引言

随着油气管道智能化转型，无人站、少人站模式逐步推广，但设备异常停机后的故障定位效率低下成为痛点。传统依赖人工巡检的方式难以满足实时性要求，亟需通过自动化技术实现快速报警与原因分析。本文结合物联网技术与人工智能算法，构建了一套覆盖数据采集、故障诊断、报警显示的闭环解决方案。

1问题的背景

输油生产过程中，设备因自身故障或保护异常停机，现有SCADA系统记录部分过程报警，无法直观、准确反应停机直接原因，问题处理方向性不强，往往需要设备、自动化、电气、通信等专业协同处理，导致故障处理效率不高。为适应未来“无人站、少人站”管理，输油生产设备异常停机故障处理效率就显得尤为重要，因此设备异常停机原因自动报警与显示改造非常必要。

2当前技术系统存在的问题

系统记录异常工况下部分过程报警，且相关过程信息显示的时间因系统原因会出现前后错乱的情况，对后续故障原因分析造成干扰。目前输油泵因电气原因甩泵后，上位机未能同步显示具体电气报警信息，只有断路器状态信息，不能准确显示断路器状态变化是继电保护动作还是电气设备硬件故障原因所致。电机作为输油设备的动力源，其电气故障较为常见。电机绕组短路、断路会使电机无法正常运转，引发设备停机。例如，由于电机绝缘老化，在高负荷运行时可能发生绕组短路，瞬间产生大电流，使电机过热保护动作。此外，控制系统中的继电器、接触器等电气元件故障，也可能导致设备控制信号异常，无法正常启停或运行过程中突然停机。如某站曾因接触器触点烧蚀，导致输油泵在运行中失去控制信号而停机。流量不稳定或过低可能表明管道存在泄漏、泵性能下降等问题。若流量持续低于设定的最低限值，设备为保护自身可能会自动停机。如某输油支线因管道腐蚀穿孔发生泄漏，导致下游设备流量骤减，触发停机保护。此外，当多台输油泵并联运行时，若流量分配不均，部分泵可能因过载而停机。

3解决“无人站、少人站”模式下输油生产设备异常停机原因自动报警与显示的问题

3.1设备改造与传感器部署

对现有输油设备进行智能化改造，安装各类传感器，确保能够全面采集设备运行数据。在实施过程中，充分考虑设备运行环境与安装空间限制，选择合适的传感器型号与安装方式。例如，在空间狭小的泵体内部，采用微型振动传感器。对传感器进行校准与测试，确保数据采集准确性。

3.2实行档案信息跟踪管理

管理企业需要实行档案信息跟踪管理，对每个机械设备量身定制管理制度。管理企业要委派专业性较强的人员对每个设备的基础信息及使用须知做详细记录，如设备制造原理、使用注意事项、维修养护注意事项等等，建立机械设备专用的信息跟踪管理档案，并制定针对性较强的定期维护策略，管理人员要认真落实维护策略的相关内容，做好设备的跟踪记录，使机械设备时常保持良好的运行状态。

3.3人员培训与系统上线

对运维人员进行系统操作培训，包括设备运行状态监测、报警信息处理、异常原因分析等内容。培训采用理论授课与实际操作相结合的方式，确保人员熟练掌握系统使用。在完成培训与充分测试后，逐步将系统投入正式运行，在运行初期，安排技术人员实时监控系统运行状态，及时解决出现的问题。

3.4关键技术实现

数据采集与预处理技术：针对不同类型传感器数据特点，开发适配的数据采集软件，实现多源数据的统一采集与初步处理。例如，对于振动传感器采集的高频数据，采用滑动平均滤波算法去除噪声干扰。运用数据归一化技术，将不同量纲的传感器数据转换为统一标准范围，便于后续分析处理。通过数据质量监测机制，实时检测数据的准确性、完整性，对异常数据进行标记与修复。

智能分析算法：在异常停机预测方面，采用长短期记忆网络（LSTM）算法，学习设备运行参数的时间序列特征，提前预测可能发生的异常停机事件。在原因分析阶段，利用随机森林算法对设备运行数据进行分类，确定异常停机的具体原因。例如，将设备运行参数、环境参数等作为输入特征，经过随机森林模型训练后，输出异常停机原因类别。通过不断优化算法参数，提高模型的准确性与泛化能力。

可视化技术：运用Echarts、D3.js等可视化库，将设备运行数据、报警信息等以直观的图表、图形形式展示。如以实时曲线展示设备关键参数变化趋势，用柱状图对比不同设备的故障次数，以地图形式标注异常设备位置。通过交互设计，用户可对可视化界面进行缩放、查询等操作，方便深入了解设备运行状况。

3.5系统实施过程

设备改造与传感器部署：对现有输油设备进行智能化改造，安装各类传感器，确保能够全面采集设备运行数据。在实施过程中，充分考虑设备运行环境与安装空间限制，选择合适的传感器型号与安装方式。例如，在空间狭小的泵体内部，采用微型振动传感器。对传感器进行校准与测试，确保数据采集准确性。

系统集成与调试：将数据采集、传输、存储、分析及报警显示各模块进行集成，解决不同系统间的接口兼容性问题。开发统一的数据接口规范与通信协议，保障数据顺畅流通。在调试阶段，模拟多种设备异常工况，对系统的报警准确性、原因分析可靠性、显示界面友好性等进行全面测试与优化。如通过模拟管道压力突变，测试系统能否准确判断异常原因并及时报警。

人员培训与系统上线：对运维人员进行系统操作培训，包括设备运行状态监测、报警信息处理、异常原因分析等内容。培训采用理论授课与实际操作相结合的方式，确保人员熟练掌握系统使用。在完成培训与充分测试后，逐步将系统投入正式运行，在运行初期，安排技术人员实时监控系统运行状态，及时解决出现的问题。

结语

综上所述，输油生产设备异常停机自动报警与显示系统，针对“无人站、少人站”模式下的设备管理需求，通过创新的系统架构设计与先进技术融合，实现了对设备异常停机原因的快速、准确识别与报警。实际应用案例表明，该系统在提升故障响应速度、提高故障排查效率、增强输油生产稳定性等方面成效显著。随着工业物联网、大数据、人工智能等技术的不断发展，未来应持续优化系统性能，拓展系统功能，如进一步提高模型预测准确性、实现设备故障的提前预警与智能维护。同时，加强系统与其他输油生产管理系统的深度融合，为输油行业的智能化、高效化发展提供更强大的技术支撑。

参考文献

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