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状态监测技术在BCL 527/A型离心压缩机故障诊断中的应用

2023-09-13于洋洋陈国栋周子祺

压缩机技术 2023年3期
关键词:离心机汽轮机压缩机

于洋洋,刘 冬,陈国栋,周子祺

(浙江石油化工有限公司,浙江 舟山 316200)

1 大型离心压缩机组状态监测的应用现状

1.1 状态监测简介

国内外对状态监测与诊断系统的研究由来已久,设备监测与诊断系统的应用主要集中在大型旋转机械上,特别是离心机、汽轮机和大型机泵等。状态监测与诊断技术主要包括机组故障机理、故障特征提取、自动监测方法、智能诊断方法、故障诊断监测系统、远程监测系统等。

1.2 各国状态监测系统的发展现状

在大型机组的故障诊断和监测方面,美国在理论研究和产品研发方面一直处于领先地位。状态监测系统已在国际上得到成功应用。

通过各国公司开发并投入使用的在线监测系统以及开发的网络资源,收集机组运行的实时数据,建立庞大的机组运行和诊断数据库。加之数据库的建立,公司可以更准确地判断机组运行中问题的原因或可能的趋势。

2 BCL527/A离心压缩机组的工作原理

2.1 BCL527/A离心压缩机组概述

某公司4000万t/a炼油石化一体化项目350万t/a柴油加氢裂化装置离心机组包括1台BCL527/A离心机、1台NK40/45汽轮机、1座润滑油站、1套汽轮机出口蒸汽冷凝系统,离心机组中离心机模型和汽轮机模型的解释如图1和图2所示:

图1 离心机组中离心机型号解释

图2 离心机组中汽轮机型号解释

离心式压缩机组是柴油加氢裂化装置的核心设备。其功能是每小时为装置的反应部分提供约100 WN·m3/h 的氢气用于原料的化学反应。工作原理是利用汽轮机通过联轴器带动压缩机转子旋转,气体介质随转子上的叶轮旋转,气体在离心力作用下被甩出叶轮,然后进入蜗壳,进入下一级叶轮继续压缩。

离心压缩机组的重要参数包括:介质进出口温度、介质流量、出口压力、转速、汽轮机和离心机转子振动、轴瓦温度、轴位移等。

2.2 NK40/45汽轮机的工作原理

离心机组的汽轮机由汽轮机本体和辅助设备组成,汽轮机包括旋转部分和静态部分。旋转部分包括轴和叶片等;汽轮机的静态部分主要包括前后支架、外缸、喷嘴室、导叶挡圈、前后轴承座和汽封圈等。外缸有水平和垂直中分面,上下缸、前缸和排气缸通过螺栓连接,外缸通过猫爪支撑在支架上。在汽轮机运行过程中,首先,蒸汽在静叶中膨胀,蒸汽的热能转化为蒸汽的动能。其次,蒸汽速度变快,流向动叶片,驱动动叶片与轴一起旋转。同时,蒸汽的动能转化为转子的旋转动能,轴带动离心机的轴旋转工作。从汽轮机出口排出的蒸汽,经过一系列冷凝设施后,冷凝成冷凝水回收。

2.3 轴系监控系统

离心机组轴系振动、轴位移和轴瓦温度的监测是机组轴系监测系统的重要组成部分。为了监测离心机组转子的轴向位置和径向振动,在离心机组转子轴系内设置了轴位移和轴振动探头。轴位移探头一般安装在转子推力轴承侧,轴振动探头安装在转子两侧,每侧两个探头成90°左右的角度。探头根据涡流原理工作。如果振动和位移超过报警值或联锁值,机组将发出报警或联锁跳闸。

BCL527/A离心机组配备2个转速探头、6个轴位移探头、8个轴振动探头和16个温度探头。

3 SG8000状态监测方法分析

3.1 状态监测和故障诊断的范围

BCL527/A离心压缩机组状态监测系统采用SG8000系统,状态监测是将机组运行信息以电信号的形式输入信息处理系统。故障诊断是指根据振动原理和故障分析经验,对采集到的信号进行分析,从而得出机组的具体故障,并对故障进行定量分析。状态监测的主要内容包括:

(1)转子振动

大型离心机组属于旋转机械的一种。转子的振动本质上是旋转。它不仅绕着自己的转子轴旋转,还绕着某个平衡位置旋转。

(2)振幅

对机组进行监测和诊断,主要分析机组本身是否存在故障

如果存在问题(即状态是否正常、是否存在故障、严重程度等),首先要看到的是振幅的大小变化。

(3)相位

相位是时空关系中振动差异的标志。

主要功能是比较不同振动之间的方位差或时差,这通常在区分相同频率的不同故障类型中起关键作用,并比较同一部件相对于另一部件的振动。

(4)频率

频率是振动特性的标志,频率可以用来判断振动故障的类型。

(5)轴位置

轴位置是轴相对于轴承座中心的位置,它随油膜和负荷的变化而变化。有时,由于转子本身的不平衡,轴位置会大幅波动。轴位置通常反映在轴位置图中。

(6)临界转速

机组启动时,机组的振动将随着转速的增加而逐渐增大。当机组转速接近特定转速时,机组的振动达到最大值,然后随着转速的增加,振动迅速减小。机组最大振动时的速度是机组的临界速度。当机组启动时,它通常会设置一个快速通过临界转速的方案。

3.2 状态监测与故障诊断方法

SG8000状态监测系统包含若干图集,为机组故障分析提供依据。系统图集主要分为两类:一类是常规图集,另一类是启停图集。常规图集,也称为稳态图,是与设备运行相关的图,不包含启机和停机信息。启停图集又称瞬态图集,是与设备启停相关的图集,用于分析启停过程中的状态。常用图集包括波形图、趋势图、频谱图、轴轨迹图、极坐标图等。

3.2.1 振动分析方法

振动分析方法是离心机组状态监测和故障诊断的有效方法。它是一种通过对振动信号处理后的系统频谱特征进行比较来进行故障分析的方法。振动故障分析比较困难,振动故障因素也比较复杂。轴、叶轮、联轴器、介质流量变化、油温和油压都是引起振动的因素。然而,SG8000可以利用其庞大的系统图集库,对异常振动数据和图集进行比较分析,及时判断故障类型。振动故障对应于SG8000频谱的主要特征,如表1所示。

表1 振动故障与SG8000频谱主要特征的对应关系

4 SG8000状态监测在BCL527/a离心压缩机组中的应用

4.1 汽轮机单机试运行中的转子不平衡

2021年8月柴油机加氢裂化装置首次汽轮机单机试车过程中,出现了大型汽轮机轴系振动问题。在整个过程中,当汽轮机以600 r/min、2900 r/min等低速暖机时,各振动通道的响应低于15 μm,且趋势相对稳定,但汽轮机排气侧via71004通道的1x相位波动,在将转速从2900 r/min增加到9600 r/min 的过程中,振动与转速同步增加,振动在65 μm以下基本稳定,检查该区间的相关图谱,频率成分主要为1x,当速度稳定时,1x相位相对稳定,轴心轨迹的涡动范围逐渐扩大。汽轮机首次单机试运振动随转速的变化趋势和汽轮机首次启动1x随转速的变化趋势如图3和图4所示,轴轨迹如图5所示。

图3 汽轮机首次启动振动随转速的变化趋势

图4 汽轮机首次启动1x速度的趋势

图5 汽轮机首次试车轴轨迹图

从图3到图5可以看出,汽轮机图像中存在明显的转子不平衡问题。通过对现场调试的检查,发现汽轮机调试中使用的配重盘可能因钢印偏差而产生转子不平衡。随后,现场调整机组汽轮机联轴节端配重板处的钢密角度,第二次启动汽轮机单机试运,第二次汽轮机单机试运的振动趋势、1x趋势和轴轨迹如图6至8所示:

图6 汽轮机二次启动振动随转速的变化趋势

图7 汽轮机二次启动1x速度的趋势

从图6到图8可以看出,汽轮机配重盘钢印处理后,振幅降低了约20%,效果显著,分析后决定拆下配重盘并进行第三次汽轮机单机试运。第三次汽轮机单机试运的振动趋势、1x趋势和轴轨迹如图9至图11所示。

图8 汽轮机第二次试车轴轨迹图

图9 汽轮机三次启动振动随转速的变化趋势

图10 汽轮机第三次启动1x速度的趋势

图11 汽轮机第三次试车轴轨迹图

从图9至图11可以看出:

(1)转速在2900 r/min以上时,振动随转速的增加明显同步增加;

(2)上升频率分量主要为1x;

(3)波形基本上是正弦的;

(4)轴轨迹为椭圆形,涡流范围大;

(5)当机组首次启动时,低速(600 r/min)下出现1x相位波动;

(6)经过多次处理后,联轴器端配重板振动明显降低;

(7)在波德图中,振动上升和速度显示出同步关系。

通过汽轮机首次单机试运的在线监测和故障诊断,得出转子不平衡的结论。然而,根据图形反应出的情况,转子不平衡不是一个简单的问题,有可能是由外部原因引起的,如汽轮机联轴节端的配重盘自身问题等。随后拆除了配重盘进行的第三次汽轮机单机试运情况,配重盘拆除后,振动图形明显好转,从而确认为配重盘不合理引起的转子不平衡问题,避免了机组返厂从而造成的机组延迟使用甚至装置延期开工的问题。

4.2 状态监测在离心压缩机组负荷试车中的应用

汽轮机第二次单机试运行结束时,离心机组的转子不平衡并未完全消除,但通过拆除配重板,振动大大降低。离心机组在氮气条件下进行负荷试运行时,消除了汽轮机的振动问题,离心机组联动运行时振动良好,离心压缩机组运行正常。

4.3 状态监测及其在离心机组启动和运行中的应用

在BCL527/A机组正式运行期间,状态监测系统实时监测机组的运行状态。离心压缩机组正式运行后6个月内,机组运行正常,轴瓦温度仅出现小幅波动。轴瓦温度波动时,状态监测系统及时的进行了预警,系统工程师及时通知用户温度波动,判断为润滑油压力波动引起,同时经现场调查确认,由于离心机非驱动端润滑油底过压导致轴瓦温度升高。当调整油压后,轴瓦温度恢复正常。离心机正常运行时的轴线轨迹如图12所示。

图12 离心压缩机正常运行时的轴线轨迹

5 结论

(1)状态监测与故障诊断系统是保证大型离心机组健康稳定运行的重要手段。同时,还可以及时有效地判断离心机组的运行状态趋势和故障原因。

(2)目前,SG8000系统在大型机组状态监测方面具有丰富的经验,并定期对用户技术人员进行技术培训,这是保证状态监测和故障诊断系统良好运行和使用的关键。

(3)状态监测和故障诊断系统的监测界面需要细化。操作界面的实时数据显示不理想,数据延迟明显,需要开发人员进一步改进。

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