人工智能浪潮下，设备智能运维为环保行业带来深刻变革

服务上，提供365天×24小时的看护服务，定期开展月度体检，及时推送设备状态，出具诊断报告，并在检修后进行评估，全时段守护设备稳定运行。

咨询领域，聚焦顶层规划与体系建设，包括智能运维顶层规划、流程制度创新以及智能运维人才培养，从规划、制度到人才，全方位为设备智能运维提供支持。

具体如何实现?我们配备了具备全球一流数据采集能力的智能温振传感器。传统振动传感器频响范围仅1~2000Hz，仅能用于判断设备功能是否丧失(通常用于安保跳停)，无法实现状态预警与故障判断;而智能温振传感器频响范围达0.75~20000Hz，频率覆盖足够捕捉保持架、早中期轴承及齿轮等故障信号，且具备波形分析能力。这是实现设备预测劣化分析和故障诊断的一个重要前提和基础。

04.依托智能温振传感器，我们形成了两大专属方案

其一为水上设备无线专属方案：传感器通过磁吸或胶粘方式安装，通常部署在电机与泵的轴承驱动端、自由端，具体位置可根据设备功率灵活调整，安装与拆卸十分便捷。传感器采集的温振数据，经采集站汇总后上传至云端，再通过模型进行诊断分析。

其二为水下设备专属方案：水下设备采用有线传感器，核心原因在于其运行工况更恶劣复杂。为提升水下数据采集准确性、保障数据质量，一方面采用高抗干扰、可实现长距离数据输送的电路技术，同时通过激光焊接密封、军用级连接器及316不锈钢壳体，强化设备抗腐蚀能力;另一方面，借助温振信号采集，结合专利长波波形技术，实现设备故障的早期预警与诊断。

在软件领域，已积累矿山、火电、风电、石化等行业丰富的转动类设备运维数据。我们将这些行业形成的知识体系与模型体系，在环保行业开展降维应用，目前已拥有300+种设备智能诊断模型及3万+个故障案例库，这是诊断工作的核心。其中涵盖机理模型(含5大类设备故障模型)、基于大数据的预测模型，以及自适应调整的4级报警功能。

每个案例样本的形成过程都十分复杂。首先进行设备频谱诊断分析，当检测出劣化问题或故障后，会先让现场确认;现场确认完毕后开展检维修工作，随后对检维修结果进行评估;评估完成后，进一步验证分析故障机理;最后，将分析结论与整个检维修过程的数据重新导入模型，才算形成一个完整的故障案例。这类数据获取难度极大，每个案例形成闭环后，还会进行登记，而登记过程本身也是对模型的又一次训练。

两山智联云设备智能运维平台包含信息导览驾驶舱、智能诊断分析工作台、数字化分析统计、运维业务工作台四大模块。这些模块可根据实际需求灵活配置，其中智能诊断分析工作台为必选模块——诊断标准库、故障案例库、设备分类库等核心数据资源均集成于此，可供直接使用。

平台具有信息导航、报警处理、故障处理、体检管理、算法模型等核心功能。其中算法模型开发支持基于自身场景编辑新算法，例如环保行业水下泵被异物堵塞缠绕这类其他行业少见的场景。智能报警满足不同时期的快速决策需求，让决策可靠、可控。

两山智联易新智维的全栈式运维服务模式已经是成熟插件，包含两种形式：一是专家“云”看病模式(订阅式服务)，无需购买硬件、软件、模型及算法，以服务费形式合作;二是本地构建“设备医院”模式(咨询服务+落地)。

业务服务模式分为两部分。其中，基础服务包括报警处理与故障诊断、设备状态推送、故障诊断报告、设备月度检查报告、检维修优化策略反馈。增值服务包含现场专家诊断、设备状态评估、检修效果评价、诊断专家咨询、系统应用价值分析报告、故障诊断人才培养。

在应用价值上，可为管理决策与标准优化提供科学数据支撑，实现精准检修、降低运维成本。借助设备故障位置与成因的精准定位，无需拆解设备排查故障，可减少20% 的检修用时。

05.两山智联易新智维的应用案例

曹斌为大家介绍了两山智联易新智维已经应用过的三个案例。

第一个案例是佛山某自来水公司5#高压水泵故障定位。佛山某自来水厂5 号高压水泵，现场反馈设备运行声音异常。但水厂跟踪观察了一段时间，并邀请设备厂家检查后，均未发现问题。对此，我们开展了离线检测。

图中红色圈圈处为传感器安装位置，因是离线检测，安装数量相对较多。经过24 小时数据采集，我们对设备的波形、频谱及包络进行分析，最终发现三个问题：一是电机自由端存在磨损故障(该设备为新设备);二是水泵本体存在问题;三是设备整体支架刚度存在问题。据此，我们找到了故障异响的根源。

佛山某自来水公司5#高压水泵故障定位

第二个案例是合肥某污水处理厂故障定位。诊断报告里不仅有诊断结论，还包括下一步的检维护建议。

合肥某污水处理厂故障诊断结论

第三个案例是北京某再生水厂设备预测性维护应用。作为全地埋式应用膜生物反应器(MBR)技术的再生水厂，同时也是北京市重点工程，已接入设备16台，包括提升泵、产水泵、污泥回流泵、外排水泵等设备。在部署设备智能运维系统后，该项目正申报住建部的智慧水厂奖项。

北京某再生水厂设备预测性维护应用

最后，曹斌指出，在厂网协同运维领域，未来五年将迎来两大关键发展方向。一方面，从“设备智能”迈向“系统智能”，厂网设备运维会融入“数字孪生厂网”体系，从而实现“管网-厂站-河道”全系统的设备协同调控。另一方面，从“效率提升”转向“碳效优化”，智能运维将联动管网泵机耗电、厂站曝气动能等能耗数据，通过优化设备工况，降低单位水耗的碳排放。

因此，谁先突破“厂网设备协同运维能力”，谁就能在“按效付费”机制中占据主动权。

编辑：赵凡