近日，蘭州石化研究院（科技創新中心）數智化專業研發團隊技術人員使用新研發的潤滑油鐵譜圖像智慧分析系統，對一批新採集的機組油樣進行磨損狀態檢測。螢幕上，鐵譜圖像上傳、識別、分類、診斷等流程一氣呵成，原本依賴人工經驗的分析工作，如今有了智慧化“助手”。

技術人員使用新系統進行潤滑油鐵譜分析

　　潤滑油鐵譜分析，被譽為設備內部磨損的“晴雨錶”。通過分析油液中的金屬磨粒，技術人員能精準判斷設備磨損程度，是保障機組長週期運行的關鍵技術。然而，傳統的分析模式長期依賴人工顯微鏡觀察，不僅耗時耗力，也因缺乏相應標準，難以精準記錄測量數據。

　　“過去，我們全靠肉眼在顯微鏡下逐一計數、分類，一天最多處理20個油樣。”從事鐵譜分析多年的工程師李磊感慨道。人工計數存在誤差，磨損趨勢模型難以建立，制約了設備預知性維修水準。

　　為破解這一難題，蘭州石化立足關鍵機組長週期運行保障需求，將人工智能技術引入鐵譜分析領域。

　　“數據標注是最大的瓶頸。”研發負責人胡建斌介紹，通用模型難以精準識別磨粒形態。研發團隊將325份鐵譜圖像按類型逐張標注、交叉驗證，將疲勞、切削、黏著、腐蝕等磨損形態與故障原因一一對應，反復訓練模型。

　　在技術攻關中，團隊堅持“軟硬兼施”：通過顯微鏡物鏡測微尺進行比例尺標定，並優化光源系統以提升成像色彩還原度，為智慧識別提供了高品質的圖像基礎。同時，系統採用嵌入式開發，無縫集成于現有分析軟體，確保了業務流程的平穩過渡。

　　目前，該系統已在多臺關鍵機組試點應用。數據顯示，單份油樣分析全流程耗時由30分鐘壓縮至5分鐘以內，磨粒識別準確率穩定在90%以上。“系統不僅提升了檢測效率，更為輔助決策提供了依據。”一線技術人員李寶生表示，過去靠肉眼反復確認的結論，如今有了數據支撐，大幅降低了誤判與漏判風險。

　　從人工識別到智慧診斷，潤滑油鐵譜圖像智慧分析系統的上線，是分析手段的升級，也為設備維護從經驗判斷向數據驅動轉型給予支撐。“智慧系統不會取代分析師，而是將我們從重復性勞動中解放出來，去從事更有價值的綜合研判和維修決策。”胡建斌説。（文/圖 孟凡薇 王淼）