石化企业如何通过在线油液检测实现设备的预测性维护？

常州蜂鸟物联科技有限公司2025-10-26

石化企业通过在线油液检测实现设备预测性维护，是一个系统性的过程，主要通过数据采集、分析建模、预警决策三个环节来完成。首先，在数据采集环节，企业会在需要监测的设备上安装在线油液传感器，这些传感器会持续采集油液的黏度、磨损颗粒浓度、水分含量、总酸值等关键参数，同时结合设备的运行参数（如转速、温度、压力等），通过 5G 或物联网技术将所有数据实时传输至云端监测平台。这一步骤确保了能够获取全方面、连续的设备运行与油液状态数据，为后续分析提供充足的数据基础。其次，在分析建模环节，云端平台搭载的人工智能算法会对采集到的海量数据进行深度处理。算法会先对数据进行清洗与筛选，去除异常干扰数据，然后将处理后的数据与设备正常运行时的油液参数标准阈值进行对比，同时通过机器学习建立油液参数变化与设备故障的关联模型。例如，当算法发现某设备油液中的金属磨损颗粒浓度在一段时间内呈持续上升趋势，且上升速率超出正常范围时，会结合设备的运行时长、工况等信息，判断该设备可能存在轴承磨损问题，并预测出故障可能发生的时间范围。在预警决策环节，当平台通过分析发现油液参数异常或预测到潜在故障时，会立即通过 PC 端与手机 APP 向企业的设备维护人员发送预警信息，预警内容包括异常参数、可能的故障部位、故障风险等级以及建议的处理措施。维护人员可根据预警信息，结合现场设备的实际运行情况，制定精确的维护计划，如提前准备维修备件、安排合适的时间进行设备检修或更换油液，避免设备在生产过程中突发故障。通过这一个流程，石化企业能够将传统的定期维护转变为基于数据的预测性维护，大幅提高设备维护的精确性与效率。常州蜂鸟物联科技构建的油液智能监测工业互联网平台，正是通过上述数据采集、AI 分析、预警推送的流程，帮助石化企业实现设备预测性维护，工作人员可通过 PC 端或手机 APP 实时查看设备油液状态与预警信息，及时进行维护决策，减少设备停机时间。