作者：謝小青1 孫衛平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：一台設計製造精良的高品質產品，如果得不到適當的維護，那麽在其整個生命周期內的故障率將大大增加。文章將結合工程實際應用經驗，就離心泵維護方式的現狀及未來進行探討，並給出個人建議，僅供廣大用戶參考。
關鍵詞：離心泵 維護 現狀 未來
0.引言
一台設計製造精良且完全滿足現場運行工況要求的高品質產品，如果得不到適當的維護，那麽在其整個生命周期內故障的頻率將大大增加，而零部件的使用壽命則大大降低。
本文將結合工程實際應用經驗和現代科技的發展，從常見的現場維護著手，就離心泵維護方式的現狀及未來進行探討，並給出個人建議，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：反應式維護、預防性維護和預測性維護。
1.1 反應式維護設備已經失效，進行事故後維護。傳統的維護方式多為反應式維護。
1.2 預防性維護
通過采取適當的措施（如提高強度、加強檢測等），以防止設備發生故障。預防性維護還包括各種定期維護，如設備對中、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據、機器學習技術和統計算法來預測係統最可能發生的故障結果。分析監控裝置收集的設備數據，例如傳感器（有線或無線），以便就何時應更換或維護指定的零部件提供一致的預測，從而優化維護成本和停機時間[1]。
預測性維護是基於狀態的維護的一個分支，即通過監測設備隨時間而變化的狀態，以預測何時、何處可能出現問題以及為什麽。在產品出現故障、意外停機之前對產品進行維護，這是製造業所追求的終極目標。
2.維護方式的確定
不同行業、不同工況用泵的維護方式不盡相同。
維護方式主要由泵（在係統中）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）如果該泵發生故障，將對設備、係統、環境造成災難性後果或造成重大財產損失。2）故障的後果是非常危險的，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）如果該泵發生故障，可能會造成一定的經濟損失，如生產線停工、泵部分零部件損壞（和/或備件交貨期較長）。
2）現場無人看管或看管不便（如海上平台用泵、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，如普通農用泵等。
對於重要、較重要用泵或有特別要求的泵（及係統），通常要進行重點關注和特別維護；而對於非重要用泵，通常隻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（及係統的）維護方式進行探討。
3.維護方式的現狀
3.1 國內現狀
目前，我國離心泵維護方式基本上為兩種：反應式維護和預防性維護。反應式維護主要針對一些普通的、沒有安裝監測裝置的非重要用泵上，如：普通農田灌溉和排澇用泵、冷卻循環水泵等。
在石化行業的實際工程應用中，對於很多重要用泵（如高溫、高壓、高速泵，執行API 610標準[2]，以下簡稱“標準”），通常通過提高強度及可靠性、增加機械保護係統、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 壓力泵殼應設計成：
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，做到運轉無泄漏或旋轉部件與靜止部件之間無接觸。
b) 經得住水壓試驗。
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係數L3/D4與泵尺寸因子的關係圖。
撓性係數是轉子剛度的度量標準。對於某一尺寸因子的懸臂泵，如果其撓性係數位於剛性線之下，則表明該泵為剛性軸設計，滿足API泵要求，是安全的；L3/D4越小，轉子撓度越小，這有利於提高機械密封的可靠性。如果L3/D4太大，特別是在接近泵關死點位置運行、水力徑向負荷過大的地方，可能會造成斷軸的風險。
如何提高產品的可靠性？這裏有一些指導性原則[3]：
盡量采用經過驗證的成熟的技術。
盡可能簡化結構，減少零件數量。
盡可能采用標準化、模塊結構。
設置故障監測和診斷裝置。
給出適當的設計裕度。
必要時采用冗餘設計。
失效安全設計。
加強重要零部件的可靠性分析。
進行可靠性確認試驗。
2） 機械保護係統
隨著傳感器技術的發展、設備運行數據采集的使得，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、監測和顯示機器參數以表明其運行狀態的）機械保護係統，如軸承溫度監測、軸承座或泵軸振動監測等。當一個參數超過預先定義的限值、表明出現異常情況時，係統會將事件傳達給操作人員和/或停機係統。該係統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。
表1. 定期維護計劃示例（試運行/啟動後或備用狀態時）
3.2 國外現狀對於一些重要、較重要或有特別要求的離心泵（及係統），國內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嚐試進行預測性維護。現階段，預測性維護都是以傳感器提供的實時和大量曆史數據作為依據。
1） 德國KSB公司
德國KSB公司2018年底推出了一款結構緊湊、安裝方便、被稱為“KSB Guard”的新型監控裝置，容納了溫度和振動兩種監測。該裝置包括三個組件：傳感器單元（采集數據）、變送器和電池單元（通過電纜與傳感器單元連接，並向傳感器供電）、網關（使用無線連接，將記錄的數據發送到網關）。
KSB Guard不僅限於能提供當前溫度和平均振動速度值，還可以顯示趨勢。由於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的任何變化、進行預測維護。
2） 美國Flowserve公司
開發了基於網絡的軟件程序 - IPS觀察平台和Flowstar.net，可以實現：通過簡化的示意圖查看性能狀態；監控實時設備性能；進行預測分析；基於事實和可證實數據的糾正措施建議；回顧設備曆史信息；管理設備更換、維修、保養、調整的時間及成本等。
3） 挪威Framo公司
2018年，Framo公司為Aker BP公司提供的用於Ivar Aasen油田的智能海水提升泵，基於傳感器提供的大量實時監測數據，在工業AI軟件公司Cognite算法的支持下，可以預測設備的狀況、預見未來泵將發生的情況，從而增加泵的正常運行時間，並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、大數據、雲計算以及其它信息技術的不斷進步，加上中國製造2025（互聯網+製造）的日益普及，正在推動著工業世界進行一場深刻的變革，傳統的離心泵行業也開始變得不平靜。這些技術拓寬了實時性能監測和機器對機器通信的範圍，同時反過來又支持了預測性維護方法的發展。預測性維護將成為一種趨勢，並最終會成為維護方式的未來。
預測性維護需要設備實時數據和大量曆史數據的支撐，而數據的獲取離不開各種傳感器，狀態監測係統便應運而生。
狀態監測係統：一種測量指定機器過程參數和預測趨勢的係統。提供報警、顯示和分析工具，用於檢測和識別發展中的故障。允許繼續監視檢測到的故障以確定其傳播和嚴重性。也可用於管理機器的運行狀態，以減少因發展中的故障而產生的意外停機。狀態監測係統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 數據收集過去，從離心泵及其驅動設備上收集數據需要花費大量的時間。隨著傳感器及互聯網技術的發展，無線傳感器應運而生，實時體現設備運行狀態的數據收集變得越來越簡單且自動化。離心泵的運行狀態可以通過監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或泵振動；而造成軸偏轉或泵振動的原因可能是不對中、鬆動、汽蝕、軸承故障和/或潤滑不良。軸承故障最明顯的反應是軸承（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）等進行監測及數據收集，來評估泵的運行狀態。
美國水力協會ANSI/HI 9.6.9-2013標準[4]給出了設備典型監測控製係統和典型定速泵的狀態監測裝置示意圖，分別見圖1和圖2。
圖1 設備典型的監測控製係統示意圖
圖例說明：
#1 密封泄漏監測
#2 泵出口壓力監測
#3 泵進口壓力監測
#4a 軸承箱振動速度監測
#4b 軸承溫度監測
#5 功率監測
#6 流量監測
#7 轉速監測
#8 泵進口溫度監測
圖2 典型定速泵狀態監測示意圖
4.2 數據分析預測未來目前，盡管很多組織（如用戶、設備製造商/供應商、工程公司等）跟蹤、收集了大量的設備運行數據，但卻很少有效地使用這些數據。
基於曆史及實時獲取的運行數據來預測設備（零部件）剩餘壽命的方法通常有兩種：基於老化/磨損的預測方法和直接壽命預測方法[5]。
1）基於老化/磨損的預測方法
通過對一台或多台類似泵（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，直至滿足規定的故障標準。該方法采用的是統計模型，可從觀察到老化/磨損隨時間的演變，然後將預測的老化/磨損狀態與故障標準進行比較，估算出剩餘壽命。
與直接壽命預測相比，基於老化/磨損的預測方法提供了更多信息和更透明的結果。然而，基於老化/磨損的預測需要確定老化/磨損指標和確定故障閾值，這在實際工程應用中實施起來有些困難，尤其是在老化/磨損軌跡不規則的情況下，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，通過軟件中設定的算法來直接反映監測數據與剩餘壽命之間的關係。
用戶/設備製造商/供應商不再依賴數據專家來對所收集的實時和曆史數據進行分析、比對，可直接應用（包含專家係統及特定算法的）預測性維護係統對設備進行跟蹤，分析並評估設備及其在整個運行過程的健康狀況。
在發生不可逆的故障或停機之前得到準確的診斷、優化零件的更換或大修間隔時間、提高設備運行可靠性/可用性並延長設備壽命。還可根據實際情況或需要，優化設備運行方式、提高運行效率、降低運營成本。同時，係統將根據診斷結果的重要程度，對維護和操作人員的操作進行優先排序，並給出糾正措施的建議[6]。
現階段，離心泵最佳的維護方式是預防性維護和預測性維護相結合。
隨著技術的不斷發展、機器學習技術的應用，未來，預測性維護將會變得越來越準確。
5.麵臨的困難及挑戰
現階段，預測性維護所麵臨的困難及挑戰主要有：
1）費用高昂高昂的開發成本為預測性維護係統的推廣和普及帶來了一定的困難。
2）缺乏經驗及曆史數據
由於缺乏足夠的運行經驗及設備大量曆史運行數據，無法在較短的時間內開發出較準確的預測性維護係統。目前，國內外同行均還處於探索階段。
3）分析軟件（算法）人才短缺
算法是預測性維護係統的核心，國內外目前比較缺乏這方麵的人才。
目前，國內外基本上都是通過泵（組）振動的發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（如轉子不平衡、軸發生彎曲或變形、動/靜零部件發生摩擦、零部件老化/磨損、泵組靠近臨界轉速運行、零部件鬆動或損壞、潤滑不良、汽蝕、泵偏離高效區運行等），如何從眾多因素中總結出一種科學合理的算法、使得相關零部件的預測壽命與實際使用壽命較接近，這是實現預測性維護所麵臨的最大挑戰。
4）大企業自行統籌考慮
由於很多大企業設備、係統眾多，通常會統籌考慮、自行設計或委外或聯合開發一套監測及維護係統。
5）科技水平及安全問題
許多工廠都有大量的狀態監測數據，但由於設備采購時科技水平的局限或出於保密或安全考慮，這些數據沒有（提供給泵製造商）對變化率、診斷或預測進行分析，沒有轉化為增強的故障診斷、識別及剩餘壽命的預測。
6.結論
1）預測性維護將成為一種趨勢，並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曆史數據的支撐。
3）現階段，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，對可靠性設計的認識，www.91zhiliang.com，91質量網，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