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在工業設備向高負載、連續運行、少人值守方向發展的今天，過程介質狀態的實時感知能力，正在成為設備安全與可靠運行的關鍵基礎。其中，電化學傳感器正逐步完成從實驗室分析工具向工業現場在線監測核心部件的轉變，在油液狀態監測、設備健康管理等領域展現出顯著應用價值。一、電化學傳感器：從實驗室分析走向工業現場傳統油

一、工業智能運維背景下，潤滑狀態監測為何成為“剛需”在工業設備向大型化、高負載、連續化運行發展的趨勢下，設備故障呈現出隱蔽性強、突發性高、連鎖影響大等特征。大量運行數據表明，70%以上的機械故障與潤滑狀態異常密切相關，包括油液污染、潤滑失效、異常磨損及油品劣化等問題。傳統依賴定期人工取樣+實驗室檢測的潤

在液冷系統、精密潤滑系統及液態介質循環系統中，分液歧管作為流體分配與匯集的關鍵節點，其內部清潔度直接影響下游冷板、換熱器及核心設備的運行安全。一旦磨屑、纖維或其他異物在歧管內累積，不僅會引發局部堵塞、流量失衡，還可能成為系統性磨損和腐蝕的源頭。在這一背景下，傳統依賴定期取樣或間接指標判斷污染風險的方

在工業設備狀態監測領域，在線污染度傳感器是捕捉油液劣化與機械磨損早期信號的核心器件，其數據可靠性直接決定設備故障預警的準確性。然而，工業現場普遍存在的傳感器數據“過山車”現象，即數值頻繁大幅波動，始終是困擾企業運維與科研人員的關鍵難題。當前行業內廣泛流傳并接受的解釋是“流量不穩所致”，這一結論雖看似

——從“冷量分配”到“液體健康”，構建可預警的液冷運維體系隨著 AI 大模型訓練與高算力服務器的快速普及，數據中心單機柜功率密度持續攀升，傳統風冷方案已難以滿足散熱需求。液冷，尤其是以 CDU（冷量分配單元）+ 整機柜液冷系統 為核心的架構，正在成為 AI 數據中心的主流選擇。在這一背景下，如何保障液冷系統長期穩定

在工業裝備向智能化、少人化、連續化運行不斷演進的背景下，傳統“事后維修”與“定期換油”的運維模式已難以滿足高可靠性運行需求。預測性維護（Predictive Maintenance，PdM）正逐步成為鋼鐵冶金、能源電力、煤炭采礦等行業的主流選擇，而油液磨損狀況監測傳感器，正是預測性維護體系中的關鍵感知單元。一、從“磨損結果”

隨著高算力服務器功率密度持續攀升，液冷技術已成為算力中心的重要基礎設施。從工程實踐看，液冷系統是否“長期穩定運行”，已不再僅取決于換熱能力本身，而越來越受制于回路清潔度的長期可控性。在實際運行中，算力柜液冷回路并非持續處于穩態工況。補液、排氣、回路切換、濾芯更換等運維操作，都會在短時間內打破原有的流

在新能源裝備、高功率電子、儲能系統及數據中心等領域，液冷技術正逐步成為主流散熱方案。作為液冷系統中的核心部件，液冷板的內部清潔度水平直接影響系統換熱效率、運行穩定性及長期可靠性。然而，在實際運行過程中，由顆粒污染引發的堵塞、磨損及由此衍生的腐蝕風險，已成為制約液冷系統壽命與質量控制的重要隱患。在智能

在工業設備向智能運維、預測性維護持續演進的背景下，如何在現場快速、準確掌握設備真實磨損狀態，已成為設備管理與運維決策中的關鍵問題。油液作為設備運行狀態的重要“信息載體”，其內部所攜帶的磨損顆粒，直接反映著機械部件的磨損機理與發展趨勢。便攜式油液鐵譜磨損分析系統，正是在這一需求驅動下發展起來的一種高效