封毅朗

摘  要：采取有效的往复压缩机故障诊断方法，能够提升石油化工生产装置运行水平。基于此，本文详细分析了油样光谱分析诊断法、大数据诊断法、深度学习诊断法、热力性能诊断法、振动噪声诊断法这几种石油化工生产装置中往复压缩机故障诊断方法，希望能够为石油化工生产体系建设提供助力。

关键词：石油化工;生产设备;故障诊断

引言：往复压缩机是一个重要的石油化工生产装置，其主要作用是让生产用气体按照既定的顺序进入或排出作业空间，为石油化工生产作业提供静压力。但该装置在投入使用一段时间后，难免会发生故障，需要工作者及时进行故障诊断、维修，以恢复其正常运行状态，保持石油化工生产活动的稳定开展。

1油样光谱分析诊断法

油样光谱分析法是一种往复压缩机油路故障诊断方法，该技术的故障诊断原理为，运用油脂在电能或热能作用下，会散射出特性光谱的特点，通过分析其所散射出的光谱，了解油脂的物质组成状态，然后基于此，评估压缩机的运行状态，实现故障诊断，例如：在分析中，如果发现优质中的金属物质含量较大，就说明油路中装置可能存在异常磨损故障，然后即可根据金属物质的类型，判定故障所在的位置。但该方法仅能对粒径<10μm的磨屑进行检测，不适用于磨损故障过于严重的诊断工作。在故障诊断中，根据往复压缩机内部的结构材质情况，进行光谱分析时，应当重点分析Fe、Cu、Al、Cr、Sn等元素，同时，考虑到工况差异，还要通过多次试验，来确定各元素的正常含量，并结合相对含量标准，进行故障诊断，保证诊断结果的准确性。一般来说，相对标准可以被定位为，Cu、Al、Sn、Fe含量若为正常量的2～3倍，则磨损程度较高，为正常量的1.5～2倍，则磨损程度中等，为正常量的1.25～1.5，磨损程度较低，针对于Cr元素，如果含量为正常量的5倍以上，则磨损严重，为3～5倍，则磨损程度中等，为2～3倍，则磨损程度较低。以某往复压缩机故障诊断为例，工作者可以先运用光谱检测仪，对油路内的油液进行抽样检查，然后得出油液中所含有金属物质的类型与含量，并发现Fe、Cu、Al元素的含量超出正常标准的2～3倍，说明材质中包含Fe、Cu、Al元素的装置、部件存在较高程度的磨损，然后工作者就基于此，对上述类型的往复压缩机部件、装置进行了逐一排查，找出了磨损故障所在的位置，并定位了存在磨损损伤的部件，最后，根据上述信息，完成往复压缩机的故障诊断，为磨损类故障的排除提供有力依据。

2大数据诊断法

就目前来看，自动控制系统已经被引入到石油化工生产中，其控制生产运作的主要原理为，通过收集生产设备的运行数据，然后用该数据、标准运行参数，按照一定的规则进行计算，得出控制量，再按照该控制量，执行设备控制，实现生产体系的自动化运行。在此过程中，人们将大数据分析技术引入到自动化系统建设中，可以通过实时分析往复压缩机运行异常数据，进行故障诊断定位，提升石油化工自动化生产水平。在大数据诊断法的运用中，一般需要用Hadoop分布式计算框架作为并行计算架构，再运用NoSQL集群存储架构构建大数据库，同时，考虑到诊断过程涉及到对实时数据的分析，因此，还要设置一个STORM计算框架，用于高效分析大规模的往复压缩机实时数据，以便于更快、更及时的完整故障诊断、预警，为往复压缩机的排故工作提供良好条件，例如：在故障诊断中，基于大数据技术的自动控制系统，会将往复压缩机的各项运行参数，存储到一个数据库中，然后大数据故障诊断系统，会从该数据库中的进行数据参数的提取，并运用STORM计算框架计算所提取实时运行参数与标准值之间的差值，而且还要借助Hadoop分布式计算框架，实现多个种实时参数与标准参数之间差值的同时计算，如果参数实际值与标准值之间的差距超出了允许范围，那么系统就会将异常参数值统一进行分析，根据此类参数的形成机理，定位故障的位置，以及故障的类型，做出故障诊断，并将诊断结果以警报信息的形式，发送给系统显示层上，供工作者查看，提高故障诊断便捷性。

3深度学习诊断法

深度学习诊断法属于一种智能化的往复压缩机故障诊断方法，借助该方法，可以使诊断工作的效率、准确度以及自动化水平更高，有助于石化生产水平的提升。在深度学习诊断法的应用中，可以考虑基于连续主题模型法，建立一个特征相空间矩阵，以反映出往复压缩机的常规运行特征，而当该设备出现故障时，其的运行状态数据矩阵就会出现异常，因此，可以将该特征相空间矩阵作为基础数据，再建立一个观察模型，用于检测、分析数据矩阵存在的异常，以实现故障诊断。在此过程中，可以使用KL散度系数，度量正常数据模型与当前状态数据模型之间的距离，然后根据该距离，判断是否存在故障，以及故障类型，完成故障诊断。其中，正常数据模型可以设置為，，当前状态数据模型可以设置为，，其中，βj与αi为概率密度函数权重、θ为参数集、X为特征相空间矩阵、T与K为数据变化周期。以某往复压缩机的故障诊断为例，在深度学习技术下，可以根据往复压缩机常见的故障类型，设置对应的故障状态下的KL散度系数模型，然后借此，对故障诊断系统进行训练，使系统可以有效识别各类常见故障，以达到高效故障诊断的效果。

4热力性能诊断法

一般来说，在发生故障时，往复压缩机结构在运行中会出现异常温升现象，因此，通过测定设备的热力学参数，即可实现故障诊断。在该诊断法的运用中，工作者需要先为往复压缩机设置相应的热力性能参数检测设施，如油温温度计、冷却水温度计等，然后通过实时监控各个检测设施的示值变化情况，来及时发现、诊断异常温升故障，维护往复压缩机的正常运行状态。以某故障诊断工作为例，如果工作者通过检测冷却水热力性能，发现其温度过高，那么故障就可能源于冷却水杂质过多、冷却设备阻塞等原因，以准确完成故障诊断。但在此过程中，应当注意，各类温度测试仪表、装置通常在一段时间的使用后，容易出现误差积累的情况，需要定期加以校准，同时，也要将这些测温设施检修纳入到往复压缩机维护工作内容中，以保证故障诊断结果的可靠性，提升往复压缩机的运行水平[1]。

5振动噪声诊断法

一直以来，振动噪声法都是常用的往复压缩机故障诊断方法。在目前的振动噪声故障诊断中，工作者通常会使用高频振动器，对机械运行过程中产生的噪音进行监测，并捕捉异常振动噪声，再通过分析该噪声，判断故障的具体位置以及故障类型，完成诊断。现阶段，由于异常噪声主要形成于气缸磨损、漏气等气缸故障，因此，该诊断法主要适用于气缸故障诊断。在此过程中，考虑到当前石油生产的自动化情况，为了得到更加准确的诊断结果，工作者也可以用安装在往复压缩机结构中的自动控制传感器的振动检测数据，来验证噪声诊断结果的准确性，为后续的排故工作提供有力依据，例如：在故障诊断时，发现气缸处噪声较大，而且此噪声类似敲击声，那么就可以判断故障源于连接件紧固不到位，造成的部件松动、磨损，通过更换或紧固连接件，即可有效排除故障，省略故障诊断中的拆检等步骤，提高诊断效率。此外，一些情况下，当气缸出现故障时，其配套的轴承、传动杆等装置也可能存在故障，所以当用噪声诊断法诊断出气缸故障后，还要注意检查传动装置情况，以提高故障诊断工作的完整性，促进往复压缩机的使用性能顺利恢复正常状态[2]。

结论：综上所述，增强故障诊断方法应用效果，能够提升往复压缩机运行水平。在石化生产中，借助往复压缩机故障诊断方法，可以找准故障发生点、根据故障现状编制准确的排故方案、提高故障修复工作效果，从而优化往复压缩机性能状态，改善石化生产力水平。

参考文献：

[1]包宇.浅谈化工机械往复式压缩机维修與保养[J].中国设备工程，2021，（02）：64-66.

[2]段达.往复式压缩机气阀故障的诊断与维保方法的探讨[J].山西化工，2020，40（06）：154-156.

[3]梁小青，向清林，陈兰，邱宗毅.往复式压缩机气阀故障原因分析及预防措施[J].设备管理与维修.2021（01）