任海飞

（兰州新区石化产业投资集团有限公司，甘肃 兰州 730311）

0 引言

如果化工企业想在当前市场占据一席之地，就需要不断提升企业的竞争实力，降低生产中产生的成本费用，并提升生产效率[1]。在这方面，机械设备的应用也受到了很大的影响，将自动化技术应用于化工企业的设备管理中，能够提高管理水平，完善管理制度，极大地提高管理效率。采用高效率的生产设备，减少原材料浪费，也是企业未来发展中必不可少的条件。在化工设备运行过程中，如果能够对其运行状态进行实时监测，就能够极大程度地避免故障问题，避免对生产安全造成影响，减少甚至避免发生生产事故。设备的维修和养护是设备管理工作的重点，与设备的使用管理同样重要[2]。化工企业如果想提升生产水平，就必须提高生产效率，降低设备的故障率，但是化工设备属于消耗品，难免会出现一些常见的故障。因此，需要将现代化管理技术应用到整个化工企业的设备管理中，保证机械设备处于最佳的运行状态[3]。基于此，该文将开展基于现代化管理技术的化工设备管理方法的研究。

1 基于现代化管理技术的化工设备选型决策模型构建

在对化工设备进行管理前，需要确保化工企业所使用的设备符合可靠性、技术性和经济性要求，也能够为后续管理提供先决条件[4]。基于此，引入现代化管理技术，构建化工设备的选型决策模型。在决策模型中，将可靠性——成本分析作为主层次结构，如图1 所示。

图1 设备选型决策模型可靠性——成本分析主层次结构

结合图1 中内容，在对设备选型时，关于可靠性方面的因素包括5 个方面，关于成本方面的因素包括3 个方面。假设待选方案包括设备A、设备B 和设备C。以可靠性为例，在具体选型时，首先确定各层权重，并对第二层和第三层有关可靠性的因素分别进行成对比较，建立成对比较矩阵，如公式（1）所示。

式中：A为成对比较矩阵；aij为某一影响因素i和某一影响因素j的比较结果；ω为各个因素的权重取值。根据上述公式，求解出矩阵A的最大特征值，并计算得出一致性指标，如公式（2）所示。

式中：CI为一致性指标取值；λmax 为矩阵A的最大特征值；n为矩阵A中影响因素成对数。通过计算得出CI值，当CI的取值小于或等于0.1 时，此时说明矩阵A的不一致程度具有一定意义。根据上述逻辑完成对成本因素的成对比较分析，并将2 组结果汇总，选择最佳的设备选型方案。

2 化工设备运行状态监测与预警

针对上述所选择的化工设备，在其运行过程中，需要对设备状态进行实时监测，并针对设备出现的异常运行情况及时进行预警，以提高设备使用的安全性和使用效率[5]。在这一过程中引入现代化管理技术中的故障诊断技术，如果要对设备状态进行监测和诊断，就需要建立一整套的、规范的运行流程，并充分利用计算机技术，建立状态监控和预警体系[6]。对化工设备运行状态监测与预警的主要程序包括选择受控设备——确定监测等级——实时监测诊断——生成预警报告——设备缺陷治理。

要进行化工设备状态监控故障诊断，必须合理选取控制对象[7]。由于设备的结构千变万化，其组成部件的寿命也因其不同而有较大的差异，由于其功能不同，因此对其生产和效益的影响也不相同。在安全、可靠的设备中，进行状态监控和故障诊断是没有现实意义的。在选择设备的过程中，必须逐项进行风险分析，选择风险较高、故障损失较大的设备作为控制目标[8]。

针对监测的等级，结合化工设备的重要性质，分为3个等级，分别为A 级、B 级和C 级，其对应的重要性依次为关键设备、重要设备以及一般设备。根据其重要性，从高到低采取的监测方式分别为在线连续监测（持续的在线监控，对异常操作进行精确的诊断）；离线精密监测与诊断（离线定期检查，进行趋势管理，对异常操作进行精确诊断）；简易监测与诊断（脱机简单监控，有异常状况，开始操作倾向于管理）。

在制定监测标准过程中，应坚持科学与实用的原则[9]。同时，要建立循环运行机制，在实践中不断积累实践经验，反复修改监督规范的内容，使其逐步完善。图2 为化工设备状态监测故障诊断的可执行程序。

图2 化工设备状态监测故障诊断的可执行程序

在状态监控中，利用信号分析、数据库技术以及网络技术等技术，构建一套设备状态监控与故障诊断集成体系，对设备静态和动态数据进行全面监测。在动态监控的基础上，对设备状况进行定量趋势管理，即对设备状态进行预警，并定期对各种监测指标进行定量的趋势分析。当设备发生故障时，采用轨迹追踪分析和精确诊断分析的方法，组织有关单位的专家会诊，对设备的故障和设备状态进行分析。

3 化工设备维修管理与修理周期预测

结合上述化工设备状态监测与诊断结果，对其进行维修管理，在管理过程中根据设备实际情况，合理地选择预防性维修、修复性维修等方式。同时，在维修过程中应当以可靠性为核心。基于可靠性的维修，实质上是一种基于对故障的性质及成因的维护策略的确定。规定维护需求必须遵循具体的维护逻辑。作为维护战略，包括在维护计划中的各种维护活动。维修工作包括从目测、视情维修到全系统检修。对大量化工设备发生故障进行统计，确定设备的故障率变化呈现“浴盆”状，如图3所示。

图3 化工设备故障率变化曲线

结合3 个时期，对化工设备的修理周期进行预测，在早期故障时期，故障的主要原因是设备设计、制造或材料方面的问题以及操作人员操作不熟练。大部分新设备在试车或老设备经过大修、技术改造后都会出现这样的状况。启动装置故障率较高，故障持续排除后，故障率立即显著降低。在偶发故障阶段，设备功能失效的概率较低，基本能够控制在同一水平线上并且变化遵循指数规律。由于受到不当操作、维护不及时等问题的影响，才会导致化工设备故障，因此在该过程中设备故障与运行时间之间不存在关联，可以将这一阶段看作是设备的偶发性失效阶段。耗损故障时期，设备在长时间的使用中，由于老化、腐蚀、磨损以及疲劳等原因，会出现失效问题。设备故障率随运行时间延长而递增，当故障分布接近正太分布时，应采取预防性维护措施以减少故障率。

根据上述分析结果，构建完善的培训体系，培训包括但不限于化工设备结构、原理、性能、用途、操作、保养、清洁以及润滑等，系统提升生产人员对自主维护内容的掌握程度，通过“传、帮、带”，整体提高所有生产人员的技术能力并且生产人员参与化工设备检修，与检修人员进行团队合作，制定点检表，标准化化工设备维修管理，通过该步骤，工作人员可以自主处理化工设备简单故障，减少维修时间，提高化工设备工作效率。

4 对比试验

为进一步验证该技术的实践应用效果，将基于该技术的新管理方法作为试验组，将基于大数据的管理方法和基于区块链技术的管理方法分别作为对照A 组和对照B 组。为了对3 种管理方法管理效果进行量化，在管理过程中，为设备设置不可靠度（累计故障率）、无故障密度和平均寿命3 个指标。分别记录采用不同的管理方法得到的多台化工设备的各项指标。为了保证试验结果客观，在试验过程中，所选择的化工设备包括多种类型，其基本信息记录见表1。

表1 化工设备类型与基本信息

对表1 中5 种不同类型的化工设备进行管理，并通过计算或直接测定的方式得到上述指标。其中，不可靠度（累计故障率）可通过公式（3）计算得出。

式中：F（t）为设备的不可靠度；R1为固有可靠度；R2为对固有可靠性R1造成干扰的概率；R0为化工设备在运行过程中的可靠度，可以通过固有可靠度与对固有可靠度造成干扰概率的乘积得出。无故障密度如公式（4）所示。

式中：R（t）为化工设备无故障密度；t为时间；f（t）为某一时刻设备发生故障的概率。R（t）的取值范围在0~1，R（t）值越接近1，就说明设备在某一时刻出现故障的概率越低；反之，R（t）值越接近0，就说明设备在某一时刻出现故障的概率越高。

根据上述公式，可以对设备不可靠度和设备无故障密度进行计算。针对设备的平均寿命就可以通过测定无故障的时间或在设备功能作用失效前的时间，将具体数值作为平均寿命。根据上文，将5 种不同类型的设备3 种管理方法的各项指标进行计算，并得到表2~表4 的结果。

表2 3 种管理方法中设备故障不可靠度对比表

表3 三种管理方法设备无故障密度对比表

表4 三种管理方法设备平均寿命对比表

从上述3 组试验数据结果可以看出，在应用试验组管理方法的过程中，设备的不可靠度最低、无故障密度最高、平均寿命最长。因此，将试验数据进行对比可知，该文提出的新的管理方法在实际应用中可以提升设备可靠性，并降低化工设备的故障密度，从而延长设备的运行和使用寿命。对化工企业来说，在其实际生产工作中如果采用基于现代化管理技术的管理方法，就能够提升设备管理水平，具有十分显著的应用价值。

5 结语

通过上述研究，将现代化管理技术应用到对化工设备的管理中，并提出一种新的管理方法。将新的管理方法与现有的2 种管理方法进行对比，新的管理方法的应用可以提高设备管理水平，无论是保障设备安全使用和提升生产效率都具备更高的优势。在今后的研究中，还将针对新管理方法对其他多种不同类型化工设备的管理实践应用效果进行分析，从而在实践中找出不足之处并加以改进，提高管理方法的应用可行性。