基于大数据分析的煤化工设备工厂设备故障预测性维护研究

摘要

随着煤化工行业的快速发展，设备故障引发的停机和维修问题日益突出，影响生产效率和安全性。为了提高设备的可靠性和维护效率，本研究提出了一种基于大数据分析的设备故障预测性维护方法。首先，收集煤化工设备的运行数据、故障记录及相关环境参数，构建大数据平台。其次，运用数据挖掘和机器学习技术，对历史数据进行清洗、特征提取和建模，识别设备故障的关键影响因素。然后，开发预测模型，实现设备故障的实时监测和预测。研究结果表明，该方法能够有效预测设备故障的发生，提高设备的运行稳定性和维护效率，减少非计划停机时间，研究成果为煤化工企业的设备管理提供了科学依据，具有重要的理论意义和实际应用价值。