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龙图腾网获悉成都贝斯特数码科技有限责任公司;中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司;中能建崇左开发投资有限公司申请的专利一种基于锅炉流场分析的受热面故障诊断预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119202693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410998036.7，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于锅炉流场分析的受热面故障诊断预测方法及系统是由钱澄浩;陈柱全;李相君;彭桃;周秦;袁益;傅强;刘军;王杰;李雪松;焦景云;罗延举;陈跃第;周清怡设计研发完成，并于2024-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于锅炉流场分析的受热面故障诊断预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及锅炉受热面故障诊断技术领域，特别是一种基于锅炉流场分析的受热面故障诊断预测方法及系统。该方法包括：采集锅炉多维数据；进行锅炉内部流场分析；构建受热面故障诊断模型；耦合流场模拟结果和故障诊断模型构建故障预测模型；提取特征并降维；利用高斯混合模型进行故障模式识别；计算综合故障评分并进行风险分级。本发明通过融合流场分析、深度学习和多源数据，显著提高了故障诊断的准确性和预警时间。实验结果表明，与传统方法相比，本发明的故障检测率提高至96.7％，误报率降至3.2％，早期预警时间延长至12.3小时，诊断准确率达94.1％。本发明为锅炉安全高效运行提供了有力支撑，具有重要的工程应用价值。

本发明授权一种基于锅炉流场分析的受热面故障诊断预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于锅炉流场分析的受热面故障诊断预测方法，其特征在于：包括， 采集锅炉数据，对锅炉内部流场进行分析，通过捕捉流动特征和传热特征构建受热面故障诊断模型，输出故障发生的历史数据和环境因素； 通过采集的锅炉内流体的速度分布和温度分布，为锅炉受热面分析提供基础数据，并构建锅炉内部流场分析，其采用如下表达式： ； 其中，是烟气密度，从烟气成分数据推算；是流速分布，流场参数；是压力分布，流场参数；是烟气粘度，从燃料输入量和性质推算；为向量微分算子；是烟气比热容，从烟气成分数据推算；是温度分布，流场参数；是烟气导热系数，从燃料输入量和性质推算；是热源项，从燃料输入量和锅炉负荷数据推算； 流场与温度分布分析输出详细的流速和温度分布的流动特征，并作为受热面状态变化的输入，通过受热面管壁厚度随时间的变化，输出对锅炉受热面状态与腐蚀预测和锅炉受热面状态与结垢预测的传热特征，并为构建受热面故障诊断模型提供关键参数，构建结合流场温度与化学反应的管壁厚度变化方程，其采用如下表达式： ； 其中，是管壁厚度，受热面状态数据；是腐蚀常数，从过往故障类型数据推算；是腐蚀活化能，从过往故障类型数据推算；是气体常数；是温度，上一步输出的温度分布；是腐蚀性物质浓度，流场参数中的烟气成分，烟气成分包括O2、CO2、NOx；是结垢常数，从过往故障类型数据推算；是结垢物质浓度，流场参数中的烟气成分； 所述通过捕捉流动特征和传热特征构建受热面故障诊断模型，输出故障发生的历史数据和环境因素；将流场与温度分布和管壁厚度变化耦合结果作为输入变量，利用流场、受热面状态、运行参数、环境参数、历史故障数据及维护记录，构建受热面故障诊断模型，进行实时故障预测，其采用如下表达式： ； 其中，是预测的故障状态；是流场参数，流速分布、温度分布、压力分布、烟气成分；是受热面状态参数，管壁温度、管壁厚度、表面腐蚀程度、结垢情况；是运行参数，锅炉负荷、给水流量、蒸汽参数、燃料输入量和性质；是环境参数，环境温度、湿度、大气压力；是历史故障数据，过往故障类型、故障发生时间、故障持续时间、故障影响范围；是维护记录，定期检修数据、更换部件信息、清洗记录；是模型参数，通过训练数据优化得到； 通过锅炉流场分析输出的流场模拟结果和受热面故障诊断模型耦合构建受热面故障预测模型；输出锅炉受热面发生的故障预测实时监测数据； 通过提取锅炉流场分析输出的流场模拟结果和受热面故障诊断模型耦合的多变量时间序列数据的统计特征，作为受热面故障预测模型的输入，通过滑动窗口提取每个变量的均值、方差、最大值和最小值统计特征，捕捉数据的变化模式，输出的特征向量将作为下一步模式识别的输入，构建的受热面故障预测模型采用如下表达式： ； 其中，为第个变量在窗口内的特征向量；为第个变量在时间点的值；为窗口大小；为第个变量在窗口内的均值； 利用流场分析得到的特征信息，结合实时监测数据构建智能诊断系统，通过智能诊断系统识别潜在故障，并提供预防维护建议。

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