摘要: 随着人工智能(AI)和大数据技术的发展,炼化企业设备管理正逐步迈向智能化和精准化。以炼化企业转动设备预防性维修策略为主线,依托AI技术与动态可靠性分析技术构建DRBPM系统。通过AI驱动的多源数据融合、威布尔分析及机器学习算法,实现机泵类设备状态实时监测、趋势预测与维修计划智能生成;借助AI对设备关键性分级、可靠性等级及报警状态的综合分析,有效提升设备可靠性与管理效率。研究结果表明,基于AI的炼化企业转动设备预防性维修策略在提升设备生命周期管理水平、降低运维成本方面具有显著效果,为炼化企业推动数字化转型提供了有益参考。