磨損分析在往復壓縮機磨損故障預測中的應用

錢美奇，何偉楚，於 迪，黎秋瑩

（1.廣州機械科學研究院有限公司 設備潤滑與檢測研究所，廣東廣州 510530；2.工業摩擦潤滑技術國家地方聯合工程研究中心，廣東廣州 510530）

0 引言

往復壓縮機是工業上應用量大、面廣的一種重要機械，是指通過氣缸內活塞或隔膜的往復運動使缸體容積周期變化以實現氣體增壓和輸送的一種容積式的壓縮機。在當今現代科學迅速發展的階段，往復壓縮機也緊跟朝著自動化的方向發展，機械設備的設計復雜且零、部件之間聯系緊密相連。該類設備由于運動部件多，結構復雜的特點，某個設備部件一旦發生故障或需要拆機檢修都會造成巨大的經濟損失，甚至發生人員安全事故。現代技術的發展在生產過程中注重效率和能耗以及環保的要求也愈發增高，對設備的基本維修以及維護措施不能忽略。因此在加強對設備潤滑管理的同時，如果可以對隱含的故障進行早期預測和診斷，在不拆機的情況下通過一種監測手段準確判斷出設備故障的部位和原因，對于減少經濟損失和提高人員安全是一種幫助。

關于石化設備往復壓縮機的異常故障，有針對不同設備的結構故障原因做出許多研究。郭斌對往復壓縮機軸承損毀進行原因分析，找出潤滑油路短路、油壓聯鎖保護設計不合理等原因，通過對潤滑油系統進行改造，消除了日后潤滑油系統的安全隱患。欒忠生等通過探究解決往復壓縮機軸瓦磨損的方案，解決在人為因素和機器因素的情況下引起軸瓦磨損故障的處理辦法。梁小青等通過從氣閥的原理結構以及介質、安裝維護等方面分析氣閥故障原因，找出氣閥常見的故障原因，并提出解決方法。以上的分析研究均是從某一個設備部件出現故障后進行原因排查，少有通過油液監測趨勢分析對某個設備的進行預判測防止后續設備故障的研究。故障的研究通常包括熱力性能監測法、振動監測法、位移監測法、噪聲監測法、油液監測及人工智能診斷幾種故障診斷中進行分析。上述方法有的是靠自身經驗、現場工況環境及計算機機器學習等其他外在條件所判斷，缺少故障數據的準確性及可靠性，但油液監測法在應用過程中可以做到較高的準確性和預測性，是對油液本身的理化性能分析及對油液中摩擦副磨損信息的分析，這兩種分析可以得到設備監測的數據及相應的診斷結論。有的學者通過檢測油液監測中發現光譜元素分析中元素Fe（鐵）、Cu（銅）含量較高，磨粒分析中還發現疲勞、切削磨損顆粒，巴氏合金及銅顆粒。后續檢修中發現，連桿的小頭瓦襯套和十字頭有嚴重的黏著磨損，預防后續設備安全事故的發生。

本文以某石油企業煉油廠設備的監測數據趨勢分析為背景，對油液以及設備的磨損顆粒進行成分分析，判斷設備的嚴重程度，預測設備的故障，做到提前診斷預防維修。

1 分析技術

油液監測是通過定期采集設備潤滑油，通過檢測在用油的理化指標、污染指標、磨損指標三類指標，從而分析設備的潤滑和磨損信息，以評價設備的狀態及預測設備故障[7]。油液是載體主要是對潤滑油的污染分析，監測是性能的監測分析對磨粒的磨損分析。協助磨損分析相關的手段主要有光譜元素分析、磨粒分析、電鏡—能譜分析，潤滑油中的磨損元素的濃度與設備零部件的磨損狀況有關；金屬磨粒的形貌、尺寸和成分與設備的摩擦副表面情況有關；電鏡—能譜分析能對磨損顆粒進行表面形貌及元素綜合深度分析。

1.1 光譜元素分析

光譜元素分析是一種可以定量分析出潤滑油中磨損顆粒的成分及其含量，既可獲取部分潤滑油添加劑、污染物及磨損元素的信息，又可以通過對這些元素的跟蹤分析，進而有效監測設備的磨損和油品的衰變過程，還可以基于監測數據建立數學模型對設備的磨損趨勢進行預測。通過對磨損元素的成分和含量的分析，再結合設備運動摩擦副零件的材料構成，可以初步預測出磨損顆粒產生的可能部位。

1.2 磨粒分析

磨粒分析是通過一種從潤滑油樣中分離并分析磨損顆粒和碎片的新技術。一種借助光學或者電子顯微鏡等其他設備對磨粒進行檢測和分析，從而確定設備磨損顆粒的尺寸、數量、形貌、成分等其他種類，從而判別設備零部件表面磨損類型和程度。

設備摩擦副在生產和使用過程中會產生磨粒，在潤滑油分析中主要從磨粒的形態特征來判斷設備故障程度和失效類型。主要有摩擦磨損顆粒、嚴重滑動磨損顆粒、磨料磨損顆粒、滾動疲勞磨損顆粒、滾滑復合磨損顆粒、紅色及黑色氧化鐵磨粒等。通過磨粒的特征判斷產生的原因及設備部位。

1.3 電鏡—能譜分析

電鏡—能譜分析是一種利用掃描電鏡和能譜儀對磨粒元素和材料成分進行探測的分析技術，在科學和生活中的可以進行材料的表面形貌分析、觀察零部件的斷口分析、材料元素的微區化學成分的分析以及對不明物質顆粒的元素及成分分析等研究。電鏡—能譜分析所用的兩種設備，分別為掃描電鏡和X 射線能譜分析儀。

掃描電鏡（SEM）多用于表面形貌的觀察，原理是利用聚焦的極細的高能電子束來掃描測試樣品，通過電子束與物質之間的相互散射作用，來激發出不同的物理信息，通過對這些信息的收集、放大、再顯示成像，最后達到測試樣品微光表面形貌的特征圖像。

表1 3 種分析技術的特點

能譜儀（EDS）用于表面化學元素的測定，原理是利用X 射線去輻射樣品，使樣品的原子或分子的內層電子或價電子受激發射出來，通過測量激發的光電子的能量的強度，獲得待測物組成，實現來對材料微區成分元素種類與含量的測量。

綜合上述3 種分析技術的檢測意義和各自的優缺點，光譜元素分析的定量，磨粒分析的定性與電鏡—能譜分析的半定量分三者特點的相結合，取長補短。判斷設備是否出現故障失效，在日常維護設備故障診斷判斷的準確性和設備故障預報準確率提供有效參考性依據。這樣一方面可以避免后續重大故障事故的發生，另一方面還能有效減少企業的經濟損失。

2 案例故障分析

煉油廠是制造生產出來柴油、汽油、煤油、潤滑油、石焦油等產品的工廠，主要工藝流程是通過將原油經過蒸餾、催化、裂化、催化重整，延遲焦化、加氫精制等制造生產。在煉化生產過程中，使用的機械設備種類和數量很多，其中往復壓縮機作為一種加壓裝備，在石油化工煉化企業設備中廣泛應用。

某石油化工企業煉油廠的設備一直在進行油液監測工作，希望通過該項工作能夠發現設備可能出現的早期磨損，以及時采取相關措施進行預防性維修的方案。2021 年2 月監測發現，預加氫循環氫機設備的磨損元素Sn（錫）含量與歷史監測數據相比，首次出現異常。了解到現場設備未出現故障，進一步要求現場工程師加強對設備的運行狀況跟蹤監測。但在2021 年8 月、9 月送檢的樣品檢測分析中發現元素Fe、Sn 含量有上升的趨勢，磨粒分析中發現設備磨損情況加劇嚴重。初步診斷，設備可能出現了某種程度的磨損。

根據該煉油廠的往復壓縮機出現的異常現象，找出該設備油品近2 年持續監測的數據進行分析（表2）。采用光譜元素分析、磨粒分析、電鏡—能譜分析的技術手段對油品進行分析，以判斷設備的運行狀況。

表2 檢測數據

2.1 油液檢測數據分析

2.1.1 光譜元素分析

對設備油液取樣進行檢測光譜元素，通過跟蹤監測可以得出磨損元素的變化趨勢線圖。根據這條曲線的變化趨勢，進一步對設備磨損狀態做出評估，這是油液監測最常用的方法。正常情況下，機械設備潤滑系統的磨損金屬元素含量一般處于動態平衡或穩定上升的趨勢。當平衡被打破或磨損增長速度異常時，說明設備處于異常磨損狀態。

從2020 年6 月至2021 年9 月送檢樣品的監測結果看，所測的理化指標和污染指標均符合質量參考值范圍內，油品的潤滑性能未發生太大改變，在油品使用過程中沒有受到顆粒污染、水分出現的氧化劣化。從表2 的檢測數據可知，在光譜元素分析中，磨損金屬元素Fe、Cu 含量變化趨勢平穩，Sn 含量偏高且有升高的趨勢，表明設備有可能從2021 年2 月開始就存在一定程度的異常磨損（圖1）。

圖1 元素Sn、Fe 和Cu 的含量變化趨勢

2.1.2 磨粒分析

因光譜元素分析檢測中只能檢測小于5 μm 的顆粒，則要通過磨粒分析來進一步確認顆粒的狀態。在元素分析中發現設備可能出現的異常磨損的情況下，對該設備2021 年2 月、8 月和9月的取樣油品進行制備濾膜片，通過顯微鏡下觀察，判斷是否存在磨損顆粒（圖2）：2 月取樣的油品中，發現有個別尺寸細小的磨損顆粒，表明設備可能出現了輕微的磨損情況；8 月的油品中，同樣發現有細小的磨損顆粒，表明設備的磨損還在持續，還有會加重的可能；9 月的油品中，依然還是發現有磨損顆粒且磨粒分布有增多的趨勢，表設備的磨損加重且出現惡化的趨勢。

圖2 3 次取樣的濾膜圖片

從濾膜圖片的分析中發現，磨損顆粒的分布從2 月后分布有增多的趨勢。鑒于尺寸過小的磨損顆粒在顯微鏡下比較難區分磨損顆粒是鋼質、軸承合金或其他材料的顆粒。結合光譜元素的分析，初步判斷為錫合金。

2.1.3 電鏡—能譜分析

為進一步確認磨損顆粒的材料，通過電鏡—能譜分析對9月取樣的油品磨粒分析中發現的磨損顆粒進行微區表面的形貌及成分分析（表3）。

表3 電鏡—能譜元素分析數據

2.1.3.1 面掃描分析

EDS 面掃描分析是電子束在樣品表面進行光柵區域內面掃描，在特定元素的X 射線的信強度，在屏幕中通過所顯示出來的亮度或彩色表現出來，判斷元素成分的偏聚情況，進行定性分析。對檢測視野進行面掃描分析，發現大部分顆粒主要是元素Sn，能譜結果中Sn 富集的區域與電鏡結果中顆粒重合，表明顆粒的主要元素分析為Sn（圖3）。從圖3 可以看出元素分布的差異，然后結合光譜元素及磨粒分析對樣品進行定性分析。

圖3 電鏡能譜面掃描分析圖

2.1.3.2 顆粒成分

EDS 點分析是將電子束在選定樣品區域中選中某個固定的點進行全面掃描，不同信號強度顯示出的峰形圖代表某種元素，作定性或定量的分析。能譜點掃出來的峰型圖及元素相對含量如圖4、表3 所示。

圖4 電鏡能譜元素分析圖

選取其中聚集部分顆粒，進行點掃描分析，測試具體元素含量。從圖4、表3 可知，圖中顆粒的主要元素是有C、O、Sn。結合顆粒源于往復壓縮機的潤滑油，這些顆粒很可能為源于曲軸軸瓦磨損的錫基軸承合金顆粒；而元素C、O 主要是源于顆粒表面殘留油品或制樣過程的清洗劑。

2.2 分析與結論

油液分析監測中，光譜元素分析結果中元素Fe、Sn 含量出現的上升趨勢，磨粒分析中發現有尺寸細小異常磨損顆粒，電鏡—能譜分析中有元素為C、O、Al（鋁）、Sn，其中Sn 含量最高，表明這些顆粒主要是錫合金顆粒，以上均表明系統的曲軸軸瓦很可能出現異常磨損。

曲軸軸瓦主要由合金層和鋼質層組成，表面一層軸承合金層，為較薄的涂層，底層為鋼質層、是軸承里的含量最多的（圖5）。根據檢測結果中，光譜元素分析中的Sn 含量高于Fe，磨粒分析中主要磨損磨粒為錫合金，說明磨損主要部位發生在軸瓦的軸承合金鍍層。對該機組做出“警告”等級預警，該機組的軸承存在異常磨損，應檢查是否存在油壓下降的問題、系統異常振動情況。

圖5 曲軸軸瓦結構

現場工程師根據潤滑油磨粒分析結果及時安排檢修，檢修發現軸瓦表面存在結點、疲勞剝落的現象，剝落區域還發現不規則的合金層；同時在潤滑系統的濾芯、曲軸箱底部處發現有聚集的磨損顆粒（圖6）。

圖6 軸瓦有塊狀、點狀剝落

在本案例中，設備出現了早期磨損，油液監測對故障早期預兆做出預報，及時處理解決實現了預防性維修，避免后續設備運行出現不必要的故障問題，從而影響生產及產生安全的問題，增加企業經濟損失。

3 結論

（1）根據光譜元素含量趨勢分析，可以判定設備可能會存在的故障隱患。定期對設備做油液趨勢監測，發現設備運行中的磨損指標的變化趨勢，做到早發現、早解決，有效避免因磨損加劇造成設備重大事故。

（2）對于設備中油液檢測通過光譜元素分析、磨粒分析和電鏡—能譜分析3 種磨損分析手段相結合，找出磨損顆粒來源，判斷設備磨損的部位，并及時對設備進行檢修。

（3）磨損分析與診斷技術相結合預判設備的故障發生是一種廣泛應用的監測手段。基于光譜元素分析、磨粒分析、電鏡—能譜分析三者之間的相關性，可以檢測出油液的基本信息來確定設備的磨損狀況。定期監測可以發現數據的異常及變化，早期就對設備制定相關維修措施計劃，避免出現更加嚴重的故障事故。