高速泵机械密封故障研究

谢志辉

摘要：近年来，我国的工业化进程有了很大进展，对高速泵机械的应用也越来越广泛。振动问题一直困扰着高速泵的安全平稳运行，做好高速泵的振动监测对其状态评估和故障诊断极为重要，传统的人工监测已不能满足其要求。基于此，本文就高速泵机械密封故障及解决措施进行研究，以供参考。

关键词：高速泵；机械密封；改进；智能化

引言

随着物联网技术的发展，整个物料输送体系常被作为一个整体来看待，各个输送关键节点常由高速泵作为动力源，随着系统规模的不断扩大，整个物料输送系统往往需要较高的精准度。然而在实际的生产中，受外界环境因素的影响，极易出现各种各样的不可控因素，导致高速泵系统的控制无法满足其高精度需求，进而难以保证其安全、可靠、平稳运行。人工智能技术可根据外部环境的动态变化，结合相关因素进行针对性的即时性监测，实施高精度的控制，提升整个系统的安全可靠性，确保其工作效率与工作质量。

1机械密封原理

机械密封是一种轴封设备，需要以旋转机械设备为基础发挥效用。其工作原理是借助一对或者以上的垂直旋转轴线端面，发挥磁力、液体压力或者辅助密封设备等保证接口处贴合，避免出现流体泄漏问题。基于机械密封的工作原理，其必然需要端面辅助完成操作，因此也被称为端面密封。该密封方式在泵类设备、压缩机设备等方面应用极为广泛。

2泵的机械故障特征

振动是高速泵工作过程中需要面对的首要问题。高速泵的振动原因可以归结为三种，即环境因素、工艺因素和泵自身的机械故障。高速泵机械故障一般有以下6种。（1）轴不对中。轴不对中包含轴的平行不对中及角度不对中，成因大多数是轴安装或检修时的找正不良，少数情况是其运行过程中的磕碰、撞击等造成。（2）滚动轴承故障。滚动轴承的常见问题有疲劳剥落、变形、磨损、腐蚀、断裂等。轴承作为高速泵高速旋转的承载核心，其损坏对于高速泵的伤害最大，一旦发生问题，极易引起泵的轴振动及噪声。（3）滑动轴承故障。滑动轴承比滚动轴承的故障率低，在高速泵油系统稳定的前提下，其使用寿命更长。目前滑动轴承故障的主要原因是间隙过小、巴氏合金过热融化、异物进入等。（4）转动件动平衡问题。转动件在高速运转过程中极易受到运输介质的冲刷与汽蚀，运输介质中的异物也会对转动件造成剧烈伤害，使得转动件产生动平衡问题，进而产生径向振动，如果不及时处理，还可能烧坏轴承、加剧振动。（5）轴弯曲。由于高速泵的转速过高，细微的轴弯曲也会导致振动的发生，尽管现在的加工工艺水平已经有了较大的提升，但是在工作过程中的较大冲击也会导致轴弯曲现象。（6）齿轮故障。齿轮故障多表现为齿面磨损、腐蚀与疲劳，由于目前齿轮采用的材料为高强度钢，其自身材料强度得到了保证，但是要谨防异物进入。

3机械密封故障的改进措施

3.1机械密封冷却系统冲洗方案的改进

明确冷却系统冲洗方案的缺陷。基于此，为了有效解决故障，可以采取改进后清洗方案。对冲洗结构部件组成方案进行优化，将原来出口为主的自冲洗改为出口加热器的冷却自冲洗方式，也就是在原来泵出口加装换热器，进一步为甲醇冲洗液提供冷却场所，确保流经该区域后，高温甲醇变为液态，而不是汽液混合状态。通过这一改造方案，提升机械密封一级端面的冲洗效果，确保设备运转过程中机械密封由于摩擦等产生的热量可以及时被带走，相关零部件得到有效冷却，避免产生摩擦高温损坏。

3.2大数据处理高速泵振动数据的两种应用方式

高速泵的振动在线监测需要以大数据技术为依托，但大数据的应用方式众多，有基于数学模型、基于经验知识以及基于数据驱动等多种应用方式，各有特点。本文通过对振动数据特点进行研究，提出了两种较为契合的大数据应用方式，分别为基于知识库的高速泵振动监测手段及基于数据驱动的高速泵振动监测手段，并为其绘制了数据处理流程图。

3.3机械密封的检测

机械密封在工作过程中会出现各种各样的问题，机械密封的检测也需要各种各样的技术手段来实现。我国的机械密封发展起步比较晚，但取得了很大的进步，机械密封技术和相关产品未来将会逐渐的系统化、高端化和智能化。在石油化工企业中，高速泵主要用于一些流量小、扬程高的生产场合，在经过长期运行之后会出现一定程度的磨损，不可避免地导致机械密封性能下降，最终导致密封失效、产生泄漏。机械密封涉及摩擦学、流体静力学、流体动力学等学科的知识，计算机模拟仿真技术今后会在密封方面大量应用，推动人们更加深入地理解密封的本质。信息化也是未来的发展趋势，机械密封在信息化时代将会实现更加方便的快速监测和远程监测，自动控制技术也将逐渐在机械密封中应用，未来的机械密封装置会更加智能化。

3.4基于运行大数据分析的高速泵设备状态监测系统

与基于知识库的高速泵设备状态监测系统类似，还可以考虑基于运行大数据分析进行高速泵设备状态的监测。基于运行大数据分析的高速泵设备状态监测系统，本质上与基于知识库的高速泵设备状态监测系统是一致的，二者都是采用大数据技术实现对高速泵设备的状态监测，其区别在于，当系统开始运行时，通过各传感器获得的各项参数直接进入到大数据分析过程中，完成对其当下状态的识别，对其特征参数进行状态识别及预警，如果状态正常则利用此数据实现对模型算法的“训练”，完成大数据算法的更新，一旦发现其状态异常，则将其各项数据导入专家系统，对其进行“状态诊断”，确定其数据异常原因，完成其失效模式分析，进而提供专门的解决方案。基于知识库的高速泵设备状态监测系统更像是一本“百科全书”，通过异常数据特征对比实现按图索骥，“百科全书”越厚，数据量越大，则解决问题就越迅速。而基于运行大数据分析的高速泵设备状态监测系统更像是“坐堂医生”对症下药，针对不同的“病症”，提供不同的问题解决方案，二者各有优势，可以根据实际情况针对性地进行选择，例如在系统运行初期，其历史数据量不是很充足，可考虑基于运行大数据分析的高速泵设备状态监测系统，一旦数据量达到一定的规模，知识库成型，则可以考虑基于知识库的高速泵设备状态监测系统。

3.5机械密封冲洗液进入密封腔方式的改进

改变一级主密封系统的冲洗方法，将原来的多点径向冲洗换成多点切向冲洗方式，通过这一改变，使冲洗液以切向进入摩擦副端面，此时即使仍处于高速旋转状态，但高速旋转为冲洗液提供一种“惯性力”，其可以更容易进入密封摩擦副端面，且不会出现部分冲洗液无法接近冲洗区域的问题。这可以有效提升冷却效果，最大化发挥机械密封作用。

结语

综上所述，随着时代的发展，人工智能在各行各业的应用越来越广泛，而高速泵作为石化企业应用最为广泛的物料输送装置，其运行状态直接影响着企业生产的安全与平稳。目前已经具有一定的技术基础，但很多关键问题还需要进一步探索研究。做好高速泵的振动监测对于其状态评估和故障诊断极为重要，对于整个高速泵的安全平稳运行具有重大意义。机械技术与AI技术、传感器技术将会更加深入地交叉融合，成为机械密封技术的强大的推动力，使机械密封技术在未来的装备中发挥更大的价值。

参考文献

［1］王全发.高速泵机械密封泄漏原因分析及改造措施［J］.中国设备工程，2020（7）：153-154.

［2］周龙，朱斌，赵世雷.大型国产化离心泵轴承密封泄漏原因分析及改造［J］.石油化工设备，2021，50（3）：82-84.

［3］廉鑫，张伟.化工机械密封故障原因及对策研究［J］.中国设备工程，2021，25（18）：153-154.