通过人工智能延长电厂寿命

GE塑料材料工程化学和生物医学工程教授Debangsu Bhattacharyya获得了美国能源部250万美元的拨款，用于开发一种使用人工智能的在线监测工具，用于燃煤和天然气发电厂的锅炉系统。巴塔查里亚说，由于频繁和快速的加载，发电厂受到过度的蠕变和疲劳损伤，这经常导致关键的锅炉部件失效。这导致发电厂运行效率低下。

发电厂是这样工作的:煤或天然气在里面燃烧产生高压蒸汽，然后用于蒸汽涡轮机发电。锅炉包括一个燃烧燃料和产生热量的熔炉，热量被转移到水中产生蒸汽。

“锅炉是电厂的核心，”巴塔查里亚说。在启动过程中，锅炉逐渐加热，将蒸汽温度和压力提高到其标称值。

对于发电厂的锅炉，有很多启动和关闭的过程。

根据启动前的空闲时间长短，创业公司可以分为热创业公司、热创业公司和冷创业公司。与热启动或暖启动相比，冷启动会对锅炉健康造成更大的损害。在停机期间，锅炉逐渐冷却，蒸汽压力降低。

人工智能在电厂管理中的作用

许多发电厂的锅炉一年要启动和关闭几百次。

这就是人工智能可以发挥作用的地方，通过“学习”系统的内部工作原理来预测锅炉的行为，巴塔查里亚说。

他说:“人工智能模型将用于描述锅炉中随时间变化的复杂现象。”“例如，锅炉管道受到飞灰和炉渣的外部污染是一个极其复杂的现象，受到各种运行条件的影响，如气体流场、煤和灰颗粒的形状和尺寸分布以及硬件设计。”

Bhattacharyya表示，可以开发一种监测锅炉在线健康状况的工具，以了解负荷跟踪的影响，并最终帮助工厂开发先进的过程控制策略，以提高灵活性，提高盈利能力，并在不影响安全性或可靠性的情况下减少强制停机。

“随着系统的学习，它最终会不断提高估计精度，”他说。

该项目是美国能源部化石能源办公室一项更大计划的一部分，该计划拨款3900万美元，用于17个研究项目，旨在提高美国现有燃煤电厂的可靠性、性能和灵活性。

巴塔查里亚的模型将在阿拉巴马州的巴里发电厂进行测试，这是一家以煤和天然气为燃料的发电厂。

他说:“尽管每个锅炉都是不同的，但所提出的框架可以很容易地适应于几乎任何发电厂的监测。”“该项目的一个关键目标是开发框架，使其易于理解和实施，以获得更广泛的接受，并适用于大量发电厂。”

西弗吉尼亚大学

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-由克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．

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