破解行业顽疾：人工智能引领电站锅炉燃烧监测迈入智能时代

百科大全 2025年08月08日 21:57 1 admin

在电站燃煤锅炉向着智能化时代加速迈进的壮阔进程中，人工智能（AI）火焰检测与燃烧优化系统的深度应用，正以一种具有革命性的力量，深刻重塑着燃烧状态监测与调控的固有模式，为锅炉运行注入了前所未有的精准性与智能化活力。这一系统之所以具备强大的核心竞争力，关键在于其搭载的自主决策引擎——它宛如一位经验丰富、运筹帷幄的“智能管家”，能够精准捕捉炉内复杂燃烧环境中多维度的关键参数。从火焰温度的空间分布、煤粉浓度场的动态变化，到气流扰动的强弱程度等，无一不在其监测范围之内。通过深度学习算法对这些参数进行实时且深度的分析，系统能够自动筛选出与当前工况最为适配的燃烧模式，成功实现了从“被动响应”到“主动优化”的跨越式发展。与此同时，系统会将海量的历史运行数据与实时监测信息进行深度融合，借助精密的算法模型，精准计算并输出系统稳定运行所需的各项门槛值，其中包括火焰强度的临界阈值、燃烧稳定性的判定区间等核心参数。这些数据如同为燃烧状态的量化评估搭建了一块坚实无比的“数据基石”，让每一次评估都有章可循、有据可依，极大地提升了评估的科学性与可靠性。

这一技术上的创新突破，彻底打破了传统火焰检测方式长期存在的诸多局限性，为锅炉燃烧监测领域带来了颠覆性的变革。回望过去，依赖模拟量（AO）输出的传统检测系统，其检测结果始终被人工设置的门槛值牢牢束缚，就如同被戴上了一道“紧箍咒”，难以施展拳脚。若门槛值设定过高，系统就可能像一位过于严苛、不近人情的“裁判”，将那些微弱却真实存在的火焰误判为熄灭，从而造成“假阴性”的错误结果；而若门槛值设定过低，又会如同一位粗心大意、敷衍了事的“观察员”，容易受到炉膛内各种干扰信号以及背景火焰的影响，导致误报现象频发，也就是业内常说的“偷看问题”。这些问题如同附骨之疽，长期以来一直是困扰运行人员的“历史顽疾”，不仅大大增加了操作难度，更给锅炉的稳定运行埋下了难以预估的隐患。更值得关注的是，在传统模式下，运行人员对火嘴燃烧态势的判断，往往只能依赖监控大屏上棒状图的细微变化进行主观推断。然而，棒状图的高低起伏，仅仅能反映“特定门槛值下”模拟量的相对变化——其数值会随着现场调试人员预先设定的门槛数值不同而产生显著波动，根本无法与火焰真实的燃烧强度、稳定性等核心指标建立直接且精准的关联。这种依赖个人经验的判断方式，就如同在黑暗中摸索前行，既缺乏科学的数据支撑，也难以应对复杂工况下燃烧状态的细微变化，使得机组安全运行时刻面临着潜在的威胁，让人始终提心吊胆。

而AI火焰检测与燃烧优化系统（如GAFD系统）的成功应用，标志着燃烧监测技术迈入了全新的智能时代，开启了燃烧监测领域的新篇章。它通过引入计算机视觉、模式识别等前沿AI技术，如同为锅炉装上了一双“智慧之眼”，能够清晰、准确地实现对火焰形态的细微变化、温度场的空间分布、燃烧动态特性的实时且精准的识别与量化分析。系统不仅能够直观呈现每个火嘴的燃烧状态细节——从火焰的完整性、脉动频率、幅值到核心温度等，让运行人员对燃烧状态一目了然，还能通过专属算法将这些碎片化的特征转化为可直接用于“SE”（态势感知）评估的量化指标，让运行人员彻底告别了过去依赖“FS”下模拟量（AO）那类“注入水分”的棒状图量程（X%）来判断火嘴燃烧状态优劣的时代，摆脱了对“虚假指标”的依赖，从而能够做出更加科学、合理的决策。如今，借助强大的大模型算力支撑，运行人员能够获得客观、真实且科学的判断依据，让每一次决策都建立在坚实的数据分析基础之上，不再是仅凭经验的猜测。例如，当某一火嘴出现燃烧不稳的初期征兆时，系统会迅速调取历史最优运行数据与实时特征进行比对分析，在第一时间自动发出预警信号，并同步给出针对性的调整建议，整个过程无需依赖人工的主观判断，实现了从“经验驱动”到“数据驱动”的质变。这种转变大幅提升了燃烧状态评估的准确性与及时性，有效避免了因误判导致的调整失当，为锅炉实现高效、稳定、低排放运行提供了强有力的技术支撑，也为机组在复杂工况下的安全可控奠定了坚实的智能化基础，让锅炉运行更加可靠、安心。

然而，技术的革新之路并非一帆风顺，往往充满了各种挑战，而人的思维转变往往成为更深层次、更难攻克的挑战。长期以来，现场运行人员在日复一日的操作中形成了固有的思维模式，这种模式具有强大的惯性，并不会随着科技的进步、AI技术在行业内的里程碑式发展而自动发生改变。对他们而言，火焰燃烧状态最直观的“晴雨表”，依然是信号模拟量提供的“棒状图”，其数值的大小甚至在很大程度上牵动着运行人员的心情，数值高则安心，数值低则焦虑。当火焰信号因各种因素发生漂移、燃烧状态出现不稳定时，模拟量（AO）提供的棒状图量程会随之变小，这一变化如同一个“警报”，让运行人员时刻担忧着火嘴火焰随时可能熄火，其熄火概率较稳定状态下会提升数倍，给运行人员带来了巨大的心理压力。此时，热工人员往往需要紧急介入，通过降低系统门槛值的方式，让变小的棒状图“逆袭”回升至原位（100%），这一刻，运行人员与热工人员仿佛共同完成了一次“救援任务”，双方都松了一口气，暂时缓解了紧张的情绪。但殊不知，这种“逆袭”的背后隐藏着巨大的隐患——一旦燃烧状态恢复、信号变强，很少有情况会将门槛值“恢复”至原有参数。这一操作，恰恰揭开了当下众多火焰检测厂商心中的无奈与叹息：这个短板在燃烧检测领域如同一个“魔咒”，是多年来始终无法攻破的历史顽疾，让他们深感棘手。而它所带来的副产品——“偷看现象”，更是如同不断上演的“连续剧”，前仆后继，难以阻挡，成为行业内挥之不去的困扰。（系统“参数的门槛值”一旦设定，就是个常量，无法适应锅炉燃烧工况的实时动态变化，为了最大限度保证锅炉不跳机，在设备安全策略上，不得不退其次，迎合了一些供应商，现场调试（以见火为目）的门槛值最小化。）

令人欣慰的是，进入21世纪，随着科技的飞速发展，人工智能在燃烧领域的“AI”技术实现了关键性突破，如同带来了一把“金钥匙”，完美解决了这一长期存在的历史遗留问题，为电站燃煤锅炉的智能化升级扫清了重要障碍，也让运行人员的操作终于能够跟上技术革新的步伐，迈向更加精准、高效、安全的未来，为电站燃煤锅炉的发展开启了崭新的篇章。