浅谈化工机械设备管理与维修保养技术

前言

化工装置常年在高温、高压、强腐蚀、易燃易爆的极限工况下运行，设备失效往往瞬间引发泄漏、爆炸、停产及环保事故。传统“事后抢修”已无法匹配现代化工对安全、连续、绿色生产的要求。本前言指出：唯有以全生命周期管理理念为纲，融合状态监测、预测性维修、智能诊断与再制造技术，才能把隐患消除在萌芽，把维修成本压到最低，把装置开工率提到最高，为企业高质量发展奠定坚实的装备基础。

1 化工机械设备管理与维修养护的重要性

化工生产具有易燃、易爆、剧毒、强腐蚀等特点，任何一台设备的突发故障都可能引发连锁反应，造成装置停车、环境污染甚至人身伤亡。因此，把设备管理与维修养护置于企业战略高度，是保障安全、稳定、高效运行的根本。

首先，科学管理可显著降低事故概率。统计显示， 70% 以上的化工事故源于设备失修或误操作。通过建立“点检—保养—状态监测—预测性维修”闭环体系，能够提前发现轴承磨损、密封老化、管壁减薄等隐患，把风险消灭在萌芽阶段。

其次，系统养护直接决定装置开工率。一台关键离心泵的非计划停机，往往导致整条生产线停产，日损失可达数百万元。按周期更换润滑油、定期校验安全阀、在线监测振动温度，可使设备故障间隔时间延长 2～3 倍，装置开工率稳定在 95% 以上。

再次，精细维修带来显著经济效益。备件库存占用资金高，而盲目大修又浪费资源。利用RCM（可靠性为中心的维修）策略，对反应釜、压缩机等关键设备实施差异化维护：关键部位重点监测，一般部件事后维修，可使年度维修费用下降 20%～30% ，备件库存资金减少 15% 。

最后，绿色合规离不开设备完好。国家环保法规对泄漏量、VOCs 排放提出更严要求。通过升级机械密封、应用阴极保护、定期壁厚检测，可将跑冒滴漏控制在 0.1‰ 以内，既避免环保处罚，又树立企业良好形象。

综上，化工机械设备的管理与维修养护不是简单的后勤保障，而是企业安全、效益与可持续发展的生命线。只有把“重使用、轻维护”的观念转变为“全生命周期健康管理”，才能在激烈的市场竞争和严苛的法规环境中立于不败之地。

2 维修保养技术与方法

2.1 预测性维护技术

预测性维护（Pre dictive Maintenance,PdM）技术已成为化工行业中设备管理的重要组成部分，它利用数据分析技术来预测设备可能的故障点，从而在问题严重化前进行维护。这种技术主要依赖于实时数据收集和分析，包括振动分析、红外热成像、超声波检测和电机电流分析等。这些方法可以对设备的运行状态进行精确监控，及时发现异常现象，比如轴承损坏、不平衡、错位或润滑不足所引起的振动异常。预测性维护的实施涉及复杂的数据处理和分析技术，需要使用先进的传感器、数据采集设备及分析软件。这些技术的融合不仅优化了维护周期和计划，而且提高了维护活动的效率和有效性。通过对设备数据进行深度学习和模式识别，预测性维护能够准确地预测设备的故障时间和类型，这对制定精确的维护计划和减少维护成本具有极大的帮助。

2.2 状态监测技术

该技术涵盖了振动分析、声发射监测、红外热成像及润滑油分析等方法，通过这些高精度监测手段，可以精确评估设备的健康状态和预测其未来的维护需求。例如，振动分析能够识别设备中的不平衡、错位或轴承故障，声发射技术则用于检测裂纹或部件松动的早期迹象。通过实施状态监测技术，化工企业能够将设备故障率降低约 40% ，并且减少了设备故障导致的停机时间近 50% 。此外，与传统的预防性维护相比，状态监测技术可以更有效地优化维护计划，实现维护活动与实际设备状况的同步，从而延长设备寿命并减少不必要的维护成本。

2.3 故障诊断技术

该技术通常包括频谱分析、谐波分析、信号分解及故障模式与影响分析（FMEA）等方法。通过这些方法，技术人员能够对设备的异常信号进行深入分析，从而确定故障的具体位置和原因，实施针对性的维修措施。频谱分析能有效识别旋转设备中的不平衡、错位或轴承损伤问题，利用此技术可以提高故障诊断的准确率至 90% 以上，显著减少误诊的风险。谐波分析则用于电动机和电力系统的故障检测，通过分析电流和电压的谐波成分，可以有效识别电气系统中的故障源。信号分解技术，如小波变换，用于处理非线性和非平稳信号，以提取出故障相关的特征信息，从而在复杂的化工生产环境中确保诊断的高灵敏度和高可靠性。

2.4 专业维修技术

(1)无损检测技术。对于化工机械设备的维护保养工作,可以采取无损检测技术。该技术可以通过化学或物理手段,对机械设备的表面缺陷、零部件内部结构状态等情况进行无损检测。比较常见的无损检测技术手段有:涡流检测、磁粉检测、射线检测、超声波检测等。其中,涡流检测是根据电磁感应原理推断机械设备的导体表面是否出现缺陷,对于铜质或铝质部件的腐蚀、裂纹检测有非常显著的效果。而磁粉检测是基于磁场形成磁痕的原理,对材料壁面的折叠、裂缝等缺陷进行检测,优势在于更加直观、简单,在钢质部件的检测中效果良好。射线检测是基于 γ 射线或X 射线能穿透材料,根据材料内部射线衰减规律,对材料缺陷进行检测。超声波检测,使用超声波的传播特性对材料进行气孔、夹渣、裂纹等缺陷检验。

(2)红外测温技术。基于红外辐射原理,可以对设备表面温度进行非接触式测量,及时发现设备的温度异常点,并第一时间发出预警避免重大事故的发生。在红外测温技术下,可以对化工机械各部件的表面温度进行快速、准确、实时监测。

(3)振动分析技术。通过测量和分析机械振动信号可以连续监测设备的运行状态,并及时发出故障预警[5]。运用该技术时,可以对机械的关键部位安装传感器,采集振动信号,提取预处理、时域分析、频域分析等特征参数,对设备故障进行准确预测和诊断。

结束语

化工机械设备管理与维修保养需以“全生命周期管理”为核心，通过状态监测、预测性维护、智能化技术等手段，提升设备可靠性、降低维修成本、保障安全生产。未来，随着AI、机器人、数字孪生等技术的深度融合，化工设备管理将向“智能化、绿色化、精细化”方向持续升级，为化工行业高质量发展提供核心支撑。

参考文献：

[1]蔡先波.基于化工设备管理的化工机械维修保养技术[J].当代化工研究,2024(14):142144.

[2]扈金锐.化工机械设备管理及其维修保养技术研究[J].模具制造,2024,24(8):219221.