在鋼鐵冶金行業，高可靠性的液壓與電液控制系統是保障核心裝備穩定運行的重要基礎。EH 油站作為關鍵控制單元，長期處于高溫、高壓、高負載工況，其油液狀態直接影響設備響應精度與運行安全。

南昌方大特鋼在實際運行中，對 EH 抗燃油的清潔度、粘度穩定性及磨損狀態提出了更高要求，傳統依賴人工取樣與定期檢測的方式已難以及時發現潛在隱患，迫切需要一套實時、在線、智能化的油液監測解決方案。

一、解決方案概述

針對南昌方大特鋼 EH 油站的運行特點，項目引入了全新一代 IOL-H2 智能在線油液監測系統，實現對抗燃油狀態與設備運行參數的同步監測，為設備預測性維護提供可靠數據支撐。

IOL-H2 系列系統基于數字化控制架構，突破了傳統在線油液監測“單參數、單場景”的應用局限，通過多方案融合監測方式，將油液健康狀態與設備運行工況進行聯合分析，顯著提升現場診斷的準確性與前瞻性。

二、系統配置與安裝方式

1. 安裝位置

?  應用對象：南昌方大特鋼 EH 油站

?  取油口改造：在原壓力表位置加裝三通，實現在線取樣

?  回油口改造：加裝 G1/4 轉接接頭，確保油液穩定回流

該改造方式對原有管路影響小，施工周期短，不影響設備正常生產運行。

2. 油品信息

?  油品型號：阿克蘇 EHC-C 抗燃油

?  系統內置多種油品老化模型曲線，可快速匹配抗燃油在高溫、高壓工況下的性能變化特征。

三、監測指標與數據采集能力

IOL-H2 智能在線油液監測系統在本項目中實現了多維度、連續化的數據采集，主要監測指標包括：

?  油液狀態參數：粘度、飽和度、PPM（水分含量）、污染度、鐵磁顆粒總數、非鐵磁顆粒總數

?  設備運行參數：壓力、振動、流量

通過高精度傳感器技術，系統可對油品異常磨損、粘度衰變及污染顆粒變化做出快速、靈敏的響應。

四、數據傳輸與智能分析

系統采用有線方式將監測數據實時上傳至云平臺，實現集中管理與遠程分析。

依托邊緣計算能力，IOL-H2 可在現場完成初步數據處理與異常識別，結合內置油品老化模型，對以下風險進行提前預警：

?  油液性能衰退趨勢

?  異常磨損加劇

?  污染顆粒突增

?  運行工況異常波動

這類基于模型與數據融合的分析方式，為運維人員提供了更加直觀、可執行的決策依據。

五、應用效果與價值體現

自 IOL-H2 智能在線油液監測系統投入運行以來，南昌方大特鋼 EH 油站在以下方面取得了明顯成效：

1. 由事后檢修轉向預測性維護

實現油液與設備狀態的實時掌控，減少突發故障風險。

2. 提升抗燃油使用安全性

對水分、污染度及磨損顆粒進行持續監測，有效防范系統失效隱患。

3. 降低運維成本

減少人工取樣頻次與停機檢測時間，提高運維效率。

4. 支撐智能化運維體系建設

為鋼鐵行業 EH 油站的數字化、智能化管理提供了可復制的實踐樣板。

南昌方大特鋼 EH 油站智能在線油液監測應用案例表明，基于智能在線油液監測系統的多參數融合監測方案，能夠有效提升油液狀態感知能力和設備運行透明度。

該方案不僅滿足了鋼鐵行業對安全性與穩定性的高標準要求，也為企業推進設備智能運維和預測性維護提供了堅實的數據基礎，具備良好的行業推廣價值。

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