随着发电技术的发展，现代发电厂锅炉已进入大容量、高参数时代，锅炉工作管介质压力不断提高，锅炉四管泄漏、泄爆威胁也更为严重。锅炉受热面一旦发生泄漏，停机停炉在所难免，不仅直接影响电厂经济效益，威胁人身安全，甚至会影响电网的安全平稳运行。

有统计数据表明火力发电厂锅炉四管的泄漏多数都是由微小泄漏逐渐发展而来的，同时在泄漏发展过程中高温高压蒸汽形成的高速射流对邻近管排会造成连锁性损伤，甚至引起连环泄爆。因此针对四管泄漏的早期识别，对于缩小锅炉损伤规模，妥善制定检修计划，缩短检修时间具有极为重要的现实意义。

电厂锅炉四管泄漏发生时会表现出一些外部特征：

如高温过热器泄漏时高过出口蒸汽压力下降;实际负荷降低;主汽压力下降;蒸汽流量不正常的小于给水流量;炉膛负压突变为正压，引风机动叶投自动时开度不正常增大。

水冷壁泄漏时水冷壁出口集箱汽温降低;实际负荷降低;主汽压力下降;蒸汽流量不正常的小于给水流量;炉膛负压突变为正压，引风机动叶投自动时开度不正常增大;排烟温度下降。

高温再热器泄漏时高再出口蒸汽压力下降;实际负荷降低;主汽压力下降;炉膛负压突变为正压，引风机动叶投自动时开度不正常增大。

省煤器泄漏时省煤器两侧烟气温差偏大;泄漏侧排烟温度下降;实际负荷降低;主汽压力下降;蒸汽流量不正常的小于给水流量;炉膛负压突变为正压;引风机动叶投自动时开度不正常增大。

上述外部特征的参数信息均可通过物理测点获得，电厂一般将相关测点获得的实时数据存储于电厂DCS或SIS系统当中。云酷科技锅炉防磨防爆系统中的延伸功能模块：泄爆智能识别模型作为电厂的MIS级应用系统算法，旨在通过数据接口实现与电厂既有DCS系统或SIS系统实现数据接入，基于大数据分析模型，实现锅炉泄爆外部特征的计算机智能监控与异常判断，并进一步建立锅炉泄爆监控参数的评分体系直观展现锅炉安全状态。

“电厂锅炉四管泄漏智能识别模型”是设备故障诊断领域的一个细分算法。

设备故障诊断上，20世纪60年代初期，美国、日本和欧洲的一些发达国家相继开展了设备诊断技术的研究，主要应用于航天、核电、电力系统等尖端工业部门，自20世纪80年代以后逐渐扩展到冶金、化工、船舶、铁路等许多领域。

我国设备故障诊断技术在20世纪80年代初期主要应用于石化、冶金及电力等行业，进入20世纪90年代后，迅速渗透到国民经济的各个主要行业，交通、矿山、化工、能源、航空、核工业等行业先后开展了诊断技术的研究、开发与应用工作。特别是在石化、电力、冶金等行业，设备故障诊断技术的应用已经相当普及。仅在电力行业，目前已装配的国产监测与诊断系统已达近百套，其中有些系统的性能已达到或接近国际先进水平。

目前锅炉四管泄漏的识别技术手段主要包括：基于人工巡视的现场定期检查、基于传感器的声音泄爆监听系统、基于DCS的盘面数据人工监控三种。

基于人工的现场定期检查检查间隔大、频次低。基于SIS/DCS盘面数据的人工监控严重依赖管理人员的工作经验，同时客观上仍然无法实现24小时连续监控。而基于传感器的声音泄爆监听系统价格昂贵、施工难度大，需要对锅炉本体进行改造，但实际效果上在国内几大发电集团2017-2019年百余次泄爆记录中，通过声音监听系统率先识别的泄漏事件也只达到了33%左右的占比。

同时在实际工作开展过程中锅炉泄漏的识别确定需要多种方法交叉验证，因此基于SIS/DCS盘面数据通过专业的数据分析算法实现锅炉泄爆状态的持续监听具备明确的现实意义与客观需求。

基于锅炉防磨防爆系统中的电厂锅炉四管泄漏智能识别模型算法构建的四管泄漏监控程序能够复现运行管理人员的锅炉泄爆分析监控能力，实现基于DCS/SIS系统盘面数据的24小时无间断泄漏监控，为锅炉的停炉检修、事故发展追溯提供系统支持与工具辅助。

经济效益分析上，实现锅炉泄爆的早起预警识别能够缩短检修时间，减少换管数量。按机组装机容量为300MW，缩短停炉检修时间5天，上网电价0.3元/千瓦时，负荷率80%，厂利润率10%计算。则一次泄爆可挽回损失发电量约2880万千瓦时，毛利润约720万元，净利润约72万元。其中尚未包含检修过程中能够减少的人工材料费用。模型投运后只要能避免一次泄爆事故发生，即可为用户挽回约70万的经济损失。

本模型可利用电厂既有SIS/DCS测点历史数据进行模型训练与数据挖掘，通过模型打包，可作为电厂防磨防爆可视化管理系统的功能插件，也可以作为独立的功能系统为电厂提供分析监测服务。具备前期投入小，普适性强等特点。同时锅炉四管泄爆监测功能作为电力生产运行部门的普遍需求，具备广阔的应用前景。