Предиктивный метод обнаружения дефектов поверхностей нагрева котельных агрегатов

Полный текст

Обоснование. Надежность — это главная характеристика качества оборудования. Понижение мощности, производительности и других технических характеристик объекта является следствием снижения надежности. При значительных отклонениях этих характеристик от нормативных значений и последующих тяжелых состояниях наступает полная неработоспособность или возникает отказ. Эксплуатация котельных агрегатов сопровождается сложными физическими и химическими процессами, интенсивность которых влияет на узлы и детали оборудования. Производственные структуры, использующиеся для получения тепловой и электрической энергии, а также отдельные их элементы совершенствуются и модернизируются из-за многих экологических норм и стратегий повышения энергоэффективности. Так, одним из наиболее перспективных направлений развития в этой области является применение цифровых технологий.

Цель — на эффективность работы энергетических комплексов оказывает существенное влияние надежность работы тепломеханического оборудования, которое в свою очередь подвергается различным видам разрушений. Главными элементами, провоцирующими отказы, являются поверхности нагрева котлоагрегатов. Заранее обнаруженное место возникновение дефекта и принятые своевременно мероприятия по его предупреждению являются действиями, которые обеспечат надежную и бесперебойную работу оборудования. Однако все существующие и применяемые в данное время методы не позволяют заранее и с высокой точностью определять места возникновения дефектов. Необходимо создать новый подход обеспечения надежности оборудования с использованием современных цифровых технологий. Так, на примере трубок поверхностей нагрева котла-утилизатора был разработан предиктивный метод по определению дефектных участков.

Методы. Для обеспечения безаварийного режима работы котла и увеличения срока службы поверхностей нагрева нужно следить за параметрами пара и уходящих газов, а также обеспечить автоматизированный централизованный оперативный контроль и управление такими процессами, как температурные расширения, температурные перекосы, температурные напряжения, коррозия. Суть разработанного решения заключается в создании единой экосистемы, объединяющей в себе различные системы контроля, анализа, сбора статистки, хранения и обработки информации. В основе этой экосистемы лежат как перекладные механические методы, так и современные цифровые, на основе комплексов различных программ. Для создания такой системы предлагается использовать датчики: температурных расширений, которые позволят определять, в каком месте расширения превысили норму; датчики температуры, необходимые для получения информации о конкретном участке с ухудшенным процессом теплообмена и, как следствие, подверженном образованию накипи; датчики температурных напряжений. Для уменьшения количества образования твердых отложений на стенках трубы необходимо автоматизировать контроль качества питательной воды, используя: автоматическую систему дозирования реагентов; измерения уровня проводимости воды, уровня pH, уровня жесткости; контроль уровня воды. Данные с датчиков будут непрерывно выгружаться для хранения и дальнейшей передачи в серверную, откуда информация и все изменения будут заноситься в разработанную модель искусственной нейронной сети с помощью системы MATLAB. Система MATLAB представляет собой высокоуровневый язык математического программирования с возможностью моделирования нейронных сетей. Первым важнейшим преимуществом нейронных сетей, повышающим эффективность использования вычислительных ресурсов, является параллельная обработка информации всеми звеньями сети. Значительное количество нейронов и еще большее количество межнейронных связей (синапсов) в сочетании с их параллельной работой позволяет значительно ускорить процесс обработки информации. Второе важное свойство искусственных нейронных сетей — способность (ранее присущая лишь живым организмам) к обучению, в том числе и дообучению по вновь поступившей информации, а также к обобщению накопленных знаний. Визуализация результатов обработки данных искусственной нейронной сети проводится посредством моделирования в программном комплексе ANSYS. Одним из ключевых преимуществ ANSYS является его способность проводить анализ не только в статических условиях, но и в динамических, что может быть особенно полезно при определении дефектов.

Результаты. Предложенный метод оказывает позитивное влияние на коэффициент полезного действия (1) и коэффициент теплопередачи. КПД котла зависит от суммарных потерь $\sum _2^{6}q$:

$\eta =100-\left(q_2+q_3+q_4+q_5+q_6\right)$. (1)

Накипь, образующаяся на трубах, вызывает увеличение $q_2$ — потерь теплоты с уходящими газами и пережег труб. Из-за нарушения процесса теплообмена температура уходящих газов увеличивается. Отсюда следует, что с увеличением количества образований накипи КПД котла падает. Разработанный в данной работе метод позволяет предупредить образование накипи на поверхностях нагрева, тем самым поддерживать КПД котла на заданном уровне. Коэффициент теплопередачи $k$ (2) представляет собой количественную расчетную величину, характеризующую сложный теплообмен. Он зависит от коэффициентов теплоотдачи, термического сопротивления стенки и загрязнений:

$k=\frac{1}{{\displaystyle \frac{1}{{\alpha }_1{d}_{\mathbf{вн}}}}+{\displaystyle \frac{1}{2\lambda }}\ln {\displaystyle \frac{d_{\mathbf{нар}}}{d_{\mathbf{вн}}}}+{\displaystyle \frac{1}{{\alpha }_1{d}_{\mathbf{нар}}}}+R_{\mathbf{загр}}}$. (2)

На рис 1. представлены графические результаты моделирования процесса теплообмена на примере пароперегревателя котла-утилизатора. Технико-экономический расчет разработанного метода производится по числу часов простоя газовой и паровой турбины, так как при отказе котла-утилизатора прекращает свою работу парогазовая установка (ПГУ), в состав которой входят: газотурбинная установка (ГТУ) и паротурбинная установка (ПТУ). Число часов простоя в среднем составляет две недели, однако, используя разработанное решение, возможно сократить эту величину в два раза, то есть до 168 ч [1].

Рис. 1. Температурный напор на поверхности нагревательного устройства

Выводы. Таким образом, предложенный в настоящей работе метод предиктивного обнаружения дефектов участков труб поверхностей нагрева котла-утилизатора с использованием цифровых технологий и прикладных механических методов является перспективным для дальнейшей проработки и внедрения на производства.

Об авторах

Анна Владимировна Швынденкова

Автор, ответственный за переписку.
Email: anna.shvindenkova@gmail.com

студентка

Список литературы

Дополнительные файлы

Доп. файлы

Действие

1. JATS XML

Скачать

2. Рис. 1. Температурный напор на поверхности нагревательного устройства

Скачать (117KB)

Метаданные