近日，兰州石化研究院（科技创新中心）数智化专业研发团队技术人员使用新研发的润滑油铁谱图像智能分析系统，对一批新采集的机组油样进行磨损状态检测。屏幕上，铁谱图像上传、识别、分类、诊断等流程一气呵成，原本依赖人工经验的分析工作，如今有了智能化“助手”。

技术人员使用新系统进行润滑油铁谱分析

　　润滑油铁谱分析，被誉为设备内部磨损的“晴雨表”。通过分析油液中的金属磨粒，技术人员能精准判断设备磨损程度，是保障机组长周期运行的关键技术。然而，传统的分析模式长期依赖人工显微镜观察，不仅耗时耗力，也因缺乏相应标准，难以精准记录测量数据。

　　“过去，我们全靠肉眼在显微镜下逐一计数、分类，一天最多处理20个油样。”从事铁谱分析多年的工程师李磊感慨道。人工计数存在误差，磨损趋势模型难以建立，制约了设备预知性维修水平。

　　为破解这一难题，兰州石化立足关键机组长周期运行保障需求，将人工智能技术引入铁谱分析领域。

　　“数据标注是最大的瓶颈。”研发负责人胡建斌介绍，通用模型难以精准识别磨粒形态。研发团队将325份铁谱图像按类型逐张标注、交叉验证，将疲劳、切削、黏着、腐蚀等磨损形态与故障原因一一对应，反复训练模型。

　　在技术攻关中，团队坚持“软硬兼施”：通过显微镜物镜测微尺进行比例尺标定，并优化光源系统以提升成像色彩还原度，为智能识别提供了高质量的图像基础。同时，系统采用嵌入式开发，无缝集成于现有分析软件，确保了业务流程的平稳过渡。

　　目前，该系统已在多台关键机组试点应用。数据显示，单份油样分析全流程耗时由30分钟压缩至5分钟以内，磨粒识别准确率稳定在90%以上。“系统不仅提升了检测效率，更为辅助决策提供了依据。”一线技术人员李宝生表示，过去靠肉眼反复确认的结论，如今有了数据支撑，大幅降低了误判与漏判风险。

　　从人工识别到智能诊断，润滑油铁谱图像智能分析系统的上线，是分析手段的升级，也为设备维护从经验判断向数据驱动转型给予支撑。“智能系统不会取代分析师，而是将我们从重复性劳动中解放出来，去从事更有价值的综合研判和维修决策。”胡建斌说。（文/图 孟凡薇 王淼）