提高火力发电厂汽机锅炉巡检效率的方法与实践

1 绪论

火力发电是能源核心，汽轮机组与锅炉巡检对电力安全、稳定运行及能效优化至关重要。智能化升级可降本保供。国际应用智能传感与数字孪生技术，国内在巡检规划、故障预测及人才培养取得进展，现有规范体系仍有优化空间。通过交叉学科方法整合，结合知识图谱分析、标杆案例研究及设备数据挖掘，可构建智能装置部署、运维创新与人才技能的立体升级架构。

2 火力发电厂汽机锅炉巡检现状分析

2.1 汽机锅炉系统构成与工作原理

典型汽机锅炉系统由给水系统、燃烧系统、汽水循环系统及辅机设备构成闭环体系。锅炉本体通过燃料燃烧将给水加热为过热蒸汽，驱动汽轮机转子实现热能-机械能转换，其中再热器、省煤器等关键部件工作温度可达540℃以上，压力参数稳定在16.5MPa 区间。汽轮机采用多级反动式结构，通过调节级动态控制蒸汽流量，配套凝汽器维持真空系统运作，各轴承振动值需严格控制在50μm 以内。

2.2 现有巡检模式与流程

现行双轨制巡检体系包含常规人工巡检（每班3 次，单次耗时90 分钟）与移动PDA 辅助检测。重点监测项涵盖锅炉受热面管壁厚度、汽轮机轴系振动频谱、给水泵轴承温度等28 类核心参数。实际作业中还存在一些瓶颈问题。传统点检仪需人工逐项录入，单台机组巡检数据采集耗时占全程35%。设备状态评估依赖经验判断，2022年某电厂数据显示17.6%的初期劣化征兆未被及时识别，纸质工单流转导致缺陷闭环周期长达72 小时。

2.3 巡检效率影响因素剖析

锅炉四管泄漏问题占非计划停运事故的43%，存在占管排总数15%的检测盲区。汽轮机平台85dB(A)的噪声强度导致听针检测准确率降低28%。巡检员需平均掌握132 项标准操作，但技能认证通过率仅为67.8%。振动图谱、红外热像等异构数据缺乏统一分析平台，导致23%的关联故障无法实现跨系统预警。

3 提高巡检效率的技术手段创新

3.1 智能传感器应用

汽机锅炉关键节点部署高精度光纤光栅传感器网络，实现温度、压力、振动参数的毫秒级采集。在高温高压区域（如过热器联箱、汽轮机转子）安装耐550℃的MEMS 传感器阵列，通过LoRa 无线传输构建自组网监测系统。某电厂试点数据显示，汽包水位测量误差由±15mm 降至±3mm，轴承振动特征值捕捉完整度提升42%。基于边缘计算的智能诊断模块可同步解析32 通道数据流，使蒸汽阀门内漏等隐蔽缺陷识别响应时间缩短至 8 秒。

3.2 无人机巡检技术

搭载多光谱成像仪的旋翼无人机突破传统巡检空间限制，通过 SLAM 算法实现锅炉房三维建模与自主导航。针对 82 米高的静电除尘器极板，无人机集 周执行2 次精细化巡检，裂纹检出率较人工提升63%。热斑定位系统融合红外成像与激光点云数据，在汽轮机罩壳内部创建 0.1℃精度的温度场模型。某660MW 机组应用表明，锅炉水冷壁管排检查工时从6 人•小时压缩至45 分钟，高空作业风险降低91%。

3.3 大数据与人工智能技术

构建设备全生命周期数据湖，整合DCS 历史数据、振动图谱及检修记录等 23 类数据源。采用LSTM 神经网络建立的汽轮机通流部分结垢预测模型，提前7 天预警准确率达89%。知识图谱技术将1687 项故障案例转化为可推理的语义网络，辅助生成最优处理方案。数字孪生平台实现锅炉四管应力分布的实时仿真，使爆管事故平均预判时间从72 小时提升至316 小时。某项目实践显示，人工智能辅助决策使非计划停运频次下降 37%，备件库存周转率提高28%。

4 优化巡检管理策略与巡检人员能力提升

4.1 巡检效率优化

采用改进蚁群算法构建三维路径规划模型，结合数字孪生平台对锅炉房网格化编码，动态生成巡检路径。某 1000MW 机组应用使路径重复率降 56%，移动距 优化至 .4km 通过虚拟电子围栏规避 > 80℃危险区，受限空间覆盖率提升至98.7%。 建立 过模糊模型生成设备劣化预警。机器学习模块可提前 24 小时预测水冷 查频次智能调节 4-12 小时，故障发现率升41%，无效巡检减32%。 使缺陷工单流转缩至4.2 小时，健康评估准确率92.3%。知识库2365 个故障方案提升新员工决策效率68%。

4.2 人员能力提升机制

建立"三维四阶"技能体系，围绕设备认知、智能工具、故障诊断设计课程。开发AR 锅炉承压部件可视化系统，将 28 种故障转为3D 模型。实施"仿真工坊"培训，用数字孪生还原 176 例故障场景，通过 HMI 界面模拟温升应急处置。构建"双轨制"考核体系，按6:4 权重综合传统与智能指标。设立"星火积分"机制，含隐患分析（+50）、智能建议采纳（+30）等项。某电厂实践显示，使用绩效看板后，数据上传频次增127%，智能诊断使用率从41%跃至86%。对季度前10%职工实施"三优先"政策，形成技能-绩效-职业循环链。

5 实践案例分析

选取 660MW 超超临界机组为研究对象，其锅炉采用П型对冲燃烧，汽轮机为 N660-25/600/600 型。改造前问题：高温再热器巡检缺失率 22%，2021 年水冷壁泄漏致非停 3 次，年巡检工时 4380 人•时。原纸质工单系统缺陷处理周期56 小时，振动图谱人工误差18.7%。部署216 个高温光纤传感器，建立监测网络。无人机搭载0.05℃红外仪构建三维温度场。集成 DCS、SIS 数据开发 Spark 平台，日处理 1.2TB 数据。LSTM 预警 128 参数，预判12 类故障。遗传算法优化28 条巡检路径为9 条动态路线。AR 眼镜使缺陷录入时间从8 分钟/项缩至 40 秒/项。

验证显示：单次巡检时间从 125±1! 5 分钟降至68±7 分钟，月无效移动减82 公里。无人机覆盖98.6%高空设备，较人工提升41%。缺陷发现率从79.3%升至96.8%，2023 年实现零非停。振动图谱误判率≤3.2%，年省人力成本278 万元，减发电损失1500 万千瓦时。设备寿命延长年省检修费435 万元，投资回收期2.3 年。数字工单缺陷处置及时率100%，高温区人工接触时间降91%。

6 结论与展望

智能化技术应用使巡检效率与质量获得突破性提升，故障预警时效性提升至72 小时以上，结合动态巡检路径算法与 AR 辅助系统实现41%的工时优化。技术深化方向聚焦五大领域：构建数字孪生与物理场耦合的动态偏差修正模型，研制5G 多源异构数据实时融合平台，创建基于联邦学习的工业故障诊断知识库，优化边缘计算设备的数据处理架构，探索虚实联动的智能决策机制。当前技术成果已形成火力发电智能巡检标准化解决方案，为电力系统数字化转型提供了可复制的技术范式与实践范例。

参考文献

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