水上加油站离心泵组维修决策模型研究

"水上加油站关键设备维修决策模型研究，通过对离心泵组的故障历史记录进行统计分析，构建维修决策模型，以确定最佳维修间隔期，提高设备可靠性和经济效益。" 文章详细介绍了对水上加油站关键设备——离心泵组的维修决策模型的研究。作者田辉以武汉理工大学能源与动力工程学院的背景，对这一问题进行了深入探讨。水上加油站因其特殊性，其设备的正常运行对于作业效率至关重要，尤其是离心泵，它们在油品输送中起到关键作用，任何故障都可能导致售油中断，带来经济损失。 研究方法上，田辉基于故障历史记录数据来拟合故障密度分布函数，这是故障模式和效应分析（FMEA）的一种应用，通过这种统计方法可以预测设备的故障概率和时间。通过对离心泵组的故障数据进行统计分析，可以得到设备的故障模式、故障频率以及故障严重程度等信息，这些数据对于建立维修决策模型至关重要。 模型的建立考虑了两个主要目标：可靠度最大和平均维修费用最小。可靠度最大意味着设备在工作期间保持正常运行的概率最大化，而平均维修费用最小则旨在降低维修成本，两者结合可以找到设备的最佳维修间隔期。这样的决策模型为设备管理部门提供了科学制定维修计划的理论依据，确保在保障作业连续性的同时，优化成本支出。 具体到案例，研究选取了一个65米的供油趸船，其六个柴油驳运泵组由36台80CYZ-25和80CYZ-32型号的自吸式离心泵组成。通过对36台泵的定子失效数据进行分析，发现失效时间范围在1896小时至4060小时之间，数据的多样性反映出设备故障的不确定性，也突显了建立有效维修模型的必要性。 通过故障历史数据的统计分析，可以进一步确定离心泵的故障趋势，识别故障模式，并据此制定预防性维修策略。最佳维修间隔期的确定不仅能够减少非计划停机，提升设备的运行效率，还能有效控制维修成本，从而实现水上加油站运营的高效和经济。 总结来说，这项研究为水上加油站关键设备的维护管理提供了理论支持，通过数据驱动的决策模型，有助于实现设备管理的精细化，降低运营风险，提升整体经济效益。这对于水上运输业的设备管理者来说，具有重要的实践指导意义。