在石化、煤矿、化工等高危行业，防爆起重机的安全稳定运行直接关系到生产连续性与人员安全。随着工业智能化转型加速，物联网、人工智能等技术与防爆起重机的深度融合，正从根本上改变传统 “事后维修”“定期检修” 模式，通过状态监测、预测性维护等核心应用，构建 “安全可控、效率优化、成本可控” 的新型运维体系，应用前景极为广阔。
一、状态监测：全维度数据采集，筑牢防爆安全底线
状态监测是物联网技术在防爆起重机上的基础应用，核心在于通过本质安全型传感器阵列，实现对设备运行参数的实时、无死角采集。针对防爆场景特殊性，传感器均采用隔爆型（Ex d）或本质安全型（Ex i）设计，密封等级达 IP65 以上，可耐受高温、腐蚀、粉尘等极端环境。监测参数覆盖防爆核心与机械性能双重维度：电气系统方面，实时采集隔爆电机温度、绝缘电阻、接地电阻（确保≤4Ω）、电缆接头温升等数据，避免电气火花引发的爆炸风险；机械结构方面，通过振动传感器捕捉轴承、齿轮箱运行振动信号，利用红外测温监测制动器温度，借助钢丝绳张力传感器跟踪磨损状态，通过激光测距实现吊具精准定位。
数据传输采用 5G 防爆网关与有线传输双备份方案，符合 GB 3836 系列标准，确保数据在高危环境中安全传输。卫华股份研发的 WeiHua AICrane 密闭除焦无人天车系统，便通过多台高清摄像头与传感器阵列，实现 360 度无死角监控与多参数实时采集，单次作业循环时间控制在 2 分钟以内，满斗率提升至 90% 以上，充分验证了状态监测的实用价值。截至 2025 年，防爆起重机智能监控系统覆盖率已从 2023 年的 60% 提升至 85%，成为高端设备标配。
二、预测性维护：AI 驱动精准预警，破解运维痛点
预测性维护是物联网技术的核心价值所在，通过大数据分析与人工智能算法，将状态监测采集的海量数据转化为决策依据。基于深度学习的 ResNet50 架构改进模型，可对振动、温度等时序数据进行深度挖掘，精准识别设备运行的异常轨迹 —— 如通过轴承振动频率变化预测磨损程度，依据电机温升趋势判断绝缘老化状态，结合钢丝绳张力波动推演疲劳寿命。中国特种设备检测研究院数据显示，该技术可将故障识别准确率提升至 98.3%，较传统定期检修提前 72 小时预警潜在故障。
在防爆场景中，预测性维护的价值尤为突出：针对煤矿井下起重机的隔爆面锈蚀问题，通过湿度、振动数据融合分析，可提前预判密封失效风险；针对化工园区设备的腐蚀隐患，结合盐雾环境参数与材料损耗模型，能精准规划防腐维护周期。沙利文机构报告显示，采用预测性维护的防爆起重机，故障停机时间缩短 60% 以上，维护成本降低 30%-40%，设备使用寿命延长 20%。边缘计算技术的引入，更使算法推理延迟缩短至毫秒级，满足防爆作业的实时响应要求。
三、拓展应用：智能化升级，重塑高危作业模式
除核心的状态监测与预测性维护外，物联网技术还推动防爆起重机向远程操控、数字孪生、智能调度等方向拓展。远程操控系统让操作人员在安全区通过可视化终端完成作业，避免直接暴露于爆炸风险环境，卫华股份的无人天车系统已实现全自动、半自动、远程手动等四种模式切换，适配复杂作业需求。数字孪生技术通过构建设备虚拟模型，映射物理设备运行状态，可模拟不同工况下的设备响应，为维护方案优化、工艺调整提供仿真支撑。
智能调度模块则基于物联网采集的设备状态、作业任务等数据，通过算法自动规划最优运行路径，提升多设备协同作业效率。在新能源、氢能等新兴高危领域，这些技术的应用更显关键 —— 通过精准控制起升速度、定位精度，避免静电积聚与机械碰撞，满足特殊介质转运的严苛要求。未来，随着 5G、区块链技术的融入，将进一步实现设备数据的安全共享与全生命周期溯源，推动防爆起重机向 “自主决策、无人值守” 的智能装备演进。
四、行业趋势：政策与需求双轮驱动，应用加速落地
政策层面，《危险化学品企业安全风险管控标准》等法规的强化执行，倒逼企业提升防爆设备的智能化水平；市场需求方面，高危行业对安全效率的双重追求，为技术应用提供了广阔空间。预计到 2025 年，全球智能防爆起重机市场规模将突破 110 亿元，其中预测性维护相关产品占比将超 40%。技术发展将聚焦三个方向：一是传感器的微型化、低功耗升级，提升极端环境适应性；二是算法模型的轻量化优化，适配防爆设备的计算资源限制；三是多技术融合深化，实现安全监控与绿色节能的协同发展。
物联网与智能化技术正在重构防爆起重机的安全管理与运维逻辑，其应用不仅解决了高危环境下的安全管控难题，更实现了效率与成本的双重优化。未来，随着技术的持续迭代与防爆标准的深度适配，智能化防爆起重机将成为高危行业安全生产的核心支撑，推动行业向更安全、更高效、更可持续的方向转型。
