春节前夕，中国化工报记者采访了解到，20多家采用水煤浆气化技术的煤化工企业通过内部互相交流分析渣样、水质、煤质数据，有效地预知了设备维修成本，减少了维修次数，提高了设备的运行和使用周期。
目前，大数据思维已经开始为煤化工企业延长设备安、稳、长、满、优运行周期发挥作用。
利用大数据分析对维护装置运行到底会有什么作用？“借鉴作用很大。”兖矿鲁南化工有限公司气化车间主任李波说，比如渣是煤气化的产物，煤渣的颜色和形状能直接体现出气化炉的总体运行状况。一般而言，正常灰渣粒度应在?覫5毫米左右，均匀、表面光滑、灰量适中，占总渣量的50％以上。如果煤渣异样，可能说明装置运行存在问题。企业通过收集不同渣样、对比不同时间点的操作数据等，可以修订数据，确定最佳操作量化区间。李波认为，渣样是判断气化炉运行的依据之一，实际操作中还应根据DCS操作指示以及气体分析、煤质分析综合判断处理。
李波认为，依靠经验丰富的操作人员运用操作大数据或大数据思维，在维护设备上的效果明显。设备是死的，但装置运行中各种变化因素多种多样，没有固定模式，单纯分析指标数据太教条，必须依靠经验丰富的操作人员来判断、分析、处理。因此，大数据思维对经验丰富的维修技术人员能起到很好的作用，因为有经验的操作人员才能分析数据，才知道该怎样去提前预知及预防。比如说风机，有经验的人员能从风机运行的噪音、震动情况判断出来哪个地方出现了问题，这些数据都可以输入系统作为指导巡检维护的依据。
李波告诉记者，兖矿鲁南化工把大数据统计作为煤化工设备长周期稳定运行的保障措施之一。他们收集20多年来各种事故状态下的预案、方案定报警指标和气化装置最佳的操作性能，并从海量数据中统计分析出运行正常及非正常时期的数据，加以整理分析。“我们的操作人员坚持不懈地观察收集不同渣样、对比操作数据等，观察、分析气化炉壁温趋势，确定气化炉炉内流体的流速范围，再以修订的数据确定最佳操作量化区间，公司的多喷嘴气化炉完全能够做到1年只更换3次烧嘴、一次清理闪蒸，其余时间都在运行。”李波说。
气阀是压缩机最易损坏的部件，往复式压缩机是否能够更长期、更经济地工作，很大程度上取决于气阀的结构和性能，因此，气阀常被称作压缩机的“心脏”。从事压缩机技术研发与生产的山东潍坊生建集团原总工程师周震贤认为，气阀变化有一个过程，气阀不正常的话，吸排气压力会发生变化，排气温度也会发生变化，监测气阀的定点压力、温度等工况数据，以及过往失效的历史运行数据，分析气阀状态变化趋势，通过对这些大数据进行分析，可以做到预知维修，使压缩机更节能，维修次数更少。有了预测性的维护，企业对即将发生的设备故障保持警觉，可通过消除不必要的设备故障，同时对不需要服务的设备进行预防性维护，减少维修费用，实现纠正、预防和预测。据了解，江苏神通阀门公司正在研发阀门在线使用故障预警系统，目前在调试阶段，如研发成功，将对阀门使用故障提前做出预判，为用户挽回损失。
“通过数据分析，可以判断出设备的运行情况。因为设备大多数情况下并不报警，一但报警就晚了。比如高压电机控制系统都在高压柜里，假设跳车的话，那百分之百烧了。特殊情况下，比如电机温度上升，没到达报警值也会产生危险，或是冬天，电机温度上升，甚至到不了报警值电机就烧了。如果把这些电机数据收集好，建立一个特殊的自动报警控制系统，在控制室操作盘上能看到，就能支持设备长周期稳定运行。”宁夏和宁化学公司技术员李国伟说。
数据是预测性维护流程的基础,宁波中金石化有限公司焦气化工程师姚彬认为，运用大数据，实际上是通过提高化工装置的自动化程度，将采集的数据通过联网设备引入DCS，利用报警功能及历史数据分析提前预知设备或装置存在的问题，从而实施计划检修，避免出现恶性事故。
业内人士认为，运用大数据对汽轮机、压缩机等大型机组的长周期运行作用也很明显，因为系统越大、越复杂，效果越好，但是采集大数据要投入大量资金，比如引进一个电流电缆就要好几万元，而究竟能达到什么量化效果却很难判定，这让很多化工企业在大数据采集投入上踌躇不前。
