化工机械设备工程智能化发展趋势研究

引言

随着工业 4.0 与智能制造战略的推进，化工行业正经历从传统生产模式向智能化生产的转型。化工机械设备作为生产核心载体，其智能化发展不仅能提升生产效率、保障安全运行，还能推动行业向绿色化、数字化方向变革。当前，物联网、大数据、人工智能等技术的突破，为化工机械设备工程智能化提供了技术支撑，而行业对降本增效、安全生产的迫切需求，更加速了智能化进程。在此背景下，研究化工机械设备工程智能化发展趋势，对把握行业变革方向具有重要意义。

一、化工机械设备工程智能化发展的驱动因素

（一）技术创新的推动

物联网技术的成熟使设备各部件能实时采集温度、压力、振动等运行数据，并通过网络传输至管理平台，实现设备状态的全面感知。大数据分析技术可对海量运行数据进行挖掘，识别设备潜在故障模式，为智能决策提供依据。人工智能中的机器学习算法，能通过历史数据训练模型，预测设备性能退化趋势，使维护管理从被动响应转向主动预测。这些技术的融合创新，为化工机械设备智能化提供了核心动力。

（二）行业需求的拉动

化工企业面临产能提升与成本控制的双重压力，智能化设备可通过优化运行参数、减少能耗损失实现降本增效。同时，化工生产的高危险性要求设备具备更精准的安全预警能力，智能化系统能实时监测设备异常，提前触发安全防护机制，降低事故风险。此外，在“双碳”目标下，智能化设备可通过能源管理系统实现能耗优化，助力企业绿色转型，这些现实需求强烈拉动着化工机械设备的智能化发展。

（三）政策环境的支持

各国政府纷纷出台智能制造相关政策，为化工行业智能化发展提供制度保障。我国“十四五”规划明确提出推动制造业智能化转型，化工行业作为重点领域，在设备升级、数字化车间建设等方面获得政策扶持。地方政府也通过财政补贴、税收优惠等措施，鼓励企业开展智能化改造，政策红利的持续释放，为化工机械设备工程智能化营造了良好的发展环境。

二、化工机械设备工程智能化的典型应用场景

（一）智能监测与故障诊断

在化工反应釜、压缩机等关键设备上部署智能传感器网络，实时采集运行参数并传输至云平台。通过建立设备故障特征库，利用深度学习算法对监测数据进行分析，可精准识别轴承磨损、管道泄漏等早期故障。例如，振动信号分析技术能根据频谱特征判断旋转机械的故障类型，红外热成像可检测设备局部过热问题，实现故障的早期预警与定位，提升设备运行可靠性。

（二）智能维护与预测性保养

基于设备运行状态数据与寿命预测模型，构建智能维护系统。系统可根据部件剩余寿命自动生成维护计划，动态调整保养周期，避免过度维护或维护不足。如对离心泵的密封系统，通过监测泄漏量与压力变化，预测密封件寿命并提前安排更换，减少非计划停机。同时，结合供应链管理，智能维护系统可自动触发零部件采购流程，实现维护资源的精准配置。

（三）智能化生产协同管理

将化工机械设备纳入工厂智能管理系统，实现设备与生产计划、工艺参数的协同优化。当生产订单变更时，系统可自动调整设备运行参数，如反应釜的温度、压力控制方案，确保工艺稳定性。通过工业互联网平台，设备数据与ERP、MES 系统实时交互，管理者可动态监控设备效率与能耗，优化生产排程，实现从设备单体智能到工厂整体智能的跃升。

三、化工机械设备工程智能化发展的现存挑战

（一）技术集成难度大

化工机械设备种类繁多，不同设备的通信协议、数据格式差异显著，实现多设备数据互通与系统集成面临挑战。传统设备的智能化改造需要解决传感器部署、通信网络搭建等硬件问题，同时还要开发兼容的软件平台，技术复杂度高。此外，人工智能算法在化工领域的适应性不足，需针对高温、腐蚀等特殊工况优化模型，增加了技术落地难度。

（二）数据安全风险突出

智能化设备产生的运行数据包含企业核心工艺参数与生产机密，一旦泄露将造成重大损失。工业互联网环境下，设备面临网络攻击、数据篡改等安全威胁，

如恶意程序入侵可导致设备失控或生产中断。当前，化工企业的数据安全防护体系尚不完善，缺乏针对设备层、网络层、应用层的多层防护机制，数据安全成为智能化发展的重要制约因素。

（三）人才储备不足

化工机械设备智能化涉及机械工程、信息技术、数据分析等多学科知识，需要既懂化工工艺又掌握智能技术的复合型人才。但目前行业内此类人才严重短缺，企业技术人员对智能化技术的理解与应用能力不足，难以有效操作智能系统或解读分析数据。同时，高校相关专业设置滞后，人才培养速度跟不上行业发展需求，导致企业智能化转型面临人才瓶颈。

四、化工机械设备工程智能化的发展路径

（一）强化技术创新与融合

加大对核心技术的研发投入，重点突破设备智能感知、工业协议转换、智能分析算法等关键技术。推动化工企业与科研院所、科技企业合作，建立产学研用创新联盟，加速技术成果转化。例如，开发适用于化工工况的耐高温传感器，优化设备故障预测模型，提升技术对行业的适应性。同时，加强5G、边缘计算等新技术与化工设备的融合应用，提升数据处理效率与系统响应速度。

（二）构建安全的数据管理体系

为确保企业数据安全，我们致力于构建一个全方位、多层次的安全管理机制，涵盖数据采集、传输、存储和应用的全流程。在设备端，我们实施加密传输协议，以防止数据在传输过程中被非法截取或泄露。在网络层面，我们部署了工业防火墙和入侵检测系统，强化网络安全防护，有效抵御各类网络攻击。在应用层，我们建立了严格的数据分级制度，对敏感数据进行严格的访问控制，确保信息安全。此外，我们定期进行数据安全评估，以识别潜在风险，并开展应急演练，提升应对数据安全事件的能力。同时，我们严格遵守国家相关法律法规，规范数据使用流程，确保企业的智能化发展在安全、可控的框架内稳步推进。这一系列措施旨在打造一个坚实的数据安全保障体系，为企业的长远发展奠定坚实基础。

（三）加强人才培养与引进

为了适应智能化时代的到来，企业应精心制定多层次的人才培养计划。通过内部培训，提升现有技术人员的专业技能和智能化素养，如定期举办技术研讨、操作培训等。同时，积极与高校、职业院校合作，开设智能制造等相关专业，或设立定向培养班，确保企业能够持续输送高素质的专业人才。此外，加大高端人才引进力度，积极吸引具有跨学科背景的技术专家，以丰富企业的人才队伍。企业还应建立有效的激励机制，鼓励员工不断学习新技术，积极参与智能化项目的实践，从而形成人才成长与企业发展的良性互动，推动企业智能化进程。通过这些举措，企业将能够更好地应对行业变革，实现可持续发展。

结束语

化工机械设备工程智能化是行业发展的必然趋势，技术创新、需求拉动与政策支持共同推动着这一进程。尽管当前面临技术集成、数据安全、人才短缺等挑战，但通过强化技术融合、构建安全体系、加强人才培养等路径，可逐步突破瓶颈。未来，随着智能化技术的深入应用，化工机械设备将向更高效、更安全、更绿色的方向发展，为化工行业的高质量发展注入强劲动力。

参考文献：

[1] 聂晓静, 王忠引, 邵晴莉. 化工机械安全事故的原因及其预防对策研究[J].化纤与纺织技术 ,2024,53(12):84-87.

[2] 吴长虎 . 机械故障诊断维修信息化、自动化和智能化技术研究 [J]. 中国战略新兴产业 ,2022,(03):80-82.

[3] 秦洪浪 .CAN 总线化工机械的智能化终端平台设计与实现 [J]. 微型电脑应用 ,2021,37(10):199-202.