[发明专利]一种基于DENSENET的汽缸蠕变检测与寿命预测方法

说明书

本发明公开了一种基于DENSENET的汽缸蠕变检测与评估方法，该方法用于检测汽缸是否发生蠕变，如若发生了蠕变失效，则停机检查，并密切关注汽缸的后续运行状态，防止发生安全事故；其次，预测剩余蠕变寿命并根据剩余寿命合理安排修检计划。本发明通过采集汽缸的温度、压力和应变信息，将其转化为图片，建立微调DENSENET网络实现对输入汽缸测量数据的蠕变检测与寿命预测任务，使得普通操作人员可以在保证不破坏汽缸本体的同时，即时有效的检测到汽缸的蠕变状况并预测蠕变寿命，合理安排机组运行计划，延长汽缸的使用寿命，保证了机组的安全有效的运行。

技术领域

本发明属于汽轮机技术领域，具体涉及一种基于DENSENET的汽缸蠕变检测与寿命预测方法。

背景技术

随着电力行业的快速发展，对电厂的单机容量，进汽参数和安全性等都提出了更高的要求，汽轮机机组逐渐向着高参数大规模的方向发展。汽轮机汽缸长期服役不可避免的会产生蠕变损伤，主要受到蠕变损伤影响的高温部件包括超高压/高压/中压转子，超高压/高压/中压外缸，超高压/高压/中压蒸汽发生室以及再热通道等。高温部件采用耐高温材料，造价高昂且不易修复，一旦发生蠕变损伤，对整个机组设备的安全可靠运行存在严重的威胁。

目前针对汽轮机机组蠕变损伤的检测和寿命预测仍未有直接有效的方法，主要的检测手段为有损试验和无损检测两种。有损试验需要采集汽缸的材料样本，在提高温度和压力的情况下评估工作温度和压力下汽缸的蠕变寿命，该方法也称为持久强度试验寿命外推法，主要有等温线外推法，Larson-Miller参数法和θ函数法。但是该检测方法需要在汽缸多个部位进行取样试验，在实际工程中极难实现，仍处于试验阶段。无损检测主要为超声波检测，通过检测材料内部微小裂痕进行蠕变损伤监测和评估。现有的超声波检测技术主要应用于铜等简单材料，是否可以应用于汽轮机仍需要进一步的研究，且超声波检测技术误差较大。

随着计算机计算能力的提升和人工智能的发展，越来越多的传统工业问题采用人工智能算法得到了新的解决方案。本发明提出了一种基于DENSENET的汽缸蠕变检测与寿命预测方法，在高中压汽缸布置测点采集数据，通过DENSENET网络挖掘数据信息，得到汽缸蠕变状态以及剩余寿命。该方法的优势在于，一方面，操作人员不需要了解蠕变方面的相关知识，便可以根据汽缸的测量数据实时监测，根据状态调整机组的运行，即时进行检修以保证机组安全稳定的运行，另一方面，相对于传统方案，该方案不需要破坏汽缸采集样本，也不需要复杂专业的实验器械，同时准确率更高，更即时可靠。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于DENSENET的汽缸蠕变检测与寿命预测方法，该方法基于汽缸的温度、压力和应变信息，采用DENSENET网络进行蠕变检测和寿命预测，可以有效提高检测效率，大幅度减少计算时间成本，即时检测蠕变状态并预测剩余蠕变寿命。

本发明采用如下技术方案来实现的：

一种基于DENSENET的汽缸蠕变检测与寿命预测方法，包括以下步骤：

1)在汽缸内侧布置测量区域，分别在测量区域布置温度传感器、压力传感器与应变传感器，获得单个汽缸的温度、压力和应变随时间变化的数据；