。模糊控制则利用模糊逻辑规则，将操作人员的经验转化为控制策略，对复杂、不确定的系统具有良好的控制效果。神经网络控制具有自学习、自适应能力，能够对高度非线性系统进行有效控制。通过采用这些先进控制算法，可实现对泵类设备运行状态的精准控制，提高系统运行效率与稳定性。

3.2 构建智能监控与管理系统

利用传感器、物联网、大数据等技术，构建泵类设备智能监控与管理系统。通过在泵及相关管道上安装压力传感器、流量传感器、温度传感器、振动传感器等，实时采集设备的运行参数，并将数据传输至监控中心。监控中心的管理软件对采集到的数据进行分析处理，利用数据分析算法对设备的运行状态进行评估与故障诊断，预测设备可能出现的故障，并及时发出预警信息。同时，根据设备的运行情况与工况需求，通过智能决策模块自动调整控制系统参数或发出控制指令，实现设备的优化运行与智能管理。

四、结论

泵类设备运行效率的优化对于节约能源、降低生产成本、提高企业竞争力具有重要意义。通过深入分析影响泵类设备运行效率的设备自身、运行工 以及控制系统等因素 ，针对性地提出设备选型与维护优化、运行工况调节以及控制系统优化等策略， 能够 效提升 类设备的 行效率 。在实际应用中，需根据具体工程情况，综合运用多种调节策略，并结合先进的技术手段，实现泵类设备的高效、稳定运行，为各行业的可持续发展提供有力支撑。未来，随着科技的不断进步，泵类设备运行效率优化的调节策略将不断完善与创新，为节能减排目标的实现发挥更大作用。

参考文献：

[1]安智远. 石油化工设备在湿硫化氢环境中的腐蚀与防护[J]. 设备管理与维修, 2022 (2): 122-124.