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產品特性

01: 基于TDLAS原理的耐高溫CO、H2S、O2混合氣體高精度氣體分析儀，實現亞秒級爐內氣氛場還原，測量精度不低于0.1mg/m3

02: 實現工質痕量級H2含量監測，精度≤0.1μg/L,氧化皮生成量計算誤差范圍在±5%以內，實現氧化皮超閾值預警功能

03: 基于分布式聲紋采集和分析的爆管位置測量誤差范圍在±1%以內

04: 堵管程度﹙以最大截面積計算﹚預測準確率＞95%

05: 可配合鍋爐智能燃燒綜合檢測與控制軟件使用，可實現系統投運后，機組30%、50%負荷實驗條件下，提高爐效0.15%以上；

06: 受熱面高溫腐蝕程度下降90%以上

技術指標

子系統	爐膛還原性氣氛監測與高溫腐蝕預警系統	熱交換管氧化皮脫落與堵管定位監測預警系統	管壁形變位移實時監測預警系統	鍋爐智能燃燒綜合檢測與控制系統
產品型號	GW-6080B0	GW-6080B1	GW-6080B2	GW-6080B3
功能簡介	以爐內還原性氣氛為監測對象，實現工況條件下同時監測H?S、CO、O2等多種還原性氣體組分，揭示了當機組最小出力<35%時，造成高溫腐蝕的氣氛濃度變化趨勢和爐內空間分布監測	通過鍋爐熱交換管中痕量氫的監測，利用氧化皮生成和脫落量預測模型計算已脫落氧化皮量，并通過分布式聲紋監測陣列，定位脫落的氧化皮造成堵塞的程度和位置	監測亞毫米級管壁形變和位移，記錄位移和形變量，結合爐管材料、運動方向、頻次等歷史數據，利用內嵌的爐管爆管預測模型，提前預測爐管拉裂和爆管概率	可在運行過程中實時優化爐膛燃燒組織，使溫度場分布均衡，燃燒過程穩定高效，有效預防受熱面超溫、高溫腐蝕、管道膨脹異常等問題，同時降低煤耗、提升鍋爐整體熱效率
監測因子	爐膛中還原性氣氛場	熱交換管中的工質含氫量	爐壁形變位移量	綜合監測并接入DCS數據
檢測原理	TDLAS	熱導檢測	激光監測	立體空間包容結構+靜電離子輻射過程層析成像法
檢測量程	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 電導率：0-20μS/cm
系統氣密性	15分鐘內壓降不大于試驗壓力的2%	15分鐘內壓降不大于試驗壓力的2%	/	/
測量精度	H?S:0.1μL/L CO:0.01% O?:0.01% SO?:0.1μL/L	0.1μg/L	0.5mm	溶解氫：≤0.1μg/L 溶解氧：0.01% pH:0.1
重復性	≤1%	≤1.5%	/	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
系統語言	中文/英文可切換
有線通訊接口	RS485/RS232/模擬量/TCP
無線通訊	4G、WiFi
操作方式	觸摸屏操作、遠程操作
自動標定	零點/量程自動校準
數據存儲	檢測數據>20000條；報警記錄數據：1500條
防護等級	IP65
抗電磁干擾	國家標準
工作溫/濕度	5℃-45℃/0-95%RH
使用壽命	10年以上

技術原理

系統利用嵌入的“四管”高溫腐蝕和爆管多模態預警模型和算法將各類實時監測數據進行多模態數據融合，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；實現準確預測管內氧化皮脫落量并精準監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、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；

3、 歷史運行和維修數據分析：鍋爐歷史運行和維修數據分析、受熱面管使用材料特性等數據也是保證預測結果準確性的重要靜態數據，模型充分考慮了這些數據，使構建的高溫腐蝕概率模型具有工程指導意義

基于痕量H2濃度的氧化皮生成量預測技術

1、實現了鍋爐熱交換管內氧化皮生成量預測，并開發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關系；

2、實現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、 構建聲源定位數字模型：通過訓練神經網絡或深度學習模型，從多通道音頻特征中回歸故障位置；

3、 計算并預測，提供運維數據：通過分析不同堵管程度發出的聲波特征，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據支撐。