我国集中供热管网维护修复技术发展现状分析
2020-11-27金肖
金 肖
(新疆维泰热力股份有限公司,新疆 乌鲁木齐 830001)
近些年来,随着城市化的发展,对集中供热管网提出了全新的要求,而供热管道直埋敷设技术具有施工周期短、工程造价低、使用寿命长、节约投资等优点,因此在城市集中供热管网中得到了广泛的应用。
1 集中供热管网系统概述
在集中供热的管网中,其热媒主要为热水或水蒸气,而对于集中供热管网系统来说,就可借助多个热源且通过管网和热交换站的供热方式,来对城市用户进行供热,这种集中供热主要包括热网、热源和用户等构成。集中供热管网系统在城市发展中具有重要的作用,由于其改变了传统供热方式,有效地实现了高质量的供热、节能、减少环境污染和良好的经济效益。通过集中供热的管网系统,对供热能够实现集中性的控制,从而来提升供热质量,并且此系统能够对管网内加热的温度进行设置,加热过程并不受外部的温度所影响,因此这样就能够有效的保证供热质量。同时按照室外实际温度变化的情况,此系统还能够对加热的介质流速以及温度等实施合理的调节与控制,这样就能够保证其供热的参数满足用户的实际需求。另外,此系统安装有诸多的仪表,他们能够对供热数据进行收集和分析,这样就能够对其供热情况进行掌握,便于进行节能控制。在实现节能控制的同时,有效地降低热损失的发生,对供暖的效率进行了提升,这样就能够避免对环境造成污染。
2 供热管网的维护修复技术措施
2.1 系统性修复技术
供热管网的系统性修复技术主要为水力平衡调节。目前国内主要采用的水力平衡调节方法为温差法、比例法和CCR法(模拟阻力法)[2]。温差法是当前应用最多的一种方式,通过调节各用户流量,使各热用户的供、回水平均温度达到一致,从而使各热用户室内温度彼此相同,温差法调节周期长,需反复进行,适用于保温较好的供热管网。比例法是利用在总流量变化30%范围内时2 条并联管路中水流量比例保持不变的原理来完成,此方法对操作人员素质要求较高,易出现失误。CCR 法(模拟阻力法) 是在严格计算分析全系统阻力的基础上,对全系统进行一次调整的方法,此方法效果较好,费用较低,发展前景较好。
2.2 防腐技术
管道的腐蚀主要分为内腐蚀和外腐蚀,防腐措施也分为内防腐和外防腐。管道内壁的主要防腐措施有降低水中溶氧度和添加缓蚀剂等。管道外壁主要的防腐技术有阴极保护法、绝缘层保护法。阴极保护法是根据电化学腐蚀原理,使埋地钢管成为阴极区而不被腐蚀,阴极保护技术在国内发展迅速,但防腐工程是一个长期见效的项目,短期内无法体现其利益,阴极保护技术在供热管道应用方面发展较为缓慢。绝缘层保护法是通过涂刷涂漆或包覆特定材料保护层使管道和土壤隔离,防止管道表面腐蚀。常见的涂刷方式包括手工涂刷、静电喷涂和空气喷涂等。
3 保证供热管网工程质量的措施
3.1 加强放线定位以及开挖沟槽工作
一般来讲,供热管网的定位主要有两种方式。其一,依据道路中的管位。其二,利用坐标定位。但无论采取哪种方式,对供热效果的影响都不大。相比较而言,第二种定位方式,明显优于第一种。因此,一般施工人员会采用第二种方法进行管位定位。但这并不绝对。因为定位管位是主体工程实现性能的第一步。它需要结合实际地形情况,以及经济成本等要素。为了保证定位的准确性,施工人员需要加大对施工现场的研究力度,从而在最大限度上减小误差。另外,开挖沟槽是管线建设的重要步骤。在此过程中,施工人员需要根据施工线路要求,严格标识和处理管线内的障碍物,以及做好相应的跟踪定位工作,从而在确保线路准确性的同时,保障开通管道的质效性。
3.2 管位复查
在安装管道之前,还需要对管位进行准确的复查,如果条件允许最好打深井,并尽量避开地下障碍物,有效降低沿程阻力。管位复查的具体施工流程为:放线测量→开挖管沟→管道及垫层的基础施工→坡口→组对→对焊缝焊接进行无损检测→强度试验→对焊口进行除锈涂漆处理→保温→试压冲洗→向管网内注水→升温启动→试运行。
3.3 保证管道焊接的质量
供热管道焊接施工是十分重要的施工环节,不允许存有各种问题。一旦焊接存有漏洞,就会使整体供热效果失去效用,甚至会给人们的生活带来不必要的麻烦。基于此,施工人员必须要做好相应的焊接工作。首先,施工人员应根据实际情况,做好焊接材料的堆放工作,以免发生施工意外。其次,施工人员需要依据自身的焊接经验,认真做好焊接工作,避免出现十字焊缝的情况。尤其是支架的焊接中,不能出现环形焊缝。再次,施工人员应在焊接过程中,重视介质流向等问题,从而保障焊接工作的有序进行。最后,施工人员应加强对焊接后的检查工作。通过清理残留物,保障施工现场的清洁。
4 结语
从经济角度出发,被动检漏法、音听检漏法、红外热像检测法等投资较小、操作简单,但及时性或准确性不够;从准确度出发,光纤检测法、统计分析法、实时模型法准确度较高,但初投资较高或对仪器精度要求较高;从发展前景看,基于软件的检漏技术和人工智能的检漏技术准确性好,但目前还不够成熟,有待进一步的研究。