本研究方向主要围绕石化装备长周期健康管理展开研究工作，拟从以下三个方面展开：
（1）石化装备腐蚀与智能防护机理研究。针对石化工业原料劣质化（高硫、高酸、高氮、高氯等）导致装备腐蚀严重，腐蚀失效频繁发生的技术难题，开展复杂工业环境下设备失效机理与失效模式研究，发展基于失效机制、失效模式的寿命预测理论和评价方法，建立石化装置工艺、材质、介质和环境等多种因素致腐因子的关联模型与算法，开发腐蚀智能控制软件和管控一体化系统，实现腐蚀监控智能化，解决石化装备腐蚀失效问题。
（2）石化装备可靠性与智能维护决策理论研究。针对石化装备全寿命周期质量性能数据获取、挖掘评价和调控能力不足，可靠性差、故障率高等突出问题，利用互联网、大数据和云计算技术，开展石化装备各种故障模式之间及装置不同工艺系统之间的关联性等研究，突破全生命周期质量性能智能状态监测与调控技术，数据挖掘管理与寿命评价技术，构建以可靠性为依据的石化装置长周期运行数据分析模型，并通过装备失效过程可靠性建模以及可靠性分析，对潜在隐患通过朔源定位方法，确定装备潜在薄弱环节。从容错运行的保障性智能运维策略和故障部件切换的在线智能视情运维策略考虑维护管理决策，包括设计具有自适应性的精细容错运维策略；建立渐进增强的容错运维策略；石化装置工况安全模式调节策略；最优切换时机与切换周期融合决策等。全面提升石化装备远程智能维护决策水平，实现视情维修，解决石化装备“过维修”和“维修不足”而引起的失效问题。
（3）石化装备失效风险与安全应急管理。针对当前石化装备腐蚀失效应急管理中存在的监测不全面、预防预警不及时和管理效率低等突出问题，综合应用工业互联网（物联网）技术，研究复杂非线性系统故障早期诊断等理论，开展信号传感、状态监测、远程状态诊断及预警关键技术研究。通过嵌入到重大危险源设备设施的智能传感器、强大的传输网络和计算能力，实时获取安全状态信息，实现生产过程设备风险全面而又准确的监控预警；通过信息融合与提取，应用设备可靠性信息库，动态生成应急方案，实现应急的高效智能决策。
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