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技術(shù)文章/Technical articles
預測性維護:離心泵維護方式的未來
2021-03-11 10:25:22 力士霸泵業(yè)
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作者:謝小青1   孫衛(wèi)平2

1.  上海電氣凱士比核電泵閥有限公司

2. 中國船舶重工集團公司第704研究所

 

摘 要:一臺設(shè)計制造精良的高品質(zhì)產(chǎn)品,如果得不到適當?shù)木S護,那么在其整個生命周期內(nèi)的故障率將大大增加。文章將結(jié)合工程實際應(yīng)用經(jīng)驗,就離心泵維護方式的現(xiàn)狀及未來進行探討,并給出個人建議,僅供廣大用戶參考。


關(guān)鍵詞:離心泵  維護  現(xiàn)狀  未來

 


0. 引言



一臺設(shè)計制造精良且完全滿足現(xiàn)場運行工況要求的高品質(zhì)產(chǎn)品,如果得不到適當?shù)木S護,那么在其整個生命周期內(nèi)故障的頻率將大大增加,而零部件的使用壽命則大大降低。


本文將結(jié)合工程實際應(yīng)用經(jīng)驗和現(xiàn)代科技的發(fā)展,從常見的現(xiàn)場維護著手,就離心泵維護方式的現(xiàn)狀及未來進行探討,并給出個人建議,供廣大用戶參考。



1. 常見的維護方式



離心泵常見的維護方式有三種:反應(yīng)式維護、預防性維護和預測性維護。



1.1 反應(yīng)式維護



設(shè)備已經(jīng)失效,進行事故后維護。傳統(tǒng)的維護方式多為反應(yīng)式維護。


1.2 預防性維護


通過采取適當?shù)拇胧ㄈ缣岣邚姸?、加強檢測等),以防止設(shè)備發(fā)生故障。預防性維護還包括各種定期維護,如設(shè)備對中、軸承潤滑及儀控儀表的檢查等。



1.3 預測性維護



預測性維護是指使用數(shù)據(jù)、機器學習技術(shù)和統(tǒng)計算法來預測系統(tǒng)最可能發(fā)生的故障結(jié)果。分析監(jiān)控裝置收集的設(shè)備數(shù)據(jù),例如傳感器(有線或無線),以便就何時應(yīng)更換或維護指定的零部件提供一致的預測,從而優(yōu)化維護成本和停機時間[1]。


預測性維護是基于狀態(tài)的維護的一個分支,即通過監(jiān)測設(shè)備隨時間而變化的狀態(tài),以預測何時、何處可能出現(xiàn)問題以及為什么。在產(chǎn)品出現(xiàn)故障、意外停機之前對產(chǎn)品進行維護,這是制造業(yè)所追求的終極目標。



2. 維護方式的確定



不同行業(yè)、不同工況用泵的維護方式不盡相同。


維護方式主要由泵(在系統(tǒng)中)的重要程度及價值、用戶或市場要求等因素決定的。泵的重要程度通常按以下情況來劃分。



2.1 重要用泵

通常是指:

1)如果該泵發(fā)生故障,將對設(shè)備、系統(tǒng)、環(huán)境造成災(zāi)難性后果或造成重大財產(chǎn)損失。
2)故障的后果是非常危險的,可能會導致嚴重的不可逆的傷害甚至死亡。
3)沒有備用泵。




2.2 較重要用泵


1)如果該泵發(fā)生故障,可能會造成一定的經(jīng)濟損失,如生產(chǎn)線停工、泵部分零部件損壞(和/或備件交貨期較長)。


2)現(xiàn)場無人看管或看管不便(如海上平臺用泵、野外輸油泵站等)。



2.3 非重要用泵


在一些不重要的工況中使用的泵,如普通農(nóng)用泵等。


對于重要、較重要用泵或有特別要求的泵(及系統(tǒng)),通常要進行重點關(guān)注和特別維護;而對于非重要用泵,通常只進行相對簡單的維護、甚至不需要維護。


以下將就重要、較重要用泵或有特別要求的泵(及系統(tǒng)的)維護方式進行探討。



3. 維護方式的現(xiàn)狀




3.1  國內(nèi)現(xiàn)狀


目前,我國離心泵維護方式基本上為兩種:反應(yīng)式維護和預防性維護。反應(yīng)式維護主要針對一些普通的、沒有安裝監(jiān)測裝置的非重要用泵上,如:普通農(nóng)田灌溉和排澇用泵、冷卻循環(huán)水泵等。


在石化行業(yè)的實際工程應(yīng)用中,對于很多重要用泵(如高溫、高壓、高速泵,執(zhí)行API 610標準[2],以下簡稱“標準”),通常通過提高強度及可靠性、增加機械保護系統(tǒng)、加強定期日常維護的方式來達到預防性維護。具體措施如:


1) 提高強度及可靠性


標準條款6.3.3 壓力泵殼應(yīng)設(shè)計成:


a) 在同時承受最大允許工作壓力(及最高工作溫度)和表5中列出的作用到每個管口上兩倍允許管口負荷的最壞組合情況下,做到運轉(zhuǎn)無泄漏或旋轉(zhuǎn)部件與靜止部件之間無接觸。


b) 經(jīng)得住水壓試驗。


標準附錄K.1:給出了OH2和OH3型懸臂式泵的軸剛性的判定原則以及撓性系數(shù)L3/D4與泵尺寸因子的關(guān)系圖。


撓性系數(shù)是轉(zhuǎn)子剛度的度量標準。對于某一尺寸因子的懸臂泵,如果其撓性系數(shù)位于剛性線之下,則表明該泵為剛性軸設(shè)計,滿足API泵要求,是安全的;L3/D4越小,轉(zhuǎn)子撓度越小,這有利于提高機械密封的可靠性。如果L3/D4太大,特別是在接近泵關(guān)死點位置運行、水力徑向負荷過大的地方,可能會造成斷軸的風險。

如何提高產(chǎn)品的可靠性?這里有一些指導性原則[3]:

  • 盡量采用經(jīng)過驗證的成熟的技術(shù)。

  • 盡可能簡化結(jié)構(gòu),減少零件數(shù)量。

  • 盡可能采用標準化、模塊結(jié)構(gòu)。

  • 設(shè)置故障監(jiān)測和診斷裝置。

  • 給出適當?shù)脑O(shè)計裕度。

  • 必要時采用冗余設(shè)計。

  • 失效安全設(shè)計。

  • 加強重要零部件的可靠性分析。

  • 進行可靠性確認試驗。


2) 機械保護系統(tǒng)


隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展、設(shè)備運行數(shù)據(jù)采集的使得,預防性維護便成了目前最普遍的一種維護方式。


為了提高運行可靠性,在一些重要用泵(組)上,均裝有(感知、測量、監(jiān)測和顯示機器參數(shù)以表明其運行狀態(tài)的)機械保護系統(tǒng),如軸承溫度監(jiān)測、軸承座或泵軸振動監(jiān)測等。當一個參數(shù)超過預先定義的限值、表明出現(xiàn)異常情況時,系統(tǒng)會將事件傳達給操作人員和/或停機系統(tǒng)。該系統(tǒng)的目標是減輕對機器的損壞。


注:此處涉及的條款、表及圖號均指API610第11版標準所對應(yīng)的條款、表及圖號。


3) 定期維護


定期維護可以延長泵的使用壽命。當泵得到正確的維護時,需要更換的零部件通常是較便宜的易損件。以下為重要用泵的定期維護計劃示例,見表1。


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表1. 定期維護計劃示例(試運行/啟動后或備用狀態(tài)時)

 


3.2  國外現(xiàn)狀


對于一些重要、較重要或有特別要求的離心泵(及系統(tǒng)),國內(nèi)外均普遍采用預防性維護。但也有不少泵公司開始在離心泵上嘗試進行預測性維護?,F(xiàn)階段,預測性維護都是以傳感器提供的實時和大量歷史數(shù)據(jù)作為依據(jù)。


1) 德國KSB公司


德國KSB公司2018年底推出了一款結(jié)構(gòu)緊湊、安裝方便、被稱為“KSB Guard”的新型監(jiān)控裝置,容納了溫度和振動兩種監(jiān)測。該裝置包括三個組件:傳感器單元(采集數(shù)據(jù))、變送器和電池單元(通過電纜與傳感器單元連接,并向傳感器供電)、網(wǎng)關(guān)(使用無線連接,將記錄的數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)關(guān))。


KSB Guard不僅限于能提供當前溫度和平均振動速度值,還可以顯示趨勢。由于每小時進行一次測量(或者如果需要,則可以更頻繁地進行測量),從而能夠識別泵狀態(tài)的任何變化、進行預測維護。


2) 美國Flowserve公司


開發(fā)了基于網(wǎng)絡(luò)的軟件程序 - IPS觀察平臺和Flowstar.net,可以實現(xiàn):通過簡化的示意圖查看性能狀態(tài);監(jiān)控實時設(shè)備性能;進行預測分析;基于事實和可證實數(shù)據(jù)的糾正措施建議;回顧設(shè)備歷史信息;管理設(shè)備更換、維修、保養(yǎng)、調(diào)整的時間及成本等。


3) 挪威Framo公司


2018年,F(xiàn)ramo公司為Aker BP公司提供的用于Ivar Aasen油田的智能海水提升泵,基于傳感器提供的大量實時監(jiān)測數(shù)據(jù),在工業(yè)AI軟件公司Cognite算法的支持下,可以預測設(shè)備的狀況、預見未來泵將發(fā)生的情況,從而增加泵的正常運行時間,并對其進行預測性維護。


4.  維護方式的未來



隨著預測分析軟件、無線傳感器、大數(shù)據(jù)、云計算以及其它信息技術(shù)的不斷進步,加上中國制造2025(互聯(lián)網(wǎng)+制造)的日益普及,正在推動著工業(yè)世界進行一場深刻的變革,傳統(tǒng)的離心泵行業(yè)也開始變得不平靜。這些技術(shù)拓寬了實時性能監(jiān)測和機器對機器通信的范圍,同時反過來又支持了預測性維護方法的發(fā)展。預測性維護將成為一種趨勢,并最終會成為維護方式的未來。


預測性維護需要設(shè)備實時數(shù)據(jù)和大量歷史數(shù)據(jù)的支撐,而數(shù)據(jù)的獲取離不開各種傳感器,狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)便應(yīng)運而生。


狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng):一種測量指定機器過程參數(shù)和預測趨勢的系統(tǒng)。提供報警、顯示和分析工具,用于檢測和識別發(fā)展中的故障。允許繼續(xù)監(jiān)視檢測到的故障以確定其傳播和嚴重性。也可用于管理機器的運行狀態(tài),以減少因發(fā)展中的故障而產(chǎn)生的意外停機。狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的目標是最大程度地提高可用性,同時降低運營和維護成本。



4.1  數(shù)據(jù)收集


過去,從離心泵及其驅(qū)動設(shè)備上收集數(shù)據(jù)需要花費大量的時間。隨著傳感器及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,無線傳感器應(yīng)運而生,實時體現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)的數(shù)據(jù)收集變得越來越簡單且自動化。離心泵的運行狀態(tài)可以通過監(jiān)測到的許多跡象來評估。


離心泵最常見的問題是軸承故障、軸封失效和性能不足。軸封失效可能的根本原因是軸偏轉(zhuǎn)或泵振動;而造成軸偏轉(zhuǎn)或泵振動的原因可能是不對中、松動、汽蝕、軸承故障和/或潤滑不良。軸承故障最明顯的反應(yīng)是軸承(或潤滑油)溫度偏高、軸承座振動偏大。   


為此,可以通過對軸承(和/或潤滑油)溫度、軸承座(或泵軸)振動、泵的流量和/或揚程(壓力)等進行監(jiān)測及數(shù)據(jù)收集,來評估泵的運行狀態(tài)。


美國水力協(xié)會ANSI/HI 9.6.9-2013標準[4]給出了設(shè)備典型監(jiān)測控制系統(tǒng)和典型定速泵的狀態(tài)監(jiān)測裝置示意圖,分別見圖1和圖2。


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圖1  設(shè)備典型的監(jiān)測控制系統(tǒng)示意圖

 

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圖例說明:

#1  密封泄漏監(jiān)測                                    

#2  泵出口壓力監(jiān)測

#3  泵進口壓力監(jiān)測                                

#4a 軸承箱振動速度監(jiān)測

#4b 軸承溫度監(jiān)測                                  

#5  功率監(jiān)測

#6  流量監(jiān)測                                            

#7  轉(zhuǎn)速監(jiān)測

#8  泵進口溫度監(jiān)測


圖2  典型定速泵狀態(tài)監(jiān)測示意圖



4.2  數(shù)據(jù)分析預測未來


目前,盡管很多組織(如用戶、設(shè)備制造商/供應(yīng)商、工程公司等)跟蹤、收集了大量的設(shè)備運行數(shù)據(jù),但卻很少有效地使用這些數(shù)據(jù)。


基于歷史及實時獲取的運行數(shù)據(jù)來預測設(shè)備(零部件)剩余壽命的方法通常有兩種:基于老化/磨損的預測方法和直接壽命預測方法[5]。


1)基于老化/磨損的預測方法


通過對一臺或多臺類似泵(或類似部件)的老化/磨損過程的觀察,以對未來的老化路徑進行回歸,直至滿足規(guī)定的故障標準。該方法采用的是統(tǒng)計模型,可從觀察到老化/磨損隨時間的演變,然后將預測的老化/磨損狀態(tài)與故障標準進行比較,估算出剩余壽命。


與直接壽命預測相比,基于老化/磨損的預測方法提供了更多信息和更透明的結(jié)果。然而,基于老化/磨損的預測需要確定老化/磨損指標和確定故障閾值,這在實際工程應(yīng)用中實施起來有些困難,尤其是在老化/磨損軌跡不規(guī)則的情況下,可能會引入很多不確定性和誤差源。


2)直接壽命預測方法


該方法是典型的人工智能技術(shù),通過軟件中設(shè)定的算法來直接反映監(jiān)測數(shù)據(jù)與剩余壽命之間的關(guān)系。


用戶/設(shè)備制造商/供應(yīng)商不再依賴數(shù)據(jù)專家來對所收集的實時和歷史數(shù)據(jù)進行分析、比對,可直接應(yīng)用(包含專家系統(tǒng)及特定算法的)預測性維護系統(tǒng)對設(shè)備進行跟蹤,分析并評估設(shè)備及其在整個運行過程的健康狀況。


在發(fā)生不可逆的故障或停機之前得到準確的診斷、優(yōu)化零件的更換或大修間隔時間、提高設(shè)備運行可靠性/可用性并延長設(shè)備壽命。還可根據(jù)實際情況或需要,優(yōu)化設(shè)備運行方式、提高運行效率、降低運營成本。同時,系統(tǒng)將根據(jù)診斷結(jié)果的重要程度,對維護和操作人員的操作進行優(yōu)先排序,并給出糾正措施的建議[6]。


現(xiàn)階段,離心泵最佳的維護方式是預防性維護和預測性維護相結(jié)合。


隨著技術(shù)的不斷發(fā)展、機器學習技術(shù)的應(yīng)用,未來,預測性維護將會變得越來越準確。


5.  面臨的困難及挑戰(zhàn)



現(xiàn)階段,預測性維護所面臨的困難及挑戰(zhàn)主要有:



1)費用高昂


高昂的開發(fā)成本為預測性維護系統(tǒng)的推廣和普及帶來了一定的困難。


2)缺乏經(jīng)驗及歷史數(shù)據(jù)


由于缺乏足夠的運行經(jīng)驗及設(shè)備大量歷史運行數(shù)據(jù),無法在較短的時間內(nèi)開發(fā)出較準確的預測性維護系統(tǒng)。目前,國內(nèi)外同行均還處于探索階段。


3)分析軟件(算法)人才短缺


算法是預測性維護系統(tǒng)的核心,國內(nèi)外目前比較缺乏這方面的人才。


目前,國內(nèi)外基本上都是通過泵(組)振動的發(fā)展趨勢來預測軸承或機械密封的壽命。但引起泵(組)振動的因素卻很多(如轉(zhuǎn)子不平衡、軸發(fā)生彎曲或變形、動/靜零部件發(fā)生摩擦、零部件老化/磨損、泵組靠近臨界轉(zhuǎn)速運行、零部件松動或損壞、潤滑不良、汽蝕、泵偏離高效區(qū)運行等),如何從眾多因素中總結(jié)出一種科學合理的算法、使得相關(guān)零部件的預測壽命與實際使用壽命較接近,這是實現(xiàn)預測性維護所面臨的最大挑戰(zhàn)。


4)大企業(yè)自行統(tǒng)籌考慮


由于很多大企業(yè)設(shè)備、系統(tǒng)眾多,通常會統(tǒng)籌考慮、自行設(shè)計或委外或聯(lián)合開發(fā)一套監(jiān)測及維護系統(tǒng)。


5)科技水平及安全問題


許多工廠都有大量的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù),但由于設(shè)備采購時科技水平的局限或出于保密或安全考慮,這些數(shù)據(jù)沒有(提供給泵制造商)對變化率、診斷或預測進行分析,沒有轉(zhuǎn)化為增強的故障診斷、識別及剩余壽命的預測。


6.  結(jié)論


1)預測性維護將成為一種趨勢,并最終會成為維護方式的未來。


2)預測性維護需要實時和大量歷史數(shù)據(jù)的支撐。


3)現(xiàn)階段,離心泵最佳的維護方式是預防性維護和預測性維護相結(jié)合。


參考文獻

[1] David Kimera, Fillemon Nduvu Nangolo, Predictive maintenance for ballast pumps on ship repair yards via machine learning, Transportation Engineering 2 (2020) 100020

[2] ANSI/API STANDAED 610 'Centrifugal Pumps for Petroleum, Petrochemical and Natural Gas Industries', ELEVENTH EDITION, SEPTEMBER 2010

[3] 半畝田,對可靠性設(shè)計的認識,www.91zhiliang.com,91質(zhì)量網(wǎng),2016-4-26

[4] ANSI/HI 9.6.9-2013, Rotary Pumps – Guidelines for Condition Monitoring, American National Standard

[5] Amin Almasi, Predicting Remaining Useful Life of Pumps & Their Key Components, pumpsandsystems.com, 03/23/2020

[6] Simon Kampa, A Smart Future for Machine Predictive Maintenance, pumpsandsystems.com, September 3, 2019


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