锅炉四管高温腐蚀和爆管监测预警系统 GW-6080

01: 基于TDLAS原理的耐高温CO、H2S、O2混合气体高精度气体分析仪，实现亚秒级炉内气氛场还原，测量精度不低于0.1mg/m³

02: 实现工质痕量级H2含量监测，精度≤0.1μg/L,氧化皮生成量计算误差范围在±5%以内，实现氧化皮超阈值预警功能

03: 基于分布式声纹采集和分析的爆管位置测量误差范围在±1%以内

04: 堵管程度﹙以最大截面积计算﹚预测准确率＞95%

05: 可配合锅炉智能燃烧综合检测与控制软件使用，可实现系统投运后，机组30%、50%负荷实验条件下，提高炉效0.15%以上；

06: 受热面高温腐蚀程度下降90%以上

子系统	炉膛还原性气氛监测与高温腐蚀预警系统	热交换管氧化皮脱落与堵管定位监测预警系统	管壁形变位移实时监测预警系统	锅炉智能燃烧综合检测与控制系统
产品型号	GW-6080B0	GW-6080B1	GW-6080B2	GW-6080B3
功能简介	以炉内还原性气氛为监测对象，实现工况条件下同时监测H₂S、CO、O2等多种还原性气体组分，揭示了当机组最小出力<35%时，造成高温腐蚀的气氛浓度变化趋势和炉内空间分布监测	通过锅炉热交换管中痕量氢的监测，利用氧化皮生成和脱落量预测模型计算已脱落氧化皮量，并通过分布式声纹监测阵列，定位脱落的氧化皮造成堵塞的程度和位置	监测亚毫米级管壁形变和位移，记录位移和形变量，结合炉管材料、运动方向、频次等历史数据，利用内嵌的炉管爆管预测模型，提前预测炉管拉裂和爆管概率	可在运行过程中实时优化炉膛燃烧组织，使温度场分布均衡，燃烧过程稳定高效，有效预防受热面超温、高温腐蚀、管道膨胀异常等问题，同时降低煤耗、提升锅炉整体热效率
监测因子	炉膛中还原性气氛场	热交换管中的工质含氢量	炉壁形变位移量	综合监测并接入DCS数据
检测原理	TDLAS	热导检测	激光监测	立体空间包容结构+静电离子辐射过程层析成像法
检测量程	H₂S:0~1500μL/L CO:0~3% O₂:0~25% SO₂:0~300μL/L	0~2000μg/L;	0.5mm	溶解氢：0-2000μg/L 溶解氧：0-100μg/L pH:0-14 电导率：0-20μS/cm
系统气密性	15分钟内压降不大于试验压力的2%	15分钟内压降不大于试验压力的2%	/	/
测量精度	H₂S:0.1μL/L CO:0.01% O₂:0.01% SO₂:0.1μL/L	0.1μg/L	0.5mm	溶解氢：≤0.1μg/L 溶解氧：0.01% pH:0.1
重复性	≤1%	≤1.5%	/	溶解氢：≤1.5% 溶解氧：≤0.2mg/L(饱和水) 零氧水：≤0.5μg/L
显示功能	高清10寸彩色触摸屏
系统语言	中文/英文可切换
有线通讯接口	RS485/RS232/模拟量/TCP
无线通讯	4G、WiFi
操作方式	触摸屏操作、远程操作
自动标定	零点/量程自动校准
数据存储	检测数据>20000条；报警记录数据：1500条
防护等级	IP65
抗电磁干扰	国家标准
工作温/湿度	5℃-45℃/0-95%RH
使用寿命	10年以上

系统利用嵌入的“四管”高温腐蚀和爆管多模态预警模型和算法将各类实时监测数据进行多模态数据融合，通过腐蚀条件判断、材料应力特性疲劳性分析和高频信号源空间定位算法等方法，计算出“四管”受腐蚀的类型、程度，并预测换热管寿命、爆管概率等结果，能够有效预防 “四管”因硫化物而产生的高温腐蚀和结焦问题、因交换管形变过大、过频而导致的拉裂爆管问题；实现准确预测管内氧化皮脱落量并精准监测因氧化皮脱落而造成堵管的部位，为锅炉运行提供指导性建议，确保锅炉能够长期平稳、安全运行。

核心技术

炉内还原性气氛场测量与高温腐蚀概率实时计算

1、 气氛场浓度拟合算法：还原性气氛﹙如CO、H₂S等﹚在炉内呈现强烈的空间与时间变化，气氛场浓度的拟合算法需充分考虑传感器布设位置的合理性才能准确还原其分布特征；

2、 腐蚀概率模型：系统内嵌的腐蚀概率模型也需充分考虑了炉内温度梯度、金属壁面氧化还原反应动力学、结焦块脱落行为及烟气成分耦合作用；

3、 历史运行和维修数据分析：锅炉历史运行和维修数据分析、受热面管使用材料特性等数据也是保证预测结果准确性的重要静态数据，模型充分考虑了这些数据，使构建的高温腐蚀概率模型具有工程指导意义

基于痕量H2浓度的氧化皮生成量预测技术

1、实现了锅炉热交换管内氧化皮生成量预测，并开发了基于智能光学传感的痕量级特征气体﹙H₂﹚精准检测方法，揭示了工质中H2含量与氧化皮剥落量之间的定量关联关系；

2、实现了对氧化皮剥落过程的实时评估与趋势预测，为防范管道堵塞、受热面超温及爆管等重大运行风险提供了科学依据与技术支撑。

基于分布式声纹采集和分析技术的故障定位技术

1、声纹采集阵列节点：接收声波到达时间差﹙Time Difference of Arrival, TDOA﹚﹑能量衰减模型或相位信息；

2、 构建声源定位数字模型：通过训练神经网络或深度学习模型，从多通道音频特征中回归故障位置；

3、 计算并预测，提供运维数据：通过分析不同堵管程度发出的声波特征，计算并预测热交换管的堵塞程度，为及时有效运维提供理论和数据支撑。