设备磨损智能评价技术在石化大机组的应用

陈 峰 张西宁 陆 军 祁军峰 陈 刚

(1.独山子石化公司研究院 新疆克拉玛依 833699；2.西安交通大学机械学院 陕西西安 710049；3.独山子石化公司乙烯厂 新疆克拉玛依 833699)

石化转动设备磨损智能分析与评价核心技术，是针对石化转动设备磨损故障诊断自动化及智能化程度不高的问题，提出的基于油液数据挖掘[1-3]的磨损故障诊断知识获取方法。主要包括基于差商的自适应磨粒图像的二值化处理，基于BP神经网络[4]的磨粒类型自动识别技术及对原始多维特征数据进行特征融合[5-6]与规则提取[7-9]，基于HSV与RGB颜色空间坐标转化灰度化、线性与低通滤波消噪、图像迭代分割[7-8]、形态学运算[8]等磨粒图像预处理集成技术，基于范例推理的磨粒类型[6-7]材质交互识别技术、融合主成分分析[3]和灰色关联分析[9-10]的磨损状态辨识与评价技术等。该技术重点从磨粒图像预处理、磨粒形状特征参数、磨粒纹理特征参数、磨粒表面颜色特征参数、磨粒沉积性态等5个维度[7]，对黏着磨损、磨料磨损、疲劳磨损、腐蚀磨损、添加剂及外界污染磨损、润滑变质物及摩擦聚合物磨损等共计8类磨损属性，以及正常滑动磨粒、严重滑动磨粒、切削磨粒、疲劳磨粒、黏着磨粒、氧化物磨粒、腐蚀磨粒、二硫化钼等添加剂颗粒、粉尘与纤维物磨粒、硬胶质物磨粒、软胶质物磨粒以及摩擦聚合物等共计20种磨粒类型及对应80余种磨粒材质成分，进行特征提取与识别[7-9]，从而实现了对监测对象磨损状态准确与快速的甄别与评价。

石化转动设备磨损智能分析与评价系统主要由基于BP神经网络技术的常见磨粒类型自动识别子系统、基于范例模糊推理与灰色关联分析技术的磨粒类型、磨损属性、磨损程度的人机交互识别与评价子系统以及基于特征层信息融合技术的磨损特征识别与评价的子系统3部分组成。功能系统包括信息采集、信息前处理、信息特征提取与识别、信息融合特征融合与综合解读、信息数据库管理等5个功能模块[11-13]。

石化重点设备磨损颗粒智能识别与评价软件系统结构框架及流程如图1—2所示。系统具备多属性登录、磨粒自动识别模块与人机交互磨粒属性、材质及类型识别等功能。

图1 系统整体框架

图2 磨粒图像获取标准化设计流程

乙烯压缩机组为某厂关键机组，其运行状态直接影响该厂重点装置的长周期平稳运行。本文作者采用磨损智能分析与评价技术对乙烯压缩机的运行状态进行监测，验证了磨损类型及磨粒识别与评价技术的先进性及工程实用性，对石化转动设备安稳运行发挥出应有的作用。

1 设备磨损智能分析与评价技术在乙烯压缩机运维中的应用

1.1 机组情况概述

某乙烯制冷压缩机系日本三菱重工广岛机械厂设计制造。机组为单缸三段离心式压缩机，最高转速为11 344 r/min，功率2 228 kW，工艺介质为乙烯气。压缩机通过蒸汽透平驱动。机组自2015年6月检修运行后，压缩机驱动端、汽轮机自由端轴承温度多次触发联锁停机，严重影响了机组的安稳、长周期运行。

1.2 磨损智能分析与评价系统在机组检修前磨损状态分析中的应用

该机组在2015年大修前，机组监测部位为油箱。限于篇幅，文中仅给出几个典型磨粒谱图的例子，通过系统进行识别与评价。部分典型磨粒类型、材质及磨损类型特征融合智能识别与评价如图3—16所示。可见，轴承轴瓦摩擦面漆膜[14-15]现象严重，存在比较严重的磨粒磨损、黏着磨损、疲劳磨损；机组润滑油抗氧化性能劣化[15-16]，润滑油中金属与非金属污染严重，部分轴瓦因为漆膜以及污染物引起的润滑不良，已经导致轴承轴瓦的巴氏合金层局部脱落或剥离。机组4月停机检修发现部分轴承摩擦面(轴瓦)有局部合金层剥落，主推力瓦有大量过热漆膜附着。检修期间，机组更换了各瓦，更换了汽轮机转子。在压缩机非联轴端回油线、联轴端回油线及汽轮机非联轴端各增加一处监测点[14,18]。

1.3 置换某国产汽轮机油后磨损状态分析

机组大修后，实施油品提质升级及进行润滑油在线置换[13，17]工作，将汽轮机油置换成国内某品牌KTL46汽轮机油。机组运行至2016年3月，机组压缩机联轴端、汽轮机非联轴端等关键摩擦副磨损情况未得到根本改善，磨损情况依然比较严重。机组2016年3—8月期间的典型磨粒形貌如图17所示。设备磨损类型融合分析与评价过程及方法同上，限于篇幅，具体的分析过程及步骤不再赘述。

图17 机组磨粒形貌(500×)

监测结果表明，该运行期间磨损情况存在以下明显特征。3月21日至5月30日期间，机组各监测点润滑油磨损颗粒，尤其是摩擦聚合物及非金属结晶体磨粒含量明显减少；各监测点磨损严重度指数均稳定维持在0.27～6.29之间。6月3日至8月30日期间，机组各监测点润滑油氧化降解物磨粒(条状非金属结晶体、摩擦聚合物)含量明显增加，如图17(a)、(b)所示。从形成漆膜的形态及成熟度来说，压缩机联轴端情况最为严重，如图17(c)所示；汽轮机非联轴端次之，如图17(g)、(h)所示。其中，7月21日监测情况，压缩机联轴端及油箱监测点中润滑油氧化降解物含量增加异常。同时，在压缩机联轴端、汽轮机非联轴端监测点发现一定含量的金属磨粒，其中压缩机联轴端异常磨损颗粒以严重滑动、疲劳磨损为主，如图17(d)、(e)、(f)所示，汽轮机非联轴端异常金属磨损以疲劳磨损为主，如图17(i)所示。各监测部位异常磨损均来自巴士合金轴瓦。远程振动监测发现，汽轮机非联轴端TE16802A/B温度从112 ℃上升至118 ℃，压缩机联轴端TE16805A/B温度从105 ℃升至115 ℃。机组振动频域分析发现，机组各监测点振动信号中分数倍频振动能量波动活跃。

综合上述信息，确认机组润滑状态急剧恶化，压缩机及汽轮机轴瓦局部存在严重润滑不良。在机组不具备停机的情况下，建议尽早实施油品在线置换，确保了机组安全运行。期间，机组于7月29日11时31分由于压缩机联轴端TE16805A/B温度突然发生波动，并在1 min内上涨到联锁值130 ℃，导致10-K-601压缩机联锁停机。

1.4 置换某进口汽轮机油后磨损状态分析

2016年10月14日至11月9日，完成进口某润滑油品在线置换工作，并在12月9日在润滑油路投入使用了油品净化装置。从2017年2月份到3月9日，TE16802A/B出现3次较大幅度温度波动。

利用转动设备磨损智能分析与评价系统，对机组进行磨损定性分析及油品净化装置运行效果分析。运行期间，该系统及时捕捉到油品净化技术[18-19]对机组润滑油系统中软性污染物(漆膜)析融及清除的3个阶段，为机组润滑状态评价及ESP净化效果提供技术依据。即，2016年11月10日前，各监测部位润滑油氧化降解物磨粒浓度较低；2017年1月至4月，各监测部位析融出大量润滑油氧化降解物磨粒；2017年4月后润滑油氧化降解物磨粒浓度再次降低，但同时，金属锈蚀磨粒及汽轮机非联轴端、压缩机联轴端巴氏合金磨粒疲劳及严重滑动磨粒浓度有所增加。同时，根据高频次的磨损定性分析，分别于2月7日及3月8日及时发现并预警油箱、压缩机联轴端及汽轮机非联轴端3个监测部位润滑油氧化降解物磨粒的异常变化情况。结合轴温波动变化情况，分别提出置换部分油品、降转速或稳工况操作的建议，确保了机组平稳运行。期间机组工艺转速基本稳定在10 900 r/min。

2017年4月13日转速达11 000 r/min，稳定运行直至5月5日。期间，TE16802A/B轴温稳定在97～98 ℃。2017年5月以后机组升速至设计转速11 344 r/min，主推力轴承轴温依然小幅波动，但基本稳定在99～101 ℃。其后至2019年7月装置大修前机组运行状态趋于稳定。期间磨粒典型形貌如图18所示。通过与图17所示监测结果对比及定量监测趋势分析来看，机组磨损及润滑状态明显改善。

图18 机组磨粒形貌(500×，2016年11月9日至2017年9月30前)

2 效果及验证

乙烯制冷压缩机组自2016年1月正式实施石化设备磨损智能分析与评价技术至今，成功实施2次机组不停机在线置换与升级润滑油。通过振动及磨损联合监测，自2016年至2018年，先后4次在机组运行异常停机前成功预警，避免了机组停机。2019年装置大修期间，对该机组进行故障验证，发现汽轮机、压缩机主推力轴承均存在严重漆膜，径向轴承均存在不同程度的轻微碰摩[19]和漆膜。机组轴承的磨损故障特征与文中分析与诊断结论完全一致。汽轮机及压缩机轴承漆膜及磨损典型形貌如图19所示。

图19 汽轮机与压缩机轴承漆膜及碰摩形貌

3 结束语

基于石化转动设备磨损监测信息挖掘技术的磨损智能分析与评价技术在乙烯压缩机运维中的应用，初步实现了磨损及润滑状态自动评估与预测，为石化设备磨损及润滑状态的分析和判断提供了可靠数据。通过对石化设备磨损智能分析与评价技术在乙烯制冷压缩机组的典型应用，体现了该技术在润滑管理和故障预警方面的重要作用。磨损类型及磨粒识别与评价技术的先进性及工程实用性，尤其是对于润滑变质物及摩擦聚合物磨粒识别与评价方面，取得了较满意的应用效果。同时，在对该机组预知性维护及维修良好的技术尝试以及全方位的运维支持实践的基础上，进一步集成优化、完善了石化设备磨损及润滑监测体系，并将推广应用于石化其他重点设备，从而对石化转动设备安稳运行发挥出应有的作用。