鍋爐"四管“高溫腐蝕和爆管監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)是針對(duì)燃煤發(fā)電鍋爐關(guān)鍵熱交換管(水冷壁、再熱器、過(guò)熱器、省煤器)失效問(wèn)題而開(kāi)發(fā)的實(shí)時(shí)高溫腐蝕和爆管監(jiān)測(cè)解決方案。該系統(tǒng)利用四類先進(jìn)的耐高溫智能光聲傳感器，實(shí)時(shí)采集、監(jiān)測(cè)和分析鍋爐“四管“運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括：
1. 耐高溫氣體傳感器采集的實(shí)時(shí)爐內(nèi)氣體成分和含量數(shù)據(jù)，如導(dǎo)致硫化腐蝕的H?S氣體和造成高溫腐蝕的還原性氣氛，如CO,以及爐內(nèi)燃燒的O?含量等；測(cè)量氣體 H2、O2、pH值、電導(dǎo)率
測(cè)量范圍 溶解氫：0-2000μg/L、溶解氧：0-100μg/L、pH：0-14、電導(dǎo)率：0 - 20μS/cm
技術(shù)原理 熱導(dǎo)檢測(cè)、極譜電極、離子選擇性電極、雙電極
應(yīng)用領(lǐng)域 火力發(fā)電廠、化工廠、鋼鐵廠、石油煉化廠、造紙廠、食品加工廠、制藥廠和核電站等需要鍋爐運(yùn)行的行業(yè)
基于TDLAS原理的耐高溫CO、H?S、O?混合氣體高精度氣體分析儀，實(shí)現(xiàn)亞秒級(jí)爐內(nèi)氣氛?qǐng)鲞€原，測(cè)量精度不低于0.1mg/m3
實(shí)現(xiàn)工質(zhì)痕量級(jí)H?含量監(jiān)測(cè)，精度≤0.1μg/L,氧化皮生成量計(jì)算誤差范圍在±5%以內(nèi)，實(shí)現(xiàn)氧化皮超閾值預(yù)警功能
基于分布式聲紋采集和分析的爆管位置測(cè)量誤差范圍在±1%以內(nèi)
堵管程度(以最大截面積計(jì)算)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率>95%
可配合鍋爐智能燃燒綜合檢測(cè)與控制軟件使用，可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)投運(yùn)后，機(jī)組30%、50%負(fù)荷實(shí)驗(yàn)條件下，提高爐效0.15%以上；
受熱面高溫腐蝕程度下降90%以上
| 子系統(tǒng) | 爐膛還原性氣氛監(jiān)測(cè)與高溫腐蝕預(yù)警系統(tǒng) | 熱交換管氧化皮脫落與堵管定位監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng) | 管壁形變位移實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng) | 鍋爐智能燃燒綜合檢測(cè)與控制系統(tǒng) |
| 產(chǎn)品型號(hào) | GW-6080B0 | GW-6080B1 | GW-6080B2 | GW-6080B3 |
| 功能簡(jiǎn)介 | 以爐內(nèi)還原性氣氛為監(jiān)測(cè)對(duì)象，實(shí)現(xiàn)工況條件下同時(shí)監(jiān)測(cè)H?S、CO、O2等多種還原性氣體組分，揭示了當(dāng)機(jī)組最小出力<35%時(shí)，造成高溫腐蝕的氣氛濃度變化趨勢(shì)和爐內(nèi)空間分布監(jiān)測(cè) | 通過(guò)鍋爐熱交換管中痕量氫的監(jiān)測(cè)，利用氧化皮生成和脫落量預(yù)測(cè)模型計(jì)算已脫落氧化皮量，并通過(guò)分布式聲紋監(jiān)測(cè)陣列，定位脫落的氧化皮造成堵塞的程度和位置 | 監(jiān)測(cè)亞毫米級(jí)管壁形變和位移，記錄位移和形變量，結(jié)合爐管材料、運(yùn)動(dòng)方向、頻次等歷史數(shù)據(jù)，利用內(nèi)嵌的爐管爆管預(yù)測(cè)模型，提前預(yù)測(cè)爐管拉裂和爆管概率 | 可在運(yùn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)優(yōu)化爐膛燃燒組織，使溫度場(chǎng)分布均衡，燃燒過(guò)程穩(wěn)定高效，有效預(yù)防受熱面超溫、高溫腐蝕、管道膨脹異常等問(wèn)題，同時(shí)降低煤耗、提升鍋爐整體熱效率 |
| 監(jiān)測(cè)因子 | 爐膛中還原性氣氛?qǐng)? | 熱交換管中的工質(zhì)含氫量 | 爐壁形變位移量 | 綜合監(jiān)測(cè)并接入DCS數(shù)據(jù) |
| 檢測(cè)原理 | TDLAS | 熱導(dǎo)檢測(cè) | 激光監(jiān)測(cè) | 立體空間包容結(jié)構(gòu)+靜電離子輻射過(guò)程層析成像法 |
| 檢測(cè)量程 |
H?S:0~1500μL/L CO:0~3% O? :0~25% SO? :0~300μL/L |
0~2000μg/L; | 0.5mm |
溶解氫：0-2000μg/L 溶解氧：0-100μg/L pH:0-14 電導(dǎo)率：0-20μS/cm |
| 系統(tǒng)氣密性 |
15分鐘內(nèi)壓降不大于 試驗(yàn)壓力的2% |
15分鐘內(nèi)壓降不大于 試驗(yàn)壓力的2% |
/ | 1 |
| 測(cè)量精度 |
H?S:0.1μL/L CO:0.01% O? :0.01% SO? :0.1μ L/L |
0.1μg/L | 0.5mm |
溶解氫：≤0.1μg/L 溶解氧：0.01% pH:0.1 |
| 重復(fù)性 | ≤1% | ≤1.5% | 1 |
溶解氫：≤1.5% 溶解氧：≤0.2mg/L(飽和水) 零氧水：≤0.5μg/L |
| 顯示功能 | 高清10寸彩色觸摸屏 | |||
| 系統(tǒng)語(yǔ)言 | 中文/英文可切換 | |||
| 有線通訊接口 | RS485/RS232/模擬量/TCP | |||
| 無(wú)線通訊 | 4G、WiFi | |||
| 操作方式 | 觸摸屏操作、遠(yuǎn)程操作 | |||
| 自動(dòng)標(biāo)定 | 零點(diǎn)/量程自動(dòng)校準(zhǔn) | |||
| 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) | 檢測(cè)數(shù)據(jù)>20000條；報(bào)警記錄數(shù)據(jù)：1500條 | |||
| 防護(hù)等級(jí) | IP65 | |||
| 抗電磁干擾 | 國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) | |||
| 工作溫/濕度 | 5℃-45℃/O-95%RH | |||
| 使用壽命 | 10年以上 | |||
系統(tǒng)利用嵌入的“四管“高溫腐蝕和爆管多模態(tài)預(yù)警模型和算法將各類實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)融合通過(guò)腐蝕條件判斷、材料應(yīng)力特性疲勞性分析和高頻信號(hào)源空間定位算法等方法，計(jì)算出“四管”受腐蝕的類型、程度，并預(yù)測(cè)換熱管壽命、爆管概率等結(jié)果。能夠有效預(yù)防“四管”因硫化物而產(chǎn)生的高溫腐蝕和結(jié)焦問(wèn)題、因交換管形變過(guò)大、過(guò)頻而導(dǎo)致的拉裂爆管問(wèn)題；實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)管內(nèi)氧化皮脫落量并精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)因氧化皮脫落而造成堵管的部位，為鍋爐運(yùn)行提供指導(dǎo)性建議，確保鍋爐能夠長(zhǎng)期平穩(wěn)、安全運(yùn)行。
系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)，各監(jiān)測(cè)單元可獨(dú)立安裝維護(hù)，系統(tǒng)軟件配備了鍋爐歷史數(shù)據(jù)查詢功能，能夠追溯機(jī)組最新維修記錄，如焊接記錄、割管記錄等，為預(yù)防鍋爐四管爆漏事故反演和分析提供數(shù)據(jù)支撐。
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氣氛?qǐng)鰸舛葦M合算法 |
氣氛?qǐng)鰸舛葦M合算法 |
歷史運(yùn)行和維修數(shù)據(jù)分析 |
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還原性氣氛(如CO、H?S等)在爐內(nèi)呈現(xiàn)強(qiáng)烈的空間與時(shí)間變化，氣氛?qǐng)鰸舛鹊臄M合算法需充分考慮傳感器布設(shè)位置的合理性才能準(zhǔn)確還原其分布特征 |
系統(tǒng)內(nèi)嵌的腐蝕概率模型也需充分考慮了爐內(nèi)溫度梯度、金屬壁面氧化還原反應(yīng)動(dòng)力學(xué)、結(jié)焦塊脫落行為及煙氣成分耦合作用 |
鍋爐歷史運(yùn)行和維修數(shù)據(jù)分析、受熱面管使用材料特性等數(shù)據(jù)也是保證預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性的重要靜態(tài)數(shù)據(jù)，模型充分考慮了這些數(shù)據(jù)，使構(gòu)建的高溫腐蝕概率模型具有工程指導(dǎo)意義 |
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實(shí)現(xiàn)了鍋爐熱交換管內(nèi)氧化皮生成量預(yù)測(cè)，并開(kāi)發(fā)了基于智能光學(xué)傳感的痕量級(jí)特征氣體(H?)精準(zhǔn)檢測(cè)方法，揭示了工質(zhì)中H?含量與氧化皮剝落量之間的定量關(guān)聯(lián)關(guān)系 |
實(shí)現(xiàn)了對(duì)氧化皮剝落過(guò)程的實(shí)時(shí)評(píng)估與趨勢(shì)預(yù)測(cè)，為防范管道堵塞、受熱面超溫及爆管等重大運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)提供了科學(xué)依據(jù)與技術(shù)支撐 |
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聲紋采集陣列節(jié)點(diǎn) |
構(gòu)建聲源定位數(shù)字模型 |
計(jì)算并預(yù)測(cè)，提供運(yùn)維數(shù)據(jù) |
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接收聲波到達(dá)時(shí)間差(TimeDifference of Arrival,TDOA)、能量衰減模型或相位信息 |
通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或深度學(xué)習(xí)模型，從多通道音頻特征中回歸故障位置 |
通過(guò)分析不同堵管程度發(fā)出的聲波特征，計(jì)算并預(yù)測(cè)熱交換管的堵塞程度，為及時(shí)有效運(yùn)維提供理論和數(shù)據(jù)支撐 |
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