數據顯示，40% 以上船舶非計劃停機源于油液劣化或污染。船舶動力裝置、傳動系統、甲板機械及輔助設備的穩定運行依賴專用油品，但其長期面臨鹽霧腐蝕、溫濕度劇烈變化、強振動等海洋極端環境挑戰。

國際海事研究機構（IMR）統計表明，采用傳統定期換油模式的船舶，潤滑油浪費率高達 30%，且設備平均維修周期較「視情維護」模式縮短 25%，難滿足實時精準運維需求，船舶動力系統可靠性管理亟待突破。

一、行業痛點：劣質油品對船舶各系統的危害

隨著 IMO 2020 硫排放新規及壓載水管理公約（BWM）的實施，船用油品性能波動對設備腐蝕、燃油效率的影響進一步加劇 ——劣質燃油導致的發動機磨損故障，單次維修成本可超百萬美元。

在發動機系統中，其密度大、粘度高、燃燒性能差的特性，會增加機械與熱負荷，導致燃燒不充分、積碳堆積，加劇噴油嘴、活塞環等零件磨損，可能引發燃油泄漏、壓力下降甚至停機事故；

在燃油系統中，所含雜質、水分等易堵塞濾清器與油道，分油機也會因油泥和瀝青質沉積導致排渣口堵塞，使維護成本增加 30% 以上；此外，劣質燃油的瀝青質析出會使加熱系統效率下降超 40%，還可能引發火災、爆炸等安全隱患，威脅船舶及船員安全。

船舶重點監測區域及核心參數選配：

在此背景下，油液在線監測技術通過實時采集粘度、水分、金屬磨粒濃度等 20 + 核心參數，實現對油液劣化、機械磨損、污染侵入的秒級預警，正成為航運企業數字化轉型的標配方案。

二、技術方案：多維度油質監測構建船舶設備健康防護網

INZOC智火柴在線油液監測系統以多物理場傳感器融合為核心，實現對船舶關鍵系統的立體防護：

系統基于多模態數據融合，以動態可視化成像與智能算法構建三級評價體系，實時追蹤參數、解析磨粒，智能判定污染、預警潤滑退化，提供精準評估與預測維護。

系統可切換油品參數、溫控高粘度油，設工業級人機交互終端，2 秒輸出動態圖像，集成多維度監測，輸出核心參數監控油液老化，直擊行業潤滑痛點。系統融合 AI 自適應控制技術，自帶本體振動、泄漏監測等功能，安全又穩定，助力航運數字化轉型。

可安裝在設備油箱或關鍵循環管路附近，可對油液參數進行連續或周期性自動監測。內置數據分析模塊可自動對采集數據進行模型比對和實時監測預警，輔助企業決策和診斷分析。

三、在線油液監測系統應用部署案例

船舶尾部推進器

馬來西亞某船柴油機

港口吊裝起重機齒輪系統

*注：案例產品配置以客戶實際需求為準，外觀設計采用智火柴最新標準，技術參數規格等說明均歸智火柴所有。

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