石油化工设备智能监测与故障诊断系统研究

摘要

石油化工设备智能监测与故障诊断系统研究聚焦于构建新一代设备健康管理体系，通过多学科技术融合提升关键设备运行可靠性。研究围绕智能感知网络构建、多源异构数据处理、智能诊断算法优化三大核心问题展开，系统阐述了从数据采集到决策支持的全链条技术体系。数字孪生技术实现了物理空间与信息空间的动态映射，工业人工智能算法突破了传统诊断方法在复杂故障识别中的局限性。研究提出分层递进的系统架构设计原则，建立面向旋转机械、反应器、管道系统的差异化监测方案，形成知识驱动与数据驱动相融合的混合诊断范式。技术成果为预测性维护提供了理论支撑，显著提升了故障预警的时效性和诊断结果的准确性，对保障石油化工装置安全经济运行具有重要工程价值。