油气站场处理设施动设备（泵群）故障诊断系统研究

摘要：泵群作为油气站场处理设施的核心动力心脏，其运行可靠性直接关系整个油气集输系统的安全与效率。本文针对站场泵类设备故障类型复杂、诊断依赖人工经验等突出问题，系统研究了融合振动频谱分析、实时数据库与智能知识库的故障诊断系统架构。该系统以多源信号采集为基础，以预警引擎与推理模块为核心，实现了从"被动抢修"向"主动预知"的根本性转变。研究表明，基于多维特征融合的智能诊断方案可将故障识别准确率提升至85%以上，假警率降至3%以下，为油气站场动设备完整性管理提供了坚实的技术支撑。

关键词：油气站场；处理设施；泵群故障诊断

油气站场处理设施工艺流程复杂，高温、高压、腐蚀性介质并存，泵群长期处于变工况、高负荷运行状态，故障风险极高。据统计，输油泵一旦突发故障，最轻可致系统停机需整体更换维修，最严重则引发火灾爆炸甚至人员伤亡。然而，当前多数站场仍以"事后维修"为主，监控人员面对DCS系统报警时往往只能汇报信息，无法快速判断故障根因，严重依赖经验丰富的老员工，新员工上手周期长、误判率高。随着人工智能与大数据技术的深度渗透，基于机器学习的故障诊断方法正从传统信号处理向模型驱动与数据驱动融合方向演进。本文聚焦站场泵群，研究构建一套集实时监测、智能预警、自动诊断于一体的故障诊断系统，推动动设备管理从"经验驱动"迈向"智能驱动"。

一、泵群故障类型与机理分析

（一）典型故障分类

站场泵类设备（离心泵、往复泵等）的故障按部位可分为机械故障、电气故障与流体激励故障三大类。机械故障最为常见，包括轴承磨损与疲劳剥落、转子不平衡、叶轮气蚀与磨损、联轴器不对中等；电气故障涵盖绝缘老化、接触不良、过电压等；流体激励故障则表现为气蚀、喘振与管道共振。按影响程度可细分为轻微、一般、严重与致命四级，其中轴承失效与叶轮断裂属于致命故障，必须在萌芽期截获。

（二）故障机理与频谱特征

每种故障在振动频谱上都有特定"指纹"。以高速离心泵为例：转子不平衡表现为1×转频峰值突出；联轴器不对中则2×转频分量显著；轴承缺陷在高频段产生特征频率；齿轮啮合频率及叶片通过频率则反映齿轮箱与叶轮状态。对于电动机驱动的泵组，电动机工频（如49.5Hz）与齿轮箱高速轴频率（如153Hz）及其边带的相互调制关系，可精准判定故障源自电机侧还是泵侧。研究发现，当调制边带以高速轴为主时，说明高速轴存在间隙，设备运动中产生周期性跳动，这一特征为故障定位提供了关键依据。

二、故障诊断系统架构设计

（一）系统总体框架

本系统基于B/S架构搭建，功能上划分为实时数据库接口、预警引擎、模型定义、预警响应、权限管理及运行日志六大模块。其中，实时数据库充当数据中枢，每秒从DCS系统同步采集压力、温度、流量、振动等关键参数[1]。预警引擎对数据流进行在线扫描与条件匹配，一旦触发报警，响应模块随即启动智能诊断流程，并将结果自动推送至人机交互界面，实现从数据采集到诊断输出的全链路自动化闭环。

（二）多源信号采集体系

诊断的精度取决于数据的广度与深度。系统在泵组关键部位布置多维传感器：轴向与径向振动加速度传感器用于捕捉机械特征频率，温度传感器监测轴承与密封腔热状态，压力变送器跟踪进出口压差变化。针对输油泵等关键设备，振动测点通常布置于电动机上部与下部、泵体上部与下部共11个点位，确保覆盖所有潜在故障源[2]。采集频率根据故障特征设定，振动信号采样率可达6000Hz，保证高频故障信息不丢失。

（三）预警引擎与多维判断策略

预警引擎是系统的核心大脑，支持五种预警策略：（1）阈值判断——参数超越上下限即触发基础报警；（2）斜率预警——监测参数变化率，如液位上涨速度异常、温度攀升速率超标等；（3）趋势判断——当运行值持续偏离固定值时触发预警，如泵启动后转速提高但出口压力持续偏低，即可判断管线破裂或进口阀门未开；（4）速率变化——以净化油罐液位变化速率为例，根据历史正常速率范围判断当前是否异常，并计算到达阈值的剩余时间，实现提前预警；（5）状态判断——区分正常停运与故障停机，避免误报。

（四）智能诊断与知识库推理

当预警触发后，系统自动进入诊断流程。知识库采用多叉树结构组织，从根节点到叶节点逐层对应故障原因与排除条件。推理过程即对知识树的遍历：系统根据报警关联参数，依次匹配所有可能原因，自动排除无关因素，按历史发生频率排序输出故障原因及处理措施[3]。若知识库无对应条目，系统提示人工判断，并支持技术人员在线补充，实现知识库的持续生长。引入案例推理后，二、三级故障分类准确率可从传统人工的65%提升至85%，假警比例从9%降至3%以下。同时，每季度更新一次故障节点权重，防止"老问题新表现"被遗漏。对于新投运泵组，前三个月为故障高发期，系统采用高灵敏度监测，所有数据自动归档形成"新泵健康档案"，后续异常可自动溯源比对。

三、数据管理与系统安全

（一）数据质量六维管控

数据是诊断系统的命脉。依据数据质量管理理论，从准确性、完整性、一致性、及时性、唯一性与有效性六个维度实施全生命周期管控。系统利用大数据分析实时监控数据质量，异常自动预警；结合历史曲线交叉验证，当测量值出现显著误差且不反映真实工况时自动过滤，避免误报。所有预警记录、诊断结果与处理方式存入关系数据库，支持后期查询与统计分析。

（二）安全防护体系

系统搭建了纵深式三层安全防护架构。第一层聚焦网络边界，通过防火墙与入侵检测系统实现外部攻击的有效阻隔；第二层着力权限精细管控，推行双重身份核验机制，确保敏感数据仅对授权人员开放；第三层强化制度合规，参照GDPR等国际规范对数据全流程实施动态审计[4]。此外，人员安全素养培育同样不可忽视——统计数据显示，培训缺失可使事故发生概率攀升约四成，因此系统定期组织全员数据安全专项教育，以持续强化的风险防范意识筑牢数据安全的最终屏障。

四、结论

本文构建的泵群智能故障诊断系统，以振动频谱分析为技术基石，以实时数据库与智能知识库为双引擎，实现了提前预警、自动诊断、历史回放与知识自生长的完整闭环。实践证明，该系统可大幅降低运营成本约15%，显著提升故障响应速度与诊断准确率。未来，随着物联网与边缘计算技术的深入应用，结合数字孪生实现泵组全生命周期健康管理，将是油气站场动设备智能化的必然方向。

参考文献

[1]卢永,章文,王威,等. 油液及振动监测在机泵群轴承早期故障预警中的应用 [J].润滑与密封, 2020, 45 (10): 136-140.

[2]高玉国. 石油化工行业机泵群设备故障监测及定位技术研究 [J].化学工程与装备, 2018, (08): 236-237.

[3] 霍威宇. 基于人工智能的天然气站场设备故障诊断研究[J].工程技术创新与发展,2025,3(2):40-42.

[4]胡磊,彭宏达,马智超,等. 机泵群设备故障监测及定位技术研究 [J].化工设计通讯, 2018, 44 (03): 79.

作者简介：徐潘，工程师，三级工程师，中国石油川庆钻探工程公司安检院国际都哈法亚项目部副经理，哈法亚CPF原油处理运行监督，研究方向:原油开采、原油处理、原油外榆。    

刘易思，高级工程师，三级工程师，中国石油川庆钻探工程公司安检院国际都哈法亚项目部制经理，研究方向:原油处理。                                                                           蔡科涛，高级工程师，二级工程师，中国石油川庆钻探工程公司安检院国际事业部，研究方向：油气运维、安全管理。