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天骥列管式换热器:探析化工机械设备状态诊断和分析

浏览次数: 发布日期:2019-06-27 09:59
列管式冷凝器列管式换热器)专业生产厂家无锡天骥化工2019年6月27日讯  化工机械设备状态诊断与监控是时下应用非常普遍的一种信息化工厂建设与管理模式,其应用的方法较多,本篇针对化工机械设备和作业过程状态诊断与监测进行分析和探讨,致力对化工机械设备状态诊断有进一步的突破和创新。




概述

在过去的30年中,计算机和先进的信号处理算法和App包的激增产生了一系列新技术,用于实行化工设备的预测性维护和状态监测,检测初期故障,以及在广泛的行业中测量各种设备和过程的性能。这些技术依赖于以下三个方面:

(1)现有的过程传感器,如压力传感器,热电偶和电阻温度检测器(RTD)。

(2)安装用于状态监测的测试传感器,如加速度计,湿度传感器和声学传感器。

(3)通过向设备发送测试信号以询问它们并确定其性能而产生的数据。

每个数据源都提供一组独特的条件监控功能。现有的过程传感器可以提供比仅测量过程参数更多的信息。例如,除了测量压力之外,压力传感器还可用于监测热液压效应。这些效应通常发生在低于30Hz的频率,其中诸如加速度计的传统振动传感器不是非常有效。此外,如果现有压力传感器的正常输出与热电偶的其他过程传感器的输出交叉相关,则可以识别流动阻塞的异常。

本篇强调的使用无线传感器进行设备和作业过程状态监测。无线传感器可以在测量振动,声信号,湿度和其他状态监测参数方面对化工机械设备和过程状态监测进行进一步突破创新。

 

 
化工设备状态和故障模型

 

没有对著名的“浴缸”曲线讨论的预测性维护或状态监测手稿是不完整的。浴盆曲线说明了一件设备失效的概率随其年龄的变化。曲线比科学更直观。它表明,一件装备开始了它的生命,其中一段高概率的失效被称为“婴儿死亡率”。如图1所示,随着“婴儿死亡率”让位于稳定的操作期间,失控概率很快消失,在此期间仅发生随机故障。这段时间通常持续很长时间,之后由于磨损和寿命终止问题导致失败的可能性开始上升。这个稳定期的长度从未准确知道,并且显然因不同类型的设备和使用设备的不同条件而变化。

列管式换热器,列管式冷凝器

虽然浴缸曲线用于说明电气,电子,机电和其他设备的老化行为,并且过去已被广泛使用,但其在预测设备老化和最终故障方面的准确度仅为4%左右。绝大多数设备故障都遵循其他曲线,例如磨损和疲劳曲线。体育场灯泡是遵循这条曲线熟悉的设备示例:球场灯泡应该都是一旦他们开始变暗就取而代之。这将使维护人员不必每隔几周或几个月就竖立脚手架来更换几个灯泡。对于化工设备中的电源和电子设备(例如电源)中使用的电解电容器,可以看到相同的故障行为。经验表明,一组电解电容器通常会持续很长时间,并最终在短时间内作为一组失效。因此,对于在诸如电源之类的设备中使用的一组相同的电容器,当一个电容器发生故障时,它们都应该被替换。因此在使用化工设备的过程中进行预测性维护和监控就显得尤为重要。

 

 
预测性维护和监控条件的演变分析

 

预测性维护有着悠久的历史,最先进、强大且仍然广泛使用的方法就是使用先进的信号处理技术进行自动化维护,包括使用神经网络,模糊逻辑和数据驱动的经验模式识别模式识别和物理建模。

 

早在20世纪60年代,美国联合航空企业就购买了波音飞机,该飞机配备了大量的维护手册,规定了许多维护活动。在分析这些维护手册时,航空企业计算出一架飞机的维护时间将多于飞行时间。基于时间的维护只能避免11%的潜在故障,其余89%的潜在故障是通过基于状态的维护来处理。因此促成了可靠性为中心的维护(RCM)概念。这项工作于20世纪70年代完成,表明设备年龄和故障率之间的相关性不是很强,因此基于时间的维护并不总是谨慎地检测故障的发生。

 

今天,RCM也被称为“基于状态的维护”“预测性维护”“状态监测”“在线监测”“基于风险的维护”“风险知情维护”等等条款。这些术语并不总是用于描述完全相同的程序集,但它们几乎都是大多数实际用途的同义词。

渐渐地,开始出现支撑预测性维护和状态监测的各种技术,基于它们应用的设备类型对预测性维护技术进行分类。例如,泵,阀门,电机和压缩机等机械设备主要通过振动监测,超声波测试,红外热成像和油分析来帮助。另一方面,化工企业中的电气设备可以由电机电流特征分析(MCSA)覆盖,可以在设备安装操作过程中(称为“在线MCSA”)以及在过程关闭时应用(“离线MCSA”)。红外热成像和超声波还可以帮助监测电气设备的状况。对于诸如容器和罐之类的固定部件,目视检查是监测状况的有效手段,其次是NDT技术,例如染料渗透,超声波厚度测量和涡流检测。

大约40年前,振动分析和NDT方法是工业过程中预测性维护的主要手段。NDT方法包括射线照相,超声波测量,涡流检测,声发射监测,热成像检查,成像,泄漏检测和目视检查。其中,声学监测和泄漏检测在本文中有所描述,因为它们与此处涉及的材料密切相关。至于其他NDT方法,它们在许多其他出版物,书籍和论文中有描述,本文仅对其进行简要先容。

 

在过去的30年中,预测性维护已经从使用手持式振动监测器发展到自动数据记录器和在线振动测量,其中互联网用于传输振动数据以进行场外分析。在此期间,在振动分析中增加了诸如磨损颗粒分析(也称为“油分析”或“摩擦学”)和热成像等补充方法,以提供对过程设备状况的全面评估,如电动机,压缩机和其他旋转机械。摩擦学或油分析涉及测量发动机油中的颗粒尺寸和数量,然后对该数据进行趋势分析以确定旋转设备的开始失效。另一方面,热成像使用红外摄像机来定位过程组件内的热点,以便检测和定位异常。

 

各种新型传感器的出现推动了预测性维护方法为工业流程服务的能力,例如光纤传感器结合光纤传输功能,无线传感器,无线摄像头以及更多深奥的传感器,如量子级联激光红外传感器,嗅探器并检测过热,异味,燃烧和烟雾。特别是,无线传感器有望在未来10年内在工业过程中的预测性维护和状态监测应用中经历爆炸性增长,尽管它们的主要应用将更多地用于状态监测而不是过程测量或控制。如今,近30%的工业设备无法从预测性维护技术中受益,部分原因是不存在提供必要数据的传感器,并且安装有线传感器通常成本过高且不切实际。无线传感器将有助于填补这一空白,使状态监测技术蓬勃发展。此外,借助无线传感器,可以从任何地方收集数据并将数据路由到互联网,以便轻松访问和分析数据。

 

 
结束语

 

综上所述,对于化工机械设备状态的诊断有许多方法,其中利用无线传感器进行辅助在线监测功能十分强大,发展前景也十分乐观。对于化工企业而言,其预测性维护和状态监测应用将给企业节约成本和创造更多价值。

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