阀门状态监测和预测性维护的原理和实施步骤

随着制造业数字化转型的推进，预测性维护（Predictive Maintenance，简称PdM）成为提高生产效率和设备可靠性的关键策略之一。在流程工厂中，阀门作为重要的设备之一，起着控制流体流动的关键作用。本文将探讨如何利用现有数据监测工厂的所有阀门，并介绍PreMaint阀门监测PdM解决方案的原理和实施步骤。

一、阀门的重要性和故障影响

阀门在工厂中扮演着关键的角色，用于控制流体的流动、压力和温度。然而，阀门故障可能导致流体泄漏、工艺中断、生产品质下降等一系列问题，对工厂盈利能力产生负面影响。据统计，高达35%的工厂故障是由阀门问题引起的。因此，实时监测阀门状态以实现预测性维护显得尤为重要。

图.工厂阀门（iStock）

二、阀门状态监测和预测性维护的原理

阀门状态监测和预测性维护的原理基于数据驱动的方法。在流程工厂中，各种传感器采集到的数据构成了监测的基础。这些数据包括阀门开关状态、流量、压力、温度等。通过对这些数据进行实时监测和分析，可以识别出阀门运行过程中的异常情况，预测可能的故障，并提前采取维护措施。

图.数据实时监测和分析（PreMaint）