摘要：本文聚焦炼化装置停机策略优化问题，深入探讨可靠性中心维护（RCM）理论在炼化装置中的应用。通过分析传统停机策略的局限性，结合RCM的故障模式分析、风险评估及逻辑决断方法，构建基于设备可靠性、故障后果及经济性的动态停机策略模型。以某石化企业催化裂化装置压缩机为例，验证该模型在降低故障率、延长设备寿命、优化维护成本方面的有效性，为炼化装置停机管理提供科学决策依据。

关键词：可靠性中心维护（RCM）；炼化装置；停机策略；故障模式分析；风险评估

一、引言

炼化装置是石化行业的核心生产单元，其运行稳定性关乎企业的生产效率、安全环保和经济效益。但传统停机策略多凭经验或按固定周期执行，这容易引发“过度维修”和“维修不足”的双重问题。比如，有的石化企业离心泵定期大修，却造成轴承过度磨损，进而引发非计划停机；还有企业忽视压缩机密封系统潜在故障，最终导致泄漏事故，损失惨重。这些案例说明，传统停机策略难以满足现代炼化装置高可靠性、低风险运行的要求。可靠性中心维护（RCM）是以设备可靠性为核心、以故障后果为导向的系统化维护策略，它借助逻辑决断分析优化维护资源分配，在航空、电力等领域成效显著。本文把 RCM 理论引入炼化装置停机策略优化，构建动态维护模型，力求实现设备寿命周期内风险与成本的平衡。

二、传统停机策略的局限性分析

1. 固定周期维护的盲目性

传统停机策略多采用“时间基准”或“事件基准”维护，如每 3 年大修、每半年小修等。此类策略假设设备故障率随时间均匀分布，但实际中，炼化装置故障模式复杂多样。例如，往复式压缩机的阀片磨损、活塞环断裂等故障多与运行工况相关，而非固定时间间隔；离心泵的轴承故障率在运行初期较高，随后趋于稳定，后期因疲劳加速失效。固定周期维护易导致两种极端：一是过度维修（如提前更换未失效部件），增加停机时间与成本；二是维修不足（如忽视潜在故障），引发非计划停机甚至安全事故。

2. 风险评估的静态性

传统策略对风险评估多依赖历史数据或专家经验，缺乏动态更新机制。例如，某企业沿用 10 年前的风险矩阵评估压缩机密封系统，未考虑介质腐蚀性增强、操作温度升高等新因素，导致风险低估，最终引发泄漏事故。此外，传统策略未区分设备关键性，导致资源分散。例如，某炼化厂将 60% 的维护预算用于非关键设备，而核心反应器因维护不足频繁停机，直接影响全厂产能。

3. 维护策略的单一性

传统策略多采用“一刀切”的维护方式，如所有设备均执行定期大修或事后维修，未根据设备故障模式、后果严重度及经济性制定差异化策略。例如，对于具有耗损性故障规律的设备（如高温泵密封），定时拆修或更换可有效预防故障；而对于无耗损性故障规律的设备（如电机），定时拆修可能引入新的故障源，反而降低可靠性。

三、RCM 理论的核心方法与适应性分析

1.RCM 的逻辑决断框架

RCM 依托七个核心问题来构建维护策略。首先要进行功能定义，明确设备于工艺系统中的功能，像压缩机提供压力；接着界定功能故障，确定功能失效标准，如出口压力低于设定值；然后识别故障模式，找出所有可能的失效形式，如阀片断裂、活塞环磨损；再分析故障原因，找出根本原因，如润滑不足、介质腐蚀；之后评估故障影响，考量对安全、环境、生产的影响，如泄漏引发火灾；还要选择预防性措施，确定维护类型，如定时更换；最后制定被动措施，形成故障应急方案，如备用设备启动。

2.RCM 在炼化装置中的适应性

炼化装置具有高温高压、介质腐蚀性强、工艺连续性要求高等特性，而RCM 展现出良好的适应性。其一，故障模式覆盖全面，能识别机械、电气、仪表等各类故障；其二，可进行风险动态评估，依据实时数据更新故障概率与后果严重度；其三，维护策略灵活，支持定时、视情、隐患检测等多种维护方式。例如某企业应用 RCM 后，把压缩机维护策略从“固定周期大修”改为“基于振动监测的视情维修”，使得无故障运行时间从 1200 小时提高到2400 小时，维护成本降低了 35% 。

四、基于RCM 的炼化装置停机策略优化模型

1. 模型构建框架

该模型以设备可靠性、故障后果和经济性作为输入，借助 RCM 逻辑决断生成动态停机策略，具体流程如下：首先进行数据采集与清洗，收集设备运行记录、故障历史、维修工单等数据，并剔除其中的异常值；接着开展故障模式分析（FMEA），识别关键故障模式及其产生原因和影响；然后进行风险评估，运用风险矩阵法量化风险等级，分为高、中、低三类；之后依据

RCM 逻辑决断生成维护策略，选择合适的维护类型与间隔；最后通过蒙特卡洛模拟对策略进行仿真与优化，验证其有效性并调整参数。

2. 关键技术方法

故障模式与影响分析（FMEA）：以某石化企业催化裂化装置压缩机为例，FMEA 分析识别出 12 种关键故障模式，其中“阀片断裂”风险等级最高（严重度=4，概率=3，风险值=12），需优先制定维护策略。

风险矩阵评估：风险矩阵以故障后果严重度（S）作纵轴、发生概率（P）作横轴划分风险区域。其中，高风险区为 S⩾3 且 P ≥ 3，需立即采取预防措施；中风险区是 S=2 或 P=2，要定期监测；低风险区为 ΔS⩽1 且P⩽1 ，可接受当前现状。

维护策略逻辑决断：依据 RCM 标准，维护策略选择依风险等级而定：对于高风险故障，优先选用视情维修，如振动监测搭配油液分析，或采取定时更换措施；中风险故障则将隐患检测，像红外测温，与定期检查相结合；低风险故障可采用事后维修或运行至失效的方式。

3. 动态调整机制

模型引入实时数据反馈环，通过传感器监测设备状态（如温度、振动、压力），动态更新故障概率与风险等级，触发维护策略调整。例如，当压缩机振动值超过阈值时，系统自动将维护间隔从 6 个月缩短至3 个月。

五、案例应用与效果验证

1. 案例背景

某石化企业催化裂化装置压缩机频繁故障停机，年非计划停机次数达8 次，单次停机损失超200 万元。原维护策略为“每2 年大修+ 每半年小修”，存在过度维修与维修不足并存问题。

2. 优化实施步骤

首先进行数据采集，收集 3 年运行数据并清洗，得到 1200 条有效记录。接着开展 FMEA 分析，识别出 5 类关键故障模式，“活塞环磨损”占比40%。随后构建风险矩阵进行风险评估，确定 3 类高风险故障模式。基于此生成策略，高风险故障采用视情维修（振动监测 + 油液分析），中风险故障每年定期检查，低风险故障运行至失效。最后通过 RAM-int 软件模拟，确定最佳维护间隔为振动监测每30 天、油液分析每90 天。

3. 效果验证

实施相关举措 1 年后，关键指标改善成效显著。故障率由 0.6 次 / 年下降到 0.2 次 / 年；平均无故障工作时间（MTBF）从 1800 小时提高到 3200小时；维护成本从480 万元/ 年降至310 万元/ 年；非计划停机次数从8 次/ 年减少到2 次 / 年。

六、结论与展望

本文依托 RCM 理论构建炼化装置停机策略优化模型，借助故障模式分析、风险动态评估及逻辑决断方法，达成维护策略精准化与动态化。案例验证显示，该模型能显著降低故障率、延长设备寿命、优化维护成本，为炼化企业决策提供科学支撑。未来研究可多向拓展：一是融合大数据与AI，利用机器学习预测故障趋势，增强策略前瞻性；二是开展全生命周期管理，把RCM与设备设计、采购、退役阶段相结合，实现全链条优化；三是开发标准化与智能化工具，研发 RCM 专用软件，降低企业应用难度。持续优化下，RCM将成为炼化装置智能化维护核心支撑，推动行业迈向“零故障、零事故”。

参考文献

[1] 刘维功 ， 吴冠霖 ， 刘志良 ， 等 . 炼化企业电气设备在线监测系统初探 [J]. 当代化工 ，2020，49（10）：2268-2271.

[2] 高方 . 炼化企业晃电分析及应对措施 [J]. 大氮肥 ，2024，47（03）：202-204+208 .