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大数据将颠覆润滑管理模式

2015-07-30 作者:梓潼 来源:中国能源报

  “如果把风机比喻成人体,那么润滑油就是他的血液,可见风机的运行状况与润滑系统密切相关。”在一次风电技术交流会上,郑州奥特科技公司的工程技术人员告诉记者。


  随着大批风电机组陆续走出质保期,风电后运维市场的巨大商机正在浮出水面,而润滑系统管理则是其中最重要的一环。


  润滑管理成重要一环


  据预计,2014年到2016年,每年将有约14吉瓦-18吉瓦风机质保到期;2017年和2018年,年增长规模将达到26吉瓦和30吉瓦。到2022年,将有累计约187吉瓦的风机质保到期。


  “大批机组陆续出质保意味着风机运维从制造商的手中有可能转移到开发商或专业运维公司的手中,运维权的变化实质上是一个新旧交替的开始。一方面,已经进入初装市场的润滑油供应商要力图巩固自己的地盘,让自己的润滑服务进入更久远的后运维市场,另一方面,对于没有进入到初装市场的供应商来说,后运维市场则是必须抓住机会。”郑州奥特科技公司的相关负责人称。


  风机属于大型高精度、高价值运转设备,风机的所有轴承、齿轮等部件均处于频繁启停、高负荷连续运转的工况条件下,且风力发电场又大多集中自然环境较为恶劣的地区,易对设备造成严重侵害,维修保养难度较大,成本较高。据统计数据显示,风机故障的1/3是由于润滑引起的,风电机组润滑管理已经成为风电运维中最重要的一部分,而每年润滑油的相关费用则大约占到一台风机运维费用的1/5。


  科德宝集团负责润滑业务的一位人士告诉记者,在风机领域,润滑油主要用于主变速箱、变桨和偏航变速箱、制动液压控制和变桨控制、偏航和主轴承等部位。其中最关键的是带动发动机运转的主变速箱,它也是齿轮传动箱风机的心脏。主变速箱决定着整个系统能否正常运转,一旦发生故障,不仅影响发电效率,而且修复成本也非常高昂。


  记者从业内了解到,目前,美孚、壳牌、福斯等外资品牌基本上垄断了国内的风电润滑油市场。而国内一些专业服务公司则侧重于提供油品检测、换油、滤油、废油回收等相关服务。


  需要整套解决方案


  我国陆上风能资源集中在“三北”地区,这给风电润滑带来的挑战是极端低温严寒条件下的润滑可靠性,包括润滑油品的低温流动性、润滑油品的冬季免维护冗度、严寒条件下润滑性能保持性。此外,随着对风电机组运行效率的日益重视,也需要提高润滑产品的可靠性,以及满足润滑清洁度、过滤特性和长寿命等需求。


  “而伴随着风机的大型化和性能的提升,也随之给润滑带来更大的压力,润滑油必须承受更高的运行温度和更重的负载。”科德宝集团上述人士表示。


  郑州奥特科技公司相关负责人告诉记者,风电集中润滑系统在目前实际应用过程中,暴露出一些亟待解决的问题:比如,风电场内所有风电集中润滑系统均处于独立工作状态,不便于集中监控管理;传统集中润滑系统“定时定量”的润滑方式,不能满足系统内各个润滑部位的差异化需求,造成有的部位润滑不良,有的部位油脂过量;集中润滑系统处于模糊不可控工作状态,润滑状态异常不易判断,检修难度高,故障发现时往往已造成极大损失;集中润滑系统个别润滑部位发生堵塞或泄露,直接导致其它润滑部位得不到有效润滑;润滑泵泵送性能差,不能泵送高粘稠度油脂,在高寒地区低温环境下更为明显;废油回收不彻底,污染严重,操作低效,且存在安全隐患等。


  然而,针对风电润滑环节存在的这些问题,绝不仅仅是提供润滑油如此简单,而是要提供一整套的润滑管理方案和服务。


  业内人士告诉记者,积极的维护策略可以帮助维护人员实时监控润滑油和齿轮箱等设备的运行状况,并及早排除隐患。客户不仅仅需要润滑产品,更需要润滑解决方案。


  沈阳奥吉娜集团公司董事长魏国平认为,如果把风电机组故障比作一头牛,主齿轮箱的故障就是牛鼻子,牵住牛鼻子,一切问题就迎刃而解。奥吉娜集团目前仅占据风电润滑油市场约2%的份额,其目标是占据整个风电润滑油市场50%的份额。


  为了解决润滑环节出现的种种问题,也有多家国内企业推出包括油品质量检测服务、机械换油滤油服务、油品及备件供应服务、废油处理服务、油品在线监测系统、油液精滤系统以及齿轮箱冷却系统改造服务等内容的一站式风电机组润滑管理服务,试图给出全方位解决方案。而在业内看来,各家服务目前缺乏统一标准,服务水平也参差不齐。


  应充分利用大数据


  保障风机的可靠运行,除依靠高品质润滑油外,还需要创新技术手段。业内认为,大数据时代来临将彻底改变对风机润滑管理的传统模式。


  据介绍,大数据使得数据安全、数据分析、数据挖掘等专业化处理所产生的各种数据价值翻番,甚至在某些方面颠覆了传统的业务模式。在进行风机润滑管理时,可以实现分析处理与之相关的所有数据,而不再依赖于随机采样,这将大大提升润滑管理的精准度和实时性。


  截至目前,我国在运行的风机约为7万台,按照新的规划,到2020年将达到12万台。魏国平认为,每一台风机,每天都形成实时监控的数据流,其中有大量在线润滑油分析数据和离线润滑油分析数据。这样的信息流虽然每时每刻都在产生,却没有人进行大数据挖掘和分析,造成数据资源的浪费。同时由于主齿轮箱涉及多学科、多行业,因此需要多方合作才能确保主齿轮箱的可靠性,减少故障率。


  “因此,有必要建立监控大数据链接中国风机主齿轮箱可靠性自主创新合作社,建立一个汇集材料科学工程师、主齿轮箱制造工程师、轴承制造厂、运维工程师各方面资源的平台,将碎片化的数据流进行整合,通过云计算系统的分析研究后实现共同利用。”魏国平建议,“同时在大数据分析过程中找到风机存在的缺陷,实现对症下药,从而改善我国在风电基础研究领域不足的现状,提高风电自主创新能力。”

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