【壓縮機網】“原本8000小時就必須停機做例行維保，現在機組一口氣跑到10750小時，系統才提示異常進行提前停機維保，降低了維保成本還減少了停機時長！”壓縮機場站運維人員看著剛剛回傳的運行曲線說道。讓他點贊的，正是由杰瑞集團自主研發的“壓縮機AI遠程智能診斷分析系統”。

　　系統首界面圖

　　從“定時維保”到“按需維保”

　　長期以來，天然氣壓縮站的設備大多沿用“定時維保”模式，即不管設備狀態如何，到了固定周期必須停機、拆解、保養。這種方式不僅造成過度維護、備件浪費，還可能因停機帶來上千萬方的輸氣損失。

　　如今杰瑞天然氣推出了自主研發的壓縮機AI遠程智能診斷分析系統，這是一款融合人工智能算法與工業物聯網架構，也是專為壓縮機設備提供智能故障診斷和運行分析服務的先進平臺，并在部分場站進行了針對性部署，助力實現“按需維保”。

　　該系統基于對壓縮機運行的振動、溫度、壓力等多源數據進行實時采集與深度分析，通過機器學習與專家規則相結合的算法模型，能夠精準識別設備運行中的異常模式與潛在故障征兆，如氣閥泄漏、活塞環磨損、連桿松動、活塞桿斷裂等關鍵問題。系統具備自學習與趨勢預測能力，可實現對壓縮機運行狀態的智能感知、故障預測與健康評估。

　　系統二維界面圖示意

　　AI大模型·實現精準“把脈”

　　系統軟件由數據采集模塊與智能監測模塊組成，協同完成數據的采集、處理、可視化展示與故障診斷。前文被客戶點贊的成功預警案例，就是數據采集層感知到相關振動異常，傳遞到智能監測模塊中，AI通過與過往自主學習建立的數據庫進行比對識別出中度異常，迅速自動分析故障原點位于三缸缸頭端氣閥并提示客戶拆檢維護。

　　現場按提示拆檢后發現：閥片邊緣已出現0.8 mm不均勻磨損，若再運行200小時極可能碎裂，造成活塞撞缸事故。

　　與傳統的8000小時定時更換配件的方式相比，該氣閥實際使用時長提升了約35%，備件利用率顯著提高，并且實現對潛在故障的早期預判與響應，大幅提升設備故障處置的時效性與準確性。

　　目前，相較于傳統的定時維保，以杰瑞壓縮機AI遠程智能診斷系統為基礎的按需維保可實現在最佳經濟-安全窗口內做最小必要維護。即：

• 　　狀態監測更穩定

　　系統持續評估零部件的健康度，并進行智能化打分。例如氣閥磨損30%就標記早期退化，此時并不會立即停機，而是給出“預計600小時內需檢修”。

• 　　決策優化更智能

　　系統可以把健康度、輸氣計劃、電價峰谷、備件物料、檢修隊伍排班等一起算進去，挑一個綜合成本最低且風險可控的時間點。例如機組可在中度異常后再運行200小時，可以根據現場維保情況從容安排停機時間。

• 　　維護執行更精準

　　只在需要拆的部位拆、只換需要換的件，避免“一拆一大片”的過度維護。例如此次僅拆檢第三缸缸頭端氣閥，其余缸頭不動，工時成本縮減超過60%。

　　按需維保既可以實現提前發現、提前處理，也能夠延后不必要的維護，核心是用數據把“安全裕度”換成“經濟效益”，而不是被動地執行非計劃性停機”。

　　當人工智能的脈搏與能源大動脈同頻共振，不僅是單站維保方式的革新，更是一幅與國家“雙碳”戰略、數字中國建設同向同行的宏大圖景。杰瑞壓縮機AI遠程智能診斷分析系統，讓每一臺壓縮機組都能“自己說話”。目前該系統既可作為油氣設備出廠時可選裝的原生智能模塊，也可在運行場站后裝集成接入，快速補齊智能短板，提升運維智能化能力。用智能化杠桿撬動能源安全、產業升級與綠色轉型！