行业背景随着工业现代化的不断推进，各类机械设备的性能和复杂性日益提高，对设备的可靠性和维护要求也越来越高。油液作为机械设备中不可或缺的组成部分，其状态直接影响着设备的运行性能和寿命。传感器生产行业作为工业自动化和智能化的关键支撑，对于准确、及时地获取油液状态信息有着迫切需求。油液监测技术应运而生，它

在工业设备向高负载、连续运行、少人值守方向发展的今天，过程介质状态的实时感知能力，正在成为设备安全与可靠运行的关键基础。其中，电化学传感器正逐步完成从实验室分析工具向工业现场在线监测核心部件的转变，在油液状态监测、设备健康管理等领域展现出显著应用价值。一、电化学传感器：从实验室分析走向工业现场传统油

一、工业智能运维背景下，润滑状态监测为何成为“刚需”在工业设备向大型化、高负载、连续化运行发展的趋势下，设备故障呈现出隐蔽性强、突发性高、连锁影响大等特征。大量运行数据表明，70%以上的机械故障与润滑状态异常密切相关，包括油液污染、润滑失效、异常磨损及油品劣化等问题。传统依赖定期人工取样+实验室检测的润

在液冷系统、精密润滑系统及液态介质循环系统中，分液歧管作为流体分配与汇集的关键节点，其内部清洁度直接影响下游冷板、换热器及核心设备的运行安全。一旦磨屑、纤维或其他异物在歧管内累积，不仅会引发局部堵塞、流量失衡，还可能成为系统性磨损和腐蚀的源头。在这一背景下，传统依赖定期取样或间接指标判断污染风险的方

在工业设备状态监测领域，在线污染度传感器是捕捉油液劣化与机械磨损早期信号的核心器件，其数据可靠性直接决定设备故障预警的准确性。然而，工业现场普遍存在的传感器数据“过山车”现象，即数值频繁大幅波动，始终是困扰企业运维与科研人员的关键难题。当前行业内广泛流传并接受的解释是“流量不稳所致”，这一结论虽看似

——从“冷量分配”到“液体健康”，构建可预警的液冷运维体系随着 AI 大模型训练与高算力服务器的快速普及，数据中心单机柜功率密度持续攀升，传统风冷方案已难以满足散热需求。液冷，尤其是以 CDU（冷量分配单元）+ 整机柜液冷系统 为核心的架构，正在成为 AI 数据中心的主流选择。在这一背景下，如何保障液冷系统长期稳定

在工业装备向智能化、少人化、连续化运行不断演进的背景下，传统“事后维修”与“定期换油”的运维模式已难以满足高可靠性运行需求。预测性维护（Predictive Maintenance，PdM）正逐步成为钢铁冶金、能源电力、煤炭采矿等行业的主流选择，而油液磨损状况监测传感器，正是预测性维护体系中的关键感知单元。一、从“磨损结果”

随着高算力服务器功率密度持续攀升，液冷技术已成为算力中心的重要基础设施。从工程实践看，液冷系统是否“长期稳定运行”，已不再仅取决于换热能力本身，而越来越受制于回路清洁度的长期可控性。在实际运行中，算力柜液冷回路并非持续处于稳态工况。补液、排气、回路切换、滤芯更换等运维操作，都会在短时间内打破原有的流

在新能源装备、高功率电子、储能系统及数据中心等领域，液冷技术正逐步成为主流散热方案。作为液冷系统中的核心部件，液冷板的内部清洁度水平直接影响系统换热效率、运行稳定性及长期可靠性。然而，在实际运行过程中，由颗粒污染引发的堵塞、磨损及由此衍生的腐蚀风险，已成为制约液冷系统寿命与质量控制的重要隐患。在智能