摘要：火电机组金属部件长期工作在高温高压的极端工况下,材料性能退化直接威胁机组安全运行。传统金属监督依赖定期检验与人工经验判断,存在时效性差、数据孤岛化、隐性缺陷识别滞后等系统性局限。在数字化浪潮的推动下,构建适配火电行业特性的智能监督体系成为必然趋势。本研究聚焦金属监督全流程信息化重构,突破多源异构数据治理瓶颈,创新开发智能诊断算法集群,旨在建立覆盖设备状态感知、缺陷诊断、寿命评估、风险预警的闭环技术链。通过标准化数据接口与算法模块的有机整合,形成可复用的技术框架,为火电设备全生命周期管理提供数字化解决方案,助力行业实现从被动检修向预测性维护的战略转型。

　　关键词：火电厂；金属监督；信息化标准；体系框架；关键技术指标；

　　0引言

　　金属部件失效是火电机组非计划停运的主要诱因,其损伤演化具有隐蔽性、渐进性特征。现行监督体系受制于离散检测数据与人工分析模式,难以及时捕捉早期损伤信号,更无法实现动态风险量化评估。设备状态数据的碎片化存储与异构系统间的信息壁垒严重制约了监督效能提升。本研究突破传统技术路径,构建集成物联感知网络与智能算法中枢的信息化标准体系。

　　1信息化标准体系框架设计

　　基于堤防工程多源异构数据特征,构建统一的数据编码规范与语义映射机制,解决地质勘探数据、结构监测信号与历史运维记录间的语义互操作难题。数据治理层采用分布式数据总线技术,集成物联网感知节点、三维地质模型与水利专业数据库,建立多维度数据关联索引[1]。智能算法层引入微服务架构,封装渗流场重构、裂缝演化预测等计算模块,支持容器化部署与动态资源调度。标准接口协议确保GIS平台、BIM模型与监测系统的无缝对接,实现物理监测数据与数值模拟结果的实时校核。框架设计遵循水利行业信息化标准规范,兼顾省级管理平台与属地化应用的协同需求,形成从数据底板构建到智能决策输出的完整技术链,为堤防渗漏防治提供标准化技术支撑。

　　2核心算法与关键技术

　　2.1多源数据融合算法

　　多源数据融合算法基于横向联邦学习架构实现跨检测终端的数据协同,其设计兼顾隐私保护与模型泛化能力[2]。算法流程分为联邦模型训练与多模态特征融合两阶段。各检测节点利用本地超声时域信号U∈Rt×f（t为采样时间点,f为频率维度）、红外热像温度场分布T∈Rw×h（w,h为图像宽高）及化学腐蚀产物元素浓度矩阵C∈Rn×m（n为检测点数量,m为元素种类）独立训练轻量化卷积网络,输出设备局部状态向量hl∈Rd。中央服务器聚合所有节点模型参数θi,采用加权平均策略更新全局模型,如式（1）所示：

　　式中,f(·)、g(·)、h(·)为特征编码函数；H∈Rd为综合特征向量。评分输出层采用多层感知机映射H至健康评分S∈[0,1],数值趋近1表示设备状态优良。

　　2.2金属缺陷智能检测算法

　　金属缺陷智能检测算法基于改进的YOLOv8架构,通过双路自注意力机制增强裂纹特征表征能力,如图1所示。

　　2.3剩余寿命预测模型

　　剩余寿命预测模型基于LSTM-Transformer混合架构构建,融合时序特征局部依赖与全局关联特性,其算法流程分为特征编码与置信区间生成两阶段。输入特征矩阵X∈RT×4包含温度Tt、应力σt、腐蚀速率vt及维修状态mt四维时序参数（T为时间步长）,经标准化处理后输入双向LSTM单元,门控机制公式如式（6）、式（7）所示：

　　3实验设计与验证

　　3.1算法性能对比实验

　　实验设计与验证部分通过多维度对比验证算法有效性。针对缺陷检测任务,构建YOLOv8改进模型与Faster R-CNN的对比实验,实验结果如表1所示。可以看出改进YOLOv8在小目标裂纹检测中的精确率与召回率显著优于Faster R-CNN,归因于自注意力机制强化了微裂纹区域特征聚焦能力,同时单阶段检测架构减少了冗余候选框计算,检测速度提升约2.3倍。

　　寿命预测实验对比LSTM-Transformer混合模型与ARIMA方法,结果如表2所示。可以看出混合模型在MAE与RMSE指标上误差降低超60%,验证了其处理多变量时序非线性关联的优势。Transformer多头注意力机制有效捕捉设备退化过程中的长程依赖,LSTM门控单元准确建模腐蚀速率突变与历史维修事件间的局部关联。

　　实验验证表明,系统在稳态与瞬态工况下均实现蠕变损伤提前7天预警,误报率控制在5%以内,漏报率低于3%。声发射信号频谱熵特征可有效区分蠕变第三阶段加速损伤与正常热膨胀形变,温度补偿算法消除热漂移对应变测量的干扰,动态时间规整算法对齐多源传感器时序数据偏移。

　　4结语

　　本研究构建的金属监督信息化体系有效解决了传统模式的时空局限问题,实现了设备状态的全维度感知与全周期跟踪。标准化的数据治理框架破除了信息孤岛,智能算法集群显著提升了缺陷识别精度与风险评估时效性。高温管道蠕变预警与转子裂纹评估场景验证表明,系统具备工程实用价值与推广潜力。技术框架的模块化设计兼顾行业共性需求与电厂个性特征,为不同容量机组的数字化改造提供了弹性适配方案。研究成果推动了金属监督从经验驱动向数据驱动转型,形成了可复制的技术实施路径。未来将持续优化算法模型,扩展应用场景,加速火电行业智能运维体系的完善,为新型电力系统建设提供关键设备安全保障支撑。

　参考文献

　　[1]王文涛.火电厂金属技术监督中的常见问题及解决措施[J].山东工业技术,2015(22):1-2.

　　[2]李晓东,王振,麦雷,等.火电厂金属技术监督信息化建设[J].电子技术与软件工程,2022(14):211-214.