黔北电厂 何漂

在本次黔北电厂#2机组B级检修中，我担任了B引风机解体检修的工作负责人。这已是我第二次承担重要辅机解体检修的重任，但与之前负责的#3炉一次风机和密封风机相比，引风机结构更为复杂精密，对检修技能的要求也显著提高。任务伊始，心中不免有些忐忑，担忧自己能否完全胜任。然而，当检修工作真正铺开，以往积累的经验仿佛被瞬间激活，大部分关键节点都了然于心，操作起来得心应手。虽有少数细节记忆模糊，但有幸得于老师傅们及时指点，整个过程得以顺利推进。

引风机之于锅炉，如同人体的肠道负责排出“废物”，是确保系统顺畅运行不可或缺的大型关键辅机。其重要性不言而喻。在本次深度解体过程中，我们排查出多处潜在的重大隐患：叶轮压盖螺栓存在断裂风险、叶轮侧膜片联轴器呈现老化迹象、轴承已出现磨损……这些隐患如同定时炸弹，若非及时发现并消除，将对设备造成难以估量的破坏性后果，甚至可能影响机组整体运行安全，进而影响抢抓发电量造成电量损失。

此次担任引风机解体检修工作负责人的经历也促使我深入思考风机检修周期的科学制定问题。轴承作为转动机械的核心部件，以往我们主要依据厂商建议的使用周期和大修等级来决定是否更换。然而，面对日益“老龄化”的机组设备，沿用过去的思维模式是否依然最优？一个想法逐渐清晰：或许我们可以更聚焦于轴承状态的直接体现——“振动”。设想建立一套监测体系：记录新轴承安装后的初始振动值，持续跟踪其随运行周期增长的变化，直至损伤状态下的振动水平。通过积累多台同类风机的完整振动生命周期数据，绘制趋势图谱，分析轴承的实际磨损规律和预期寿命，从而更精准地判断最佳更换时机。

当然，这绝非易事。振动信号是复杂的综合体，其变化不仅受轴承磨损程度主导，还深受风机负荷波动、润滑效果优劣等多重因素干扰。要想剥离干扰、提炼出纯粹的轴承磨损“振动指纹”，需要将其他变量尽可能控制在恒定水平，或通过海量数据建模进行智能识别与补偿。这意味着需要构建一个庞大而详实的数据库，并借助先进的人工智能分析技术。然而，仅凭单一电厂的风机数据，其样本量和代表性显然不足以支撑可靠模型。当前来看，构建如此系统的成本效益，或许尚不如定期检查与计划性更换的策略。这一愿景的实现，或许需待人工智能技术成本大幅下降、数据共享机制更为成熟之时。

本次引风机解体检修工作，不仅是对我技能的一次锤炼，更是一次深刻的认知提升。它让我切身体会到：精湛的技艺固然是基础，但勤于思考、善于谋划、勇于探索优化之道，才是职业进阶的关键。从工作流程的周密策划，到设备缺陷的根源性预防，都需要持续不断的深度思考。学海无涯，技无止境。未来，我将继续秉持这份匠心与求知欲，在实践与思考中不断精进，为设备的可靠运行贡献更大力量。