10月13日下午，兰州石化研究院（科学技能创新中心）数智化专业开发团队技能人员运用新研制的润滑油铁谱图画智能剖析体系，对一批新收集的机组油样进行磨损状况检测。屏幕上，铁谱图画上传、辨认、分类、确诊等流程趁热打铁，本来依靠人工经历的剖析作业，现在有了智能化“帮手”。

  润滑油铁谱剖析，被誉为设备内部磨损的“晴雨表”。经过一系列剖析油液中的金属磨粒，技能人员能精准判别设备磨损程度，是保证机组长周期运转的要害技能。但是，传统的剖析方式长时间依靠人工显微镜调查，不只耗时耗力，也因缺少相应规范，难以精准记载丈量数据。

  “曩昔，咱们全赖肉眼在显微镜下逐个计数、分类，一天最多处理20个油样。”从事铁谱剖析多年的工程师李磊慨叹道。人工计数存在差错，磨损趋势模型难以树立，限制了设备预知性修理水平。

  为破解这一难题，兰州石化安身要害机组长周期运转保证需求，将人工智能技能引进铁谱剖析范畴。

  “数据标示是最大的瓶颈。”研制负责人胡建斌介绍，通用模型难以精准辨认磨粒形状。研制团队将325份铁谱图画按类型逐张标示、穿插验证，将疲惫、切削、黏着、腐蚀等磨损形状与毛病原因一一对应，重复练习模型。

  在技能攻关中，团队坚持“软硬兼施”：经过显微镜物镜测微尺进行比例尺标定，并优化光源体系以提高成像颜色复原度，为智能辨认供给了高质量的图画根底。一起，体系选用嵌入式开发，无缝集成于现有剖析软件，保证了业务流程的平稳过渡。

  现在，该体系已在多台要害机组试点运用。多个方面数据显现，单份油样剖析全流程耗时由30分钟紧缩至5分钟以内，磨粒辨认准确率稳定在90%以上。“体系不只提高了检测功率，更为辅佐决议计划供给了根据。”一线技能人员李宝生表明，曩昔靠肉眼重复承认的定论，现在有了数据支撑，大幅度降低了误判与漏判危险。

  从人工辨认到智能确诊，润滑油铁谱图画智能剖析体系的上线，是剖析手法的晋级，也为设备维护从经历判别向数据驱动转型给予支撑。“智能体系不会替代剖析师，而是将咱们从重复性劳作中解放出来，去从事更有价值的归纳研判和修理决议计划。”胡建斌说。（孟凡薇）

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