往復式天然氣壓縮機智能化維護模式的探索

樊興科(北京杰利陽能源設備制造有限公司，北京 100101)

0 引言

往復式天然氣壓縮機為油氣田生產核心設備，目前主要用途有場站集輸增壓、氣舉采油、地下儲氣等，技術維護管理的主要目的是最大化發揮壓縮機的生產價值，為用戶創造最大的生產效益。目前設備維護管控措施主要依靠人的主觀能動性，現場憑經驗預防維護。

隨著智能化網絡時代的到來，大數據分析成了各行業研究推行的管理模式，其生產價值呈線性增長趨勢；同時2015年5月國務院發布《中國制造2025》，明確提出把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向，各地政策文件如圖1所示。而傳統的油氣田壓縮機服務模式，主要依靠人的技能優劣，人才培養及維護成本投資較高；如何將大數據庫及智能化診斷監測分析平臺與壓縮機維護管理模式相結合，有效提升維護設備使用壽命，降低生產運維成本，提高生產效率，成為傳統設備生產加技術服務行業轉型的必然趨勢。

圖1 各地生產智能發展政策文件

隨著氣田深度開發，地層儲量衰減，壓縮機組老化率的提升，壓縮機的使用維護成本逐步提高，同時氣田生產能力下降，用戶的生產效益急劇縮水，對于成本管控越來越高，從而使得設備技術服務行業利潤空間也進一步壓縮，對于傳統的技術服務行業沖擊很大，且我國制造業職工工資以每年11.71%的復合增長率逐年上漲如圖2所示，也迫使服務行業急需轉型，來適應當下的用工環境，而智能化管理及大數據庫分析，可有效加快服務行業的轉型步伐，提高生產效率。

圖2 2009—2018年制造業職工平均工資及增長比率

本文主要對當下的往復式天然氣壓縮機組服務模式進行研究分析，結合市場環境的變化，探索一條與智能化接軌的技術服務模式，改變傳統的服務方式，形成新的技術服務+智能監控運營管理模式，促進壓縮機技術服務行業安全平穩發展。

1 往復式天然氣壓縮機維護模式分析

目前往復式天然氣壓縮機維護主要依靠專業的技術人員及生產廠家維護所提供的技術資料來做壓縮機日常維護管理，各種數據報表都要給予專業人員的分析判斷，所運用的診斷設備較少，一是市場上有價值的設備較少，二是專業設備成本較高；同時專業設備給予人的技能要求較高，且設備運行維護的相關數據資料較多，無法很好的關聯起來，導致數據堆積，沒有發揮出數據的實際價值，制約設備維護管理水平進一步發展提升。

目前往復式天然氣壓縮機主要運營維護模式有駐站24h管家維護，定期巡站模式，故障維修模式，模式較單一，都要基于專業人員進行維護，存在人才培養周期長及高技能人才引進成本高的問題，同時僅僅是遵循廠家的技術手冊要求，按時維護保養，設備故障時第一時間進行維修，智能預防維護管控措施僅有機組自帶PLC參數顯示及報警保護，對于設備運行性能評估未有分析措施。

人工智能及大數據時代的到來，可以說對大多數行業都是顛覆性的，對于傳統的壓縮機技術服務行業，智能化可將壓縮機全生命周期的使用軌跡、維護數據、配件壽命等數據進行智能化分析，通過數據提前診斷分析設備運行狀態，提前預防維護，保護核心部件的使用壽命，降低設備維修配件成本；其次根據數據科學的修訂維護周期，防止設備過度維修，降低設備維護成本；同時將基礎的數據整理工作交由智能云數據系統處理，解放勞動力，促進生產力；使技術人員做更具高價值的工作，降低人力成本，全面提升設備維護管理水平。

人工智能及大數據庫已成為市場發展的必然趨勢，傳統的技術服務管理模式已經無法確保企業的生產效益，隨著市場經濟水平的不斷發展提升，傳統的維護管理成本會急劇增加，企業的利潤會進一步縮減；引進或自主開發智能化服務管理模式成為現狀剛需問題如圖3所示。

圖3 傳統技術服務模式與智能服務模式功能示意圖

2 石油化工設備智能化維護模式應用案例

目前市場上大型壓縮機制造廠商在壓縮機選型設計及配件供應都是基于平臺化運營管理，客戶將自己的需求通過平臺進行反饋，廠商根據客戶的下單需求，進行備貨發放，需要確認的事宜電話溝通或現場實地考察，提高了過程工作效率及降低了過程管理成本。

CAT所生產制造的油氣設備在出廠時已安裝監控探頭，結合網絡數據傳送，進行24h管家式監控服務，設備使用存在隱患時，會第一時間告知用戶，設備需要檢修，如遇到嚴重問題時，遠程執行停機操作，有效防止設備的進一步惡化，保護客戶的生產效益。同時各種運行使用數據會形成大數據庫，既為用戶節省成本，有持續為自己沉淀積累數據，不斷提升設備生產性能品質[1]。

人工智能與服務業結合，遠程監控操作系統，如鉆井平臺運用可成像遠程監控鉆機工作情況，降低人的維護成本及安全作業風險，對有問題的設備進行數據監控，系統自動預警，人員只需要維護有問題的設備，降低設備巡護重復性，使人員有精力解決設備切實存在的隱患，而不是疲于應對日常性工作。

3 壓縮機智能化維護模式可行性分析

3.1 可操作性

市場上已經有成熟的系統平臺開發商，服務單位可以根據自己的運營管理特性及自己需要實現的結果，委托專業的廠家進行開發搭建。

前期需要將往年的維護數據進行錄入，工作量較大，在開發時應考慮省時省力數據錄入上傳功能模塊；中期需要不斷的與團隊磨合，使人逐步適應運用平臺維護管理。

后期根據系統平臺性能分析，逐步開發BI大數據庫，形成結論性管理成果，運用PDCA和SDCA質量控制固化模式，形成自主管理標準，同時不斷擴充升級和完善系統功能，形成自主系統操作平臺+技術服務維護管理模式。

3.2 使用效果

替代紙板資料，將維修、維護數據電子化系統化管理，降低資料整理存放管理成本，提高工作效率，同時更科學的進行數據源統計分析，形成成果性技術體系文件，全面提升技術服務管理水平。

在線監測設備運行狀態，通過在線實時數據監控分析，找出存在隱患的設備，進行維護，提高設備運行效率，同時保護核心部件使用壽命，降低設備維護配件成本。

結合設備維護管理數據，診斷分析每個配件的使用壽命，優化調整設備檢修周期，延長配件使用壽命，降低配件使用成本；同時促進供應商零備件性能的優化提升。

3.3 社會效益

智能化網絡平臺及大數據庫，可以沉淀積累設備各部件配件使用壽命及設備使用性能情況，根據數據結果，促進壓縮機零部件制造業的可持續化提升，同時為零部件材料的進一步發展提升提供實踐數據依據。

根據大數據分析，可指導用戶選擇適用的壓縮機設備，避免設備成本浪費；同時可以促進壓縮機服務行業良性發展，且可推廣至各類型機械設備技術服務行業，全面促進機械行業良性發展提升。

4 結語

綜上，傳統的往復式天然氣壓縮機服務管理模式轉型勢在必行，人工智能、網絡系統平臺及大數據庫已經成為市場發展趨勢；企業可根據所生產服務的壓縮機特性，通過改造加裝監測探頭及開發線上平臺化管理模式進行服務轉型，將傳統依靠人的服務模式轉變為人工智能診斷維護模式，實現技術服務+智能監控運營管理模式，從而順應市場發展需求，為企業降本增效。