1000MW超超临界锅炉受热面多源异构数字化寿命管理系统研究与应用
国能寿光发电有限责任公司
一、项目案例基本信息
二、项目案例详细内容
1.项目案例简介
“1000MW超超临界锅炉受热面多源异构数字化寿命管理系统研究与应用”基于工业互联网平台，围绕锅炉受热面特点，以“科学理论与经验知识相结合、定性与定量分析相结合”的科学思想为指导，应用大数据技术，深入挖掘设备运行中的有效规律。系统充分考虑锅炉受热面失效问题的复杂性与系统整体性，结合检修资料与专家经验，开发并部署了一套基于数据集成平台的锅炉受热面超前诊断系统。同时，系统具备锅炉主要受热面的三维可视化展示、实时在线劣损分析、病例档案管理、专家知识库支持、故障预测预警、多参数关联调整、以及维修与运行优化指导核心功能，可全面提升锅炉寿命管理的数字化和智能化水平。
2.主要创新点概述
（1）采用可视化技术，对锅炉水冷壁、过热器、再热器、省煤器等核心受热面进行高精度三维建模，构建基于与物理实体完全对应的数字孪生模型的受热面故障预警体系。该模型不仅完整记录管道材质规格、壁厚设计值等静态属性，还实时接入DCS系统中的蒸汽温度、压力波动等几十余项关键运行参数，并与历年检修记录（包括测厚数据、焊缝探伤报告等）进行时空关联。基于可视化系统，运用从蓝色（健康）到红色（高危）的渐进色谱，在三维模型上动态渲染缺陷分布。
（2）通过整合金属材料性能分析，系统构建了锅炉受热面管道劣化机理研究体系。重点针对磨损（飞灰冲蚀）、腐蚀（硫、氯介质）、疲劳（热循环应力）和蠕变（高温持久强度）四大失效模式，建立多物理场耦合数学模型，搭建了可在线实时计算受热面劣损的数字化评估平台。
（3）采用CFD流场模拟获取锅炉内部温度场、流速场的分布，为锅炉受热面劣损计算模型提供数据支撑。模拟工况覆盖大部分典型工况，同时结合现场壁温测点数据相互反馈，形成“仿真-实测-优化”的闭环验证机制，推动故障预测准确度持续提升。
（4）基于受热面劣损计算模型，搭建受热面劣损预警模型，给出受热面管道承受能力临界前的预测，并给出相关检修建议，记录重点维护和更换的管子，为检修提供充足的判断依据，提高四管检修效率。
3.技术实现路径及方法
3.1工业互联网平台建设
搭建了新型工业互联网平台，实现火电行业的业务流、数据流、信息流的全面有机统一。完成对各模块的数据采集、集中分析和处理，实现自动感知、自动记录、自动统计、自动提醒等功能。将多系统无缝衔接，解决以往火电厂锅炉运行中的数据孤岛、数据未融合或缺乏数据挖掘能力的问题。能够快速做出判断和响应，及时发现问题解决问题，提高工作效率。
工业互联网平台共包括八个子模块：数据采集、数据存储、数据治理工具、数据目录、数据服务工具、数据分析工具、设备编码工具、系统管理。
（1）数据采集包括：采集对象、数据采集、数据传输、配置管理、第三方数据接入、安全可靠通信。
（2）数据存储包括：时序数据存储、结构化数据存储、非结构化数据存储。
（3）数据治理工具包括：数据标准管理、元数据管理、数据资产管理、数据质量管理。
（4）数据目录包括：数据资源目录、服务资源目录。
（5）数据服务工具包括：数据资源查询、设备测点查询服务、全文检索、数据集市、数据沙箱、数据订阅、时序视图、结构化视图。
（6）数据分析工具包括：平台支持的计算类型、算法执行引擎、数据探索、计算建模管理、计算任务调度管理、算法库及自定义算法管理。
（7）设备编码工具包括：设备建模及KKS编码、测点映射设备、BCS编码。
（8）系统管理包括：系统平台管理、数据分析监测、数据治理监测、数据质量监测。
工业互联网平台具备对数据统一采集、处理、分析和存储的能力。依托大数据技术提供的强大计算能力，完成从多种介质的数据采集汇聚，通过流式框架对数据进行解析、映射等泛化处理，结合关联分析、可视化分析等技术实现数据分析模型的构建，打造海量异构大数据的智能分析平台，实现对电厂数据的管理与挖掘分析，形成完备的数据分析能力，提供多个维度可视化的大数据分析结果，为锅炉安全、稳定、高效运行提供有效支撑。
3.2锅炉主要受热面数字孪生三维可视化建模和运行监测
采用三维可视化技术，对锅炉主要受热面进行1:1建模，实现三维效果展示，将管道材质等台账信息、运行数据、检修数据、故障记录等跟三维模型深度双向耦合，能够直观地定位到受损部位，同时可根据实时状态监控和异常预警/报警信息结合三维可视化模型指导现场检修作业。
对锅炉劣损部位进行受损情况定性、定量分析，给出受损状态，确定受损阶段，给出受损趋势图，并进行受损关联分析。建立锅炉受热面主要受损类型（蠕变、腐蚀、疲劳以及磨损量）的数学机理模型，实现劣损定量计算分析，实时掌握锅炉主要受热面的受损情况。对主要受热面受损预警实现及时干预，模型自学习、自趋优。实时计算锅炉主要受热面劣损情况，建立智能预测模型，对故障进行事前预警，提前干预，模型预测结果与电厂的检修资料以及专家经验进行梳理统计和规范管理。
建立烟气场数值仿真模型，从锅炉燃烧区域至空气预热器入口烟道系统，将燃烧区域、换热区域、烟气流道等装置统一为单个系统，建立温度场、速度流线云图、烟气流线分布云图等数值模拟模型，对其流场进行模拟计算并进行动态显示。
3.3主要受热面故障诊断与智能预警
受热面在线劣损分析及机理模型建立
“锅炉四管”（即过热器管、再热器管、省煤器管和水冷壁管）是炉内的主要受热面和主要承压部件，工作条件比较恶劣，除了要承受高温高压作用外，还受到来自工质侧或烟气侧的腐蚀、磨损和疲劳损伤等。在锅炉的事故中，四管爆管问题是最常见的事故，是影响发电机组经济安全运行最重要的问题之一。对主要受热面金属工作温度的监测、统计、建模，实现对受热面寿命损耗分析管理与故障预警，对预防超温、提高发电设备安全运行可靠性至关重要。
省煤器劣损以磨损、低温腐蚀为主。对省煤器管外壁腐蚀、磨损较大部位做定期检测，预测后期运行过程中的管壁减薄速率、管壁减薄量以及管壁实际剩余厚度，结合省煤器实际运行压力、管壁实际运行温度及管子材料，可推算和评定出运行各时刻管壁应力水平、管子运行安全状态。其中，省煤器管壁温度可通过参数软测量与模型计算相结合的方法获取。
水冷壁劣损以工质侧腐蚀和向火侧高温腐蚀为主。对水冷壁向火侧管外壁存在较大腐蚀减薄部位做定期检测，预测后期运行过程中的管壁减薄速率、管壁减薄量以及管壁实际剩余厚度，结合水冷壁的实际运行压力、管壁实际运行温度及管子材料，可推算出运行各时刻管壁应力水平、管子运行安全状态。其中，管壁温度可通过参数软测量与模型计算相结合的方法获取。如果管壁温度进入了蠕变温度范围，则应将其蠕变寿命累积损耗纳入安全评估范围。
过热器和再热器产生损伤的主要机理有短时过热、长期蠕变、高温腐蚀等，损耗主要以管壁减薄量和蠕变来表示。同时，在低于蠕变温度时对金属破坏起主要作用的疲劳损耗，对高温下金属也有一定的破坏作用。过热器和再热器管子长期处于较高温度运行环境下时将使工质侧产生高温氧化腐蚀，氧化皮的存在增加了管壁传热热阻，导致管壁运行温度升高。若因运行操作不当发生氧化皮脱落而造成管子局部堵塞或流动不畅，将会引起管壁短时过热超温。对过热器和再热器管子长期处于较高温度运行部位的管壁厚度做定期检测或实时氧化皮厚度计算以及实时温度监测或温度分析计算，预测管壁氧化皮增厚速率、管壁减薄速率及管壁实时剩余厚度，结合管壁材料在等效折算用的基准温度下的总等效运行时间中所产生的性能劣化状况和运行压力，推算出运行各时刻管壁实时应力和应力增加速率。同时，在管壁温度进入蠕变温度范围以后，将蠕变寿命实时损耗累积值纳入安全评估范围。
受热面劣损数理模型建立
实时获取锅炉在线数据，如缺少实时数据可通过采用软测量技术，弥补数据的缺失。通过大数据分析，对锅炉受热面受损以及失效状态进行定量、定性分析，得出失效趋势、失效速率、损耗量（如壁厚腐蚀量、蠕变损耗量）以及失效阶段。实现管道损耗状态实时计算和可视化展现。根据计算得出的失效损耗量以及锅炉各种受热管的特征，重点监督其易受损和已经受损严重的部位。
多源异构数据融合和领域知识驱动技术在故障预测中的应用
非结构化数据
非结构化数据主要包括锅炉历史检修资料，管道磨损爆管等故障记录、测厚记录，管道破损切割化学分析结果以及各种检修计划标准，锅炉说明书、设计计算书、设计图纸、测点布置图，受热面管道统计（包括数量、管子规格、材质以及更换记录）等。
半结构化数据
半结构化数据是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据。对于火电机组来说，HTML文档、已建系统中的JSON，XML和一些NoSQL数据库数据等，都属于半结构化数据。
结构化数据
结构化数据主要包括锅炉主要受热面及发电机组相关组件实时运行和性能计算数据、历史运行数据、测点表，从SIS、MIS或者DCS及其他途径获得；基于大数据和人工智能算法的数据挖掘得到的故障规律和模型数据；由炉膛及锅炉主要受热面区域计算流体力学（CFD）数值模拟得到的炉膛燃烧、温度场、速度场信息，流固耦合仿真得到的管道温度和压力分布等数据，为故障数据挖掘提供测点不易直接测量的数据；通过接口方式接入煤质在线数据、水质数据和吹灰系统数据等。
多源异构数据融合
当前数据融合的应用是在某一个系统中融合多源数据信息，对此数据进行综合处理并进行深入研究。生产场景中，多源异构数据的来源主要是传感器。由于数据贯穿整个系统的全部流程，数据的融合操作同样应用在系统的不同处理层中，根据数据融合操作所处的处理层不同，数据融合被划分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。
数据级融合是对多传感器采集的原始数据，或数据库中提取的原始数据进行融合处理，再将融合后的结果进行特征提取或识别。数据级融合保证了数据信息的细节精确性。由于其处理的数据量大、时空代价高、不稳定、通信量大，存在抗干扰能力弱的问题。
特征级融合由目标特征信息融合与目标状态信息融合两类构成，是对已提取的特征信息进行融合处理，获取各组特征信息。
决策级数据融合是针对早起决策结果进行融合处理，使其具有更为广泛的整体一致性特点，其结果也会对最终的决策结果精度产生直接影响。决策级融合数据量与精度损失较大，但通信量、时空消耗少，抗干扰能力强且不依赖于传感器类型。
故障知识推理
通过以上流程，可建立推理知识本体。针对推理知识本体，需要进一步研究本体数据的读取、语义推理和信息检索方法，从而实现对故障知识的推理。
3.4炉膛流场仿真模拟及软测量技术
参数软测量方法
方法一：锅炉流场数值模拟动态显示及参数软测量技术
建立烟气场数值仿真模型，从锅炉燃烧区域至空气预热器入口烟道系统，将燃烧区域、换热区域、烟气流道等装置统一为单个系统，建立温度场、速度流线云图、烟气流线分布云图等数值模拟模型，对其流场进行模拟计算并进行动态显示。
对锅炉烟气场进行测试和评价，分析温度、烟气流速等分布情况，为数值仿真计算提供现实工况的边界条件，同时为预测控制及锅炉的故障诊断提供原始数据支撑。
建立并获取炉膛温度场与三维立体空间中各点温度数据，结合其它燃烧参数实时数据，评估锅炉燃烧情况，针对减少炉膛出口烟气温度偏差和主、再热蒸汽左右侧偏差以及降低炉膛高温腐蚀风险，避免受热面结渣、结焦现象，给出优化指导建议。
煤粉锅炉燃烧过程是非常复杂的湍流流动和燃烧化学反应过程，锅炉的数值模拟结果结合软测量技术，可以为锅炉燃烧优化、锅炉受热面寿命管理和故障预测等后续研究提供数据支撑，后者又可以为锅炉的数值模拟提供实验验证，相辅相成，不断优化提升锅炉四管泄漏的智能化故障预测及诊断的准确度。
对于燃煤锅炉内的燃烧和传热过程，煤粉在炉膛内的燃烧跟受热面管及管内工质进行传热的同时，也存在双向耦合作用。过再热器、水冷壁等管道影响炉膛内温度场、速度场等的分布，反过来，炉膛内的高温烟气也对受热面管的温度和压力场分布产生影响。要想更准确地模拟锅炉内部的流场分布情况，就必须考虑锅炉炉膛和主要受热面管道的流固耦合作用。
方法二：工程预测计算思路
由于过热器和再热器的吸热情况比较复杂，为了准确计算各点的壁温，将一片屏的管子分成若干段，然后根据各管段在炉膛及屏所处的相对位置，确定各种计算参数和系数。
在过热器和再热器受热面的设计中，一般是根据某级受热面的出口压力及其总流量推算其进口压力，因而在进行流量平衡计算时须用迭代法求解，从而得到各管圈的流量分布以及受热面进口工质压力。
炉膛煤粉燃烧模型优化和软测量技术
煤粉锅炉燃烧过程是非常复杂的湍流流动和燃烧化学反应过程，主要包括：气相湍流流动过程；气固耦合流动过程；辐射传热过程；煤粉燃烧过程；氮氧化物等燃烧产物的生成过程等。需要根据锅炉实际运行参数选择合适的模型同时设置合理的模型参数，是通过数值模拟方法获得正确的炉膛燃烧过程数值仿真结果的关键。数值计算的参数包括湍流模型中的计算参数、压力基求解器中的压松弛因子、计算初始值、收敛准则等。
计算流体力学（CFD）通过将连续流场离散化，将非线性偏微分方程的求解转化为代数方程求解，进而可以实现自动计算。通过选择合适的气相湍流模型、煤粉燃烧模型、气固耦合模型等数值模拟模型和参数，同时结合合理的网格划分方法，最后根据实际生产工况，设置正确的边界条件，可以对炉膛内燃烧以及锅炉内流场跟受热面管道流固耦合关系进行数值模拟仿真，获得传统的理论计算和实验方法难以达到的计算结果。锅炉的数值模拟结果结合软测量技术，可以为锅炉燃烧优化、受热面管寿命管理和故障预测等后续研究提供数据支撑，后者又可以为锅炉的数值模拟提供实验验证，二者相辅相成，不断优化提升锅炉四管泄漏的智能化故障预测及诊断的准确度。
锅炉炉膛和主要受热面管道流固耦合（FSI）联合仿真研究
流固耦合力学的重要特征是两相介质之间的相互作用，变形固体在流体载荷作用下会产生变形或运动。变形或运动又反过来影响流体运动，从而改变流体载荷的分布和大小，正是这种相互作用将在不同条件下产生形形色色的流固耦合现象。对于燃煤锅炉内的燃烧和传热过程，煤粉在炉膛内的燃烧跟受热面管及管内工质进行传热的同时，也存在双向耦合作用。过再热器、水冷壁等管道影响炉膛内温度场、速度场等的分布，反过来，炉膛内的高温烟气也对受热面管的温度和压力场分布产生影响。要想更准确地模拟锅炉内部的流场分布情况，就必须考虑锅炉炉膛和主要受热面管道的流固耦合作用。
现在由于数值计算方法，计算机技术的发展，整个的求解趋向于NS方程(纳维－斯托克斯方程Navier-Stokesequations)与非线性结构动力学。一般使用迭代求解，也就是在流场，结构上分别求解，在各个时间步之间耦合迭代，收敛后再向前推进。双向耦合仿真思想就是遵循多场耦合思想，是指将不同工程领域多个相互作用的综合分析，求解一个完整的工程问题。流固耦合的物理场包括流场分析和结构分析，涉及的物理场为流场和应力场。单向流固耦合的思想考虑流体对固体结构的作用，求解结构应力场必须以求解流场为前提，结构应力场分析应依赖流场分析结果。
3.5受热面泄漏、爆管等故障智能预警
主要受热面受损预警实现及时干预，模型自学习，自趋优。实时计算锅炉主要受热面劣损情况，建立智能预测模型，对故障进行事前预警，提前干预，模型预测结果与检修对本厂的检修资料以及专家经验，进行梳理统计，规范管理。
从三个方面进行多维度故障预测：
一是针对锅炉主要受热面单个点建立实时在线受损监视模型，计算过热承受时间、腐蚀量、疲劳损耗等，实现锅炉主要受热面的定量化受损分析与预测；
二是由点到面，整体分析点与点之间的关联影响，给出系统性预测；
三是根据检修资料中获取的信息，结合现场汇总的宝贵实践经验，建立动态专家库，依据专家建立智能超前预测模型，通过故障本身现象及关联特征倒推故障的演变规律，通过模型的自学习，以及专家知识库的不断丰富与完善，逐步准确掌握事故的发展规律，逐层分析，去伪存真，将复杂的工作简单化，然后高效地加以解决。将复杂的问题科学的简单化，契合“简单管理”理念。
3.6预警提醒及故障预警模型优化闭环管理
基于工业互联网平台和专家知识库，建立锅炉受热面故障预测模型，给出受热面管道承受能力临界前的预测而非事故发生时的告警，并给出相关检修建议，记录重点维护和更换的热管，为检修提供充足的判断依据。结合历史运行数据、故障检修记录及现场专家经验，对锅炉受热面安全分析及故障预测等模型进行充分验证，不断修正及优化后台数学模型，提高预测结果准确性。
3.7锅炉受热面预测性维护和健康管理
目前借助5G和工业大数据平台等先进技术，工业系统可以采集大量的数据，包括生产运行数据、异常时间和报警信息等。预测性维护系统可对设备数据进行系统性的分析和处理，建立和训练预测模型，制定维护策略并及时调整，可以有效地降低检维修成本、降低设备故障率、减少甚至消灭非停、减少备品备件库存、延长设备寿命、提高维修和运行人员安全性、提升维修验证可靠性以及降本增效等。
结合锅炉主要受热面故障预警和劣损分析结果，实现预警信息和检修建议、设备维护信息的及时、有针对性地推送，真正将危险预警信息提送到相应负责人，跟踪预警信息处理进度，形成管理闭环。
实现跨部门协作，锅炉主要受热面故障预警系统发出预警信息以后，设备管理、热工、运行、集控、信息等多部门联动，各司其职，能够及时、准确预判锅炉运行状况，结合现场人员检查结果，对系统预警信息进行研判。同时将真实预警信息跟现场检修结果进行比对，完善锅炉受热面泄漏、爆管专家知识库，形成后台模型升级管理闭环。不仅改变了传统检修模式，而且能够进行预测性维护，大大减少了人员的定期维护工作量，降低了电厂设备维护成本，同时也降低了发生人身和设备安全事故的风险。
病例档案及专家知识库
记录锅炉受热面历史检修状况、现在的受损情况以及未来发展趋势与治理措施，为运行及检修提供长久的典型病例档案支持。在长期的历史档案中进行深度挖掘，结合最新的工况，进行智能自学习及长久的模型训练，形成实用性和准确性都很高的专家知识库，用来进一步指导运行及检修工作。
专家知识库的建立
专家知识库是诊断和预测的重要组成部分。它是一个独立的实体，存储着以适当的形式（文本、视频、数据、音频等）表示的锅炉四管相关专家经验、书本理论知识等。知识库中的知识可分为两种：一种是确定性知识，即已被专业人员所掌握的领域的事实；另一种是不确定性知识，是凭借专家的经验、直觉和启发而得到的知识，在此还包括通过对历史数据进行大数据挖掘得出的重要知识。该系统以文本、图形分析、视频画面方式记录锅炉受热面历史检修状况、现在的受损情况，以及未来发展趋势与治理措施，为运行及检修提供长久的典型病例档案支持。结合“久病成医”的思想，在长期的历史档案中进行深度挖掘，结合最新的工况，进行智能自学习及长久的模型训练，形成实用性和准确性都很高的专家知识库，用来进一步指导运行及检修工作。
维修与运行操作指导
根据预警结果，对锅炉劣损情况进行运行干预调整，从系统性的角度提供安全、经济的调整操作指导，优化运行，延长受热部件使用年限，同时预留自动优化控制接口。提供检修计划和检修的录入管理平台，实现检修的规范管理。
从运行角度事前预防,预警后干预缓解，保障安全生产。根据锅炉主要受热面劣损在线分析、故障超前预测结果以及关联分析，结合电厂大小修时间，进行预警推送和需要维修的部位相关信息与维修操作指导；对劣损不严重的部件，给予运行操作指导，延缓受热面的劣化程度，为检修争取时间，形成锅炉主要受热面管理的闭环落地。
关联分析
根据劣损在线分析、故障超前预测结果以及关联分析，结合电厂大小修时间，进行预警推送和需要维修的部位相关信息与维修操作指导。系统结合现场经验建成智能模型，迅速有效的进行综合评判，找出关键的因素，并给出优化调整建议。
（5）数据挖掘与运行工况分析
基于大数据挖掘思路进行的关联分析，将温度、流速的超限次数、超限时长等信息相关联，挖掘温度、流速等对各种损耗的贡献度。
4.应用情况及可推广前景简述
2024年11月，国能寿光发电有限责任公司“1000MW超超临界锅炉受热面多源异构数字化寿命管理系统研究与应用项目”正式上线运行，为电厂锅炉安全稳定运行注入强大动力。系统自上线试运行以来，各项运行指标正常，系统稳定，各项功能运行情况良好。其锅炉主要受热面三维可视化，让技术人员直观了解状况；劣损分析功能精准定位问题部位，为修复提供依据；故障预测功能提前告知故障，助力提前应对；关联调整功能优化运行参数，提高整体运行效率；维修与运行操作指导功能为人员提供科学指导。这些功能协同提升检修决策科学性与针对性，为锅炉四管故障处理及优化检修提供技术支撑，提升电厂技术管理效率，具有良好的推广前景。
5.经济效益及社会效益情况
5.1经济效益
减少非计划停机损失
通过实时监测锅炉壁温、吹灰器、炉管泄漏报警系统等数据，结合受热面劣损预测模型，可实时掌握锅炉受热面状态，降低超温、吹灰器卡涩导致的受热面爆管、泄漏等故障风险，减少非计划停机，降低维修成本。本系统如果每年可以减少一次因四管爆管造成的非计划停机或者减少一次不必要的停机检修计算，年直接经济效益不低于280万元（发电量损失，按照平均负荷47%，停机时间5天计算），若考虑机组启停、四管检修的费用，年总经济效益不低于500万元。
缩短备品备件准备周期，提高利用率
传统检修模式依赖定期计划，可能导致过度检修。系统通过整合检修资料与专家经验，实现基于数据驱动的预测性维护，通过在线劣损分析及预警功能，改变传统检修决策模式，从而更有针对性的制定检修计划，使备品备件的利用率提高10%~15%。
5.2社会效益
三维模型及数字档案带来的社会效益
基于三维可视化技术的锅炉全生命周期管理系统，通过高精度数字孪生建模实现设备结构与运行数据的深度融合，集成设计参数、材料属性、检修记录等全息档案，构建可交互的智能运维平台。该系统为电厂员工提供沉浸式培训环境，显著提升设备管理效率与决策精准度。
市场竞争力提升带来的社会效益
随着国家对节能减排和绿色发展的重视，火电厂面临越来越严格的环保和能效要求，特别是部分老旧电厂，高温部件（如锅炉管件、联箱）的疲劳蠕变问题日益突出。数字化寿命管理系统通过实时监测与预测性维护，可延长设备寿命、降低非计划停运风险，成为老旧机组改造的必备工具。锅炉数字化寿命管理系统的应用有助于火电厂提升机组能效，从而获得更多的市场份额和经济效益。
6.项目案例获专利及奖励情况：
6.1专利
6.2论文
7.申报单位内部评审结论意见：
同意申报。
国能寿光发电有限责任公司
2025年11月10日
京公网安备 11011502004515号 
