一种基于大数据AI的炉管泄露智能诊断方法技术

本发明专利技术涉及炉管智能诊断技术领域，尤其是涉及一种基于大数据AI的炉管泄露智能诊断方法，通过多源传感器实时采集锅炉运行数据，包括温度、压力、振动、声波及烟气成分数据；对采集的原始数据进行时序对齐、异常值剔除及标准化预处理；将预处理后的数据输入预训练的深度神经网络模型，深度神经网络模型通过历史正常数据与泄露事故数据对比训练获得；基于模型输出的泄露概率值及特征贡献度分析，生成实时诊断结果与预警等级；本发明专利技术通过多源感知、AI深度分析、动态预警及预测性维护闭环，实现了锅炉炉管泄露的早期、精准、自动化诊断，显著提升工业设备安全性与运维效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及炉管智能诊断，尤其是涉及一种基于大数据ai的炉管泄露智能诊断方法。

技术介绍

1、炉管泄露诊断指的是对锅炉炉管是否发生泄漏以及泄漏位置、原因等情况进行判断和分析的过程。在锅炉运行中，炉管涵盖了锅炉的全部受热面，像水冷壁、过热器、省煤器、再热器等，它们内部承受着工质的压力和一些化学成分的作用，外部承受着高温、侵蚀和磨损的环境，容易发生失效和泄漏问题；

2、现有技术中，依赖单一参数阈值报警，误报率高达30-40%，而人工巡检无法实现24小时连续监测，且现有声波检测技术对早期微泄漏不敏感，缺乏多参数协同分析能力，监测效果有限。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种基于大数据ai的炉管泄露智能诊断方法，利于提升报警准确率，且减少人工监测麻烦，保证监测效果等。

2、为了解决现有技术问题，本专利技术公开了一种基于大数据ai的炉管泄露智能诊断方法，一种基于大数据ai的炉管泄露智能诊断方法，包括：

3、步骤s1，通过多源传感器实时采集锅炉运行数据，包括温度、压力、振动、声波本文档来自技高网...

【技术保护点】

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2.根据权利要求1所述的一种基于大数据AI的炉管泄露智能诊断方法，其特征在于，所述多源传感器包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据AI的炉管泄露智能诊断方法，其特征在于，所述深度神经网络模型采用多模态融合架构，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据AI的炉管泄露智能诊断方法，其特征在于，所述深度神经网络模型采用多模态融合架构，还包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据AI的炉管泄露智能诊断方法，其特征在于，所述模...

【技术特征摘要】

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2.根据权利要求1所述的一种基于大数据ai的炉管泄露智能诊断方法，其特征在于，所述多源传感器包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据ai的炉管泄露智能诊断方法，其特征在于，所述深度神经网络模型采用多模态融合架构，包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据ai的炉管泄露智能诊断方法，其特征在于，所述深度神经网络模型采用多模态融合架构，还包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据ai...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋超楠，孙亚伟，高健，李跃林，徐西俊，李松涛，张蓬亮，李川，王沛沛，张振兵，赵洪岗，
申请(专利权)人：国家能源蓬莱发电有限公司，
类型：发明
国别省市：