化工行业大型转动设备技术升级路径与创新模式研究

一、引言

化工行业大型转动设备如压缩机、泵、离心机等，是化工生产的关键枢纽，承担物料输送、反应动力提供等核心任务。其运行效率、可靠性与稳定性直接关联生产连续性、产品质量及企业经济效益。在全球化工产业竞争加剧、环保要求趋严、数字化浪潮兴起的背景下，以新技术应用为支撑、以自动化智能化为核心的技术升级成为大型转动设备发展的必由之路。研究其升级路径与创新模式，对推动化工行业高质量发展、提升企业国际竞争力意义重大。

二、化工行业大型转动设备现状剖析

2.1 设备运行关键指标分析

在化工生产中，大型转动设备的运行效率、可靠性与稳定性是衡量其性能的关键指标，而自动化和智能化水平对这些指标有着显著影响。以离心压缩机为例，智能化控制系统可实时优化运行参数，使其运行效率提升 5%-10% ，大幅降低能源消耗与生产成本。可靠性方面，具备智能预警功能的设备能提前发现潜在故障，减少因故障导致的生产中断，如某大型化工企业应用智能监测的关键泵，故障停机次数减少 60% ，避免了每日数千吨的产量损失和数百万元的经济损失。稳定性上，自动化运维系统可精准控制设备运行状态，延长设备服役周期，减少维修频次，降低维护成本。

2.2 现存技术局限阐述

尽管当前化工行业大型转动设备已具备较高技术水平，但在自动化和智能化方面仍存在诸多局限。自动化控制精度不足，部分设备的参数调节依赖人工操作，响应速度慢且误差较大，影响生产工艺的稳定性。智能化程度低是突出问题，多数设备缺乏完善的传感系统和数据分析能力，依赖人工巡检与经验判断，难以及时准确发现潜在故障隐患， 80% 以上的故障判断误判率高达 20%^[1] 。新技术应用滞后，如数字孪生、人工智能等技术在设备设计、运维中的渗透率较低，限制了设备性能的进一步提升。如高端压缩机未能结合数字孪生技术优化叶轮设计，导致其运行效率难以突破现有瓶颈。

2.3 行业发展需求催生升级紧迫性

随着化工行业向大型化、精细化、绿色化方向发展，对大型转动设备的自动化和智能化水平提出更高要求。生产规模扩大，需要设备具备自动化协同控制能力，实现多设备联动运行以提高整体处理能力；产品精细化趋势下，设备的自动化控制精度与智能化调节功能至关重要，如精细化工领域的反应釜搅拌设备需 ±0.1r/min 的转速控制精度；环保压力促使设备通过智能化手段降低能耗、减少泄漏等污染风险，如煤化工行业的新型煤制油工艺，要求大型压缩机具备智能能效优化功能，以满足严格的环保标准 [2]。因此，以自动化和智能化为方向的技术升级刻不容缓。

三、技术升级路径探索

3.1 智能化监测与诊断技术升

智能化技术的融入为大型转动设备的监测与诊断带来革命性变化。智能监测与故障诊断系统通过部署多维度传感器采集振动、温度、压力等实时数据，经边缘计算和云端分析，实时掌握设备运行状态并精准预测潜在故障。该系统架构完善，从数据采集到分析决策各层级协同工作，实现了设备监测与诊断的智能化。如某化工企业的离心机组应用该系统后，故障诊断准确率提升至 95% 以上，非计划停机时间减少 70%^[3] 。智能化监测与诊断推动设备维护模式从定期维护向预测性维护转变，不仅降低了维护成本，还通过优化运行参数提升了设备运行效率，为设备的高效、稳定运行提供有力保障。

3.2 自动化控制与协同优化升级

自动化控制技术的革新是大型转动设备升级的重要路径。先进的自动化控制系统采用模型预测控制算法，实现设备参数的精准调节，如泵的流量控制精度可达 ±1% ，压缩机的压力控制精度达 ±0.01MPa 。同时，通过工业互联网实现多设备的自动化协同控制，如压缩机与泵的流量调节同步化，使系统整体能耗降低 10%-15%_⨀ 。自动化控制减少了人工干预，提高了设备运行的稳定性和一致性，适应了现代化大生产的需求，从控制层面为设备性能提升奠定了坚实基础。

3.3 新技术融合应用路径

新兴技术与设备的融合应用为大型转动设备升级开辟新方向。数字孪生技术通过构建设备虚拟模型，实现物理实体与虚拟模型的实时交互，可在虚拟环境中模拟设备各种工况，优化设计方案和运行参数，如压缩机叶轮的数字孪生模型可使叶轮效率提升 5%-8%_< 。人工智能技术通过分析设备历史运行数据，构建能效优化模型，实现设备的自主节能调节，某化肥企业的离心压缩机经 AI 优化后，年度节电超 100 万度。增材制造技术与智能化设计结合，制造出传统工艺难以实现的复杂结构部件，如3D 打印的压缩机叶轮，不仅提高了加工精度，还缩短了制造周期 30% 。这些新技术的融合应用全方位推动设备性能向更高水平发展。

四、创新模式研究

4.1 企业自主研发模式剖析

4.1.1 研发投入与资源配置策略

企业自主研发模式下，聚焦自动化和智能化技术的研发投入是关键。大型化工企业通常将营业收入的 5%-8% 投入到设备的自动化、智能化技术研发中，高于行业平均水平 2-3 个百分点，以确保技术领先与产品竞争力。在资源配置上，组建跨领域专业研发团队，涵盖自动化控制、计算机科学、人工智能、机械设计等多领域专业人才，其中 AI 算法与物联网工程师占比不低于 30%. 。同时配备先进研发设备，如智能传感器测试平台、数字孪生仿真软件、人工智能训练数据集等。建立研发资金专项管理制度，重点支持智能监测系统、自动化控制系统等核心技术研发与关键设备创新项目，保障研发工作顺利推进。

4.1.2 自主研发成功案例及经验启示

A 化工装备制造企业通过持续自主研发，在大型往复压缩机的智能化升级方面取得突破。企业投入大量资金用于智能监测系统与自动化控制算法研发，研发团队经过多年攻关，开发出基于深度学习的故障诊断模型，将早期故障识别率提升至 98% ，并结合自动化控制技术优化压缩机气阀结构和运行参数，提高气体流通效率。该款压缩机产品投入市场后，性能优于同类产品，市场份额逐步扩大 [4]。其经验启示在于，企业需坚定以智能化和自动化为导向的自主研发战略，长期稳定投入资源，打造跨领域研发团队，注重人工智能、自动化等技术与设备的融合应用，以市场需求为导向，解决行业关键技术问题，才能在自主研发道路上取得成功。

4.2 产学研合作创新模式解析

4.2.1 合作机制与利益分配模式

产学研合作创新模式在推动设备自动化和智能化升级中发挥重要作用。高校与科研机构凭借在人工智能、自动化控制等前沿理论研究与基础技术研发优势，企业依靠市场洞察力与工程化应用能力，三方建立紧密合作关系。通常以自动化或智能化技术研发项目为依托，签订合作协议明确各方权利义务。如在大型转动设备智能控制系统研发项目中，高校负责算法研究与模型构建，科研机构进行技术验证与中试，企业提供应用场景与资金支持，并负责产品产业化推广。利益分配模式根据各方投入与贡献协商确定，一般包括知识产权共享、技术转让费、项目收益分成等方式。如合作研发的智能算法专利，各方按约定比例共享专利权益；产品产业化后，企业按销售额的 3%-5% 向高校、科研机构支付技术转让费 [5]。

4.2.2 产学研合作推动技术升级的典型成果

B 高校、科研机构与化工企业合作开展大型离心机的自动化与智能化升级项目。高校运用先进的控制理论与人工智能算法，为离心机的转速精准控制与故障预警模型提供理论指导；科研机构进行传感器选型与数据采集系统的开发测试；企业将研究成果进行工程化转化，制造出具备自动化转速调节和智能故障诊断功能的新一代离心机产品。该产品投入市场后，在化工、医药等行业广泛应用，固液分离效率提升 15% ，产品质量稳定性显著提高。此案例表明，产学研合作整合各方在自动化和智能化领域的资源优势，能够加速技术创新与成果转化，有力推动大型转动设备技术升级。

4.3 产业联盟协同创新模式探讨

4.3.1 联盟组建与运作机制

产业联盟协同创新模式是推动化工行业大型转动设备自动化和智能化升级的重要力量。联盟组建通常基于行业在自动化控制标准、智能化技术应用等共性技术需求，由行业领军企业发起，联合相关高校、科研机构、上下游企业参与。运作机制包括设立联盟理事会作为决策机构，负责制定自动化和智能化技术研发战略规划与合作项目审批；成立技术专家委员会提供技术指导与咨询，涵盖自动化、人工智能等领域专家；建立项目管理办公室负责日常项目组织与协调。如在化工行业大型转动设备智能运维技术创新联盟中，理事会每年召开 2-3次会议确定年度研发方向，重点聚焦智能传感器接口标准化、设备间数据互通等；技术专家委员会定期对项目进行技术评估；项目管理办公室负责项目申报、进度跟踪与成果验收等工作 [6]。

4.3.2 协同创新在行业技术突破中的作用

产业联盟协同创新在行业自动化和智能化技术突破中发挥重要作用。通过整合联盟内各方资源，集中力量攻克行业共性技术难题。如在大型转动设备的自动化协同控制技术研发中，联盟内企业提供实际工况需求与应用数据，高校开展协同控制算法研究，科研机构进行控制性能测试与优化，经过协同攻关，成功开发出适用于多设备联动的自动化协同控制技术，解决了设备间调节不同步的问题，使系统整体能耗降低 12% ，提高了设备运行的安全性与环保性能。该技术在联盟内企业广泛推广应用，提升整个行业大型转动设备的自动化水平，增强行业整体竞争力。

五、技术升级与创新面临的挑战及应对策略

5.1 技术升级面临的挑战

化工行业大型转动设备在自动化和智能化升级中面临多重挑战。人才层面，高端复合型人才短缺，既懂化工设备又掌握人工智能、自动化控制技术的专业人才少，高校毕业生实践能力不足，且行业内高端人才易被新兴行业吸引，制约研发进展。资金方面，自动化和智能化升级需大量资金，设备研发周期长、风险高、回报不确定，中小企业投入不足，外部融资渠道有限，银行与资本市场支持不足，加剧资金困境。技术标准层面，现有标准滞后，智能传感器接口、数据传输协议等不统一，导致不同品牌设备难协同运行，阻碍新技术应用与升级。

5.2 应对挑战的策略建议

应对挑战需从三方面着手。人才方面，企业与高校合作构建联合培养机制，开设交叉专业课程，采用 “双导师制” 提升实践能力，同时以优厚条件引进高端复合型人才。资金上，企业加大自身投入，争取政府补贴与扶持资金，与金融机构合作创新融资模式（如“智能化改造租赁模式”），吸引社会资本。技术标准方面，行业协会与标准化组织联合建立标准快速更新机制，跟踪技术动态、收集反馈，组织专家制定修订相关标准，通过宣贯培训提升企业应用能力，推动技术升级有序进行。

六、结论与展望

本文对化工行业大型转动设备技术升级路径与创新模式的研究表明，当前设备运行指标影响企业效益，而自动化和智能化水平不足等技术局限制约发展，行业需求凸显升级紧迫性。技术升级可通过智能化监测诊断提升运维效率、自动化控制优化增强运行稳定性、新技术融合推动性能跃升；创新模式涵盖企业聚焦智能技术的自主研发、促进技术转化的产学研合作、攻克共性难题的产业联盟协同，且需应对人才、资金、标准等挑战。未来，设备将向更高效、智能、绿色方向发展，自动化和智能化应用更深入，材料与制造工艺结合智能技术升级，创新模式形成广泛生态，为化工产业高质量发展和提升全球竞争力提供支撑。

参考文献：

[1]温瑞军 , 张飞跃 . 大型转动设备运行存在的主要问题及应对措施 [J]. 化工管理 ,2022,(34):147-150.

[2]郝殿成 , 王娜 , 战立启 , 等 . 大型转动设备在线状态监测及前期故障诊断 [J]. 设备管理与维修 ,2015,(06):74-79.

[3]沈亮远. 某大型设备回转部转动困难分析及改进措施[J]. 科技创新导报,2009,(24):170.

[4]杨颖 , 刘涛 , 唐明权 , 等 . 大型转动设备轴系仪表的检测与安装 [J]. 化工自动化及仪表 ,2019,46(01):30-32.

[5]中国石油天然气股份有限公司 . 基于数据驱动的大型转动设备故障诊断虚拟设备建模方法 :CN117216922A[P/OL].2023-12-12[2025-07-15].

[6]卞文状 . 大型转动设备挠性转子不平衡故障的分析和处理 [J]. 设备管理与维修 ,2011,(02):49-51.