一文读懂石化挤压机运维现状，为何油液监测比振动监测更胜一筹?

　　近年来，高的强塑料作为石油化工产业的杰出衍生品，在半导体、飞机、电子电器以及新能源汽车等制造领域展现非凡应用潜力。据统计，新能源汽车中塑料件占比达40%，聚丙烯(PP)为主要材料之一。

　　▲塑料件在汽车领域的应用

　　在聚丙烯(PP)生产流程中，挤压机从粉料混炼、造粒、成品输送、存储及后续加工的一个重要环节，作为核心关键设备——挤压机减速机，其性能状态性直接关系到整条生产线的效率与稳定性。

　　尤其是关键部件的摩擦磨损问题，已成为制约行业高速扩张的显著瓶颈。这些问题不仅会导致齿轮与轴承的失效，更会直接触发生产线中断，给企业带来沉重的经济损失。

　　一、挤压机减速机：齿轮和轴承失效形式与成因

　　大型挤压机装置的核心减速机，因双螺杆工作产生的巨大轴向力，导致减速机震动剧烈，长期以往，齿轮轴上的轴承位置易发生摩擦磨损。

　　通常在使用4-5年后，这些位置会出现明显磨损。若未及时检测并维修，磨损会加剧，引发轴承内圈相对位移，进而改变齿轮啮合区域，出现啮合斑，结果会引发点蚀、胶合乃至断齿问题。

　　鉴于石化业聚烯烃生产的复杂性，当前亟需引入高 效的挤压机故障诊断机制与减速机的状态检验技术。

　　二、聚丙烯生产瓶颈：挤压机运维“卡脖子”难题

　　遗憾的是，我国上层挤压机减速机市场长期被国外品牌如德国科倍隆、日本制钢所等占领，技术封 锁导致用户难以深入掌握挤压机核心维护技术，更别提对减速机内部的运行状态了如指掌。

　　技术的依赖不仅增加了设备运维成本，也制约了企业对生产过程的精细化控制能力，因此在故障排查与备件管理方面面临巨大挑战。

　　随着中国市场聚烯烃行业的蓬勃兴起，尤其是沿海及西北资源型城市的多个大型项目相继启动，对于设备可靠性的要求达到了从未有的高度。

　　三、挤压机减速机：油液在线监测与振动监测对比

　　然而，就挤压机减速机早期异常磨损预警功能而言，目前国内外大多采用的振动监测仍存在一些局限性。

　　一方面，振动监测主要是通过采集机械设备振动信号，分析振动数据来诊断设备状态。但对于挤压机这样的变速、变载、低速设备，振动信号的变化可能并不明显，特别是在设备早期磨损阶段，振动信号的变化可能微乎其微，难以被准确捕捉。

　　▲真振动监测实时曲线

　　此外，振动监测还需预先录入齿轮和轴承的详细参数，以生成对应的故障频率并进行频谱分析，这一过程不仅繁琐，还可能因参数误差或分析方法的局限性而影响诊断结果的准确性和可靠性。

　　▲频域振动波形图

　　另一方面，振动监测对于某些特定类型的故障(如润滑不佳、轴承早期磨损等)的敏 感性可能较低，因为这些故障在初期可能并不直接表现为振动的显著变化。

　　相比之下，油液在线监测系统在监测减速机内部早期点蚀、磨损等失效初期状态方面展现出了显著的优势，这与振动监测系统形成了有 效的互补。

　　▲挤压机润滑系统的油液在线监测系统原理

　　实时采集润滑油样本的数据，包括温度、粘度、水分、金属颗粒等多个参数，这些数据能够全方面反映润滑油的健康状态和设备的运行状况。通过对油液数据的持续监测和分析，可以及时发现油液中的异常变化，如金属颗粒增多、水分含量升高等，这些都是设备早期磨损的重要迹象。

　　在CBM(Condition Based Maintenance，即基于状态的维护)设备状态监测体系中，两者各有侧重，共同构成了设备健康管理的全 面视角。

　　▲在线油液监测与振动监测在设备诊断预警中的作用对比

　　如上图所示，“X”标记了振动监测传感器发现设备磨损的时间点，而油液监测系统则能在该时间点之前约15倍的时间段内提前预警，表明油液监测在捕捉设备内部早期磨损变化上更为灵敏和有 效。

　　四、挤压机的智能故障诊断与油质在线监控预警

　　基于物联网油液云平台，结合减速机常见齿轮和轴承故障特点，智火柴为挤压机打造出一套智能故障诊断与油质在线监控预警解决方案，填补了石化领域挤压机关键部件在油质在线监测运维技术的空白。

　　通过对挤压机的油质采集分析摩擦磨损缺点的形成机制，提取故障特征，联合物联网油液云设备智能运维诊断平台，构建一套全时在线的监控与预警体系。

　　通过人机界面可以直观查询如40 ℃黏度、实时黏度、油温、水分、铁磁颗粒、非铁磁颗粒等数据的历史曲线。

　　以下是智火柴为某石化工厂的挤压机齿轮润滑系统实施了油液在线监测技术改造成果。

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　　案例01 某化工厂循环挤压机齿轮润滑系统

　　监测装置采用支架安装，选取挤压机润滑站的主回油管路开孔，作为监测油液系统的油液取样口，同时也在冷却器前端管路开孔，形成一条回油支路，形成闭环整个油路系统，实现24h无间断的油液采集监测。

　　通过实时追踪润滑油在40℃标准下的等效粘度变化，评估油品劣化趋势。监测系统内部的微量水分传感器，将水分饱和度(通常以水活性aw值表示)转换为油液检测通用的水分含量PPM值。

　　通过油液的模型数据库和系统的数据处理能力，从而预防其导致的油膜破坏、添加剂失效、油泥生成及油品加速劣化等问题。

　　案例02 某石化企业乙烯低密车间挤压机

　　同时，系统内部传感器运用磁电技术来监测铁磁与非铁磁颗粒的数量与趋势，分别反映齿轮、轴承等铁质部件及轴承保持架、轴瓦等非铁质部件的磨损状态。

　　结合物联网油液云平台数据，全方面诊断并预警潜在故障，确保设备高 效稳定运行。

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　　案例03 某石化企业乙烯高密车间挤压机

　　此方案实现了在线采集数据的多通道实时显示及相应的分析处理功能，完成了整个在线采集系统的接口设计和软硬件系统的搭建。

　　INZOC智能故障诊断的油质在线监控预警解决方案，对挤压机的智能化改造构筑了一道坚实的防线，很好地预防了因摩擦磨损而引发的生产中断。

　　更实现了对挤压机减速机等核心设备维护的前瞻性预知与精细化管理的飞跃，为企业捕捉市场先机、稳固并拓展上层市场份额奠定了坚实的技术基石。

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