化工设备管理中常见故障诊断与控制对策
张瑞峰1*，王庆远2，韩俊鹏3
山东天弘化学有限公司 山东省东营市 257500
摘要：化工设备作为化工行业生产的重要基础，其运行的稳定性和可靠性对企业的经济效益和安全生产具有重要影响。然而，化工设备在长期运行过程中容易出现多种故障，这些故障不仅影响生产效率，还可能导致安全事故。基于此，本文针对化工设备管理中常见的机械、热工、电气和仪表等故障类型，分析其成因与诊断方法，提出了基于精准化设备维护、运行环境优化以及智能应急维修机制的系统化控制策略。通过诊断技术与管理优化手段的结合，为化工企业优化设备管理提供了理论支持与实践参考。
关键词：化工设备管理；故障诊断；控制对策；机械故障；热工故障
Common fault diagnosis and control countermeasures in chemical equipment management
Zhang Ruifeng, Wang Qingyuan, Han Junpeng
Shandong Tianhong Chemical Co., Ltd. Dongying City, Shandong Province 257500
Abstract: As an important basis of chemical industry production, the stability and reliability of chemical equipment operation have an important impact on the economic benefits and safety production of enterprises. However, chemical equipment is prone to a variety of failures in the long-term operation process, which not only affect production efficiency, but also may lead to safety accidents. Based on this, this paper analyzes the causes and diagnosis methods of common mechanical, thermal, electrical and instrument failures in chemical equipment management, and puts forward a systematic control strategy based on precise equipment maintenance, operation environment optimization and intelligent emergency maintenance mechanism. Through the combination of diagnosis technology and management optimization means, it provides theoretical support and practical reference for chemical enterprises to optimize equipment management.
Keywords: chemical equipment management; Fault diagnosis; Control countermeasures; Mechanical failure; Thermal fault
引言
根据应急管理部发布的《2023年全国化工安全生产报告》中提出，设备故障导致的化工事故占比高达32%，这一数据充分说明设备管理的重要性。为此，国家通过《中华人民共和国安全生产法》及《企业设备管理条例》等相关政策法规，要求企业落实设备安全管理责任，强化维护与检测。随着化工设备使用周期的延长，维护和管理上的不足逐渐影响到生产的稳定性与安全性。对此，化工行业需要更加注重设备的管理效率与安全性提升。加强设备管理不仅是保证生产效益的核心措施，更是降低安全隐患和环境风险的关键途径。基于这一现实需求，本文系统探讨诊断技术的应用与控制策略的优化，力求为行业的安全生产和高效运行提供实践指导与理论支持。
1 化工设备常见故障类型
化工设备的常见故障主要可以划分为机械故障、热工故障、电气故障和仪表故障，这些问题通常源于设备的高负荷运行和复杂工况环境。机械故障的表现形式包括磨损、腐蚀、松动和变形，其中磨损常发生在轴承和齿轮等旋转部件，摩擦系数的异常增大以及材料的接触疲劳是导致磨损的关键因素，而腐蚀通常是化学反应或电化学反应的结果，主要受到介质的pH值、温度和流速的影响[1]。热工故障则集中于涉及传热的设备，如换热器或锅炉，其典型问题包括结垢和热应力破坏，热应力破坏的成因通常与设备内部温差剧烈变化有关，这可通过热成像技术和有限元分析评估。电气故障主要表现为电机过载、短路和接地问题，短路多由绝缘层老化或机械损伤引发，而接地问题则常伴随设备外壳的漏电风险。仪表故障作为自动化系统中的核心问题，通常包括传感器失效、信号干扰以及数据中断，这些问题的产生常与高温、高压及电磁干扰环境密切相关。通过深度分析故障的具体成因与影响，可以为设备管理提供可靠的理论支持。
2 化工设备故障诊断技术
2.1 振动分析技术
振动分析技术通过振动信号的特征提取与频谱分析，准确判断设备潜在的机械问题。振动信号通常由多种频率成分组成，傅里叶变换能够将时间域信号转化为频率域特征，从而揭示设备内部故障的特定频率。如轴承故障常表现为其特有频率及倍频成分的增强，而齿轮磨损则在频谱中出现谐波或调制信号。高精度加速度传感器是关键检测工具，采样频率通常达到25 kHz以上，以确保捕捉高速旋转部件的振动异常[2]。包络分析技术则用于分离早期故障特征，适用于疲劳裂纹和滚动元件剥落的监测。时频联合分析和小波变换等高级信号处理方法，可处理非平稳振动信号，进一步提高诊断精度。通过计算振幅、加速度和速度等参数，振动分析不仅能量化故障严重程度，还能通过在线监测系统实现实时预警，特别适合离心泵和压缩机等高速设备，其微米级诊断精度显著提升了故障排查的效率与可靠性。
2.2 热成像检测技术
热成像检测技术是一种非接触式诊断方法，通过红外热像仪捕捉设备表面温度分布，以识别潜在的异常热特征。这一技术基于物体表面热辐射强度与温度的线性关系。对于化工设备，热成像检测主要用于发现换热器结垢、管道堵塞及热应力集中等引发的故障。换热器结垢会造成热传导效率降低，这在热像图上表现为不均匀的温度分布，而管道堵塞常伴随局部温度升高的热点区域。现代热成像设备通常具备超高分辨率探测器，其像素数可达1024×768，灵敏度达到每0.02摄氏度的温差变化。这种高灵敏度使其能够捕捉设备运行过程中微小的热异常，特别是在复杂工况下。结合边缘检测和区域分割等先进图像处理算法，热成像技术能够对异常区域进行自动化量化分析，从而定位问题根源。
2.3 超声波检测技术
超声波检测技术是一种高精度的无损检测方法，广泛应用于金属部件的裂纹识别和管道泄漏定位，其核心原理基于超声波在材料中传播时的反射和散射特性。当超声波遇到裂纹、空洞或异物时，部分波形会发生回波反射，反射信号的强度和延迟时间可用于精确测量缺陷的位置和深度。脉冲回波技术是最常用的检测手段，通过发射超声波脉冲并分析回波信号，可量化裂纹深度达到亚毫米级精度。在泄漏检测领域，超声波探测仪能够捕捉高速气体或液体通过微小裂隙时产生的高频噪声，这对长距离管道或隐蔽部位的缺陷尤为有效。现代超声波设备结合数字信号处理技术和实时成像功能，不仅可以生成清晰的缺陷图像，还支持自动缺陷分类与评估。其穿透深度可达数十厘米，可有效检测高压容器和厚壁管道的内部损伤。超声波检测还具有高度灵敏性和广泛适用性，是确保化工设备结构完整性和运行可靠性的关键技术之一。
3 化工设备故障控制对策
3.1制定精准化设备预防维护计划
为确保化工设备长期稳定运行，精准化设备预防维护计划需要从预测性维护技术和维护管理流程优化两个方面具体实施。要以预测性维护为核心，通过采集设备实时运行数据并结合历史故障信息，构建基于多维数据的故障预测模型。利用物联网（IoT）技术部署高精度传感器，如振动传感器、温度传感器和声波传感器，实时监测设备的关键运行参数（如振幅、表面温度、噪声频率）。通过边缘计算技术对监测数据进行初步筛选与处理，并借助人工智能算法（如长短时记忆网络 LSTM 或贝叶斯网络）对设备磨损趋势和隐患进行预测。以此为基础，根据关键部件（如轴承、叶轮和密封件）的疲劳寿命计算，动态调整维护周期并制定特定部件的维修时间窗口。同时，应通过引入数字孪生（Digital Twin）技术，构建设备运行的虚拟仿真模型，模拟不同工况对设备健康的影响，从而精准制定维护计划的频次和时间节点，最大限度降低突发性故障的风险。
在实施过程中，应优化维护管理的流程化和标准化，确保维护操作高效执行。具体措施包括构建维护任务的分级分区体系，以设备重要性和故障风险等级为依据，划分为高优先级设备和常规设备两类维护清单。针对高优先级设备，应安排强化巡检策略，可以每24小时执行一次参数检查，并通过远程监控系统实时反馈异常；对于常规设备，则通过每周或每月的定期检查来维持基本运行状态。所有维护计划的执行需严格依照标准化维护规程（Standard Maintenance Protocol, SMP），对各类工序（如润滑、清洁、部件更换）明确技术要求，并规范使用维修工具和测试设备（如超声波探伤仪、红外热像仪）。同时通过计算机化维护管理系统（CMMS）对每次维护操作进行实时记录，包括完成时间、涉及的具体部件及操作人员，形成设备生命周期的全维度健康档案[3]。维护结束后，可采用基于绩效指标（如设备故障间隔时间 MTBF 和维修响应时间 MTTR）的评估机制，定期复盘维护效果，并根据实际运行反馈进一步优化维护计划，从而构建科学化、闭环式的设备预防维护体系。
3.2优化运行环境提升设备耐久性能
为全面提升化工设备的耐久性能，优化运行环境应从降低腐蚀性介质的影响和改善设备运行条件两方面入手，制定针对性策略并加以实施。其一，应通过化学中和与物理隔离相结合的方式减少腐蚀性介质对设备的损害。对于处理高腐蚀性物质的设备，需精确测定介质的pH值、流速和温度，通过动态监测技术（如电化学阻抗谱或电化学噪声分析）实时追踪腐蚀速率，并在设备关键区域采用内衬耐腐蚀合金（如哈氏合金）或复合材料（如聚四氟乙烯涂层）进行防护[4]。在管道系统中，可通过加装阴极保护系统（Cathodic Protection System）形成电化学保护层，防止金属表面发生阳极氧化。通过控制工艺介质的纯度和添加适量的缓蚀剂（如有机胺或磷酸盐），可有效抑制化学腐蚀的发生，并显著延缓设备的老化进程。
其二，应针对设备的热力和机械负荷环境，实施系统化的运行条件优化方案。具体来说，对于涉及高温高压的设备（如换热器、反应釜），需采用动态热应力分析技术（如有限元分析）对设备结构的应力分布进行精确建模，从而优化工艺参数，如降低进料温差或调整压力变化速率，以减小热应力引起的疲劳破坏。此外，在高频振动或重载运行的设备（如离心泵、压缩机）中，通过安装高效隔振垫和减振支架，可显著降低机械振动传递的幅度；同时使用动态平衡系统实时调整旋转部件的偏心率，确保设备稳定运行。在润滑条件的优化上，应根据设备的运转特性选用高粘度指数的润滑油或合成润滑剂，并通过油液在线监测技术（Oil Condition Monitoring）实时分析润滑油的粘度、污染颗粒含量等关键指标，以确保润滑条件的持续适配性。通过以上措施的有机结合，不仅能显著改善设备的运行环境，还能在系统层面提高设备的可靠性和寿命。
3.3建立高效应急维修保障体系
为了最大程度减少化工设备突发故障对生产和安全的影响，应构建系统化的应急维修机制，通过科学规划和智能化手段实现快速响应与高效处置。从完善应急响应流程到优化维修资源配置，需逐步形成全面且精细化的保障体系，确保设备在故障后能够以最短时间恢复运行，维护企业生产的连续性与安全性。其一，需要制定标准化的应急响应流程，通过明确事故分级、责任划分与操作规范实现对突发事件的快速处置。在事故分级方面，可按照设备运行的重要性与故障风险等级划分响应级别，一级故障需立即停机处理，二级故障可通过短暂停机完成维修，三级故障可结合计划检修进行恢复。责任划分应通过建立多层次的应急团队，包括技术支持组、设备操作组与资源协调组，确保从故障诊断到问题修复的全流程无缝衔接[5]。具体操作规范应覆盖故障诊断、维修操作和复检验收三个阶段，明确各环节的技术参数、执行标准与时间节点。如诊断阶段需采用实时监测设备采集振动频率、电流波动及热成像数据，通过专家系统或人工智能辅助诊断工具快速定位故障部位及原因；维修操作阶段则严格执行设备制造商提供的技术规范，特别是涉及高压容器或高温设备的维修，需在操作前进行危险源识别和风险评估。
其二，应建立智能化的维修资源管理体系，通过数字化平台整合设备备件、技术文档及人员资源，实现应急维修的动态调度与高效协调。维修资源的管理需基于企业级的计算机化管理系统（CMMS），对备件库存进行实时监控，确保关键备件（如轴承、密封件、传感器）的安全库存量。对于大型关键设备，可利用3D打印技术快速制造替代部件，以降低因物流延误造成的停机时间。在技术文档管理方面，需构建统一的知识库系统，汇总设备运行手册、故障案例分析与维修技术视频，通过可视化界面提高维修人员的信息获取效率。同时，维修人员的调度需基于技能等级与地理位置进行优化，可以利用地理信息系统（GIS）定位技术，调派距离最近且具备相关技能认证的人员前往故障现场。通过部署远程维修支持系统，专家可利用增强现实（AR）或虚拟现实（VR）技术指导现场操作人员完成复杂维修任务，从而在极短时间内完成从诊断到修复的闭环管理，构建高效的应急维修保障体系。
结语
化工设备管理中的故障控制对策需从精准化预防维护、优化运行环境和高效应急维修三个层面系统推进，以提升设备运行的安全性与可靠性。通过科学诊断、优化工艺与智能化技术手段相结合，不仅能有效降低故障发生率，还能减少经济损失与安全隐患，为化工行业的持续稳定发展提供坚实保障。设备管理的精细化与智能化是未来发展的必然趋势，需不断探索和完善，为企业创造更大的效益与价值。
参考文献
[1] 朱德生. 化工设备管理中的故障诊断方法及控制措施[J]. 造纸装备及材料,2024,53(1):33-35.
[2] 刘博. 化工机械承压设备常见故障及处理措施[J]. 山西化工,2023,43(1):162-163,166.
[3] 宋学健. 化工机械运转设备中常见故障分析及预防措施[J]. 魅力中国,2021(4):521.
[4] 白志伟,武鹏,高慧文,等. 化工设备的常见缺陷,故障及其危害的研究[J]. 天津化工,2020,34(2):37-39.
[5] 李庆卫. 浅谈石油化工仪表自动化设备的故障预防与维护措施[J]. 中国石油和化工标准与质量,2022,42(17):20-22.
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