Экспертные заключения: 4
Консультации: 0

Кейс 6.3 Обнаружение не плотностей (свищей) на ранней стадии в паро-водянном тракте

Проблема

Поверхности нагрева котлов тепловых электростанций (пароперегреватели, экономайзеры, испарительные экраны) являются наиболее уязвимыми элементами. До 79,2% всех отказов котлоагрегатов происходят именно в этом оборудовании. Основные причины отказов — перегрев (32%), абразивный износ и коррозия (25%), эрозия и дефекты металла.

Последствия:

  • Высокие затраты на аварийный ремонт: Замена повреждённого участка, например, ширмового пароперегревателя, обходится в 65,5 млн рублей, а вертикально-водяного экрана — в 88,5 млн рублей.
  • Неплановые простои: Аварийный останов котла для ремонта ведёт к огромным убыткам из-за недоотпуска электро- и теплоэнергии.
  • Неэффективность традиционных методов: Существующие методы диагностики (визуальный контроль, вырезка труб, пароводяной баланс) являются либо недостаточно точными, либо инвазивными, либо проводятся слишком редко, не позволяя отслеживать деградацию в реальном времени.

Задача: Предотвратить дорогостоящие аварии за счёт раннего обнаружения истончения стенок труб и прогнозирования остаточного ресурса.

Решение

Проект предлагает современную программно-аналитическую систему для непрерывного косвенного мониторинга состояния поверхностей нагрева, основанную на данных существующей АСУ ТП (автоматизированной системы управления технологическим процессом).

Суть решения:

  1. Сбор данных в реальном времени: Система использует стандартные технологические параметры с АСУ ТП: давление (P), температуру (t), расход пара (D), энтальпию (H) и другие (B, v).
  2. Математическое моделирование и расчёт: На основе уравнения теплового баланса котла система в непрерывном режиме рассчитывает ключевые индикаторы состояния:
    • Коэффициент теплопередачи загрязнённой стенки (kз)
    • Коэффициент загрязнения (ε)
    • Температуру стенки металла (tст)
    • Деградацию (истончение) стенки металла (δст) — это ключевой прогнозный параметр.
  3. Визуализация и прогноз: Алгоритм строит графики деградации толщины стенки во времени, позволяя прогнозировать момент достижения критического износа и планировать ремонт заранее, в плановые остановки.
  4. Интеграция с инструментальным контролем: Система дополняется, а не заменяет, методы прямого контроля (например, работу видеозондов (эндоскопов) для визуальной инспекции труднодоступных мест). Аналитика помогает определить, куда именно направить зонд для прицельной проверки.

Экономический эффект: Стоимость внедрения системы составляет 47,2 млн рублей, что окупается за 0,5–1 год за счёт предотвращения всего одной аварийной замены участка поверхности нагрева.

Для кого предназначен проект

  • Эксплуатационный персонал и служба главного механика тепловых электростанций (ТЭЦ, ГРЭС).
  • Энергосервисные компании (ЭСКО), оказывающие услуги по диагностике и мониторингу оборудования.
  • Крупные промышленные предприятия с собственными котельными установками.
  • Страховые компании, заинтересованные в снижении рисков аварий на застрахованных энергообъектах.
  1. Поэтапное внедрение:
    • Пилотный проект: Внедрение системы мониторинга для одного-двух наиболее критичных элементов (например, ширмового пароперегревателя).
    • Анализ результатов: Сравнение прогнозов системы с данными планового инструментального контроля (толщинометрия, эндоскопия).
    • Тиражное внедрение: Распространение на все ключевые поверхности нагрева котла и другие котлоагрегаты станции.
  2. Акцент на минимальном вмешательстве: Система использует уже существующие данные АСУ ТП, не требуя массовой установки дорогостоящих новых датчиков, что снижает капитальные затраты и сложность монтажа.



Ссылка

На страницу проекта

Направление

Энергетика

Рынки

EnergyNet

Сквозные технологии

Технологии машинного обучения и когнитивные технологии
1 комментарий
Просмотр и добавление комментариев недоступны