設備磨損智能評價技術在石化大機組的應用

陳 峰 張西寧 陸 軍 祁軍峰 陳 剛

(1.獨山子石化公司研究院 新疆克拉瑪依 833699；2.西安交通大學機械學院 陜西西安 710049；3.獨山子石化公司乙烯廠 新疆克拉瑪依 833699)

石化轉動設備磨損智能分析與評價核心技術，是針對石化轉動設備磨損故障診斷自動化及智能化程度不高的問題，提出的基于油液數據挖掘[1-3]的磨損故障診斷知識獲取方法。主要包括基于差商的自適應磨粒圖像的二值化處理，基于BP神經網絡[4]的磨粒類型自動識別技術及對原始多維特征數據進行特征融合[5-6]與規則提取[7-9]，基于HSV與RGB顏色空間坐標轉化灰度化、線性與低通濾波消噪、圖像迭代分割[7-8]、形態學運算[8]等磨粒圖像預處理集成技術，基于范例推理的磨粒類型[6-7]材質交互識別技術、融合主成分分析[3]和灰色關聯分析[9-10]的磨損狀態辨識與評價技術等。該技術重點從磨粒圖像預處理、磨粒形狀特征參數、磨粒紋理特征參數、磨粒表面顏色特征參數、磨粒沉積性態等5個維度[7]，對黏著磨損、磨料磨損、疲勞磨損、腐蝕磨損、添加劑及外界污染磨損、潤滑變質物及摩擦聚合物磨損等共計8類磨損屬性，以及正常滑動磨粒、嚴重滑動磨粒、切削磨粒、疲勞磨粒、黏著磨粒、氧化物磨粒、腐蝕磨粒、二硫化鉬等添加劑顆粒、粉塵與纖維物磨粒、硬膠質物磨粒、軟膠質物磨粒以及摩擦聚合物等共計20種磨粒類型及對應80余種磨粒材質成分，進行特征提取與識別[7-9]，從而實現了對監測對象磨損狀態準確與快速的甄別與評價。

石化轉動設備磨損智能分析與評價系統主要由基于BP神經網絡技術的常見磨粒類型自動識別子系統、基于范例模糊推理與灰色關聯分析技術的磨粒類型、磨損屬性、磨損程度的人機交互識別與評價子系統以及基于特征層信息融合技術的磨損特征識別與評價的子系統3部分組成。功能系統包括信息采集、信息前處理、信息特征提取與識別、信息融合特征融合與綜合解讀、信息數據庫管理等5個功能模塊[11-13]。

石化重點設備磨損顆粒智能識別與評價軟件系統結構框架及流程如圖1—2所示。系統具備多屬性登錄、磨粒自動識別模塊與人機交互磨粒屬性、材質及類型識別等功能。

圖1 系統整體框架

圖2 磨粒圖像獲取標準化設計流程

乙烯壓縮機組為某廠關鍵機組，其運行狀態直接影響該廠重點裝置的長周期平穩運行。本文作者采用磨損智能分析與評價技術對乙烯壓縮機的運行狀態進行監測，驗證了磨損類型及磨粒識別與評價技術的先進性及工程實用性，對石化轉動設備安穩運行發揮出應有的作用。

1 設備磨損智能分析與評價技術在乙烯壓縮機運維中的應用

1.1 機組情況概述

某乙烯制冷壓縮機系日本三菱重工廣島機械廠設計制造。機組為單缸三段離心式壓縮機，最高轉速為11 344 r/min，功率2 228 kW，工藝介質為乙烯氣。壓縮機通過蒸汽透平驅動。機組自2015年6月檢修運行后，壓縮機驅動端、汽輪機自由端軸承溫度多次觸發聯鎖停機，嚴重影響了機組的安穩、長周期運行。

1.2 磨損智能分析與評價系統在機組檢修前磨損狀態分析中的應用

該機組在2015年大修前，機組監測部位為油箱。限于篇幅，文中僅給出幾個典型磨粒譜圖的例子，通過系統進行識別與評價。部分典型磨粒類型、材質及磨損類型特征融合智能識別與評價如圖3—16所示。可見，軸承軸瓦摩擦面漆膜[14-15]現象嚴重，存在比較嚴重的磨粒磨損、黏著磨損、疲勞磨損；機組潤滑油抗氧化性能劣化[15-16]，潤滑油中金屬與非金屬污染嚴重，部分軸瓦因為漆膜以及污染物引起的潤滑不良，已經導致軸承軸瓦的巴氏合金層局部脫落或剝離。機組4月停機檢修發現部分軸承摩擦面(軸瓦)有局部合金層剝落，主推力瓦有大量過熱漆膜附著。檢修期間，機組更換了各瓦，更換了汽輪機轉子。在壓縮機非聯軸端回油線、聯軸端回油線及汽輪機非聯軸端各增加一處監測點[14,18]。

1.3 置換某國產汽輪機油后磨損狀態分析

機組大修后，實施油品提質升級及進行潤滑油在線置換[13，17]工作，將汽輪機油置換成國內某品牌KTL46汽輪機油。機組運行至2016年3月，機組壓縮機聯軸端、汽輪機非聯軸端等關鍵摩擦副磨損情況未得到根本改善，磨損情況依然比較嚴重。機組2016年3—8月期間的典型磨粒形貌如圖17所示。設備磨損類型融合分析與評價過程及方法同上，限于篇幅，具體的分析過程及步驟不再贅述。

圖17 機組磨粒形貌(500×)

監測結果表明，該運行期間磨損情況存在以下明顯特征。3月21日至5月30日期間，機組各監測點潤滑油磨損顆粒，尤其是摩擦聚合物及非金屬結晶體磨粒含量明顯減少；各監測點磨損嚴重度指數均穩定維持在0.27～6.29之間。6月3日至8月30日期間，機組各監測點潤滑油氧化降解物磨粒(條狀非金屬結晶體、摩擦聚合物)含量明顯增加，如圖17(a)、(b)所示。從形成漆膜的形態及成熟度來說，壓縮機聯軸端情況最為嚴重，如圖17(c)所示；汽輪機非聯軸端次之，如圖17(g)、(h)所示。其中，7月21日監測情況，壓縮機聯軸端及油箱監測點中潤滑油氧化降解物含量增加異常。同時，在壓縮機聯軸端、汽輪機非聯軸端監測點發現一定含量的金屬磨粒，其中壓縮機聯軸端異常磨損顆粒以嚴重滑動、疲勞磨損為主，如圖17(d)、(e)、(f)所示，汽輪機非聯軸端異常金屬磨損以疲勞磨損為主，如圖17(i)所示。各監測部位異常磨損均來自巴士合金軸瓦。遠程振動監測發現，汽輪機非聯軸端TE16802A/B溫度從112 ℃上升至118 ℃，壓縮機聯軸端TE16805A/B溫度從105 ℃升至115 ℃。機組振動頻域分析發現，機組各監測點振動信號中分數倍頻振動能量波動活躍。

綜合上述信息，確認機組潤滑狀態急劇惡化，壓縮機及汽輪機軸瓦局部存在嚴重潤滑不良。在機組不具備停機的情況下，建議盡早實施油品在線置換，確保了機組安全運行。期間，機組于7月29日11時31分由于壓縮機聯軸端TE16805A/B溫度突然發生波動，并在1 min內上漲到聯鎖值130 ℃，導致10-K-601壓縮機聯鎖停機。

1.4 置換某進口汽輪機油后磨損狀態分析

2016年10月14日至11月9日，完成進口某潤滑油品在線置換工作，并在12月9日在潤滑油路投入使用了油品凈化裝置。從2017年2月份到3月9日，TE16802A/B出現3次較大幅度溫度波動。

利用轉動設備磨損智能分析與評價系統，對機組進行磨損定性分析及油品凈化裝置運行效果分析。運行期間，該系統及時捕捉到油品凈化技術[18-19]對機組潤滑油系統中軟性污染物(漆膜)析融及清除的3個階段，為機組潤滑狀態評價及ESP凈化效果提供技術依據。即，2016年11月10日前，各監測部位潤滑油氧化降解物磨粒濃度較低；2017年1月至4月，各監測部位析融出大量潤滑油氧化降解物磨粒；2017年4月后潤滑油氧化降解物磨粒濃度再次降低，但同時，金屬銹蝕磨粒及汽輪機非聯軸端、壓縮機聯軸端巴氏合金磨粒疲勞及嚴重滑動磨粒濃度有所增加。同時，根據高頻次的磨損定性分析，分別于2月7日及3月8日及時發現并預警油箱、壓縮機聯軸端及汽輪機非聯軸端3個監測部位潤滑油氧化降解物磨粒的異常變化情況。結合軸溫波動變化情況，分別提出置換部分油品、降轉速或穩工況操作的建議，確保了機組平穩運行。期間機組工藝轉速基本穩定在10 900 r/min。

2017年4月13日轉速達11 000 r/min，穩定運行直至5月5日。期間，TE16802A/B軸溫穩定在97～98 ℃。2017年5月以后機組升速至設計轉速11 344 r/min，主推力軸承軸溫依然小幅波動，但基本穩定在99～101 ℃。其后至2019年7月裝置大修前機組運行狀態趨于穩定。期間磨粒典型形貌如圖18所示。通過與圖17所示監測結果對比及定量監測趨勢分析來看，機組磨損及潤滑狀態明顯改善。

圖18 機組磨粒形貌(500×，2016年11月9日至2017年9月30前)

2 效果及驗證

乙烯制冷壓縮機組自2016年1月正式實施石化設備磨損智能分析與評價技術至今，成功實施2次機組不停機在線置換與升級潤滑油。通過振動及磨損聯合監測，自2016年至2018年，先后4次在機組運行異常停機前成功預警，避免了機組停機。2019年裝置大修期間，對該機組進行故障驗證，發現汽輪機、壓縮機主推力軸承均存在嚴重漆膜，徑向軸承均存在不同程度的輕微碰摩[19]和漆膜。機組軸承的磨損故障特征與文中分析與診斷結論完全一致。汽輪機及壓縮機軸承漆膜及磨損典型形貌如圖19所示。

圖19 汽輪機與壓縮機軸承漆膜及碰摩形貌

3 結束語

基于石化轉動設備磨損監測信息挖掘技術的磨損智能分析與評價技術在乙烯壓縮機運維中的應用，初步實現了磨損及潤滑狀態自動評估與預測，為石化設備磨損及潤滑狀態的分析和判斷提供了可靠數據。通過對石化設備磨損智能分析與評價技術在乙烯制冷壓縮機組的典型應用，體現了該技術在潤滑管理和故障預警方面的重要作用。磨損類型及磨粒識別與評價技術的先進性及工程實用性，尤其是對于潤滑變質物及摩擦聚合物磨粒識別與評價方面，取得了較滿意的應用效果。同時，在對該機組預知性維護及維修良好的技術嘗試以及全方位的運維支持實踐的基礎上，進一步集成優化、完善了石化設備磨損及潤滑監測體系，并將推廣應用于石化其他重點設備，從而對石化轉動設備安穩運行發揮出應有的作用。