兰州石化打造离线监测智能诊断体系

　　中化新网讯 8月至今，兰州石化针对转动设备运维“痛点”研发的国内首个离线监测数据智能诊断体系已在多台设备应用，效果显著。

　　兰州石化机电仪运维中心技术服务部副组长张忠信介绍：“我们负责8000余台离线监测设备，这些设备每天产生近2000条振动频谱、波形数据。过去都是靠人工去处理大量数据，不仅耗时耗力，还容易漏判或误判。”

　　为突破这一困境，兰州石化机电仪运维中心深度融合故障预测与健康管理编辑平台技术，结合一线专家现场诊断经验与设备故障机理，开发出国内首个适配离线监测数据的智能诊断模型。

图为运维中心员工用手持式采集仪采集机泵运行数据。(崔自辉 摄)

　　该模型采用模块化编程，将46个指标算子、16种常见故障诊断进行深度整合与优化，精准覆盖设备故障判断需求，可全面诊断离心泵、电动机的不平衡、不对中等核心故障，并针对滚动轴承细分故障。该中心还开发了保持架、滚动体、内外圈故障诊断子模型，实现靶向识别。经历史故障数据验证，模型诊断准确率达83.3%，彻底告别之前人工盯数的模式。8月以来，该模型在300万吨/年重催装置140台设备上成功应用，累计故障报警11次。

　　在构建设备全生命周期智能管理体系上，机电仪运维中心针对设备管理系统与设备健康管理系统数据不通用的问题，研发数据对接程序，实现监测软件振动数据无缝接入设备管理系统，并整合设备台账、历史检修、实时监测数据，建成包含42344台机械电气设备、10万余条信息的设备基础数据库，打破数据孤岛。

　　“通过建立离线监测智能诊断模型，我们已实现了‘数字+专业’的深度融合，推动运维模式从被动维修向预知检修转变，让决策从‘经验判断’升级为‘精准导航’。”张忠信说。