油田機械設備狀態監測與故障診斷技術分析

田紅山

（遼河油田燃氣集團公司財務資產科，遼寧盤錦 124010）

0 引言

隨著石油需求量的不斷遞增，油田機械設備的種類也隨之增多，為了防止設備在工作中出現安全問題，企業不僅需要采用并更新油田的機械設備技術，還要保障設備有耐高溫性和耐高壓性。因此，對油田機械設備的狀態監測和故障診斷，是保證設備正常運行的基礎。

1 機械設備故障診斷

1.1 機械設備故障診斷的發展過程

機械設備故障診斷，是在實際工作環境中,以機械設備在運行中產生的各種信息數據作為診斷依據，對設備的運行狀態進行判斷。故障診斷分為3 個步驟：淤對油田機械設備狀態特征信號進行檢測；于依據檢測設備的特征信號分析故障預警；盂識別出機械設備故障原因和方式。其中，分3 個階段對設備進行檢測。第一階段是根據發生故障的原因進行故障診斷階段，發生故障后檢查，對故障不能進行預防，以至于會產生一定的損失；第二階段是針對機械設備預防故障的診斷階段；第三階段是對機械設備故障進行預判診斷階段。機械設備的故障預測是以信號的采集與處理作為工作中心，多角度、多層面地利用采集信息對設備的狀態進行評判和預測，進而預防故障，并能對于不同的設備采取不同解決措施。

1.2 開展故障診斷技術研究的意義

在油田工作的實際操作中，為了排除安全隱患，避免產生傷亡以及造成對環境的污染和企業的經濟利益損失，一般油田企業在實際工作中會采用故障診斷技術。應用故障診斷技術能發現設備存在的安全隱患，通過優化生產工藝和對設備進行改造，以此消除事故隱患。改革設備的維修體系是狀態監測及故障診斷技術最重要的意義。目前，很多企業對設備的維修制度是定期檢修，這就導致了很大程度上的浪費。故障診斷技術可以診斷并對設備故障進行預警，可以有效控制生產進度，設備無預警時正常工作，發生預警及時停機。設備診斷可以精確地判斷出故障的發生部位，使工作人員有明確的工作目標對設備進行維修。

2 油田機械設備狀態監測技術

2.1 聲發射監測技術的應用

我國現階段油田生產中，聲發射監測技術得到了普及運用。該技術可以在石油平臺、管道和壓力容器日常運行狀態監測等多個層面，對監測結果的完整程度進行科學性評價。目前中國大多數油田都開展了壓力容器檢驗工作，大型聲發射監測儀器得到合理運用，使得聲發射監控質量得到大幅度提高。合理運用聲發射監測技術，可以對既有故障運行壓力容器發生爆炸等安全事件概率得到有效控制，進而優化壓力容器運行的安全性與穩定性。因此，在實際工作中合理運用聲發射監測技術，會縮短壓力容器檢驗周期，提高油田企業的生產效益。

2.2 噪聲監控技術的應用

油田機械設備采用噪聲監測技術，實時監測注水泵站高壓電機和通井機等設備的運行狀態。因油田地理位置、周邊環境不同，在實際工作中應用的噪聲監測技術也隨之不同。不同的環境下選擇設備類型也大不相同，例如在實驗室環境中應選擇高精準度的儀器設備，在油田工作現場則應使用便攜式儀器設備。在穩定狀態環境則采用普通聲級器，紊亂或不穩定的情況下采用積分聲級器，對噪聲參量進行精準有效的測量，以保障監測工作質量。因為非穩態工作現場監測面積比較廣，因此要對聲級器以及不同通道數據處理裝置進行合理配比。

2.3 振動監測技術的應用

振動監測是一種現代化檢測技術，借助設備檢測振動參數，系統性的檢測設備的運行狀態。通常情況下，設備振動信號可以顯示設備運行狀態與設備信息，同時也可以對設備故障特征進行顯示，因此振動監測技術可以全面監測油田機械設備。振動位移是針對低頻段位移速度的大小，振動速度是針對振動的嚴重程度，而振動加速度表示振動快慢的變化。

實際工作中不同類型的故障產生的監測參數不同。若振動頻率出現在600 r/min，則可以判定設備為剛性破壞，需要重點監測位移。若振動頻率6001200 r/min，可以判定設備為疲勞性破壞，需要重點監測速度。若振動頻率1200 r/min，可以判定為慣性力破壞，需要重點監測加速度。

3 油田機械設備故障診斷技術

3.1 油液分析技術

油液分析技術包含質粒分析、鐵磁性磨損監測、鐵譜分析技術、紅外光譜技術、顆粒計數技術、表面聲波傳感、元素分析和顆粒成像等多種專業參數和技術。目前油田企業主要對以下3 種技術進行研究和開發：淤在線油液分析技術。在實際應用中需要實時監測設備以達到對設備整體運行狀態發展趨勢的監測；于磨粒自動甄別技術。依照磨粒識別特征對磨粒形態進行記錄和組建相應特征參數體系數據庫進而在原有鐵譜分析技術應用基礎上進行優化整合，通過提取磨粒的特征量從而作出診斷；盂油液監測智能診斷系統。是由傳統油液分析技術智能化處理后形成的一種現代化技術。在實際工作中，由于存在油液攜帶信息量繁雜的問題，所以對人工要求高，要想達到預期的監測質量，需要用現代化智能信息處理手段，才可以保證提高監測速度的同時又能保證監測質量。

3.2 無損探傷技術

無損探傷技術大多應用于長輸管道，化工裝置和大型儲罐設備，是目前油田生產企業不可或缺的設備監測技術。一般來說，無損檢測主要包括以下監測技術：

（1）射線檢測故障診斷技術。工作原理是通過對機械設備中的針氣孔、裂紋和熔合缺陷等進行的檢測，進而對金屬設備使用價值，一般應用于金屬構件的故障監測工作。此外，該項技術在非金屬構件故障檢測應用中也有很好的效果。例如起重機，高壓鍋爐等特種機械設備。

（2）超聲檢測故障診斷技術。一般來說，該技術在實際應用中多以設備整體對故障進行判斷分析，通過對聲波在設備中反射、透射和散射波進行深分析。該技術在實際運用中的原理是通過分析超聲波與設備構件間的互相影響與作用達到檢測的目的。除此以外，因為超聲檢測具有局限性，只能對設備中某些特定性能進行檢測分析。

（3）磁粉探傷故障診斷技術。主要是通過將鋼鐵表面和近表面之間的缺陷磁導率與正常情況下的鋼鐵進行對比，以此來分析判斷設備故障。因為在設備發生故障后，故障部位會出現磁化，導致未連續位置的磁場產生變化，導致一定部位磁通泄漏，引發設備表面出現漏磁場，漏磁部位吸引鐵粉。實際工作中，只要有合適的光源就能幫助操作人員找到故障部位，然后針對故障進行維修。

4 故障檢測技術發展趨勢

21 世紀是高新技術和信息技術飛速發展的時代，在科學技術是第一生產力的中國，計算機技術也越來越精進，油田企業設備也隨之更精細化和復雜化，使得油田設備的日常運行狀態檢測越來越困難。為了使油田設備得到更加全面化的檢測，使檢測準確率不斷提升，就要求企業對原有設備檢測技術進行更新，融入現代化計算機技術，改造升級原有故障檢測技術，使故障檢測在實際工作中更加快速準確。

4.1 智能系統

智能系統在油田企業的廣泛應用，使油田機械設備運行狀態更加良好。智能系統的核心技術是計算機應用程序的使用。它可以通過各種傳感器對油田機械設備運行狀態進行全面精確的監控，同時也能做出準確的設備運行動態分析，并通過專業經驗的積累使其能準確地處理故障。

4.2 人工神經網絡模式的建立

為了實現人類神經元模式，進而對記憶信息進行精準處理而建立的人工神經網絡，是人工智能的產物。其主要目是實現油田機械設備故障信息收集和對故障進行分析，促進油田機械設備狀態檢測現代化、智能化。

5 結語

為提高油田企業的生產效率與安全性，對油田機械設備的狀態檢測技術和故障診斷技術進行系統化分析，預防油田機械設備故障的發生，進而提高油田產量的工作重點是對機械設備進行實時監測和定期檢測，以保障設備處于正常運行狀態。安全有效地排除油田機械設備生產中的故障，不斷提升設備維護工作效率，進而提高石油企業的經濟利益。