摘要：近些年，我国石油化工产业的发展规模呈现出日益扩增的局面，设备的腐蚀与泄露等问题引发的火灾以及爆炸等安全事故的概率也大幅增长，因此，强化落实对设备的维护和仪表系统的管理成为了行业工作的重心。传统的仪表维修管理已经不能满足石油化工行业的实际发展需要，加快仪表维修管理的信息化与智能化建设是有效途径，提供更加优越的维修管理环境。基于此，本文将从以下方面展开探讨，以期提供有益的参考建议。

关键词：石油化工行业；仪表维修管理；信息化；智能化

引言

石油化工行业在我国民生经济发展中占据着支柱产业的地位，在其实际的生产环节，生产环境复杂，如高温、高压、易燃易爆、潮湿易腐、有毒有害，在此环境下，对设备的安全、稳定、可靠的要求非常高。石化设备是顺利开展一切生产活动的重要支撑，仪表系统担负着大量的数据采集、监控、控制等工作，其工作状况对整个石化企业的安全、高效运行有着至关重要的作用。随着石化工业的发展和流程的复杂化，传统的设备维护管理方式越来越显示出其不足之处，已不能适应现代生产的需要。在这种情况下，对仪表设备维护管理进行信息化、智能化的研究，是石化工业可持续发展的必由之路。

1关键技术

1.1物联网技术

物联网是一种依托于传感器、无线射频识别等装置，对各种仪表进行实时的采集与传输连接。这一技术在石油化工行业中的有效运用，可在仪表上进行传感器的安装，从而实时性地获取有关仪表的温度、压力、流量、液位等参数，并通过无线网络传送到数据中心。测试结果既能真实地反映仪表的工作状况，存储的数据又能为后续的故障诊断与预报提供基本的数据支撑。比如，在压力表上加装压力传感器，对压力的变化进行实时监控，当压力发生不正常的波动时，可以及时报警并进行仪表联锁，保护现场安全的同时又能让维护人员及时进行检修。

1.2大数据技术

这一技术的应用特点显著，可以用于存储、管理、分析大量仪表设备的运行数据。石化企业生产过程产生的仪表数据数量庞大，蕴含着丰富的信息，而传统的分析方法很难对其进行有效的分析。若是采用了大数据分析方法，对其进行整合、集成和分析，能够深层次地挖掘数据间的内在联系，构建设备故障预报模型，从而达到设备故障的预警与精确诊断。比如，通过对设备的历史故障及运行数据的分析，找到引起设备故障的主要原因及数据特性，当在实时数据中出现相似的特征时，则可以对仪表可能存在的故障进行预判定，对仪表进行预防性维护。

1.3AI技术

该技术的运用是建立在机器学习和深度学习上的人工智能算法，其在仪表维护管理领域有着广阔的应用前景。而深度学习方法可以对仪表图像、音频等更为复杂的数据进行处理，从而提升其识别精度和可靠性。比如，通过对仪表的红外热像图的分析，能够更加迅速地发现仪表元件的温度异常，并在短时间内发现其可能的故障。

1.4云计算技术

云计算实则为仪表维护管理的信息化、智能化提供了强有力的计算与存储手段。石化企业在建立数据中心时，不需要花费太多的硬件和财力，只要将仪表数据通过网络传输到云上，就可以在云平台上完成对数据的处理与分析。与此同时，云计算平台还可以实现多个用户的同步接入与操作，使各个部门能够更好地实现数据的共享与协作，从而有效地提升企业的管理水平。

2石油化工行业中仪表维修管理的信息化与智能化应用

2.1仪表的实时监控与报警

对仪表进行实时的监控，有助于及时发现并解决其中存在的各类问题，这一过程更多地依靠物联网技术来实现，然后把检测结果及时传送到监控中心。监测中心利用数据分析系统，高效率地完成对数据进行处理与分析，若仪表的操作参数超过了正常值，或者有了不正常的发展趋势，就会立刻向有关人员发送报警信息，并通过短信、邮件、声光报警等形式告知有关人员。同时，通过对报警信息分析，实现对事故处理工作的自动化，并对事故的处理过程进行详细的分析。

2.2系统的故障分析和预报

系统故障的分析与预报往往是以人工智能作为基础，先是构建与仪表有关的

故障诊断与预报模型。在其发生故障的情况下，该系统可以通过对现场采集的数据及以往的故障信息进行自动分析，并在此基础之上提出相应的维护方案。与此同时，通过对仪表的工作数据进行长时间的分析与学习，对仪表将来可能发生的故障进行预测，并制订预防性维护方案，使设备由被动维护变为主动维护。比如，对仪表的振动、温度等参数进行分析，可以对螺丝的磨损进行预报，以便及早进行更换，从而避免了由于温度故障而造成设备停机。

2.3维护经费的管理

维护管理系统是一种以维护人员、维护设备等为一体的信息化、智能化维护管理系统。为保证系统管理作用的充分发挥，可尝试运用一些新的方法，即通过对维护工人的技术水平和工作负荷的分析，来实现对维护工作的合理分配，从而提高维护人员的工作效率。另外，可以记录一个周期内仪表维护的配件，这一过程也是通过大数据技术的分析效用，监控维修备件的使用状况，有效地控制备件的购买与库存，从而有效的利用好维护经费。

2.4维护过程的管理

在仪表维护工作中，实现对维修任务的下达，维护人员的操作记录，维护时间，维护成本等信息的完整记录。结合工作实践来看，通过对维护过程中的数据进行分析与管理，有助于全方位地了解维护进程，并以此为前提，对维护质量进行评价，对维护中出现的问题进行分析和改善。不仅如此，系统的维护记录也是今后进行故障分析、总结经验的重要基础。

2.5提供决策支助

具体就是在对仪表设备维护管理的有关资料进行全面分析的基础上，为企业管理人员的决策提供依据。比如，对各类仪表的故障频率、维护费用、产生因素等进行综合评价，还要强化落实对各种仪表的可靠性、经济性的综合评估，为仪表的选择、购置提供切实可行的依据；在此基础上，通过对设备维护资源的利用与生产要求的分析，对设备的维护规划与资源分配进行优化，以提升企业的总体运作效率。

3案例剖析

某大型石化企业在实现设备维护管理的信息化和智能化之前，存在设备故障频发，维护效率低，维护费用高的问题。针对以上问题，将大数据、物联网以及人工智能等技术合理运用其中，构建完善的仪表维护管理系统，很好地改善了以往存在的管理问题。在该系统的应用中，企业首先对生产现场的仪表设备进行智能化改造，具体是在设备上加装各种传感器，使设备的工作数据能够实时地进行采集与传送。同时，还设立了一个数据中心，把收集到的数据进行统一的存储与管理。然后利用大数据技术，对仪表设备的运行数据进行整合，构建仪表的故障预报与维护决策模型。在此基础上，人工智能算法的融入，实现对系统进行故障诊断，并自动生成维护计划。本项目的实施效果明显，仪表的报警正确率超过90%，平均维修时间减少50%，维护费用减少30%。同时，通过对仪表的隐患进行检测和处理，极大地缩短了中断时间，提高了产量20%，取得了良好的经济效益。

4结束语

总之，在目前的社会和经济发展中，石化工业起到了很大的作用。石化企业一般都是易燃、易爆、高温、高压等特性。所以，确保设备的正常、稳定运转至关重要，企业要重视对设备的日常维护和管理，以延长设备仪表的使用寿命，降低维护成本，从而更好地保障安全生产。从另外一个角度出发，石油化工行业由于其特殊的制造工艺特点，很多仪表设备在使用中面临着隐蔽的运行风险，正因如此对相应的维护与管理提出了更高的技术要求。所以，在日常的维修管理过程中，除常规的技术保养与维护之外，还要开展个性化的风险检测，将更多信息化、智能化的技术手段灵活运用其中，对石油化工仪表进行高质、高效地维护与管理，保证其处于最优状态，时刻完成高强度的作业，为企业带来更多的经济效益和安全保障。

参考文献：

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