化工设备使用过程中的故障分析及处理

化工设备使用过程中的故障分析及处理
随着计算机技术的不断发展，我国化工技术逐渐成熟，越来越多的企业开始投入化工领域。

对于化工企业而言，只有不断更新自己的化工设备、提高自己的生产力，才能在激烈的市场竞争中保留自己的一席之地。

然而在企业发展的过程中仍然会遇到一些不可避免的问题，例如工厂中的化工设备偶尔出下故障、零部件的损坏等都会影响化工企业的正常运行，从而影响企业的经济效益。

因此本文从化工设备的角度出发，进一步深入分析化工企业运行中所存在的问题，并且针对性的提出应对策略，避免一些不必要的损失，从而促进化工企业的顺利运营，促使企业的经济效益发挥到最大化。

0 前言
随着化工技术的不断发展，企业对化工设备的要求也在逐渐增高。

化工设备在工厂的运行中有着至关重要的作用，它的和合理利用不仅能够大大缩短产品的生产周期，还能提高化工企业的经济效益[1-2]。

在利用化工设备进行生产的过程中，难免会遇到一些问题，遇到这些问题要及时的分析产生的原因，例如有可能是设备长期使用已经老化、也可能是工作人员在定期检查机器时的粗心大意等因素造成的，对于这些问题要及时的采取应对措施，从而避免对化工企业造成额外的损失。

其中化工机器在运行过程中最常见的问题有：机器零件出现故障、化工材料问题等[3]。

设备在运行过程中偶尔会出现一些故障，主要特点有：1.隐蔽性，化工设备在运行过程中遇到一些故障，会很难找出是是哪些零部件出现了问题，从设备检查到查出问题需要一个较长的一段时间，如果不能及时的解决故障，可能会给企业造成更大的损失，而且也会影响其它相关设备的寿命[4-5]。

2.随机性，化工设备出现的问题具有随机性，不可预料，在设备运行的某个时刻会突然发生故障，完全没有任何预兆。

有些化工设备的材料和生产过程会影响设备本身的安全性，因此在选择化工设备要着重考虑这点因素，来避免出现一些不必要的故障。

1 化工设备常见故障与发生阶段
1.1化工设备存在的常见故障
1.1.1化工设备出现裂纹
化工企业在运行的过程中，由于设备的原因难免会遇到一些问题或故障，如果一直让设备超负荷运行的话，就会出现设备裂缝的情况。

如果裂缝的情况延续出现的话，不仅仅会严重损害设备本身，还会影响化工企业的正常运行，从而影响企业的经济效益。

因此工作维修人员要定期的检测化工设备，分析产生这些问题的原因，可能是由于长时间持续使用机器造成的，也可能是由于机器设备的材质或不当操作造成的等因素，对于这些可能会产生的原因工作人员要仔细的研究探讨。

1.1.2设备渗漏
设备渗漏也是化工企业在运行过程中经常出现的情况，导致这种情况的出现的原因有很多，其中最常见的一种就是，当化工设备表面出现小裂缝时，机器内部的气体或液体就会泄露，发生这种情况的原因可能是由于检测人员的粗心大意造成的，也可能是由于机器没有及时得到更换或者是机器设备本身的密封性不够等原因[6]。

化工设备一旦有泄露的迹象，相关工作人员就应该及时的制止，分析原因，快速的找出根源进而采取合理有效的应对措施，减轻对工厂以及人员造成的损失和伤害。

1.1.3设备运转、摆动故障
化工设备运转不顺畅、摆动出现故障也是化工企业比较常见的一个问题，对于这个问题的解决，也要先寻找引发此类故障的原因，进而由相关工作人员及时处理解决，来减少对化工企业的损失[7]。

造成设备运转、摆动故障的因素有很多，例如可能是由于设备内部的某个
零部件未得到及时更换、也可能是机器整体不协调，再或者是由于机器设备自身材质的情况等因素，都有可能会导致化工设备出现运行方面的问题，这不仅仅会影响设备本身的使用周期，还会严重降低企业的生产效率，从而影响到本企业的最终收益情况，因此对于此类故障，能避免的要尽量避免，不能避免的要及时采取应对策略，从而将损失降到最小化[8]。

1.2化工设备易出现故障的阶段
1.2.1运转初期
工厂的化工设备在运行一段时间后，一些故障问题就会突显出来，这也是不可避免的一点。

设备运行初期是比较容易出现故障的阶段，由于设备的制作过程，工艺、以及选择使用的材料不同，在运行中出现的问题也会有所差别[9]。

有些设备可能是由于本身材质出现的问题，有些可能是设备组装的问题等，对于在设备运行初期容易出现的问题，要尽量的避免。

在设备进行运行之前，先对一些组装的新设备进行实验检验，在确保各项指标都没问题后才投入使用。

1.2.2运转中期出现的故障
在化工企业正常运转过程中，当使用设备进入运转中期后，设备出现问题故障的次数就大大减少了，再加上工作人员的认真负责，因此设备在这个阶段不会出现较大的问题[10]。

但一些小的故障还是不可避免的，如一些设备的零部件没有得到及时的更换，会导致设备提前进入报废行列。

对于设备容易在运转中期出现的问题，最常见的解决方法就是要做好设备零部件的保护、更换工作，从而延长设备的运转周期。

1.2.3运转后期出现的故障
化工设备在经过运行初期这个阶段后，出现故障的次数就大大减少了。

但仍然避免不了偶尔出现一些新问题。

当设备投入正常运行之后，由于企业比较注重生产效率的提高，过度的使用设备进行生产，同时由于一些工作人员的不当操作，可能会使机器设备出现较多的问题，以至于设备提前报废[12]。

因此在化工设备运转后期，相关工作人员要定期对固定设备进行检测，这是很重要的一点，当发现一些设备出现故障时，要及时的进行维修调整，如果由于工作人员的疏忽没有对出现问题的设备进行维修，以至于耽误企业的正常运转，由此造成的后果是非常严重的，对企业造成的损失也是无法估量的[13]。

2 化工过程故障智能化诊断技术的应用
故障诊断技术是一门集现代控制理论、测控及信号处理技术、计算机技术、智能控制理论等众多理论的新兴综合性学科. 近几十年来, 动态系统的故障诊断技术在理论和实际应用中都得到迅速发展, 出现了基于不同原理的众多方法, 这些方法在检测性能、诊断性能、分离性能、鲁棒性能等方面都有很大的提高, 在有些领域已形成比较完整的理论体系结构如动态线性时不变系统, 并发表了相应的论文和综述文章. 目前公认的故障诊断方法分为 3 大类: 基于定量模型的方法、基于知识的方法和基于过程历史数据的方法( 又称基于信号处理的方法) .
化工生产过程是特殊的动态系统, 不同于一般的工业生产, 其生产环境常常处于高温高压、低温真空、有毒或腐蚀性等极端条件下, 一旦发生故障则可能造成严重的危害和不可估量的损失, 甚至威胁到人身安全. 化工过程故障诊断是解决化工生产过程系统可靠性、安全性科学决策问题的关键技术之一. 图1 为化工过程的故障诊断过程, 主要分为3 大部分: ( 1) 检测表征系统状态的各种特征信号; ( 2) 对所检测的特征信号提取征兆, 即信号处理和特征变换; ( 3) 由征兆和其它诊断知识来识别系统的异常状态, 对故障进行判断、定位, 并做出诊断决策, 干预系统工作.
图1 化工过程的故障诊断过程
基于定量模型的故障诊断方法以现代控制理论为基础, 通过描述系统内部特性信息的系统动态数学模型, 利用Kalman 滤波器方法、观测器方法、等价空间方法和参数估计方法等构造反映故障信息的残差, 以相应的统计分析和决策方法, 实现故障检测与诊断. 但是这些技术在化工过程故障诊断的应用中存在着一些问题: ( 1) 难于建立精确的动态系统数学模型; ( 2) 化工过程的非线性特性; ( 3)建模过程中的不确定性因素; ( 4) 各种扰动和噪声等; 使基于定量模型的故障诊断方法在化工过程中应用中遇到许多难以逾越的障碍. 目前基于定量模型的故障诊断技术研究的重点在于: 首先如何运用智能控制理论、优化理论、混沌理论以及遗传算法等不断涌现的新型理论, 提高基于定量模型的故障诊断技术智能性、鲁棒性灵敏度; 其次如何提高基于定量模型的故障诊断技术实际应用, 尤其在化工过程这样的流程工业领域, 将该技术与其它智能故障诊断技术相互融合、渗透, 构成复合型、集成化的故障诊断系统, 成为基于定量模型的故障诊断技术应用到化工过程的方向之一.
随着动态系统复杂性的增加, 造成获取系统精确数学模型的困难, 同时系统故障的多样性, 使故障和征兆之间的关系不是简单的一对一的对应关系, 往往需要通过探索过程实现故障诊断. 基于知识的故障诊断方法引入了许多诊断对象多方面的信息, 特别是可以充分利用领域专家的诊断知识,避免了对精确数学模型的过分依赖, 从而实现定性、定量知识的有机结合. 专家系统、人工神经网络、模糊逻辑及推理、模式识别、小波分析等智能技术的不断发展以及在化工过程故障诊断中的应用,形成了化工过程智能故障诊断技术. 化工过程智能故障诊断技术的特点在于其能模拟人脑处理各种模糊信息, 又具有人脑所不及的高运算速度; 充分利用领域专家的诊断知识, 避免了对精确数学模型的过分依赖; 同时利用神经网络自动校正诊断模型, 具备自动获取知识的能力和适应环境变化的能力, 实现对化工过程的多故障、多过程、突发性故障进行快速准确的智能检测与诊断.
化工过程智能故障诊断方法常见的有: 基于故障树方法、模型识别诊断方法、灰色诊断方法、模糊诊断方法、专家系统诊断方法、神经网络诊断方法以及基于多智能体诊断方法等. 当前研究比较活跃的化工过程智能故障诊断的几个分支是专家系统、模糊理论和人工神经网络结合、混合集成智能诊断等. 专家系统诊断利用了专家积累的丰富实践经验, 模拟专家分析和解决问题思路进行推理、解释、判断, 得出诊断结论, 如化工过程故障预测、诊断和补
偿专家系统FEDCS, 但是专家系统诊断方法的发展受到知识获取的“瓶颈”和“窄台阶”等困难的限制, 使其在应用过程中有一定的局限性. 于是利用分布式人工智能的知识共享和重用原理、方法, 提出了依层次化对象分解构建化工过程面向对象的集成故障检测与诊断系统的方法, 建立了基于知识共享和重用的化工过程故障诊断原型系统( GCFDS) . 近年来模糊逻辑、神经网络理论的发展及应用, 为人工智能的发展开辟了一条崭新的途径, 人工神经网络通过故障信息学习获取知识,进行知识存储, 而且有联想记忆能力以及并行处理、全局作用的能力, 使其在处理非线性问题和在线估计有很强优势. 模糊逻辑则是利用隶属函数和模糊规则进行模糊推理, 实现故障诊断. 但是不管神经网络的诊断方法还是模糊故障诊断方法在单独应用在化工过程中都存在着不足之处, 即未能充分利用许多特定领域中专家积累起来的宝贵经验,在故障诊断的准确性、灵敏度、可靠性等方面有缺陷. 由此提出一种化工过程混合集成智能故障诊断系统, 如将模糊理论与神经网络相结合; 模糊理论与专家系统相结合; 神经网络与遗传算法、模糊理论相结合; 模糊理论与专家系统、神经网络、小波技术相结合. 如文献综合信号处理方法、专家系统和神经网络技术等, 提出集成型化工过程智能故障诊断系统的框架. 混合集成智能故障诊断技术将成为化工过程智能故障诊断的方向之一, 为化工过程智能故障诊断开辟广阔的应用前景.
3 预防化工设备出现故障的措施
3.1化工设备进行定期维护
对化工设备进行定期维护，是减少设备在运行过程中出现问题的一个有效方法。

有些维修人员在对化工设备进行检查时没有那么仔细认真，可能会忽视一些细节，这在短时期看来并无大碍，但长此以往会对设备造成很大的磨损。

因此，在专门人员对化工设备进行定期维修检测时，要对每台机器设备，每个零部件都要进行认真的检查，对出现问题的机器或零部件要及时的处理或维修，对于一些即将报废或破损的设备要及时同相关部门联系，及时进行更换或调整[15]。

在化工设备正式投入运行之前，要确保每台机器设备都能正常使用，从而确保化工企业的顺利运转。

3.不同的故障因素，采取不同的维修手段
为了做好化工设备的维修检测工作，相关维修人员不仅要掌握维修机器设备基本技术，还需要不断的学习有关维修方面的知识，并能很好的运用于实践过程中。

在大部分工作人员看来，检测化工设备只要关键部件不出现故障，其它的都没问题的错误观点，或者推卸自己的责任。

有些监测人员即使发现有问题的设备，也懒得自己自己动手维修，这就可能会大大缩短化工设备的生命周期[16]。

3.3对设备故障进行科学性的预防
在化工企业正常运行过程中，一旦发现设备有发生故障的迹象，就要进行科学性的预防，就算设备没有发生故障的先兆，同样也有科学预防的必要。

因为对化工设备进行科学预防对整个运过程都有着非常重要的影响，容不得半点闪失，从而使设备发生在故障之前及时清除。

4 结语
综上所述，随着技术的不断更新和发展，企业对化工设备的要求也越来越高，设备的检测和维修工作也越来越重要，只有保证设备的完好无损，化工企业才能进行正常运转。

一旦化工设备或者某个零部件出现故障，不仅仅会影响企业的生产工作，还会导致企业在经济上巨大的损失。

因此，专业人员在定期检测化工设备时，一定要仔细认真，检查全面，确保每台设备都能正常运行，从而维护本企业的经济效益。