引言

化工生产普遍面临高温、高压、强腐蚀、有毒有害等复杂工况，化工机械设备长期在极端环境下运行，其安全性能与故障防控能力直接决定生产活动的安全性，更关乎整个化工产业链的稳定与社会公共安全。具备稳定可靠的安全特性是化工机械设备的基础要求，而科学高效的故障诊断技术能够提前识别设备潜在缺陷，避免故障扩大引发安全事故，降低人员伤亡与经济损失。当前，部分化工机械设备仍存在安全设计短板，故障诊断技术应用还面临与工况适配不足、诊断精度有限、技术融合不深入等问题，制约了化工生产安全水平的提升。基于此，本文聚焦化工机械设备的安全特性与故障诊断技术，深入探讨相关核心问题与优化路径，为化工行业安全生产提供技术支撑。

一、化工机械设备的核心安全特性

（一）结构承载与抗劣化性

化工机械设备需具备优异的结构承载能力与抗劣化性能，以适配复杂苛刻的运行工况。设备结构设计需充分考虑高压、高温、振动等载荷影响，具备足够的强度、刚度与稳定性，关键部件需经过严格的力学性能校验，甚至采用冗余设计强化结构安全，确保在额定工况下不会发生变形、断裂等结构性失效。同时，设备材质需具备抗腐蚀、抗疲劳、抗磨损等特性，针对不同化工介质选用专用耐蚀材质，关键接触面还需进行表面强化处理，能够抵御化工介质的侵蚀与长期运行的损耗，延缓材质老化速度，保障设备长期运行的结构完整性与性能稳定性。

（二）介质密封与防泄漏性

密封可靠性是化工机械设备核心安全特性之一，直接关乎有毒有害、易燃易爆化工介质的管控安全。设备需配备高效严密的密封系统，涵盖静密封与动密封环节，通过合理选择密封材质与密封结构，杜绝介质泄漏现象。密封系统还需具备一定的自适应能力，能够应对工况波动带来的压力、温度变化，避免因工况变化导致密封失效，同时需便于检修维护，确保密封性能长期稳定，防止泄漏引发的中毒、爆炸等安全事故。

（三）系统协同与冗余保护性

化工机械设备多以系统集群形式运行，其安全特性还体现在系统协同性与冗余保护设计上。单台设备的运行状态需与整个生产系统精准适配，具备良好的启停、调速等协同控制能力，避免因单台设备运行异常影响系统整体稳定性。同时，关键设备需设置冗余保护装置，包括备用部件、应急切断机构、过载保护系统等，当设备出现异常时，冗余系统能够快速介入，切断危险源头或切换至备用状态，降低故障扩大风险，保障生产系统的安全可控。

二、化工机械设备故障诊断核心技术类型

（一）传统故障诊断技术

传统故障诊断技术以感官判断与基础仪表测量为核心，凭借操作简便、成本可控的优势仍在基层应用中占据一定地位。其核心逻辑是通过操作人员的视觉、听觉、触觉等感官，结合温度表、压力表、振动仪等基础仪表，捕捉设备运行中的异常信号，如异响、泄漏、温度异常升高等，初步判断故障类型与位置。此类技术依赖操作人员的经验积累，适用于简单直观的故障识别，但其诊断精度有限，难以发现早期隐性故障。

（二）现代智能诊断技术

现代智能诊断技术依托大数据、人工智能、物联网等技术发展，实现了故障诊断的精准化与智能化。通过在设备关键部位部署适配极端工况的专用传感器，实时采集振动、温度、压力、油液、噪声等多维度运行数据，借助工业互联网将数据上传至智能分析平台。平台先对原始数据进行清洗、去噪、标准化等预处理，再通过构建故障诊断模型，利用机器学习、深度学习等算法对数据进行深度挖掘，精准识别设备的早期隐性故障、预判故障发展趋势，甚至实现故障原因的自动分析与解决方案推荐，大幅提升故障诊断的效率、准确性与前瞻性。

（三）在线监测与远程诊断技术

在线监测与远程诊断技术打破了传统诊断的时空限制，实现对设备运行状态的实时管控与远程运维。在线监测系统通过全天候采集设备运行数据，动态跟踪设备状态变化，当数据超出预警阈值时自动发出警报，为现场人员提供及时的故障提示。远程诊断技术则通过云端平台实现异地数据共享与专家会诊，无需技术人员抵达现场即可完成故障分析与解决方案制定，尤其适用于偏远地区或高危工况下的设备诊断，降低运维风险与成本。

三、故障诊断技术应用的突出问题与优化策略

（一）现存核心问题

当前故障诊断技术在化工机械设备应用中仍面临多重瓶颈。一是技术与工况适配性不足，部分诊断技术针对常规工况设计，难以适应化工高温、高压、强腐蚀等极端工况，导致监测数据失真、诊断结果偏差。二是数据质量与融合能力有限，多源监测数据存在碎片化、标准化不足等问题，难以实现有效融合分析，影响诊断精度。三是人员技术能力不匹配，智能诊断与在线监测系统的操作需要专业技术储备，基层操作人员往往缺乏相关技能，导致技术难以充分发挥作用。四是诊断技术与设备全生命周期管理衔接不足，故障诊断结果未有效反哺设备设计、采购与维护环节，难以形成安全管控闭环。

（二）技术优化核心路径

针对现存问题，需从技术适配、数据治理、系统升级三个维度推进优化。一是强化技术工况适配性，研发适配极端工况的专用传感器与诊断设备，优化诊断算法以抵消工况干扰，提升数据采集与分析的稳定性。二是构建统一数据治理体系，制定数据采集、传输、存储的标准规范，通过数据清洗、校准等技术提升数据质量，搭建一体化数据融合分析平台，实现多源数据的协同应用。三是推动诊断系统智能化升级，整合AI算法与专家经验，提升系统自主诊断与故障预判能力，简化操作流程，提升系统易用性。

（三）配套保障机制构建

完善的配套机制是故障诊断技术有效应用的重要支撑。需建立健全设备全生命周期诊断管理体系，将故障诊断融入设备采购、安装、运行、维护的全流程，实现从被动维修向主动防控转型。加强操作人员与技术人员的专业培训，涵盖设备安全特性、诊断系统操作、故障分析等内容，提升团队综合技术能力。同时，搭建行业技术共享平台，推动诊断技术经验、故障案例的交流共享，促进全行业诊断技术水平的协同提升。

结束语

化工机械设备的安全特性是化工生产安全的基础保障，故障诊断技术则是防控设备故障、强化安全管理的核心手段。当前，化工机械设备安全管理仍面临工况适配难、诊断精度有限、技术衔接不畅等问题，需通过优化诊断技术、强化工况适配、完善配套机制等措施破解困境。未来，随着智能技术、传感技术与化工行业的深度融合，故障诊断技术将朝着更精准、更智能、更可靠的方向发展，与设备安全特性形成协同保障体系，同时推动安全管理从被动应对向主动预判、全流程管控转型，为化工行业高质量、安全化发展提供坚实支撑，推动化工生产安全水平迈上新台阶。

参考文献

[1]闫倩倩.化工机械设备安全特性及故障诊断技术[J].数字技术与应用,2025,43(06):104-106.

[2]钱红东.新时期化工机械设备安全特性及故障诊断技术研究[J].现代制造技术与装备,2024,60(07):176-178.

[3]赵东霞.化工机械设备安全特性及故障诊断技术探讨[J].中国石油和化工标准与质量,2023,43(08):30-32.