化工生产控制自动化仪表故障的排除对策分析

化工生产控制自动化仪表故障的排除对策分析

郭超胜  冯亚彪

 新疆中昆新材料有限公司     新疆中昆热电有限公司

摘要：化工生产控制自动化仪表在现代化工生产中起着至关重要的作用。然而，仪表在长期使用过程中可能会出现各种故障，影响生产的稳定性和安全性。本文通过分析化工生产控制自动化仪表常见故障，提出了一系列有效的排除对策，以提高生产效率和保障安全运行。

关键词：化工自动化仪表;日常维护;常见故障;故障诊断;故障处理

中图分类号：TQ05 文献标识码：A

引言

   随着化工行业的快速发展，自动化控制系统在化工生产中的应用越来越广泛。自动化仪表作为控制系统的核心组件，其运行状态直接关系到生产过程的稳定性和产品质量。然而，由于各种内外部因素的影响，自动化仪表在使用过程中常常会出现故障，这不仅会导致生产效率的降低，还可能引发安全事故。因此，研究和制定有效的故障排除对策，对于保障化工生产的顺利进行具有重要意义。

1化工生产控制自动化仪表故障

   传感器故障是化工生产控制自动化仪表中最常见的问题之一，主要原因包括传感器老化、受环境影响以及安装不当。老化的传感器在使用寿命到期后会出现性能下降或失效，环境中的高温、湿度、化学腐蚀等因素也会影响传感器的准确性和稳定性。此外，不正确的安装方式可能导致传感器无法正常工作或损坏。针对这些问题，可以通过定期校验传感器来确保其精度和可靠性，改善传感器的安装环境以减少外界不利因素的影响，并采用适当的防护措施如防尘罩和防腐蚀涂层来延长传感器的使用寿命。信号传输故障也是自动化仪表常见的故障类型，其主要原因包括线路老化、连接松动以及干扰信号的影响。老化的线路可能导致信号传输不稳定或中断，松动的连接则会造成接触不良，信号传输过程中受到外界电磁干扰会引起信号失真或丢失。为解决这些问题，需要定期检查线路的状况，确保连接稳固，采用抗干扰措施如屏蔽电缆和接地技术来减少干扰的影响。显示和控制装置故障主要由于电子元件老化、软件故障和电源问题引起。电子元件在长期使用后可能会发生老化失效，软件存在的漏洞或不兼容性可能导致控制系统出现故障，而不稳定的电源供应会影响装置的正常运行。针对这些原因，可以通过定期维护和更换老化的电子元件，及时更新和修复软件，确保电源供应的稳定性来防止故障的发生。执行机构故障则主要由机械磨损、润滑不足和操作不当引起。机械部件在长时间运行过程中会出现磨损，缺乏足够的润滑会加速这种磨损，操作不当则可能导致执行机构受损或无法正常工作。为避免这些问题，需要定期对执行机构进行保养，确保各部件得到充分润滑，并规范操作流程，培训操作人员以正确使用设备。

2化工生产控制自动化仪表故障的排除对策分析

2.1建立完善的维护保养制度

   建立完善的维护保养制度是确保化工生产控制自动化仪表正常运行的关键。首先，需要制定详细的维护保养计划。这包括明确各类仪表设备的检查和保养周期，根据设备使用情况和历史数据，确定合理的时间间隔。比如，对于关键传感器和执行机构，可以安排每月一次的全面检查，而对于一般的显示装置和控制设备，则可以每季度进行一次检查。此外，计划中应详细列出每次检查和保养的具体内容，如校验传感器的准确性、更换老化的电子元件、检查和清洁信号传输线路等。定期检查和校验各类仪表设备是维护保养计划中的核心内容。检查应包括对设备的外观、连接状况、运行状态等的全面检查，确保设备无明显损坏、松动或异常现象。校验则需要使用标准设备或工具，对仪表进行精度和性能测试，确保其输出数据准确可靠。对于传感器和执行机构，校验过程中还应模拟实际工作环境，测试其在不同条件下的响应和稳定性。培训操作人员是提高仪表故障识别和处理能力的必要措施。培训应覆盖操作人员和维护人员，内容包括仪表的基本原理、常见故障类型及其表现、故障诊断方法和处理步骤等。通过理论讲解和实际操作相结合的方式，使操作人员掌握仪表的正确使用方法，能够在故障发生时迅速识别和初步处理。

2.2引入先进的检测和诊断技术

  引入先进的检测和诊断技术是提高化工生产控制自动化仪表可靠性的重要手段。首先，应用在线监测系统可以实现对仪表运行状态的实时监控。在线监测系统包括传感器、数据采集设备和监控软件，能够连续采集和记录仪表的各种运行参数，如温度、压力、流量和电流等。通过这些实时数据，可以及时发现仪表的异常变化，从而快速采取应对措施，避免故障扩大。故障诊断技术在检测到异常后，能够对故障原因进行深入分析。这些技术包括振动分析、热成像、声发射检测等。振动分析可以监测机械部件的运行状态，通过分析振动信号的频谱，判断是否存在磨损、松动或不平衡等问题。热成像技术利用红外热像仪检测设备的表面温度分布，发现局部过热现象，提示可能的电气或机械故障。声发射检测通过拾取设备运行时的声波信号，分析其特征变化，识别内部缺陷或裂纹。利用数据分析手段，可以对大量历史数据进行统计和建模，预测故障发生的可能性。通过数据挖掘和机器学习算法，建立设备运行状态与故障发生的关联模型，从而在异常苗头出现时提前预警。例如，基于传感器数据的趋势分析，可以预测传感器的老化情况和可能的失效时间；基于执行机构的运行参数分析，可以判断其磨损程度和维护需求。提前进行维护是故障预测的核心目标。通过预测分析结果，可以制定有针对性的维护计划，避免盲目维修和资源浪费。在设备出现明显故障征兆前，及时更换或修复存在问题的部件，防止小问题演变成大故障，保证生产过程的连续性和稳定性。先进的检测和诊断技术不仅提高了故障发现和处理的效率，也延长了设备的使用寿命，降低了维护成本。

2.3优化系统设计和安装

   优化系统设计和安装是确保化工生产控制自动化仪表长期稳定运行的重要措施。在系统设计阶段，首先需要考虑仪表的可维护性和可靠性。选择高质量、性能稳定的仪表设备，确保其符合生产工艺的需求和运行环境的要求。设计时应充分考虑各类仪表的维护需求，合理安排仪表的位置和布局，便于日常检查、校验和更换。优化仪表的安装位置和方式是减少外部环境对其运行影响的关键。安装位置应避开高温、高湿、强腐蚀和强振动等不利环境。在可能受到环境污染的区域，应采用防护罩、防腐涂层或隔离罩等措施，保护仪表不受外界因素影响。此外，安装时应注意避开电磁干扰源，如大功率电机和变频器，避免信号干扰影响仪表的正常运行。在仪表的安装方式上，应确保其稳固性和安全性。传感器的安装应牢固，避免松动和移位，信号线路应布线规范，尽量采用屏蔽电缆和独立管道，防止外界电磁干扰。对于需要定期校验的仪表，应设计便捷的拆装结构，减少校验和维护的时间和工作量。此外，还应重视系统的冗余设计。关键仪表和设备可采用冗余配置，当一套系统出现故障时，另一套系统能立即接替工作，保证生产过程的连续性。冗余设计还包括电源系统的备份，确保在主电源故障时，备用电源能够迅速切换，保持仪表的正常运行。通过在系统设计阶段考虑仪表的可维护性和可靠性，优化仪表的安装位置和方式，减少外部环境对其运行的影响，可以显著提高化工生产控制自动化仪表的运行稳定性和使用寿命，保障生产的安全和效率。

结束语

   化工生产控制自动化仪表的故障排除是一项复杂而重要的工作，需要综合考虑多种因素。通过建立完善的维护保养制度、引入先进的检测和诊断技术、优化系统设计和安装以及加强与制造商的合作，可以有效提高仪表的运行可靠性和稳定性，保障化工生产的安全和效率。未来，随着技术的不断进步，化工生产自动化仪表的故障排除对策将会更加科学和系统化，为化工行业的发展提供坚实的保障。

参考文献