耐高溫風機在（zài）玻璃製造中的（de）關鍵作（zuò）用與（yǔ）維護技巧

耐高溫風（fēng）機在玻璃（lí）製造工藝中扮演著“循環心髒”與“工藝衛士” 的關鍵角色，其穩（wěn）定運行（háng）直接決定（dìng）了玻璃產品的質量、能耗和生產安全。以下是其核心作用及相應（yīng）的專業維護（hù）技巧。

一、關鍵（jiàn）作用：貫穿核心熱（rè）工過程

玻璃製造是典（diǎn）型的高溫連續流程，耐高溫風機主要應用於以下關鍵（jiàn）環節：

熔窯助（zhù）燃與氣氛控製

作用：向玻璃熔窯內準確輸送高溫空氣（常通過蓄熱室預熱），與燃料混合實現高效、穩定燃燒。同時（shí），通過（guò）壓力控製，維持窯內必需的微正壓或特定氣氛，防止冷空氣侵入影響溫度均勻性，或確（què）保還原/氧化條件（jiàn），這對玻璃澄清、消除氣泡和顏色控製至關重（chóng）要。

餘熱回收（shōu）係統（tǒng）驅動

作用：驅動高溫廢氣循環（huán），將熔窯（yáo）排出的大量餘（yú）熱（通常>500℃）輸送至餘熱鍋爐（發電（diàn））或蓄熱室（預熱助燃空氣），是工廠能源效率（lǜ）與（yǔ）節（jiē）能減排的核心設（shè）備。風機性能直接決定餘熱回收率（lǜ）。

成型區強（qiáng）製冷卻

作用（yòng）：在浮法工藝的錫（xī）槽退火窯或壓延、吹製工段，通過可（kě）調的多段高溫風（fēng）機對玻璃帶進行準確、均勻的強製冷卻。這是控製玻璃內部應力、平整度、厚度和退火曲線的關鍵，直接影（yǐng）響玻璃的機械強度和光學（xué）性能。

環保處理前端（duān）

作用：將富含二氧化硫、粉塵等汙染物的（de）高溫煙氣輸送（sòng）至脫硫、脫硝和除塵（chén）設備，是滿足環（huán）保排放的第YI動力源（yuán）。

二、核心維護技巧：預防為主，準確管理

由於長期承受高（gāo）溫、粉塵（chén）和腐蝕（shí）性氣體（tǐ）衝擊，耐高溫（wēn）風機的維護必須係統化、專業化。

1. 日常（cháng）監測與點檢

振動與（yǔ）噪聲：使用專業儀器每日監測軸承振動值及頻譜變（biàn）化，傾聽運行聲音。振動加劇是葉輪不平衡、軸（zhóu）承磨損或主軸變形的早期征兆（zhào）。

溫度監控：連續監測軸承箱、機（jī）殼、電機溫度（dù），確保不超設計允（yǔn）許值（通常軸承溫度<80℃）。異常升（shēng）溫常預示潤滑失效或對中不良。

性能參數：記錄電流、風壓、風量，與基準值對比。效率下降可能源於內部磨損、積灰或係統泄漏。

2. 周（zhōu）期性維護（hù）重點

潤滑管理：

采用耐高溫合成（chéng）潤滑油/脂（如聚脲基、複合磺酸鈣基），嚴格按周期和量更換。

對於高速或重要風（fēng）機，可考慮（lǜ）安裝在線油液監測（cè）係統，分析磨損顆粒和油品劣化程度。

清潔與平衡：

定（dìng）期停機清潔：清除葉輪、流道及進（jìn）氣口的玻璃（lí）揮發物凝結物（富含堿金屬氧化物）和積灰。這（zhè）些附著（zhe）物會破壞動平衡，降低效（xiào）率，並（bìng）加（jiā）劇腐蝕。可使（shǐ）用高壓（yā）空氣（qì）或中性清洗劑，避免損（sǔn）傷防腐塗層。

動（dòng）平衡校驗：每（měi）次清潔後或振動超標時，必須在工作溫度下進行現場或離線動平衡校正，這是保證長周期運行的基礎。

對中檢查：熱態運（yùn）行後，重新檢查並（bìng）調整電機與（yǔ）風機、風機與管道的熱（rè）態對中，避免（miǎn）因熱膨（péng）脹不均產生的（de）附加應力。

3. 關鍵（jiàn）部件深度維（wéi）護

軸承與密封：

根據運行小時數或狀態監測結果（guǒ），定期更換軸承。優先選（xuǎn）用高精度、大遊隙的耐高溫軸承。

檢查（chá）並更換（huàn）氣封、迷宮密封或碳（tàn）環密封（fēng），防止熱氣泄漏損壞軸承，並確保工藝氣體不外泄。

葉輪與主（zhǔ）軸：

定期進行無損檢測（如滲透或超聲波探傷（shāng）），檢查葉輪焊縫、鉚接處（chù）及主軸有無疲（pí）勞裂紋、腐蝕減薄或高溫蠕變變（biàn）形。

檢查耐高溫塗（tú）層（céng）（如鋁化、陶瓷基塗層） 的完整性，及時修補，防止基材被高溫（wēn）氧化和氣體腐蝕。

冷卻係統：

確保軸承箱夾套、冷卻風機等冷卻通道暢（chàng）通無阻，水質（zhì）或空氣潔淨。這是軸承（chéng）壽命的保障。

4. 備件與智能化管理（lǐ）

戰略備件：常備一套經平衡校驗的核心葉輪總成（chéng）、軸（zhóu）承和密封件，以更（gèng）大限度縮短意外停機（jī）時（shí）間。

預測（cè）性維護：建立風機健康（kāng）狀態檔案（àn），利用物聯網技術集成振動、溫度、性能（néng）數據，通過大數據分析實現（xiàn）故障（zhàng）預警（jǐng）和維修決策優化，從（cóng）定期維修轉向預測性維護。