pump-performance-db

泵性能数据库

从 Grundfos、KSB 和其他主要泵制造商获取泵曲线和规格。本技能提供查询泵性能数据、解析制造商数据库以及创建自定义泵库的方法。

泵数据库概述

泵性能数据库包含泵选型和分析所需的关键信息：

• 性能曲线：流量（Q）与扬程（H）的关系
• 效率曲线：效率与流量的关系
• NPSH 要求：必需汽蚀余量与流量的关系
• 功率曲线：功耗与流量的关系
• 泵曲线：多个叶轮直径和转速
• 物理规格：尺寸、重量、连接类型
• 运行限制：温度、压力、流体兼容性
• 选型数据：型号、制造材料

制造商资源

Grundfos Product Center

网站：https://product-selection.grundfos.com/

功能：

• 完整的产品目录
• WebCAPS 在线选型工具
• 可下载的产品数据
• 性能曲线导出
• 3D CAD 模型
• 泵配置工具

数据访问：

• 基于 Web 的选型界面
• 带曲线的 PDF 数据表
• Excel 导出功能
• API 访问（有限，需合作伙伴资格）
• 桌面软件：Grundfos Product Center（离线）

典型数据格式：

• 曲线数据通常采用专有格式
• PDF 数据表需要解析或数字化
• 部分 Excel 导出文件包含表格数据

KSB EasySelect

网站：https://www.ksb.com/en-us/products-and-solutions/tools-services/easyselect

功能：

• 丰富的泵目录
• 根据工作点进行选型
• 多种泵类型（离心泵、容积式泵）
• 性能曲线可视化
• 技术文档

数据访问：

• 基于 Web 的选型工具
• 可下载的 PDF 数据表
• 直接导出数据的功能有限
• 提供桌面应用程序

Flowserve Pump Selector

网站：https://www.flowserve.com/

功能：

• 工业泵选型
• 定制设计泵
• 丰富的 API 和工艺泵目录
• 材料选型指南

数据访问：

• 联系当地代表进行选型
• PDF 技术资料
• 针对特定应用的定制报价
• 在线选型工具有限

ITT/Goulds 选型工具

网站：https://www.gouldspumps.com/

功能：

• 工业和商用泵选型
• 集成 i-ALERT 状态监测
• 性能曲线数据
• 针对特定应用的泵系列

数据访问：

• Goulds Pump Expert 软件（可下载）
• 在线产品目录
• PDF 资料和曲线
• 定制选型技术支持

其他制造商资源

• Xylem/Bell & Gossett：System Syzer Web 工具
• Armstrong：Pump Manager 软件
• Wilo：Wilo-Select 在线选型
• Sulzer：Blue Box 在线配置器
• Pentair：AquaSuite 选型软件
• Ebara：E-COMS 选型软件

网页抓取注意事项

法律与道德方面的注意事项

抓取制造商网站之前：

• 查看服务条款（ToS）
• 检查 robots.txt 限制
• 遵守速率限制
• 考虑申请 API 访问权限
• 确认数据使用是否符合许可要求

技术方法

PDF 解析：

# Extract curve data from PDF datasheets
import pdfplumber
import re
import numpy as np

# Digitize performance curves from images
from scipy.interpolate import interp1d

网页抓取工具：

• 使用 BeautifulSoup 解析 HTML
• 使用 Selenium 处理大量依赖 JavaScript 的网站
• 使用 Requests 访问类似 API 的接口
• 使用 Tabula 提取 PDF 表格

挑战：

• 动态内容加载
• 身份验证要求
• CAPTCHA 验证系统
• 网站结构频繁变化
• 数据以图像格式提供，需要进行 OCR 或数字化处理

API 访问

商业 API

大多数主要制造商不提供公共 API。访问 API 通常需要：

1. 合作协议：OEM 或经销商合作关系
2. 企业许可：大规模采购协议
3. 软件集成：使用制造商 SDK 构建应用程序

替代数据源

第三方聚合平台：

• 泵选型软件（例如 Selecore、PumpBase）
• 行业数据库（需要订阅）
• 工程软件集成（AFT、PIPE-FLO）

开放数据项目：

• 研究机构
• 大学泵数据库
• 社区贡献的库

数据格式与解析

典型泵数据结构

{
    "model": "CR 10-5",
    "manufacturer": "Grundfos",
    "type": "Vertical Multistage Centrifugal",
    "impeller_diameter": 116,  # mm
    "speed": 2900,  # rpm
    "stages": 5,
    "performance_curve": {
        "flow": [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12],  # m³/h
        "head": [48, 47, 45, 42, 38, 32, 24],  # m
        "efficiency": [0, 45, 62, 70, 72, 68, 55],  # %
        "power": [0.8, 1.0, 1.2, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7]  # kW
    },
    "npsh_required": {
        "flow": [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12],
        "npsh": [0.5, 0.6, 0.8, 1.2, 1.8, 2.6, 3.6]  # m
    },
    "specifications": {
        "min_flow": 0,  # m³/h
        "max_flow": 12,  # m³/h
        "max_head": 48,  # m
        "max_pressure": 16,  # bar
        "max_temperature": 120,  # °C
        "connection_size": "DN 32/25",
        "materials": {
            "casing": "Cast Iron",
            "impeller": "Stainless Steel",
            "shaft": "Stainless Steel"
        }
    }
}

解析表格数据

从 Excel/CSV 中：

import pandas as pd

# Read manufacturer data export
df = pd.read_excel('pump_data.xlsx', sheet_name='Performance')

# Extract curve data
flow = df['Flow_m3h'].values
head = df['Head_m'].values
efficiency = df['Efficiency_pct'].values

从 PDF 表格中：

import tabula

# Extract tables from PDF
tables = tabula.read_pdf('datasheet.pdf', pages='all')
performance_data = tables[0]  # First table

曲线数字化

手动数字化：

• 使用 WebPlotDigitizer（https://automeris.io/WebPlotDigitizer/）
• 将坐标导出为 CSV
• 导入 Python/Excel

自动化方法：

# Image processing for curve extraction
import cv2
from skimage import morphology
import matplotlib.pyplot as plt

# Read curve image
img = cv2.imread('pump_curve.png', 0)

# Threshold and extract curve points
# (Implementation depends on image quality)

创建自定义泵数据库

数据库结构

SQLite 数据库示例：

CREATE TABLE manufacturers (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    website TEXT
);

CREATE TABLE pump_models (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    manufacturer_id INTEGER,
    model_number TEXT NOT NULL,
    pump_type TEXT,
    speed_rpm INTEGER,
    stages INTEGER,
    impeller_diameter_mm REAL,
    FOREIGN KEY (manufacturer_id) REFERENCES manufacturers(id)
);

CREATE TABLE performance_curves (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    pump_id INTEGER,
    flow_m3h REAL,
    head_m REAL,
    efficiency_pct REAL,
    power_kw REAL,
    npsh_m REAL,
    FOREIGN KEY (pump_id) REFERENCES pump_models(id)
);

CREATE TABLE specifications (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    pump_id INTEGER,
    spec_name TEXT,
    spec_value TEXT,
    spec_unit TEXT,
    FOREIGN KEY (pump_id) REFERENCES pump_models(id)
);

JSON 数据库格式

{
    "database_version": "1.0",
    "last_updated": "2025-11-07",
    "manufacturers": [
        {
            "id": "grundfos",
            "name": "Grundfos",
            "pumps": [
                {
                    "model": "CR 10-5",
                    "type": "vertical_multistage",
                    "performance": { ... },
                    "specifications": { ... }
                }
            ]
        }
    ]
}

以编程方式添加泵数据

import sqlite3
import json

class PumpDatabase:
    def __init__(self, db_path='pump_database.db'):
        self.conn = sqlite3.connect(db_path)
        self.create_tables()

    def add_pump(self, manufacturer, model, pump_type, curve_data, specs):
        """Add a new pump to the database"""
        cursor = self.conn.cursor()

        # Get or create manufacturer
        cursor.execute(
            "INSERT OR IGNORE INTO manufacturers (name) VALUES (?)",
            (manufacturer,)
        )
        cursor.execute(
            "SELECT id FROM manufacturers WHERE name = ?",
            (manufacturer,)
        )
        mfg_id = cursor.fetchone()[0]

        # Insert pump model
        cursor.execute("""
            INSERT INTO pump_models
            (manufacturer_id, model_number, pump_type, speed_rpm, stages)
            VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
        """, (mfg_id, model, pump_type,
              specs.get('speed'), specs.get('stages')))

        pump_id = cursor.lastrowid

        # Insert performance curve points
        for i, flow in enumerate(curve_data['flow']):
            cursor.execute("""
                INSERT INTO performance_curves
                (pump_id, flow_m3h, head_m, efficiency_pct, power_kw)
                VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
            """, (pump_id, flow, curve_data['head'][i],
                  curve_data['efficiency'][i], curve_data['power'][i]))

        self.conn.commit()

添加专有泵数据

数据收集方法

1. 制造商数据表：

   • 下载 PDF 数据表
   • 提取曲线数据（必要时进行数字化）
   • 记录规格参数

2. 工厂测试数据：

   • 见证测试报告
   • 性能验证数据
   • 实际性能与保证性能对比

3. 现场测量数据：

   • 已安装泵的性能
   • 在役效率
   • 性能退化跟踪

4. 定制/改装泵：

   • 切削后的叶轮
   • VFD 在不同转速下运行
   • 特殊配置

数据整理

# Directory structure for proprietary data
proprietary_pumps/
├── manufacturer_name/
│   ├── model_series/
│   │   ├── model_variant_1.json
│   │   ├── model_variant_2.json
│   │   └── datasheets/
│   │       ├── model_variant_1.pdf
│   │       └── model_variant_2.pdf
│   └── metadata.json
└── custom_pumps/
    ├── project_name/
    │   ├── pump_1.json
    │   └── test_data.csv
    └── metadata.json

泵数据的版本控制

# Include metadata for tracking
{
    "model": "CR 10-5",
    "data_version": "2.1",
    "last_updated": "2025-11-07",
    "source": "Grundfos Product Center 2025",
    "verified": true,
    "verification_date": "2025-10-15",
    "notes": "Updated efficiency curve based on factory test data"
}

最佳实践

1. 数据验证：

   • 确认曲线数据符合物理规律
   • 检查是否存在不连续或错误
   • 尽可能与多个来源的数据进行比较

2. 单位管理：

   • 使用统一单位存储数据（优先使用 SI）
   • 记录单位约定
   • 提供单位换算工具

3. 插值：

   • 查询曲线时使用适当的插值方法
   • 避免超出曲线范围进行外推
   • 标注插值数据点与实际数据点

4. 更新与维护：

   • 跟踪制造商更新
   • 对数据库更改进行版本控制
   • 归档已弃用的型号

5. 文档：

   • 规范标注所有数据来源
   • 记录假设和限制
   • 为关键选型保留审计跟踪记录

示例工作流

泵选型工作流

1. 定义需求：流量、扬程、流体性质
2. 查询数据库：搜索合适的泵
3. 筛选结果：按类型、尺寸、效率筛选
4. 评估性能：检查曲线上的工作点
5. 验证 NPSH：确保吸入条件充足
6. 查看规格参数：材料、温度和压力等级
7. 生成报告：记录选型依据

数据库维护工作流

1. 监控制造商更新：检查是否有新型号/数据
2. 下载新数据：获取最新数据表
3. 解析并验证：提取并验证曲线数据
4. 更新数据库：添加新型号，更新现有型号
5. 版本控制：提交更改并附上说明
6. 通知用户：记录重大更改

局限性和注意事项

• 制造商数据的版权：尊重知识产权
• 数据准确性：关键选型需向制造商核实
• 公差：公布的曲线存在制造公差
• 运行条件：曲线适用于特定流体（通常为水）
• 特定应用：特殊应用请咨询制造商
• 保修影响：非官方数据可能导致保修失效

相关技能

• pump-curves：处理性能曲线
• pump-selection：系统化泵选型流程
• hydraulic-analysis：系统曲线和工作点分析
• npsh-analysis：净正吸入压头计算