化工设备故障诊断与预防维护措施研究

一、引言

随着化工行业向大型化、精细化、智能化发展，设备结构更复杂，对运行稳定性要求更高。化工设备长期处于高温高压、接触强腐蚀介质等严苛工况，易出现部件老化、性能衰减，若未及时处理可能引发连锁故障。部分企业 “重生产、轻维护”，故障诊断靠人工经验、缺乏精准检测技术，预防维护无系统方案，致设备故障频发，增加维修成本且存安全隐患。因此，研究化工设备故障诊断技术、构建科学预防维护体系，对化工行业安全可持续发展意义重大。

二、化工设备常见故障类型及成因

（一）机械类故障

机械类故障主要集中在转动设备与承压设备，常见类型包括部件磨损、振动异常、密封失效等。成因方面，一是设备长期高负荷运行，如泵、压缩机的轴承因润滑不足或杂质侵入，导致磨损加剧；二是安装精度不足，如反应釜搅拌轴与电机同轴度偏差，运行时产生异常振动，进而引发部件松动或断裂；三是工况波动，如压力、温度骤变导致设备壳体应力集中，出现裂纹或变形，影响设备密封性，造成介质泄漏。

（二）腐蚀类故障

腐蚀是化工设备的典型故障，尤其在接触酸碱、盐溶液等腐蚀性介质的设备中高发，如输送管道、换热器、储罐等。按腐蚀机理可分为化学腐蚀与电化学腐蚀：化学腐蚀多因介质与设备金属材质直接发生化学反应，如碳钢设备接触酸性介质时，表面被氧化形成腐蚀坑；电化学腐蚀则因设备材质存在电位差，在潮湿或电解质环境中形成原电池，导致局部金属快速溶解，如换热器管板与管束连接处的缝隙腐蚀。此外，高温、高压环境会加速腐蚀进程，进一步缩短设备使用寿命。

（三）电气与控制系统故障

电气与控制系统故障直接影响设备运行的稳定性与可控性，常见问题包括电机故障、传感器失效、控制系统紊乱等。电机故障多因过载、绝缘老化或绕组短路，导致电机烧毁或转速异常[1]；传感器（如温度、压力、流量传感器）长期处于恶劣环境，易受腐蚀、振动影响，出现数据采集偏差或无信号输出，导致设备无法精准调控；控制系统故障则可能因程序错误、模块故障或通信中断，造成设备启停异常、参数失控，甚至引发生产事故。

三、化工设备故障诊断关键技术

（一）传统诊断技术

传统诊断技术以人工检测与经验判断为核心，适用于简单故障的初步排查。一是感官诊断法，通过 “看、听、摸、闻” 判断设备状态，如观察设备表面是否有泄漏、锈蚀，倾听电机、泵的运行声音是否异常，触摸轴承外壳感受温度是否过高，闻设备周围是否有异味，快速识别明显故障；二是参数检测法，利用压力表、温度计、振动仪等简易工具，测量设备运行参数（如压力、温度、振动值），与标准值对比，判断是否存在异常，如通过振动仪检测压缩机轴承振动频率，判断磨损程度。

（二）现代智能诊断技术

随着工业智能化发展，现代诊断技术逐步向精准化、自动化方向升级。一是无损检测技术，无需拆解设备即可检测内部缺陷，如采用超声波检测反应釜焊缝是否存在裂纹，利用射线检测管道壁厚是否均匀，采用磁粉检测金属部件表面及近表面缺陷，大幅提升故障检测的准确性与效率；二是在线监测与预警技术，通过在设备关键部位安装传感器（如振动传感器、腐蚀传感器、温度传感器），实时采集运行数据，传输至控制系统或云端平台，结合大数据分析与 AI 算法，识别数据异常趋势，提前预警潜在故障，如通过分析泵的振动频谱，预测轴承剩余使用寿命[2]；三是油液分析技术，针对转动设备，通过检测润滑油的黏度、磨损颗粒含量、污染物成分，判断设备内部磨损状态，如通过光谱分析油液中的金属颗粒，确定磨损部件及磨损程度。

四、化工设备预防维护措施

（一）构建分级日常维护体系

根据设备重要性与运行特性，实施 “分级维护” 策略，降低故障发生概率。一是基础维护，制定设备日常巡检计划，明确巡检内容（如参数检测、外观检查、润滑补充）与周期，例如对关键泵类设备每日巡检，检查轴承温度、密封状态及润滑油位，对一般储罐每周检查腐蚀情况与液位；二是定期维护，按设备使用周期开展深度保养，如每季度对换热器进行清洗除垢，每年对电机进行绝缘检测与轴承更换，每两年对承压设备进行耐压试验，及时修复微小缺陷；三是专项维护，针对季节或工况变化开展针对性维护，如夏季高温前检查冷却系统，冬季低温前做好设备防冻措施，避免环境因素引发故障。

（二）推动设备技术升级与材质优化

推动设备技术升级与材质优化，是从源头提升化工设备抗故障能力的核心举措。在技术升级方面，针对运行年限久、自动化程度低的老旧设备，重点开展智能化改造，例如为传统反应釜加装温度、压力、液位等多参数智能传感器，搭配自动控制系统实现实时数据采集与动态调控，当参数超出安全范围时自动触发预警，减少人工监控盲区；对长期高能耗、故障频发的设备，如效率低下的普通电机，优先替换为变频电机，通过精准调节转速适配不同工况需求，既降低能源消耗，又避免因过载导致的电机烧毁、绕组短路等故障[3]。在材质优化上，结合设备接触介质、温度、压力等工况特性，科学选用耐蚀、耐磨材质，如输送硫酸、盐酸等酸性介质的碳钢管道，替换为抗腐蚀性能更强的不锈钢或玻璃钢管道，防止管壁被腐蚀穿孔引发介质泄漏。

（三）完善管理与人员培训机制

预防维护的有效实施离不开制度保障与人员能力支撑。一是建立健全设备管理档案，记录设备型号、安装时间、维护记录、故障历史等信息，通过数据分析总结故障规律，为维护计划制定提供依据；明确各部门与岗位的维护职责，避免推诿扯皮，确保维护工作落地。二是加强人员培训，针对设备操作人员，开展安全操作与故障识别培训，使其掌握设备正常运行参数与异常判断方法，避免因操作不当引发故障；针对维护人员，开展无损检测、智能诊断技术培训，提升故障诊断与维修能力，确保维护工作专业高效。

五、结论

化工设备故障诊断与预防维护是保障化工生产安全的关键环节，需结合设备故障特性，综合运用传统经验与现代智能技术，实现故障精准识别与提前防控。化工企业应转变维护理念，从 “事后维修”向 “预防维护” 转型，通过构建分级维护体系、推动技术升级、完善管理机制，提升设备可靠性与稳定性。未来，随着工业互联网、AI 等技术的深入应用，化工设备故障诊断将向 “预测性维护” 方向发展，进一步实现故障精准预测与维护资源优化配置，为化工行业高质量发展奠定坚实基础。

参考文献

[1]张瑞峰,王庆远,韩俊鹏.化工设备管理中常见故障诊断与控制对策[J].山东化工,2025,54(12):160-161+165.

[2]袁东升.化工机械设备故障诊断与预测方法[J].清洗世界,2024,40(12):193-195.

[3]王卫军.石油化工设备故障诊断与预测技术现状与挑战[J].中国石油和化工标准与质量,2024,44(10):184-186.