鍋爐特種設備的檢修方法分析

丁振媛

（東營市特種設備檢驗研究院 山東東營 257000）

電力生產是一種連續制造過程，出于經濟原因，設備經常需要檢查維修，以降低重大故障的次數。另外，為了維持生產過程，一些組件單元經常在故障狀態下運行。因此，在分析設備使用數據時，首要任務是通過保持設備處于良好狀態來維持生產能力。對發電廠的發電產生重大影響的設備包括鍋爐供給水泵，這些設備的故障可能會導致整個單元停止生產。因此，使用狀態監測方法來對這類特種設備進行監管是必要的，狀態監測也讓工程師能夠進行預測性維護工作，而對設備的評估分析也有利于后續檢修維護［1］。

1 鍋爐故障分析

鍋爐部件主要由鋼、鑄鐵、不銹鋼和高溫合金制成。鍋爐管故障是電廠中非常普遍的現象。調查鍋爐管道故障的原因對于防止未來鍋爐故障非常重要。識別正確的故障機制通常有助于確保設備的完整性。鍋爐管失效的原因有很多，如點蝕、應力腐蝕開裂、應力破裂、蠕變、侵蝕和熱疲勞。鍋爐管故障是計劃外或強制鍋爐停運的主要原因，這可能導致緊急停機、生產損失和昂貴的維修費用。局部腐蝕是一種局部變薄或金屬損失的形式，是電廠行業中鍋爐管道故障的最常見原因之一。據報道，這種管道故障機制占造成化石燃料發電廠所有管道故障的25%左右。管子在使用中的局部腐蝕是由于管壁損失機制造成的，這是由于飛灰、落渣和鍋爐燃燒室散發的煤顆粒對管子表面的磨損。這些管子的局部腐蝕也可能是由于吹灰器將高速蒸汽射流誤導直接撞擊管子表面，或由于相鄰管子的蒸汽切割（當故障管子破裂和高動量蒸汽逃逸撞擊相鄰管）。隨著時間的推移，在這些影響下的管子將經歷顯著的壁厚損失，從而導致嚴重的塑性變形并最終爆裂。

多年來，鍋爐管的故障評估包括冶金故障調查、根本原因分析方法、管目視檢查、化學成分和使用X射線衍射（XRD）、掃描電子顯微鏡（SEM）、能量色散X射線的微觀結構分析光譜學（EDS）等，以確定故障的原因。研究對部分原因提供了預防措施的建議。預測管子的剩余使用時間提供了控制侵蝕性顆粒特性（類型、大小、形狀、流速）的方案，并建議使用流量控制篩來重新分配侵蝕性顆粒、降低氣體速度和隨后降低侵蝕率。這些都有助于緩解問題，但鍋爐管的局部腐蝕問題仍然是導致管道泄漏的主要原因，因此，也是發電廠和其他公用事業中鍋爐計劃外停機的主要原因。

2 鍋爐特種設備的檢修

鍋爐的檢修操作無疑需要在鍋爐的停運期間進行。在此之前，操作員需要對正常運行的鍋爐進行運轉檢查，保證鍋爐在運轉過程中不存在直觀故障。每年，操作員都需要對蒸汽鍋爐進行多次全面細致檢查，以檢測是否形成水垢、腐蝕、振動、磨損、裂紋、過熱等問題，這些問題需要進行相應的維護，以防止最終導致整個設備的故障。當然，在工廠里有一種儀器，它是預測性維護的最佳“設備”，是操作員的耳朵。操作員可以檢測到許多指示即將發生故障的問題，并采取措施防止故障發生。操作員可以檢測到聲音、振動、溫度的變化（只需將一只手放在設備上），這需要在測試和監控設備上投入大量資金。鍋爐廠操作人員的持續出勤是預測性維護的一項投資，有助于確保不會出現重大設備或系統故障等意外情況。通常是鍋爐操作員提供水處理的基本維護。鍋爐管的維護需要經過培訓的人員在焊接和無損檢測（NDT）等領域進行檢查和維修，還需要特殊的工具和設備設置，如用于檢查的超聲波設備、切割和坡口機、焊接、安裝板，和設置腳手架以供進入，此外，也需要不同尺寸的備用管。所有這些資源都會產生成本，并且準備工作會占用停機時間。同時，作為維護人員，具備專業的知識和檢修手冊是極其重要的。在進行任何維護操作之前，都需要對整個設備有明確的認知，以免在檢修過程中造成二次人為操作不當引發的故障［2-3］。

3 鍋爐壓力部件維護

用于核電站、石化和不同工業領域的壓力容器暴露在高溫和多變的溫度、壓力和化學活性液體的快速流動中，因此，導致在容器壁上形成不同形式的裂縫和不同尺寸的空腔。

鍋爐壓力部件是發電站的重要資產，眾所周知，燃煤發電站是計劃和強制停機成本的最大貢獻者之一。鍋爐受壓件的性能受多種因素影響，如輸出要求、計劃維護的持續時間、計劃維護的頻率、遵守法規、資源可用性和成本和煤炭質量等，這些因素之間的內在關系會影響維護決策的優化。本節討論了優化框架在電站鍋爐管維修優化分析中的應用。

由于長期的內部操作，鍋爐和壓力容器內連續高溫，如果有裂縫出現，很容易造成安全生產事故，如鍋爐和壓力容器的爆炸，這將危害人類生命安全和公司財產。壓力容器故障的主要原因是容器的煙灰、結垢、腐蝕和熱沖擊。當鍋爐在爐側表面產生大量煙灰時，它會顯著隔熱并減少傳熱，并導致效率損失。如果水邊表面積聚大量水垢，情況也是如此。小至1/8英寸的水垢或煙灰可將燃料成本上升25%，同時，還會顯著導致管板、熔爐和管道的壓力容器故障。當這種情況發生時，第一個跡象是煙囪溫度明顯高于正常水平，這是由于缺乏熱量傳遞到容器的水背表面。或者，當鍋爐停機一段時間后，可能有跡象表明設備前部或后部漏水。此外，管道水側可能會出現氧氣點蝕（腐蝕），從而使水進入管道的內部爐側并泄漏到地板上。熱沖擊損壞是由于進入鍋爐的給水溫度的根本差異造成的，并且很可能會發現管和管板泄漏的根據，以及鍋爐的給水連接可能破裂。要解決鍋爐中的結垢和腐蝕問題，首先要確保執行適當且定期的排污程序，包括表面和底部，并聘請合格的水處理專家推薦適當的化學品和劑量以消除腐蝕和結垢。此外，還可以考慮使用除氧器來大大減少給水中的游離氧，減少對化學品的需求和過度頻繁的表面排污，從而節省能源成本。煙灰問題是一個燃燒問題，需要合格技術人員的技能，他們將讀取讀數并在整個燃燒器的調節范圍內調整燃料/空氣比。關鍵是要允許足夠的過量空氣以防止濃（煤煙）混合，同時，將過量空氣保持在安全但可接受的有效點，同時從低火調節到高火。熱沖擊問題很常見，可以是冷沖擊也可以是熱沖擊。通常，冷沖擊會導致壓力容器快速收縮，從而對焊縫和管板韌帶造成過大的應變。解決方案是確保進入鍋爐的給水盡可能接近其飽和溫度，這是考慮為鍋爐提供除氧器的另一個原因。除氧器是一種加壓容器，使用鍋爐的蒸汽提高給水溫度以驅除腐蝕性氣體（氧氣和二氧化碳）。通常，除氧器在約5psig（227 F）下運行，但是，如果鍋爐在高于100psig（338 F）的更高范圍內運行，它可以在更高的壓力、溫度下運行，關鍵是盡可能減小給水溫度與鍋爐運行溫度之間的差異。

4 安全閥的檢修

任何鍋爐上最重要的裝置是安全泄壓閥，必須定期檢查。與通常做法相反，在高于安全閥設置的任何點對鍋爐進行壓力測試沒有任何優勢，唯一的例外是焊接維修后，然后由當地鍋爐檢查員自行決定。鍋爐永遠不能在高于安全泄壓閥設置的壓力下合法運行。如果管接頭在高于安全閥設置的壓力下進行測試時泄漏，它們可能會在壓力下降，并恢復正常操作時密封。過度軋制管材可能只會削弱管材金屬。安全閥的狀況至關重要，檢查安全閥時，應檢查所有相關的排放管道的尺寸、壓力等級和支撐是否正確。壓力容器和安全閥之間不應放置閥門。在鍋爐運行時，應通過提升測試桿來測試它們是否可以自由運行。抬起手柄時，熱水被強制排出，注意任何排放物都應遠離人員。閥門關閉后，應檢查閥門是否存在泄漏，表明閥座上有污垢。如果第二次操作閥門后仍然存在泄漏，則應更換閥門。

5 超聲波檢修技術

采用超聲波探傷法對鍋爐和壓力容器進行無損探傷，其原理是利用介質在傳播過程中發生的界面反射特性來實現缺陷檢測［2］。該方法靈敏度高、穿透力強、檢測效率高。所述超聲波探傷設備具有重量輕、對人體無害、體積小等特點，它可以快速檢測壓力容器、管道或鍋爐的缺陷，目前廣泛應用于壓力容器、鍋爐等領域的安全評價。通常，新安裝的壓力容器、管道或鍋爐將使用X 射線進行隨機檢查，但在檢查和檢查已經運行或使用中的壓力容器和管道時，X 射線在某些情況下可能受到地下作業和空中作業的限制，因此，超聲波更適合于已經使用的壓力容器和管道的檢測。在超聲波檢測技術的應用過程中，主要使用超聲波儀器。在對鍋爐管道進行檢測的過程中，超聲波會進入鍋爐。如果在檢查過程中超聲波受到阻力而返回，則說明鍋爐管道有裂紋。此外，可以根據超聲響應時間確定管道缺陷的大致位置，為后續的維修工作提供了方便。

6 預測性維護鍋爐

由于設備監控和故障檢測，可以從預防性維護方法過渡到預測性維護方法。預測性維護需要有關設備當前健康狀況的全面信息。額外的計量、物理過程建模或數據驅動模型可用于獲取信息。系統的集成及對現有系統中的數據使用高級分析的可能性使得該領域的數據驅動方法得以快速發展，從而提供了以廉價方式獲得洞察力的機會。預測性維護提供更好的預定修復計劃，最大限度地減少計劃內和計劃外停機時間，這意味著應減少對狀況良好的設備進行不必要的維修；通過實時健康監控，最大限度地減少停機的可能性；通過估計剩余使用壽命來更好地管理資產。

生產環境中，分析工作的一個重要問題是確保數據的準確性。對于人工錄入的數據，如故障日志中錄入的數據，數據很少包含事件的具體時間、內容，這對在來自傳感器的數據流的時間序列中正確分類事件和正確發生事件的時間提出了挑戰。此外，除了測量誤差的問題外，傳感器數據還經常受到其他設備的干擾，例如，測得的振動值可能來自連接的組件，溫度指示受天氣條件的影響很大。有時，記錄的測量值不是來自傳感器，而是模擬值，這種做法用于避免安全系統中的錯誤警報。上述方面顯著區分了生產環境和實驗室環境，迫使數據存在高度的不確定性而進行處理。

根據潛在故障對生產過程的影響，采用不同的維護方法進行鍋爐的維護。無論是采用反應性、預防性策略，還是預測性維護策略，主要目標都是以最低成本提供生產所需的容量，它可以通過結合機器學習技術來最小化能源消耗。經典的狀態監測技術基于對設備物理特性的檢查和觀察，使用的技術包括視覺監測（污染物、泄漏、熱像儀）、聲音監測和物理監測（溫度、振動）。通過對生產數據的實時分析和先進的數據探索，可以實施遠程狀態監測和預測性維護工具，以在短時間內檢測到設備故障之前的第一個警報出現之前的第一個故障癥狀。此外，還可以預測機械傳動系統中部件的剩余使用壽命，例如，將深度學習作為最先進的數據驅動方法之一，如具有宏觀—微觀注意力的新型長短期記憶神經網絡等科技時代下的產物。而在可再生能源領域也正在開發許多應用［4］。

由于不確定的數據和對專業知識的訪問受限，研究學者利用回歸模型開發出在不使用分類技術的前提下的異常檢測系統。因此，從學習過程中排除了有關已執行維護工作的信息。異常檢測系統的概念假設為與設備連接的每個測量信號創建一個模型，并分析信號的真實（測量）值和預期值之間的差異。預期值是根據其他傳感器的當前指示計算得出的，如正常行為建模方法中的全信號重建概念。模型是用檢查時間之前的歷史數據訓練的，并且假設在登記故障之前的時間里，這些值之間的差異會增加。

在創建的回歸模型的訓練階段，使用的輸入數據集包含從發電信息管理系統（PGIM）離線獲得的原始歷史測量值。PGIM 系統是發電廠使用的分布式控制系統（DCS）信號的數據存儲庫，數據包括來自位于被監測泵單元（如來自軸承）上的各種傳感器的溫度、油壓、電流和操作參數的設置。雖然，所提出的方法屬于監督算法組，但它的使用不需要太多的分析技術，因為學習過程中的標簽實際上是輸入數據集的一個元素。因此，無需專業知識、歷史事件的詳細分析和生產過程的知識，就可以在許多領域快速有效地使用這種方法［5-6］。

7 結語

歸根結底，鍋爐中的所有組件都很重要，并有助于鍋爐使用的高效性、可靠性和安全性，這就是為什么保持準確的鍋爐房日志至關重要，要定期檢修并記錄所有設備的使用情況。正是這種紀律及對操作人員的專業培訓，不僅節省了無數能源和運營成本，而且還保護了樓內每個人的安全和福祉。本文基于對鍋爐特種設備的故障造成因素進行分析，并提出了切實可行的檢修方案，以期為行業鍋爐檢修的可靠性與安全性作出貢獻。