关于燃机运行的可靠性因素与对策分析

窦博群

（天津华电福源热电有限公司，天津 301700）

随着社会的不断进步与发展，国民生活与生产对电力能源的需求量不断增加。在我国煤炭资源逐渐匮乏的情况下，电力能源的生产开始转向其他能源类型。天然气在不断的开发过程中成为火力发电的主要能源，具有经济、高效的特点。在火力发电过程中，煤炭在经过燃烧后产生的热能属于主要动力，但也受煤炭能源的影响，导致发电成本逐渐增高。燃机在火力发电中的应用十分广泛，为火力发电的重要组成部分。燃机机组需要保持持续运行，且长期暴露在自然环境中，使得机组运行存在潜在故障风险，不利于保障燃机运行的可靠性。

1 燃机运行可靠性影响因素

1.1 噪声

燃机在运行过程中可能会出现噪声。燃机噪声主要包含气动噪声、机械噪声与燃烧噪声。一般来讲，我国的燃机主要为航改型燃机。此类设备是对涡喷、涡扇等成熟的航空发动机进行改造，同时配备动力装置，使其成为发电用燃机。燃机设备虽然可依托进口，但是应用过程中经济成本较高。航改型燃机噪声的出现主要是由于压气机、燃烧室、动力涡轮运行过程中，燃料燃烧后高温气流推动动力涡轮高速旋转。在燃烧的过程中，燃烧室内出现的噪声以动力涡轮的噪声为主。高频噪声与低频噪声均说明设备可能存在潜在的运行异响情况，会影响燃机运行的可靠性。

1.2 高温部件

在设备运行过程中，燃烧产生的高温会对部分高温部件产生影响。高温状态下，高温部件可能会出现裂纹、蠕变、腐蚀等现象。在此类部件问题无法得到有效控制或者更换的情况下，高温部件可能会发生设备故障。在进行燃机运行可靠性管理的过程中，要不断观察与监测高温部件的状态，从而更好地管理高温组件状态，严格规避可能出现的风险，确保高温部件运行可靠性，减少其对燃机运行稳定性的影响。

2 燃机故障的常见诊断手段

2.1 专家系统诊断方式

故障诊断专家系统需要在理论基础的支撑下，根据自身故障诊断经验与实际设备故障情况进行诊断。专家系统要结合实际设备故障分析故障原因，以实现对相关故障信息、资料的汇总与收集，从而进行科学判断。在燃机故障诊断过程中，要先认识燃机的复杂性，科学分析燃机元件，从而高效判断燃机故障[1]。在燃机故障解决过程中，专家系统要汇总既往相关数据，梳理故障问题，进而解决问题。一般来讲，专家系统具有较强的智能化、自动化特点，能够依据理论知识完善相关推理机制，构建专家知识库。

推理机制属于专家系统的核心。通过与理论知识数据库、燃机模型等模块的融合，实现对燃机系统故障的认识。理论知识数据库的构建不仅包含基础理论知识，还包含专家系统所识别记录的故障内容。因此，在实际故障诊断过程中，通常可以对设备故障等运行不可靠因素进行更加准确的诊断。

根据设备故障类型的不同，专家诊断系统一般将其分为两类，一是设备无法正常开机运行，二是设备运行异常。以此为前提，专家诊断系统要根据事实依据判断故障情况。

2.2 神经网络诊断

利用神经网络诊断方式进行故障诊断具有诸多优势。第一，网络具有记忆性，可摸查近期燃机设备故障及其相关性运行问题，同时判断其与设备故障的相关性。第二，神经网络诊断需要构建神经网络模型，具有较好的容错能力。第三，神经网络诊断能够根据故障发生前的部分部件运行问题，判断是否需要启动程序。第四，故障诊断过程中，神经网络诊断无须进行复杂计算即可识别故障源，同时能够基于故障问题提供诊断。第五，神经网络诊断能够对多种类型不同程度的故障进行智能诊断，具备参数识别能力，在燃机故障诊断中具有较高的价值。

神经网络诊断具有较强的学习能力，能够基于事实问题与网络端口不断充实自我神经网络数据库，从而在网络数据中提取有用的知识，自行训练网络进行强化。神经网络在故障诊断过程中需要技术人员手动输入合适的参数样本，以确保网络诊断效果。在应用神经网络诊断方法的过程中，需要有效处理数据，这是这一诊断方法的重要功能与价值体现。神经网络诊断具有较强的自我学习能力、自适应能力，具备联想能力，可以将数据库内不同的知识进行联想利用，进而为故障诊断提供高质量的条件。

2.3 混合智能故障诊断

混合智能故障诊断属于神经网络诊断与专家系统诊断的融合，集两种诊断技术的优势于一体。混合智能故障诊断能够弥补以上两种诊断方式的不足，因此在具备双技术优势的前提下，故障诊断成功率更高，且判断精准性明显提升。从实际工作来讲，燃机出现故障后，专家系统能快速响应，结合故障类型与经验知识进行故障排除，得出燃机故障因素及其诊断措施[2]。混合智能故障诊断模式下这一响应机制更加完善，不仅能够确定故障源，还能判断相似故障成因，为技术人员提供充足的检修工作建议。

燃机自身设备构成具有复杂性、专业性，使得燃机故障具有多样性与不确定性。为更加有效地诊断与检修燃机故障，技术人员要不断增强自身专业能力，采用专业知识排除故障。在故障诊断的过程中，技术人员要秉持专业、规范的逻辑思维与创新思维，减少主观性判断，综合各类因素分析数据，从而诊断燃机故障。此类诊断能够最大限度地减少技术人员对故障检修工作的因素，是控制故障诊断干扰的关键，对提升故障诊断精准性至关重要。

3 燃机可靠性运行对策

3.1 定期检修

在燃机运行过程中，要定期检修燃机设备，随时监测与处理各类风险，确保燃机设备运行质量。燃机燃烧过程中，燃烧室与燃机透平叶片之间的高温烟气通道为定期检修的重点。在高温烟气通道中，高温部件在相对恶劣的环境中可能会出现不同程度、不同类型的问题，因此在定期检修的过程中要不定期更换高温烟气通道零件。技术人员要测量高温烟气通道部件的尺寸、磨损情况，记录高温部件的更换时间，分析各类高温部件检修数据，利用数据预估高温部件检修时间，预判缺陷发展趋势，更好地帮助技术人员制定检修方案。

实际检修工作过程中，火箭筒与透平之间的高温零件会出现移动，这主要是由于外缸的冷却作用。在高温部件出现相互移动的情况下，滑动接头可能会出现移动现象。现有技术手段无法使内部部件跟随高温出现热膨胀，因此在内部部件使用过程中会出现由于摩擦力、疲劳引起的磨损。检修过程中要定期记录磨损情况，从而设计科学的补救措施规避。

在日常检修过程中，检修人员要保障自身专业的检修能力，不断完善检修知识体系，高质量地参与检修工作。燃机的检修工作具有较强的专业性，要求检修人员不断探索检修技术，应用高质量的检修技术进行检修作业[3]。此外，检修中需要把控检修环境，确保检修工作质量。检修人员在执行相关操作的过程中，要撰写检修报告，记录检修结果和相关数据。

3.2 冷却系统

冷却系统的目的是保障系统在运行期间处于安全的温度范围。燃机通过水冷却的方式进行冷却，因此在系统运行过程中要关注燃机温度工况，确保系统运行效率。一般来讲，冷却系统进口水温与燃机工况温度一致。为有效控制燃机系统运行温度，要重视对冷却系统的管理。

高温水在经过燃机系统流出后会进入温控阀，温控阀在降低水温后会重新将高温水导入水泵回到燃机系统。在燃机系统温度过高的情况下，需要在温控阀降低水温后将高温水流入换热器，经风冷系统进行冷却。冷却系统主要是在水泵和换热器之间进行温度交换流动，同时在风冷装置的帮助下实现冷却，是减少热损耗的重要途径。

3.3 控制燃机噪声

燃机噪声的出现原因多样，但是在实际燃机运行过程中，燃机本体产生的噪声会遮盖燃机零件异响等问题。受燃机设计理念的影响，燃机设计未强调噪声控制，是导致各结构、零部件问题难以及时发现的关键，需要技术人员在日常工作中进行优化。

对于零部件导致的噪声问题，可选择零部件替换的方式解决。在燃机零部件材料选择中，要挑选具有减震、防震功能的材料。动力涡轮在运行中也会出现噪声问题，可在壳体与排气蜗壳之间采用隔声层，或者直接在壳体外使用保温材料进行二次包裹，在实现保温隔热的情况下减少噪声[4]。喘振噪声需要安装防喘可转导叶，或者防止防喘放气阀等装置。零部件之间出现的磨损噪声一般能够通过使用润滑剂、更换润滑轴承来减小。

3.4 燃机燃油分离机故障

在燃油分离机运行过程中，一般排渣口属于关闭状态，只有在排查排渣口的过程中才会打开。分离机在进行排渣的过程中，进水电磁阀要处于关闭状态，压缩空气推动槽锁水活塞向上运动。在这一运动过程中水室供应量会不断增长，且存在水压。

燃油分离机故障以假象排渣故障、转筒故障和排渣故障为主。假象排渣故障主要由于燃油分离机清洗后表面润滑不足、分离机整体运行时间过长导致，要求技术人员在进行相关检修的过程中不断细化工作，减少不必要的问题。

转筒故障的出现同样具有可规避性。在实际应用过程中，燃油分离机的转筒故障容易被发现，主要表现为电机在运行过程中电流不断变大，排渣口向渣箱排放处理工质。在燃油分离机运行过程中，能够清楚听到工质的流动声[5]。实际操作过程中，如果应用的水源正常且水质良好，通常是因为滑动底盘上的O 形圈密存在问题，导致操作水发生泄漏或者操作滑盘上的喷嘴发生堵塞而造成。

排渣故障是指无法有效进行排渣。在燃油分离机运行过程中，作业过程无明显的排渣声响，无法有效排渣，是燃油分离机的常见问题。这一故障判断较为复杂，对技术人员有较高的要求。

4 结语

燃机运行可靠性与发电效益具有相关性，在燃机设备运行故障停机的情况下，会对社会用电造成影响。在燃机运行过程中，要不断探索燃机设备运行故障及技术手段，形成燃机运行可靠性方案，从根本上确保燃机运行稳定性，提高发电效率。从未来趋势来讲，电力能源供应需要不断加大燃机机组投入，要求相关技术人员提升自我工作意识及专业水平，从而更好地参与燃机运行可靠性的保障工作。