Fluid Health Index؛ شاخص جدید سلامت روانکار در نیروگاه‌های ۲۰۲۵

Fluid Health Index در نیروگاه‌های ۲۰۲۵؛ چرا به یک شاخص یکپارچه سلامت روانکار نیاز داریم؟

در یک نیروگاه گازی یا بخاری متوسط، هر ماه ده‌ها گزارش آنالیز روغن توربین، یاتاقان، گیربکس کمکی و هیدرولیک روی میز مهندس پایش وضعیت قرار می‌گیرد. هر گزارش، ستون‌هایی از TAN، ویسکوزیته، کد پاکیزگی ISO 4406، درصد رطوبت، شاخص اکسیداسیون، لاک و وارنیش، فلزات سایش و ده‌ها عدد دیگر دارد. چالش اینجاست که تصمیم نهایی تعمیراتی و بهره‌برداری باید بر اساس همین اعداد گرفته شود؛ اما زبان آن‌ها برای مدیر O&M یا حتی سرپرست تعمیرات، زبان واحدی نیست.

در شرایط واقعی نیروگاه‌های ایران در ۱۴۰۵–۱۴۰۶، محدودیت بودجه، کمبود قطعه یدکی، فشار برای افزایش دسترس‌پذیری (Availability) و الزام کاهش خاموشی‌ها باعث شده که تصمیم «ادامه کار»، «اصلاح شرایط روغن» یا «تعویض کامل شارژ» حساس‌تر از همیشه باشد. اتکا به یک پارامتر مثل TAN یا ویسکوزیته دیگر جواب نمی‌دهد؛ چون رفتار روغن تحت بار، دما و آلودگی پیچیده‌تر شده است. این‌جاست که مفهوم Fluid Health Index یا شاخص ترکیبی سلامت روانکار، برای نیروگاه‌های ۲۰۲۵ حیاتی می‌شود.

Fluid Health Index تلاش می‌کند زبان پراکنده آزمایشگاه و سنسورها را به یک زبان واحد تصمیم‌گیری تبدیل کند؛ عددی بین مثلاً ۰ تا ۱۰۰ که بگوید وضعیت روغن در این تجهیز «سبز»، «زرد» یا «قرمز» است. این شاخص با ترکیب هوشمندانه پارامترهایی مثل TAN، ویسکوزیته در ۴۰ و ۱۰۰ درجه، آلودگی ذره‌ای، رطوبت، اکسیداسیون، شاخص لاک/وارنیش و حتی داده‌های آنلاین دما و بارکاری، تصویر یکپارچه‌ای از سلامت روانکار می‌سازد.

در این مقاله، Fluid Health Index را از منظر مهندس پایش وضعیت، مدیر تعمیرات و تصمیم‌گیر O&M بررسی می‌کنیم؛ نشان می‌دهیم این شاخص چگونه به ستون فقرات برنامه‌های predictive maintenance in power plants تبدیل می‌شود و چه‌طور می‌توان آن را در بستر واقعی نیروگاه‌های ایران، با سطح مختلف دسترسی به آزمایشگاه و سنسورها، پیاده‌سازی کرد.

Fluid Health Index چیست و چه مسئله‌ای را در پایش وضعیت روغن حل می‌کند؟

Fluid Health Index (FHI) یک شاخص ترکیبی است که وضعیت سلامت روانکار را با درنظرگرفتن چندین پارامتر کلیدی، در قالب یک عدد استاندارد شده ارائه می‌کند. به‌جای آن‌که برای هر تجهیز، ده‌ها عدد و نمودار مجزا بررسی شود، FHI در نقش «داشبورد خلاصه» وارد می‌شود و به زبان ساده می‌گوید: روغن این توربین یا ژنراتور، در محدوده ایمن است یا خیر.

در پایش وضعیت روغن (lubricant condition monitoring)، معمولاً هر پارامتر به‌تنهایی تفسیر می‌شود: تان بالاتر از حد، یعنی اکسیداسیون و تشکیل اسید؛ افزایش ویسکوزیته یعنی اکسیداسیون یا آلودگی؛ کد ISO 4406 بالا نشانه ضعف فیلتراسیون است. اما در تجهیز واقعی، این پدیده‌ها به‌صورت هم‌زمان رخ می‌دهند. Fluid Health Index با وزن‌دهی به هر پارامتر و نرمال‌سازی آن‌ها، یک شاخص واحد برای تصمیم‌گیری تعمیراتی در اختیار تیم O&M قرار می‌دهد.

از نگاه عملیاتی، FHI سه مسئله اصلی نیروگاه‌ها را هدف می‌گیرد:

• یکپارچه‌سازی داده‌های آزمایشگاهی و آنلاین: اتصال نتایج آنالیز کلاسیک روغن با داده‌های سنسورهای دما، رطوبت، فشار و ذرات.
• افزایش سرعت و یکنواختی تصمیم‌گیری: کاهش وابستگی به تفسیر سلیقه‌ای افراد و تعریف آستانه‌های عددی قابل‌اتکا برای ادامه کار، اصلاح یا تعویض.
• پشتیبانی از predictive maintenance: تبدیل روند تغییرات شاخص سلامت روانکار به یک سیگنال زودهنگام برای برنامه‌ریزی توقفات هدفمند.

این رویکرد به‌ویژه برای روغن‌های توربین گازی و بخاری، روغن یاتاقان ژنراتورها و سیستم‌های هیدرولیک حیاتی جذاب است؛ جایی که هر خاموشی ناگهانی، هزینه‌ای چند ده تا چند صد میلیون تومانی به‌همراه دارد.

اجزای اصلی Fluid Health Index در نیروگاه؛ از TAN تا لاک و داده‌های آنلاین

برای ساختن Fluid Health Index، باید ابتدا پارامترهای مؤثر بر سلامت روغن در کاربرد نیروگاهی را انتخاب کنیم. بسته به نوع تجهیز و روغن (به‌ویژه در روغن صنعتی توربین و سیستم‌های هیدرولیک)، اجزای زیر معمولاً پایه FHI را تشکیل می‌دهند:

۱. TAN (Total Acid Number) و شاخص اکسیداسیون

TAN یکی از حساس‌ترین پارامترها برای پایش اکسیداسیون روغن و مصرف افزودنی‌ها است. افزایش تدریجی TAN، همراه با رشد پیک‌های FTIR در ناحیه اکسیداسیون، نشانه کاهش ظرفیت بافر قلیایی و شروع تشکیل اسید و رسوب است. در FHI معمولاً:

• TAN نسبت به روغن نو نرمال‌سازی می‌شود (مثلاً TAN فعلی / TAN آلارم).
• روند تغییر TAN در مقابل ساعات کار نیز لحاظ می‌شود؛ افزایش سریع امتیاز منفی بیشتری می‌گیرد.

۲. ویسکوزیته در ۴۰ و ۱۰۰ درجه و شاخص گرانروی

تغییر ویسکوزیته، مستقیماً روی فیلم روغن و سایش یاتاقان‌ها اثر می‌گذارد. کاهش ویسکوزیته می‌تواند ناشی از رقیق شدن با سوخت یا روغن نامناسب باشد و افزایش آن معمولاً از اکسیداسیون، آلودگی و پلیمر شدن ناشی می‌شود. در شاخص سلامت روانکار:

• انحراف از محدوده مجاز (مثلاً ±۱۰٪ نسبت به روغن نو) امتیاز منفی می‌گیرد.
• شیب تغییر ویسکوزیته در چند دوره نمونه‌برداری متوالی بررسی می‌شود.

۳. آلودگی ذره‌ای و کد ISO 4406

آلودگی ذره‌ای، یکی از مهم‌ترین محرک‌های سایش، لاک و خرابی زودرس در توربین‌ها و یاتاقان‌ها است. کد پاکیزگی ISO 4406 و نتایج شمارش ذرات (Particle Count) در FHI نقش پررنگی دارند. استفاده از تگ‌های «کد پاکیزگی ISO 4406» و «فیلتر و ذرات» در سیاست پایش، به‌طور مستقیم به بهبود این مؤلفه کمک می‌کند.

۴. رطوبت (ppm یا % حجمی)

رطوبت نه‌تنها باعث خوردگی می‌شود، بلکه پایداری فیلم روغن را کاهش می‌دهد و به تشکیل امولسیون و کف کمک می‌کند. در نیروگاه‌های بخاری و واحدهای دارای کولینگ آبی، کنترل رطوبت و اسید و پایش «آلودگی آب و امولسیون» از الزامات طراحی FHI است.

۵. لاک و وارنیش (Varnish Potential)

تشکیل لاک و وارنیش در روغن توربین، یکی از چالش‌های کلیدی نیروگاه‌های مدرن است. داده‌های تست MPC، ضریب لاک، یا نتایج تحلیل‌های اختصاصی وارنیش، در Fluid Health Index به‌صورت وزنی وارد می‌شوند؛ چون تجربه میدانی نشان می‌دهد که بسیاری از گیرپاژ ولوهای کنترلی و مشکلات استارت/استاپ، قبل از آن‌که در TAN یا ویسکوزیته دیده شوند، در شاخص‌های وارنیش خود را نشان می‌دهند.

۶. داده‌های آنلاین؛ دما، ذرات، رطوبت، ویسکوزیته در سرویس

در نیروگاه‌های ۲۰۲۵، پایش آنلاین روغن (online lubricant monitoring) دیگر یک گزینه لوکس نیست، بلکه لازمه راه‌اندازی برنامه‌های پیش‌بینانه است. سنسورهای آنلاین ذرات، رطوبت و ویسکوزیته، همراه با داده‌های دما و بار، خوراک داده‌ای ایده‌آل برای به‌روزرسانی لحظه‌ای FHI فراهم می‌کنند. هر چه این داده‌ها غنی‌تر باشند، شاخص سلامت روانکار دقیق‌تر به واقعیت تجهیز نزدیک می‌شود.

روش محاسبه مفهومی Fluid Health Index؛ از نرمال‌سازی تا وزن‌دهی

هر نیروگاه می‌تواند بسته به نوع تجهیزات، فلسفه نگهداری و سطح ریسک‌پذیری، مدل محاسبه Fluid Health Index خود را تنظیم کند؛ اما در اغلب پروژه‌های پایش وضعیت روغن، ساختار مفهومی زیر مشترک است:

1. انتخاب پارامترها: مثل TAN، ویسکوزیته، ISO 4406، رطوبت، شاخص لاک، دمای کارکرد، فلزات سایش.
2. تعیین حدود مجاز و بحرانی: بر اساس توصیه سازنده تجهیز، استانداردهای ASTM/ISO و تجربه میدانی نیروگاه.
3. نرمال‌سازی هر پارامتر: تبدیل مقدار واقعی به یک امتیاز بین ۰ تا ۱ یا ۰ تا ۱۰۰، بر پایه فاصله تا حد مجاز و بحرانی.
4. وزن‌دهی (Weighting): اختصاص وزن بیشتر به پارامتری که ریسک بیشتری ایجاد می‌کند؛ مثلاً در روغن توربین گازی، وارنیش و آلودگی ذره‌ای وزن بالاتر از TAN می‌گیرند.
5. محاسبه شاخص نهایی: جمع یا ترکیب وزنی امتیازها برای تولید Fluid Health Index، معمولاً در مقیاس ۰–۱۰۰.

به‌طور مثال، اگر برای روغن توربین گازی، وزن‌ها را به‌صورت زیر درنظر بگیریم:

• TAN: ۱۵٪
• ویسکوزیته: ۱۵٪
• آلودگی ذره‌ای (ISO 4406): ۳۰٪
• رطوبت: ۱۰٪
• وارنیش: ۳۰٪

می‌توانیم با یک معادله ساده، FHI را از مجموع وزنی امتیازها به‌دست آوریم. برای تصمیم‌گیری، معمولاً سه ناحیه تعریف می‌شود: FHI بالای ۸۰ (سبز، ادامه کار با پایش)، بین ۵۰ تا ۸۰ (زرد، اصلاح شرایط و اقدام پیشگیرانه)، زیر ۵۰ (قرمز، نیاز به اقدام فوری یا برنامه‌ریزی تعویض/اورهال).

نکته مهم این است که Fluid Health Index فقط یک «فرمول ثابت» نیست؛ بلکه باید با بازخورد میدانی تنظیم شود. یعنی هر بار که نیروگاه تجربه‌ای از خرابی زودرس، توقف اضطراری یا موفقیت در تمدید دوره تعویض بدون مشکل دارد، تنظیم وزن‌ها و حدود، هوشمندتر می‌شود.

نمونه سناریو؛ تفسیر Fluid Health Index و تصمیم تعمیراتی در روغن توربین

برای ملموس شدن مفهوم Fluid Health Index، یک توربین گازی ۱۶ مگاواتی را درنظر بگیرید که روغن توربین مینرال با فیلترکنترل دقیق دارد. در سه وضعیت فرضی زیر، ترکیب نتایج آزمایشگاهی و آنلاین، سه مقدار مختلف FHI و تصمیم‌های متفاوتی را به تیم نگهداری پیشنهاد می‌کند.

در جدول زیر، مقادیر برخی پارامترهای کلیدی، Fluid Health Index و تصمیم پیشنهادی آورده شده است. مقادیر صرفاً نمونه مفهومی هستند و باید در هر نیروگاه با توجه به شرایط واقعی، تنظیم شوند.

در این مثال، حتی بدون ورود به جزئیات پیچیده، Fluid Health Index عددی قابل‌فهم برای مدیر O&M فراهم می‌کند. وقتی FHI از بازه سبز به زرد می‌رسد، تیم نت می‌تواند به‌جای تعویض کامل روغن، با اقداماتی مثل فیلتراسیون آفلاین، نصب خشک‌کن، بهینه‌سازی فیلترها و کاهش نقاط داغ، عمر روغن را افزایش دهد. در بازه قرمز، جدول به‌سرعت نشان می‌دهد که ریسک ادامه کار بالاست و باید توقف کنترل‌شده برنامه‌ریزی شود.

ارتباط Fluid Health Index با predictive maintenance در نیروگاه‌های ۲۰۲۵

برنامه‌های predictive maintenance در نیروگاه، زمانی واقعاً مؤثر می‌شوند که داده‌های پراکنده ارتعاش، دما، روغن، جریان و غیره به یکدیگر متصل شوند. Fluid Health Index در این میان، پل بین آنالیز روغن و تصمیم‌های سطح مدیریتی است. به‌جای ارسال ده‌ها فایل PDF آزمایشگاه، نمودار روند FHI برای هر تجهیز حیاتی، ورودی اصلی جلسات برنامه‌ریزی تعمیرات می‌شود.

کاربردهای کلیدی FHI در predictive maintenance in power plants عبارت‌اند از:

• تشخیص زودهنگام روندهای نامطلوب: کاهش تدریجی FHI، حتی اگر هنوز هیچ پارامتر به‌تنهایی از حد مجاز عبور نکرده باشد، می‌تواند هشدار اولیه برای بررسی بیشتر باشد.
• هم‌بستگی با داده‌های ارتعاش و فرایند: افت Fluid Health Index هم‌زمان با افزایش ارتعاش یا تغییرات دمای یاتاقان، احتمالاً نشان‌دهنده مشکل مکانیکی/روانکاری مشترک است.
• بهینه‌سازی فواصل تعویض روغن: به‌جای تعویض دوره‌ای ثابت (مثلاً هر ۸۰۰۰ ساعت)، می‌توان بر اساس روند FHI، دوره‌های تعویض را به‌صورت هوشمند افزایش یا کاهش داد.
• پشتیبانی از دیجیتال‌تویین در نگهداری: در پروژه‌های digital twin، Fluid Health Index به‌عنوان متغیر کلیدی برای مدل‌سازی عمر باقیمانده روانکار و تجهیز استفاده می‌شود.

در تجربه میدانی برخی نیروگاه‌ها، ترکیب FHI با داده‌های پایش هوشمند روغن و پایش ارتعاش باعث کاهش قابل‌توجه توقفات ناگهانی و بهبود عمر یاتاقان‌ها شده است؛ بدون آن‌که بودجه نگهداری به‌طور غیرواقعی افزایش پیدا کند.

چالش‌های پیاده‌سازی Fluid Health Index در نیروگاه‌های ایران و راه‌حل‌ها

هرچند مفهوم Fluid Health Index جذاب است، پیاده‌سازی آن در بستر واقعی نیروگاه‌های ایران با چالش‌هایی همراه است. شناخت این چالش‌ها و برنامه‌ریزی برای مدیریت آن‌ها، شرط موفقیت پروژه است.

چالش ۱: ناهمگونی کیفیت داده‌های آزمایشگاهی

در بسیاری از نیروگاه‌ها، نمونه‌برداری روغن در شیفت‌های مختلف با دقت یکسان انجام نمی‌شود و آزمایشگاه‌های مختلف، تجهیزات و روش‌های متفاوتی دارند. راه‌حل عملی:

• استانداردسازی رویه نمونه‌برداری و آموزش تیم‌ها.
• ثابت نگه‌داشتن آزمایشگاه مرجع برای هر تجهیز حیاتی.
• انجام آزمون‌های تکراری در شروع پروژه برای کالیبراسیون داده‌ها.

چالش ۲: محدودیت بودجه برای سنسورهای آنلاین

نصب کامل سیستم پایش آنلاین روغن روی همه تجهیزات، در بسیاری از نیروگاه‌ها امکان‌پذیر نیست. راه‌حل:

• تمرکز بر تجهیزاتی که ریسک بالاتر و هزینه توقف بیشتری دارند (توربین‌های اصلی، ژنراتورهای بزرگ، پمپ‌های حیاتی).
• استفاده از سنسورهای ماژولار و قابل‌نصب تدریجی.
• ترکیب داده‌های دوره‌ای آزمایشگاهی با داده‌های محدود آنلاین برای ساخت FHI هیبرید.

چالش ۳: مقاومت سازمانی در برابر تغییر روش تصمیم‌گیری

تبدیل تصمیم‌های «سنتی» مبتنی بر تجربه فردی به تصمیم‌های داده‌محور، همیشه با مقاومت مواجه می‌شود. راه‌حل:

• شروع با یک یا دو تجهیز پایلوت و نمایش مزایای ملموس (کاهش توقف، تمدید عمر روغن).
• درگیر کردن مهندسان با تجربه در طراحی وزن‌ها و حدود FHI.
• استفاده از جلسات بازخورد برای بهبود مدل و جلب اعتماد تیم‌ها.

چالش ۴: انتخاب و مدیریت صحیح روانکار پایه

اگر انتخاب اولیه روغن توربین یا روغن یاتاقان مناسب نباشد، هیچ شاخص هوشمندی، مشکل را به‌طور ریشه‌ای حل نمی‌کند. به همین دلیل، هم‌زمان با طراحی Fluid Health Index، باید انتخاب روغن مناسب و تأمین پایدار آن (مثلاً از طریق شبکه تخصصی روغن موتور و روانکار صنعتی در شهرهایی مثل تهران و مشهد) نیز ساختارمند شود.

چک‌لیست گام‌به‌گام برای پیاده‌سازی Fluid Health Index در یک نیروگاه واقعی

برای آن‌که شاخص سلامت روانکار از یک مفهوم تئوریک به ابزار روزمره مهندسان نت تبدیل شود، نیاز به یک مسیر اجرایی شفاف داریم. چک‌لیست زیر می‌تواند به‌عنوان راهنمای اولیه پیاده‌سازی FHI در نیروگاه‌های گازی و بخاری ایران استفاده شود:

1. تعریف محدوده پروژه: انتخاب ۳ تا ۵ تجهیز حیاتی (توربین اصلی، ژنراتور، پمپ‌های روغن اصلی، سیستم هیدرولیک بالانسینگ).
2. جمع‌آوری داده‌های تاریخی: گردآوری حداقل ۱۲–۱۸ ماه داده آنالیز روغن، اطلاعات خرابی‌ها و سوابق تعمیراتی.
3. انتخاب پارامترهای کلیدی: تعیین مجموعه‌ای ۶–۱۰ پارامتری شامل TAN، ویسکوزیته، ISO 4406، رطوبت، وارنیش، فلزات سایش و یک یا دو داده آنلاین (در صورت وجود).
4. تعیین حدود مجاز و بحرانی: استفاده از توصیه سازنده، استانداردها و تجربه نیروگاه برای تنظیم آستانه‌ها.
5. طراحی مدل نرمال‌سازی و وزن‌دهی: تعریف امتیاز ۰–۱۰۰ برای هر پارامتر و وزن هرکدام بر اساس ریسک.
6. تست مدل روی داده‌های گذشته: محاسبه FHI برای دوره‌های گذشته و بررسی هم‌خوانی آن با رویدادهای واقعی (خرابی‌ها، تعویض‌ها).
7. اصلاح و تنظیم مدل: بازنگری وزن‌ها و حدود تا رسیدن به هم‌خوانی قابل‌قبول.
8. پیاده‌سازی پایلوت: استفاده از FHI در تصمیم‌های واقعی، در کنار روش فعلی، برای یک دوره ۶–۹ ماهه.
9. آموزش تیم‌ها: برگزاری کارگاه برای مهندسان پایش وضعیت، سرپرستان شیفت و مدیران O&M برای تفسیر عدد FHI و اقدامات متناظر.
10. گسترش تدریجی: پس از موفقیت پایلوت، توسعه شاخص به سایر تجهیزات و ادغام آن در سیستم مدیریت نگهداری (CMMS).

Fluid Health Index و نگاه جدید به روغن؛ از «مصرفی» تا «دارایی داده‌محور»

در بسیاری از نیروگاه‌ها، هنوز نگاه غالب به روغن این است که «یک ماده مصرفی» است؛ چیزی که هر چند هزار ساعت یک‌بار تعویض می‌شود و باید صرفاً «قیمت مناسب» داشته باشد. اما ورود شاخص‌هایی مانند Fluid Health Index، این نگاه را به‌سرعت تغییر می‌دهد. وقتی روغن به‌عنوان حامل داده و «سنسور شیمیایی در قلب تجهیز» دیده می‌شود، ارزش آن نه فقط در لیتر، بلکه در بیت و بایت تعریف می‌شود.

هر نمونه روغن، تصویری از وضعیت یاتاقان‌ها، پمپ‌ها، سیستم فیلتراسیون و حتی کیفیت سوخت را در خود دارد. وقتی این تصویر در قالب یک شاخص ترکیبی مانند FHI ذخیره و تحلیل می‌شود، روغن به بخشی از دارایی دیجیتال نیروگاه تبدیل می‌شود؛ دارایی‌ای که به تصمیم‌گیران کمک می‌کند:

• توقفات را هوشمندانه برنامه‌ریزی کنند، نه واکنشی.
• عمر تجهیز را با کنترل دقیق سایش و آلودگی افزایش دهند.
• مصرف روغن و هزینه‌های فلاشینگ و تعویض را بهینه کنند.

در نیروگاه‌های ۲۰۲۵، جایی که فشار برای کاهش هزینه‌ها و افزایش دسترس‌پذیری به اوج رسیده، تیم‌هایی برنده خواهند بود که زودتر از دیگران، به این تغییر نگاه برسند. دیدن روغن به‌عنوان یک «دارایی داده‌محور» و نه صرفاً یک «هزینه مصرفی»، زمینه‌ساز نسل جدیدی از برنامه‌های نگهداری هوشمند و پیش‌بینانه است؛ برنامه‌هایی که در آن‌ها Fluid Health Index به یکی از شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) تبدیل می‌شود.

موتورازین؛ شریک فنی نیروگاه‌ها در طراحی برنامه‌های پایش سلامت روانکار

طراحی و پیاده‌سازی Fluid Health Index در نیروگاه، فقط انتخاب چند عدد و فرمول نیست؛ نیاز به ترکیب تجربه میدانی، شناخت استانداردها، انتخاب صحیح روغن و مدیریت زنجیره تأمین دارد. «موتورازین» به‌عنوان پلتفرم تخصصی روغن موتور و روانکار صنعتی، در کنار تأمین محصولات استاندارد برای توربین‌ها، ژنراتورها و سیستم‌های هیدرولیک، می‌تواند در طراحی برنامه‌های پایش وضعیت روغن و تعریف شاخص‌های ترکیبی مانند FHI، همراه تیم‌های نت و O&M باشد.

چه نیروگاه شما در منطقه صنعتی اطراف تهران باشد و چه در نزدیکی مراکز تولیدی شهرهایی مثل مشهد یا اصفهان، موتورازین با شبکه تأمین تخصصی روغن صنعتی در شهر تهران و نیز پوشش سایر شهرهای صنعتی کشور، امکان انتخاب و تأمین پایدار روانکار مناسب را فراهم می‌کند. در کنار این تأمین، تیم فنی موتورازین با رویکرد داده‌محور، در تفسیر نتایج آنالیز روغن، طراحی آستانه‌های Fluid Health Index و بهینه‌سازی فواصل تعویض و فلاشینگ، به‌عنوان مشاور فنی همراه شما خواهد بود.

اگر در حال برنامه‌ریزی برای ارتقای برنامه پایش وضعیت روغن، کاهش خاموشی‌های ناگهانی و حرکت به سمت predictive maintenance در نیروگاه خود هستید، گفت‌وگو با تیم موتورازین می‌تواند نقطه شروع یک نقشه راه عملی و اقتصادی باشد؛ نقشه راهی که در آن، روغن نه‌تنها روانکار تجهیز، بلکه منبعی پایدار از داده‌های تصمیم‌ساز برای مدیریت دارایی‌های شماست.

پرسش‌های متداول درباره Fluid Health Index و پایش سلامت روانکار در نیروگاه‌ها

آیا Fluid Health Index جایگزین کامل گزارش آنالیز روغن می‌شود؟

خیر. Fluid Health Index برای خلاصه‌سازی وضعیت روانکار و تسهیل تصمیم‌گیری مدیران طراحی شده است، نه برای حذف جزئیات فنی. گزارش کامل آنالیز روغن همچنان برای مهندسان پایش وضعیت و کارشناسان آزمایشگاه ضروری است؛ زیرا علت ریشه‌ای تغییر FHI را باید در آن جست‌وجو کرد. به‌عبارت دیگر، FHI «چراغ راهنمای تصمیم» است و گزارش آنالیز، «نقشه جزئیات».

چه مدت زمانی برای پیاده‌سازی موفق Fluid Health Index در یک نیروگاه لازم است؟

بسته به حجم داده‌های تاریخی، تعداد تجهیزات هدف و سطح همکاری تیم‌ها، معمولاً بین ۶ تا ۱۲ ماه برای طراحی، کالیبراسیون و اجرای پایلوت FHI زمان نیاز است. در نیروگاه‌هایی که داده‌های آنالیز روغن به‌خوبی ثبت شده و تجهیزات حیاتی مشخص هستند، این زمان می‌تواند به سمت ۶ ماه متمایل شود؛ درحالی‌که در واحدهایی با داده‌های پراکنده، فاز آماده‌سازی و استانداردسازی کمی طولانی‌تر خواهد بود.

آیا می‌توان Fluid Health Index را بدون سنسورهای آنلاین فقط با داده‌های آزمایشگاهی ساخت؟

بله، در گام اول می‌توان FHI را صرفاً بر پایه داده‌های دوره‌ای آزمایشگاهی (TAN، ویسکوزیته، ISO 4406، رطوبت، وارنیش و فلزات سایش) طراحی کرد و به‌عنوان شاخص سلامت روانکار آفلاین استفاده نمود. در گام‌های بعدی، با اضافه‌شدن سنسورهای آنلاین ذرات، رطوبت یا ویسکوزیته، می‌توان نسخه هیبرید یا کامل‌تری از شاخص را پیاده کرد. رویکرد مرحله‌ای، با واقعیت بودجه‌ای بسیاری از نیروگاه‌های ایران هم‌خوانی بیشتری دارد.

آیا برای هر نوع روغن (توربین، هیدرولیک، دنده) باید Fluid Health Index جدا طراحی شود؟

بهتر است بله. هر نوع روانکار و هر کاربرد صنعتی، حساسیت‌ها و مکانیزم‌های خرابی خاص خود را دارد. مثلاً در روغن توربین، وارنیش و آلودگی ذره‌ای اهمیت بیشتری دارند، درحالی‌که در روغن دنده، بارگذاری مرزی و فرسودگی افزودنی‌های فشارپذیر اولویت پیدا می‌کند. بنابراین توصیه می‌شود برای هر خانواده روغن حیاتی (توربین، هیدرولیک حیاتی، دنده‌های بحرانی ژنراتور و …)، مدل FHI با وزن‌دهی و حدود متناسب طراحی شود.

نقش تأمین‌کننده روانکار در موفقیت پروژه Fluid Health Index چیست؟

تأمین‌کننده روانکار اگر صرفاً فروشنده باشد، نقش محدودی در پروژه FHI خواهد داشت؛ اما وقتی به «شریک فنی» تبدیل شود، می‌تواند در انتخاب گرید مناسب، تامین پایدار، تطابق با استانداردهای آزمایشگاهی و حتی تفسیر نتایج آنالیز مشارکت فعال داشته باشد. همکاری با پلتفرم‌هایی مانند موتورازین، که هم در حوزه تامین روغن صنعتی و هم در آنالیز و پایش وضعیت روغن تخصص دارند، ریسک فنی پروژه Fluid Health Index را به‌طور محسوسی کاهش می‌دهد.