实验室分析仪器设备自主维保

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2024/10/17
万华工程师技师联盟

私聊

实验室建设

实验室分析仪器设备自主维保

张益鑫

（万华化学(宁波)有限公司，浙江省宁波市 315812）

摘要：随着实验室的仪器设备种类增加、使用年数增加，实验室设备的自主维护显得尤为重要，从以下几个方面阐述其意义。

一、确保实验数据的准确性和可靠性

实验室分析仪器设备通常具有较高的精度要求，如分析天平、分光光度计、色谱仪等。这些仪器的性能和准确性直接影响着实验结果的可靠性和科学性。通过自主维保，可以定期对仪器进行校准和调整，确保其测量精度始终符合要求，从而减少因设备故障或误差导致的数据偏差，提高结果的准确性和可信度。

二、延长设备使用寿命

实验室分析仪器设备在使用过程中会受到各种因素的影响，如部件磨损、电子元件老化、环境因素等，导致其性能逐渐下降。通过自主维保，可以及时发现并解决潜在的问题，对仪器进行润滑、调整和保养，减少部件的磨损和老化速度，从而延长设备的使用寿命。

三、提高工作效率

维护良好的仪器能够减少故障发生频率，保证工作的连续性和高效性。自主维保能够确保仪器在需要时能够正常运行，避免因设备问题而延误实验进度。此外，通过自主维保，还可以对仪器进行性能优化，如软件升级、参数调整等，使其更好地满足实验需求，提高工作效率。

四、降低维护成本

如果仪器出现故障后再进行维修，通常需要花费较高的费用，而且可能会影响实验进度。通过自主维保，可以及时发现并解决潜在的问题，避免故障的发生，从而降低维修费用。此外，对于一些易损部件，可以进行预防性更换，避免因部件损坏而导致的高额维修费用。

六、提升操作人员的技能和工作责任感

设备自主维护不仅仅是技术性的操作，还包括对操作人员的培训和意识提升。通过自主维保，操作人员需要对所使用的设备进行日常点检、清洁、润滑、紧固和小修等工作。这不仅能够使操作人员对设备有更深入的了解，还能提升其设备故障判断能力和维修技能，从而提高其工作责任感。

因此，实验室管理人员和操作人员应该充分认识到自主维保的重要性，并制定科学合理的维保计划，确保实验室分析仪器设备始终处于良好的工作状态。

关键词：实验室、仪器设备、自主维护

1、背景介绍

质检中心自2003年工业园建成运行以来，由原先的服务于一套装置，到目前的全产业链样品分析，样品的来源和种类在不断的丰富变化，分析需求越来越多样化，仪器设备的种类也越来越多。实验室具有13大类，共计580台分析仪器设备，十年以上的仪器设备占比21%，五到十年之间的仪器设备占比为37%。

设备类别分布图如下：

设备年限分布图如下：

实验室分析仪器设备通常具有较高的购置成本，延长其使用寿命对于实验室来说具有重要意义。特别是本实验室的仪器设备使用年限偏大，设备各部件及性能有所下降，因此，做好本试验室的自主维保就显得至关重要。

实验室仪器设备是实验分析的重要基础，其稳定运行直接关系到实验结果的准确性和可靠性。对质量控制、合格检测等方面都具有至关重要的影响。因此，确保实验室仪器设备的稳定运行成为实验室管理的重要任务之一。通过自主维保体系的建立，实验室可以定期对设备进行维护和保养，及时发现并解决问题，从而保障设备的稳定运行和实验结果的准确性。

2、具体开展工作

2.1 实验室分析仪器设备的分类与特点

2.1.1实验室分析仪器设备的分类

按照设备的使用功能和分析原理来分类，共分为13大类，具体分类如下：

序号	仪器类别	数量
1	便携式仪器	57
2	常规实验仪器	185
3	电化学类	53
4	公共辅助	43
5	光谱类	22
6	光学分析类	15
7	计量器具	47
8	色谱类	65
9	实验楼设备设施	19
10	天平类	26
11	物化分析类	25
12	物性类	15
13	元素类	5

2.1.2 专用仪器设备的维护特点

专用仪器设备通常具有软件功能多、精度高、性能先进、价值高以及使用维修成本高等特点。因此，其维护工作需要由对仪器熟练掌握和富有操作经验的技术人员进行。这些技术人员需要深入了解仪器的原理、性能、适用范围，才能根据现场使用场景等条件制定维护策略，判断故障原因。

例如色谱维护特点：

1. 光路与光源：需要定期清洁和更换，以确保仪器的检测灵敏度和准确性。

2. 耗材：如色谱柱、进样器等，需要定期更换，以避免分析曲线不佳、峰形不良等问题。

3. 密封性和泄漏情况：需要定期检查各部位的密封性，以确保仪器内部的压力稳定和检测结果准确。

4. 检测器：如TCD和FID检测器，需要定期清洗，以防止沉积物或样品中夹带的其他物质对仪器造成污染。

2.1.3 公共辅助设备维护的特点

公共辅助设备维护的特点体现在维护范围广泛、维护周期灵活且重要、维护内容复杂多样，这些特点要求维护人员具备全面的知识和技能，例如烘箱、水浴、搅拌器、电子天平等等。

2.2 自主维护的必要性与挑战

2.2.1仪器设备故障对实验的影响

根据2024年半年故障统计表，共出现故障81次，其中约50%是色谱问题，色谱问题中基本故障是日常维护不到位，导致自动进样针堵塞引起的色谱报错最典型，元器件故障、自检不通过、设备连接不上等问题也时有发生，影响正常分析。

序号	故障设备名称	故障次数	故障现象	是否影响工作
1	pH计	6	PH校正不通过、PH Module 1未连接
2	X荧光光谱仪	1	检测器污染、滤光片被污染、信号采集能量低	影响
3	纯水机	2	电导率无法达到设定值18.2欧姆
4	滴定仪	4	搅拌器无法连接、漏液、分配阀堵塞、排液不测底	影响
5	多头制样粉碎机	1	粉碎机保护盖盖不严实，仪器有异常响动
6	伏安极谱分析仪	2	仪器自检无法通过；汞针不出汞	影响
7	鼓风干燥箱	1	-
8	恒温水浴	3	温度控制失效；无法降温；循环泵不循环
9	红外光谱仪	4	仪器连接异常，灯无法就绪；点灯失败，提示灯故障仪器灯能量不足；两个比色池异常，增益值只有4000+	影响
10	露点仪	2	示数为0，探头损坏；面板无指示
11	气相色谱仪	41	针堵塞、EPC控制不准、峰分不开、基线噪音大、漏气、色谱柱断裂
12	氢气发生器	3	显示压力不稳、氢气发生器漏水
13	热重分析仪	1	称量室密封圈断裂	影响
14	旋转粘度计	3	校准无法归零；空载扭矩大于0.2%；保护架圆桶损坏保护架无法安装
15	液相色谱仪	1	真空泵不工作，影响工艺生产	影响
16	制冷和加热循环器	1	水浴软管老化开裂
17	紫外可见光谱仪	2	比色皿损坏
18	总有机碳分析仪	3	检测器的值一直在21000，无法使用；气体流量无法达到；帕尔贴温度降不下来，仪器无法分析	影响

2.2.2 原厂维修的耗时与费用问题

仪器设备原厂维修的耗时在1-4周之间，特殊仪器设备，还要根据原厂工程师的排期和配件的库存进行安排，维修时间不可控，同时进口设备的维修费用通常由服务费及备品配件材料费组成，材料费有几千和上万不止，设备厂家为了设备标准化，通常是模块化标准化进行更换，更是提高了维修费用。

2.2.3 实验室维护人员技能问题

实验室内没有专门的仪器设备维护人员，都是操作人员在工作中根据仪器使用经验总结而来，因此，不是所有仪器设备都能自行解决。不是一个人能维护保养所有的仪器设备。

2.3自主维护的方法与策略

2.3.1依托rems平台建立档案

充分利用REMS平台，建立设备档案，尽量完善档案信息。根据设备管理程序文件，在平台中对仪器设备进行全生命周期管理。

2.3.2 预防性维护计划与实施

根据各设备的特点，建立预防性维护计划。

2.3.3 维护技能的分享培养

设备自主维护不仅仅是技术性的操作，还包括对操作人员的培训和意识提升。通过自主维保，操作人员需要对所使用的设备进行日常点检、清洁、润滑、紧固和小修等工作。这不仅能够使操作人员对设备有更深入的了解，还能提升其设备故障判断能力和维修技能，从而提高其工作责任感。

1、熟悉仪器的日常操作流程。

2、了解仪器在本实验室的应用范围

3、熟悉仪器的工作原理及结构

4、积累日常的维护数据及故障数据，定期分享

2.4自主维护案例分析

2.4.1 LC液相真空泵利旧

异氰酸酯异构体分析—液相法，用正相色谱，使用正己烷做流动相。宁波这台是反相色谱改造而来。正相色谱与反相色谱的流动相选择不同，对设备中真空脱气机膜的使用材料也不同，如此一来，用反相色谱当正相色谱来使用，短期内可以，但长期使用真空脱气机膜被腐蚀是必然的，因此，了解设备结构和工作原理，对旧设备的部分配件进行重新利用，将节省采购新配件的费用，实现同样的设备使用功能。

1.%2.%3. 2.4.2 Multi N/C3100分析仪气体控制系统故障

Multi N/C3100分析仪是分析测量水样中的总碳或者总氮。在宁波质检中心用于水样中总有机碳和总氮的分析。

2024年7月发现气体IN 和OUT 流量控制不住，判断是气体控制模块故障。该模块厂家是整体更换，不进行维修。通过专业判断，怀疑是流量传感元器件的故障问题，自购更换后解决问题，验证通过。

3、结论与展望

通过设备的自主维护，设备合格率在99.65%以上，重要设备都备有关键备件及共享，能快速响应并解决设备问题，减少维护响应时间和成本，在第一时间解决问题分析样品出具可靠数据。

充分发挥资产管理组的统筹作用，做好设备资产登记、清查管理，做好设备调剂、统筹设备购置类项目申报等工作。厘清设备家底，切实做好设备日常管理，根据设备原值、技术性能等因素划分仪器设备类别，对不同类别的设备采取不同管理方式，对大型仪器设备的使用机时、实验室环境等定期进行现场检查。

建立设备故障数据库与维护历史数据库：收集并分析设备故障数据和维护历史数据，建立设备故障数据库和维护历史数据库。通过数据挖掘和分析，发现设备故障的规律，优化维护策略，提高维护效率和准确性。