火电厂燃机故障诊断及运行维护技术分析

吴玉进

（中国能源建设集团安徽电力建设第二工程有限公司，安徽 合肥 230000）

近年来，随着社会的发展和经济的进步，我国对能源方面的需求也越来越大，由于我国石油、煤炭资源匮乏，在这种情况下，开始大力开发利用天然气作为能源。而在使用天然气方面，火力发电是一种非常经济、高效的发电方式。它以煤炭等燃烧过程中所释放出来的热能作为主要的动力来源。燃机以其具有较高效率和安全性等优势而广泛应用于火电厂中。在火电厂中，燃机机组是一个非常重要的组成部分，因为燃机机组设备由于长期暴露在外界环境下很容易产生一些故障或问题。为了能够对燃机运行情况进行及时监控与了解，需要采取一些措施对燃机运行系统进行诊断分析，以此确定其运行状态是否正常。

1 火电厂燃机高温部件的故障原因

1.1 燃机部件的热疲劳

燃机部件的热疲劳是指在运行的过程中，燃机在不断运行，但是其内部的高温部件并没有发生变化，随着时间的推移，部件也会产生热疲劳。如果部件中的某一部分发生了热疲劳，该部位就会出现故障。燃机是一个非常复杂的系统，它涉及很多个零部件，所以在运行过程中可能会产生故障。如果每个零部件都存在故障现象的话，那么整体系统就会出现问题。从燃机的结构上来讲，它主要由燃料、空气、燃气等组成，这和普通机械结构有着很大的不同，因此在运行过程中很容易出现故障。燃机部件的热疲劳主要与内燃机工作过程相关，但其热疲劳是无法避免的。燃气涡轮在运转时，要经过起动、加速、加载、停止等几个阶段。在此过程中，由于温度的改变，会给发动机各部分造成不同程度的损伤，尤其是对高温零件的使用，应选用适当的起动程序，以使其缓慢加热或冷却，以保护高温零件。比如，燃气轮机叶片也属于高温部件，因此在点火起动和加载时，特别要注意到温度的变化，由于叶缘受到进口端的影响，使叶片的温度迅速上升，而叶片的其他部分则会产生热应力，使叶片其他部分收缩，过快会造成叶片的损伤，而且在停止运转时，由于热应力的作用，会造成叶片部件的损伤，从而使涡轮叶片开裂。

1.2 燃机部件的蠕变

蠕变是指在应力的作用下，材料或构件发生的塑性变形和断裂，也称为微观应变。在热应力作用下，材料的蠕变现象主要表现为疲劳、蠕变断裂等，而在机械应力作用下，材料的蠕变主要表现为塑性变形。当金属材料经过一定时间后，会出现蠕变现象，也就是所说的蠕变，这种现象属于一个逐渐积累过程。而在内燃机高温部件长时间运行的过程中，高温部件会缓慢地产生基体蠕动。而且长期在高温下工作，会使基体组织的晶界变得更加脆弱，从而使其抗蠕变能力不断减弱，最终产生塑性变形，从而对发动机的性能造成严重的影响。

1.3 燃机部件的氧化和腐蚀

燃机高温部件长期运行在高温环境下，会对燃机高温部件造成一定的氧化和腐蚀，导致燃气轮机高温部件的性能下降，产生故障，威胁火电厂的安全运行。例如，在燃气燃烧的过程中，燃烧产生了大量的CO2,它在高压下与空气发生反应生成了CO2气体和水蒸气等物质。这些物质都会对燃气蒸汽机组造成一定的影响。燃机内部温度一般都比较高，在这种环境下污染物很容易被氧化和腐蚀。并且燃机内部是封闭的结构，氧化和腐蚀会加速燃烧反应进程，使燃机无法正常工作，造成严重损失；另外，如果环境湿度过大、温度过高等情况下也会产生氧化膜，进一步对燃机高温部件造成严重损伤。

2 火电厂燃机故障诊断方法

2.1 专家系统的诊断方法

在专家系统中，故障诊断主要是依据经验、知识以及理论基础来进行，然后根据已有的知识和经验对故障进行诊断。在这种情况下，专家系统要对实际操作过程中的设备的故障类型和原因进行分析，然后根据收集的具体资料，确定具体的诊断方式。对于燃气轮机这种复杂的系统，其中涉及多种元件和多种现象，因此这种情况下专家系统必须要有良好的知识结构，这样才能在故障诊断时做出正确的判断。在燃机出现故障时，所产生的数据资料都是经过专家系统处理后所得到的数据资料，然后根据这些数据资料来判断是否存在相应的问题以及可以采取哪些有效措施来解决该问题。

通常专家系统是由知识、模型、推理机制等部分组成的，同时在结构方面还包括知识库和数据库。在专家系统中，有一项重要的技术就是推理机制，知识、模型和推理机制都是相互联系的，其中知识可以分为两种：一种是显性知识，另一种则是隐性知识。在进行故障诊断时通常会利用隐性知识和显性知识来实现故障诊断。

根据不同的故障类型以及故障原因所表现出的不同症状来进行分类，一般情况下，会把常见故障分为2大类：设备不能正常运行、设备运行出现异常现象。利用这三大类来进行维修，同时还可以用大量的数据来判断故障发生的原因。

2.2 神经网络诊断方法

神经网络诊断方法是一种黑箱方法，这种方法是用神经网络的方法进行故障诊断，其中神经网络技术主要是由遗传算法、模拟退火算法、神经网络和遗传算法等这些方法组成的。神经网络诊断方法的特点可以总结为以下几点：（1）网络具有记忆功能，即网络可以记忆一段时间内发生过的故障征兆；（2）通过建立神经网络的模型，网络具有良好的容错能力；（3）根据某一故障征兆是否发生来决定是否启动故障诊断程序；（4）在进行故障诊断时，不需要复杂计算，只要给出该故障征兆与故障源之间的关系，然后根据其关系来确定具体的诊断方式和步骤；（5）可以对多种类型及程度和参数范围进行有效识别。

神经网络诊断方法具有学习能力，能够自动地从大量数据中获取知识。神经网络具有很强的自学习能力，即可以从已经获得的信息中提取有用的知识，而且还能够自行训练网络。在应用神经网络进行故障诊断时，根据燃机实际情况选取合适的参数作为输入样本，然后训练网络从而获得良好的效果。

在实际应用中，神经网络诊断方法还可以对数据进行有效处理，这一特点是它独有的优点。并且神经网络诊断方法还具有很强的自学习能力、自适应能力以及联想能力等优点，其中联想能力是它最大的特点。因此，它可以将提取的知识进行有效利用，为故障诊断提供有利条件。

2.3 混合智能故障诊断方法

混合智能故障诊断方法是以上两种方法的结合，是由上述两种方法结合而成的一种新的故障诊断技术。这种诊断方法能够将专家经验与神经网络相结合，从而弥补了以上两种方法各自存在的不足之处，同时还能充分利用专家经验知识与神经网络相结合而得到的智能判断，因此在判断精度上也要比前两种诊断技术更高。在实际工作中，火电厂燃机出现故障时，其故障特征与专家经验知识相结合对故障进行分析。这种方式不需要先了解故障发生前产生的情况，而是将已有的专家知识和经验知识合理利用到判断过程中，通过综合判断来得出结论。

燃机故障的特点是具有复杂性、多样性和不确定性等，这就要求诊断人员不仅要掌握大量的专业知识，还要具备较强的逻辑思维能力和创新思维。同时，由于诊断过程中具有一定的主观性和不规范性，这就要求诊断人员必须对各种因素进行综合分析，然后对数据进行深入分析，并将分析结果用来指导燃机故障诊断工作。通过这种方式，可以有效减少人为因素干扰对诊断结果的影响，提高故障诊断的准确性。例如，某火电厂燃机出现故障时，工作人员首先要对设备状况进行深入了解和掌握。随后要根据现场具体情况制定出解决措施，并在现场试验验证是否有效。

3 燃机高温部件的运行维护技术

3.1 内窥镜检查

内窥镜是一种利用摄像头进行观察的仪器，能够直接观察到内部物体，并且通过对不同角度的光线进行反射来观察物体。内窥镜具有安全性能高、检查速度快、经济实惠等特点，因此在实际工作中得到了广泛的应用。通过使用内窥镜检测燃机高温部件，能够准确地判断出高温部件的运行状态，同时也能够查看出高温部件是否出现了磨损、裂纹等情况，从而有利于燃机工作效率的提高。内窥镜主要用于对燃机叶片及汽轮机进行检查以及维护中，其原理是将特殊设计的摄像镜头对叶片和汽轮机内部进行观察，通过处理后输出图像并获取相关数据，而后再依据检验结果，制定科学合理的检修方案，并有针对性地进行维修或更换新的设备。该方法可为燃机的检测提供良好的基础，并可减少检验费用。

3.2 在线运行参数监测

燃机高温部件的在线检测主要是通过分析燃气中分散度、温度以及振动等数据，从而了解部件的运行情况。通过这种方式，能够发现高温部件的状态是否存在问题。通过测量分散度能够了解燃气是否均匀地燃烧，并且对火焰温度以及燃气燃烧的气体流量进行测量，从而得知燃气是否存在不均匀的现象，从而帮助我们更好地判断燃气是否存在问题。除此之外，对燃机的振动数据进行分析可以发现燃料和燃烧室的位置关系，并且能够了解整个燃机系统是否处于正常运行状态。通过这些方式可以发现高温部件存在的问题，并且针对问题进行维修或者是更换。

在检测后，还需要对燃机的运行状况进行分析，从而判断高温部件是否存在问题。在线监测设备主要是指在设备运行的过程中，通过对高温部件进行相关参数的检测，并且将采集的数据传输到主机上。在主机中对其进行相关处理，这样就可以进行详细的分析和研究，并且能够保证数据都处于正常的状态下。在检测过程中需要对两个方面进行重点监测，首先，是要对温度数据进行监测。通过这种方式可以了解燃气是否燃烧充分，如果没有将燃气燃烧完全就会造成能源浪费。另外则是要对燃气轮机运行状况作出相应的分析，这其中需要注意收集高温部件和燃气相关数据以及燃气轮机的运行状态。

3.3 金属监督

燃机高温部件的金属质量监测分为破坏性监测及非破坏性监测，破坏性监测是指用肉眼或者红外热成像仪器进行检查，一般发生在高温部件的表面缺陷及裂纹。根据金属质量监测的部位及程度来确定其监测的范围，并且对需要进行检验的部位采取相应的检测手段，是保证检验质量和精度的必要手段。在一般情况下，对燃机部件表面缺陷和裂纹采用无损检测。无损检测有超声波探伤、磁粉探伤、渗透热处理等。无损检测可以提高设备工作的可靠性和减少故障停机时间，满足机组长周期运行和安全可靠运行要求。其将能够在产品缺陷的基础上分析缺陷产生的原因，并且根据原因提出整改意见，使产品更加安全可靠。

目前，国内对燃气轮机叶片的检测方法有超声波检测、磁粉检测、渗透热处理等。超声波检测方法主要包括两种：一种是穿透法，适用于缺陷不超过1mm 的零件；另一种是表面声波技术，适用于缺陷较深的零件。磁粉探伤主要用于观察局部腐蚀和夹杂等缺陷。渗透热处理主要用于长裂纹、内部夹杂、表面裂纹及材料性能不均匀等情况的检测。

燃气轮机故障诊断系统是一套系统，对整个燃机系统进行综合分析，得出故障发生的原因和规律。燃气轮机故障诊断系统是一个复杂的系统，它涉及各种学科技术知识，例如，信号采集和处理、统计分析及决策理论等。燃气轮机故障诊断系统由许多传感器、信号检测、处理和传输网络组成。它为燃机提供了强大的数据处理能力，同时为专家诊断系统提供了强大的数据库存储功能。

4 结语

总而言之，火电厂燃机的安全、稳定运行直接关系到火电厂发电效率和经济效益的提高。由此可见，将有必要在了解燃机运行过程中可能发生的故障原因和规律的基础上进行分析，对燃机机组运行进行优化。只有这样，才能从根本上保障火电厂安全、高效地运行。未来还需要进一步完善燃机故障诊断技术以及对燃机运行维护技术的研究，从而为燃机在火电厂中得到更好的应用提供理论指导。