洗煤厂案例 | 皮带减速机在线油液监测装置，构建润滑运维闭环保障
在煤炭清洁利用需求日益迫切的当下，洗煤厂作为煤炭加工核心环节，其设备运维水平亟待提升。皮带减速机作为原煤输送、分选的 “动力中枢”，因润滑失效导致的停机问题频发，人工监测模式又存在诸多局限，基于此，某洗煤厂部署在线油液监测系统，本文将全面呈现该系统的实践路径与应用价值。
一、润滑系统失效对煤炭供应的影响及检测痛点
煤炭作为我国能源安全的 “压舱石”，2024 年全国煤炭产量达 46.6 亿吨，洗煤作为煤炭清洁利用的核心环节，其生产连续性直接影响煤炭供应稳定性。洗煤厂核心传动设备 —— 皮带减速机承担着原煤输送、分选的关键任务，而设备润滑系统失效是导致停机的首要原因。
据《中国煤炭工业设备管理白皮书（2024）》数据显示，洗煤厂传动设备故障中，72% 与润滑油劣化、污染物侵入相关；且人工取油检测模式存在三大痛点：
二、项目背景：洗煤厂引入在线油液监测技术
为提升核心设备可靠性、降低运维成本，该洗煤厂引入 2 套 YJY12 矿用本安型在线油液监测系统，以构建齿轮箱油液在线监测体系，实现故障提前预警与预防性维护。
1、监测设备概况
此次监测的核心对象为 2 台皮带减速机（主井皮带减速机、筒仓皮带减速机），二者均采用循环润滑模式，配套 320# 齿轮油；经前期检测，油品状态均正常，设备无明显振动、漏油及其他安全危险源，为监测系统部署创造了良好条件。
主井皮带减速机：负责主井原煤提升输送，取油 / 回油位置均为油箱中部；
筒仓皮带减速机：负责筒仓原煤分选输送，取油位置为油箱底部、回油位置为油箱顶部。监测指标实时监测 320# 齿轮油关键指标：粘度、含水率、饱和度、污染度（NAS 等级）、铁磁颗粒总数、非铁磁颗粒总数、介电常数等；
三、系统部署方案
项目围绕 “适配设备特性、保障监测精准性” 原则，结合 2 台皮带减速机的结构差异与现场工况，完成在线油液监测系统的硬件改造及电气通讯搭建。
1、硬件安装与改造
针对主井皮带减速机与筒仓皮带减速机的取油 / 回油位置、接口尺寸差异，分别制定定制化改造方案，确保油液取样代表性与设备兼容性：
主井皮带减速机改造：取油口与回油口均位于油箱中部，拆除原有 M20 堵头后，加装 M20 转 G1/4 对丝及球阀，分别布设 6 米取油管与 6 米回油管，形成循环油路监测，实时采集油液关键指标与循环状态数据，避免因取样位置不当导致的监测偏差。
筒仓皮带减速机改造：取油口位于油箱底部、回油口位于油箱顶部，拆除原有 1 英寸堵头后，加装 1 英寸转 G1/4 对丝及球阀，对应布设 7 米取油管与 7 米回油管，同时油箱底部取样设计可有效捕捉沉积污染物，提升污染度监测准确性。
2、电气与通讯部署
供电配置：遵循洗煤厂现场用电标准，采用防爆电源，从设备就近配电箱取电，电源线缆长度统一为 5 米，既满足安全防爆要求，又避免线缆过长导致的供电不稳定问题。
数据传输与 IP 分配：采用网线实现有线通讯，确保数据传输稳定性；为主井皮带减速机以及筒仓皮带减速机分配固定 IP 地址 ，保障两台设备数据独立采集、互不干扰，数据可实时传输至后台监测平台。
后台平台基础功能：搭建本地监测平台，支持实时显示油液粘度、含水率、铁磁颗粒总数、非铁磁颗粒总数、污染度、介电常数、压力、振动、流量等指标，同时具备历史数据存储与查询功能，为后续设备状态分析提供数据支撑。
四、应用效益
系统投用 6 个月以来，有效解决传统人工监测痛点，为洗煤厂带来显著的经济与安全效益：
1、设备可靠性提升
系统累计监测到 2 次潜在风险，均及时预警并处理 ——1 次主井减速机含水率异常升高，排查发现油箱密封垫老化，更换后避免齿轮锈蚀；1 次筒仓减速机铁磁颗粒数突增，检查发现轴承磨损，提前维修避免停机事故；
2、运维成本降低
润滑油消耗减少 50%：通过实时监测油液状态，320# 齿轮油更换周期从 6 个月延长至 12 个月，单台设备年均润滑油消耗量从 200L 降至 100L，按 320# 齿轮油市场价 15 元 / L 计算，2 台设备年均节省润滑油费用 3000 元；
人工成本节省 6 万元 / 年：取消每月 2 次的人工取样检测，减少专业人员现场操作频次，年均节省取样费、检测费及人工差旅费约 6 万元。
3、管理效率优化
实现 “无人化监测”：中控室可实时查看 2 台设备的油液状态，无需现场值守，减少一线运维人员工作量；
数据驱动运维决策：通过云平台存储的历史数据，分析 320# 齿轮油在洗煤厂工况下的劣化规律（如湿度高时含水率上升更快），为设备维护计划（如密封件更换周期）提供数据支撑，推动运维模式从 “定期维修” 向 “预测性维修” 转型。
在线油液监测系统不仅为洗煤厂皮带减速机提供了可靠的润滑保障，更构建了 “实时监测 - 风险预警 - 精准维护” 的闭环管理模式，为煤炭行业传动设备的智能化运维提供了可复制的实践经验。
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