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(yīng)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(yù)測換熱管壽命、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；實現(xiàn)準(zhǔn)確預(yù)測管內(nèi)氧化皮脫落量并精準(zhǔn)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(dǎo)性建議，確保鍋爐能夠長期平穩(wěn)、安全運行。

核心技術(shù)

爐內(nèi)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(nèi)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(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)動力學(xué)、結(jié)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(nèi)氧化皮生成量預(yù)測，并開發(fā)了基于智能光學(xué)傳感的痕量級特征氣體﹙H?﹚精準(zhǔn)檢測方法，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、 實現(xiàn)了對氧化皮剝落過程的實時評估與趨勢預(yù)測，為防范管道堵塞、受熱面超溫及爆管等重大運行風(fēng)險提供了科學(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：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(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、 計算并預(yù)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(yù)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。