系統(tǒng)利用嵌入的“四管”高溫腐蝕和爆管多模態(tài)預警模型和算法將各類實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，通過腐蝕條件判斷、材料應力特性疲勞性分析和高頻信號源空間定位算法等方法，計算出“四管”受腐蝕的類型、程度，并預測換熱管壽命、爆管概率等結果，能夠有效預防 “四管”因硫化物而產(chǎn)生的高溫腐蝕和結焦問題、因交換管形變過大、過頻而導致的拉裂爆管問題；實現(xiàn)準確預測管內氧化皮脫落量并精準監(jiān)測因氧化皮脫落而造成堵管的部位，為鍋爐運行提供指導性建議，確保鍋爐能夠長期平穩(wěn)、安全運行。

核心技術

爐內還原性氣氛場測量與高溫腐蝕概率實時計算

1、 氣氛場濃度擬合算法：還原性氣氛﹙如CO、H?S等﹚在爐內呈現(xiàn)強烈的空間與時間變化，氣氛場濃度的擬合算法需充分考慮傳感器布設位置的合理性才能準確還原其分布特征；

2、 腐蝕概率模型：系統(tǒng)內嵌的腐蝕概率模型也需充分考慮了爐內溫度梯度、金屬壁面氧化還原反應動力學、結焦塊脫落行為及煙氣成分耦合作用；

1、 實現(xiàn)了鍋爐熱交換管內氧化皮生成量預測，并開發(fā)了基于智能光學傳感的痕量級特征氣體﹙H?﹚精準檢測方法，揭示了工質中H2含量與氧化皮剝落量之間的定量關聯(lián)關系；

2、 實現(xiàn)了對氧化皮剝落過程的實時評估與趨勢預測，為防范管道堵塞、受熱面超溫及爆管等重大運行風險提供了科學依據(jù)與技術支撐。

基于分布式聲紋采集和分析技術的故障定位技術

1、 聲紋采集陣列節(jié)點：接收聲波到達時間差﹙Time Difference of Arrival, TDOA﹚﹑能量衰減模型或相位信息；

2、 構建聲源定位數(shù)字模型：通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡或深度學習模型，從多通道音頻特征中回歸故障位置；

3、 計算并預測，提供運維數(shù)據(jù)：通過分析不同堵管程度發(fā)出的聲波特征，計算并預測熱交換管的堵塞程度，為及時有效運維提供理論和數(shù)據(jù)支撐。