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)焦問題、因交換管形變過大、過頻而導(dǎo)致的拉裂爆管問題；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。

核心技術(shù)

爐內(nèi)還原性氣氛?qǐng)鰷y(cè)量與高溫腐蝕概率實(shí)時(shí)計(jì)算

1、 氣氛?qǐng)鰸舛葦M合算法：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；

2、 腐蝕概率模型：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；

1、 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H2含量與氧化皮剝落量之間的定量關(guān)聯(lián)關(guān)系；

2、 實(shí)現(xiàn)了對(duì)氧化皮剝落過程的實(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。

基于分布式聲紋采集和分析技術(shù)的故障定位技術(shù)

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

2、 構(gòu)建聲源定位數(shù)字模型：通過訓(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；

3、 計(jì)算并預(yù)測(cè)，提供運(yùn)維數(shù)據(jù)：通過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。