【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及结垢预测与清洗技术，尤其涉及一种电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗方法及系统。
技术介绍
1、电厂锅炉在长期运行过程中，其水冷壁管内部极易因水质波动、热负荷变化和局部传热恶化等因素产生结垢现象，进而影响传热效率，造成锅炉热效率下降和运行安全隐患。传统的结垢检测方法主要依赖停机检查或人工经验判断，不仅效率低、成本高，还存在检测结果滞后和区域覆盖不足的问题。
2、近年来，部分研究尝试采用热力参数分析或基于视觉图像识别的方法对结垢状况进行估计，但这些方法多数缺乏对时序变化特征的深入挖掘，且难以实现对锅炉水冷壁复杂空间结构中的结垢区域进行准确定位与清洗路径规划。此外，结垢清洗工作往往未能依据真实的三维结构风险数据开展，容易造成资源浪费或清洗不彻底。
3、在锅炉智能运维需求不断增强的背景下，亟需一种能够融合运行参数智能识别、空间结构风险评估及高效清洗路径规划的水冷壁结垢预测与清洗方法，以提升检测准确性和清洗作业效率，保障电厂安全稳定运行。
技术实现思路
1、本专利...
【技术保护点】
1.电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集水冷壁运行参数构建时序数据矩阵，对时序数据矩阵进行小波降噪和缺失值修复得到预处理数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对预处理数据提取多维特征并融合得到特征矩阵，基于特征矩阵构建结垢评估指标体系计算初始风险值，结合空间拓扑关系对初始风险值进行自适应平滑得到结垢风险值，将结垢风险值超过动态阈值的区域确定为结垢检测区域包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取结垢检测区域的三维点云数据，基于三维点云数据...
【技术特征摘要】
1.电厂锅炉水冷壁结垢智能预测与清洗方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集水冷壁运行参数构建时序数据矩阵，对时序数据矩阵进行小波降噪和缺失值修复得到预处理数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对预处理数据提取多维特征并融合得到特征矩阵，基于特征矩阵构建结垢评估指标体系计算初始风险值，结合空间拓扑关系对初始风险值进行自适应平滑得到结垢风险值，将结垢风险值超过动态阈值的区域确定为结垢检测区域包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取结垢检测区域的三维点云数据，基于三维点云数据的密度值计算结垢厚度分布，将结垢厚度大于预设厚度阈值的区域标记为待清洗区域包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对待清洗区域进行网格划分得到多个清洗...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘兴革，
申请(专利权)人：利兴凯北京能源系统技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。