基于国产化BIM的燃煤机组设备预测性维护方法及其系统与流程

本发明涉及预测性维护，特别是涉及基于国产化bim的燃煤机组设备预测性维护方法及其系统。

背景技术：

1、燃煤机组作为能源供应的核心装备，其运行稳定性与维护有效性直接关系到能源供应安全与经济效益。由于机组设备结构复杂、运行工况严苛（高温、高压、高腐蚀），且全寿命周期涵盖设计、施工、运维等多个阶段，各阶段数据类型繁杂、关联性强，传统维护模式多依赖定期检修或故障后维修，存在维护成本高、故障预判滞后、跨阶段数据割裂等问题，难以满足智能化运维的需求。

2、随着数字化技术的发展，bim（建筑信息模型）技术逐步应用于火电工程领域，尤其是国产bim技术的成熟，为燃煤机组全寿命周期管理提供了新的技术支撑。现有技术中，国产bim技术已实现设计成果可视化、施工阶段碰撞检测、数字化移交、运维数据关联查询等基础应用，能够整合设计图纸、施工记录、设备台账等多源数据，为设备管理提供数据基础。

3、然而，国产bim平台集成的数据多为静态存储，缺乏跨阶段数据关联规则的深度挖掘，数据难以实现动态自进化更新，无法为预测性维护提供实时、精准的数据支撑；且预测性维护模型多依赖单一阶段数据（如仅采用运维阶段运行数据），未充分融合设计、施工阶段的关键影响因素，且设备整体与焊缝等薄弱环节的预测模型缺乏针对性优化，预测精度有限。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于国产化bim的燃煤机组设备预测性维护方法及其系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于国产化bim的燃煤机组设备预测性维护方法及其系统，包括以下步骤：

3、s1、在国产化bim平台中，集成燃煤机组设备及焊缝在设计、施工、运维全阶段的多源异构数据，通过区块链架构实现数据不可篡改存证；基于机器学习模型挖掘跨阶段数据关联规则，驱动国产化bim模型属性及数据字典动态自进化，形成全寿命周期自进化数据链；

4、s2、利用所述自进化数据链，融合燃煤机组设备衰退机理与数据驱动算法，构建并迭代更新设备整体及焊缝专项的预测性维护模型，量化设备衰退状态并精准预测剩余寿命；

5、s3、当所述预测性维护模型的输出结果满足预设反馈触发条件时，自动将维护过程中识别的设计缺陷或施工隐患，通过国产化bim平台反向推送至设计模块或施工模拟模块，驱动设计参数或施工方案自动优化，优化结果同步更新至自进化数据链。

6、优选的，步骤s1的具体包括：

7、s11、按设计、施工、运维阶段分类采集设备基础数据与焊缝专项数据，形成静态记录与动态监测的数据闭环，通过编码双重绑定至国产化bim模型；

8、s12、部署多主体区块链节点，采用分片存储与哈希索引模式，大容量数据存储于分布式服务器，数据核心信息上链并通过智能合约保障完整性与可追溯性。

9、优选的，步骤s1中自进化数据链的形成方法包括：

10、s13、提取设备及焊缝的空间、过程、时序与衰退特征，形成三维特征向量；

11、s14、通过混合机器学习模型挖掘跨阶段数据关联规则，支持模型在线更新；

12、s15、通过数据缺失补全、异常过滤保障数据质量，基于关联规则动态更新bim模型属性及平台数据字典。

13、优选的，步骤s2中设备整体预测性维护模型的构建方法包括：

14、s21、采用机理模型与数据驱动模型融合框架，基于设备衰退机理建立物理方程，结合自进化数据训练数据驱动模型，动态调整两类模型权重，运维初期侧重机理模型；

15、s22、通过融合模型输出设备部件衰退速率与性能衰减趋势，依托国产化bim平台实现可视化展示。

16、优选的，步骤s2中焊缝专项预测性维护模型的构建方法包括：

17、s23、构建几何孪生体并通过实际测量数据校准，嵌入温度-应力-腐蚀多场耦合模拟模块，动态调整模拟边界条件；

18、s24、基于断裂力学paris公式，引入焊缝运维阶段的腐蚀状态参数与疲劳累积参数进行修正，建立焊缝缺陷与设备故障的映射关系。

19、优选的，步骤s2中焊缝剩余寿命预测的具体方法包括：采用概率模拟与推理方法，基于改进的paris公式计算裂纹扩展速率，预测裂纹长度概率分布与风险等级，输出剩余寿命区间及预警阈值。

20、优选的，步骤s2中剩余寿命预测后还包括：

21、s25、建立风险-成本二维评估模型，计算设备及焊缝的维护优先级；

22、s26、基于国产化bim模型生成维护作业路径、工具选型及人员规划，通过模拟预演验证方案可行性并生成指导文件。

23、优选的，步骤s3的具体包括：

24、s31、设定数值阈值、趋势阈值、频次阈值三类触发条件，满足任一条件即触发跨阶段反馈；

25、s32、将设计缺陷推送至设计模块，自动调整设计参数并生成优化图纸，审核通过后更新平台标准模型库；

26、s33、将施工隐患推送至施工模拟模块，调整施工预演参数及工艺指导书并推送至施工单位。

27、优选的，步骤s1-s3中国产化bim平台的适配保障方法包括：

28、s01、通过格式转换接口提取多格式模型的几何与属性信息，转换为平台原生格式；

29、s02、采用边缘计算与云端协同架构，分别部署实时与非实时任务，保障系统持续稳定运行；

30、s03、通过加密算法对跨系统传输数据加密，依托区块链记录数据访问行为，实现全程溯源。

31、一种基于国产化bim的燃煤机组设备预测性维护系统，包括数据采集与存证模块、数据自进化模块、预测模型构建模块、闭环反馈优化模块及平台适配保障模块，各模块协同工作以实现预测性维护的方法；

32、所述数据采集与存证模块，用于分类采集设备及焊缝全阶段多源数据，通过区块链多节点实现不可篡改存证；

33、所述数据自进化模块，用于提取多维度数据特征，通过混合模型挖掘关联规则，驱动bim模型及数据字典动态更新，形成自进化数据链；

34、所述预测模型构建模块，用于构建设备整体与焊缝专项预测模型，量化衰退状态并预测剩余寿命，生成维护优先级及定制化方案；

35、所述闭环反馈优化模块，用于设定反馈触发条件，反向推送缺陷或隐患并驱动设计、施工优化，同步更新自进化数据链；

36、所述平台适配保障模块，用于实现模型格式兼容、高负载稳定运行及数据安全管控。

37、本发明的技术效果和优点：

38、（1）本发明通过构建燃煤机组全寿命周期多阶段数据集成体系与跨阶段关联规则挖掘机制，打破设计、施工、运维的数据割裂壁垒，解决国产bim平台数据静态存储、更新滞后的痛点，为预测性维护提供实时、完整且精准的数据支撑，夯实智能化运维的核心数据基础；

39、（2）本发明通过融合全寿命周期多源数据，结合数字孪生与多场耦合模拟技术，针对焊缝等机组薄弱环节优化预测性维护模型，克服传统模型依赖单一阶段数据、针对性不足的缺陷，显著提升设备衰退状态量化精度与剩余寿命预测准确性，实现故障的提前预判与精准预警；

40、（3）本发明通过精准寿命预测与定制化维护方案生成，依托国产bim平台的虚拟巡检、设备拆装模拟等功能，替代传统定期检修与故障后维修的被动模式，减少过度检修与非计划停机带来的损失，降低维护工时、材料消耗等综合维护成本，提升运维效率与经济效益；

41、（4）本发明通过建立跨阶段闭环反馈优化机制，将维护过程中识别的设计缺陷、施工隐患反向推送至前期阶段，驱动设计参数与施工方案持续优化，减少同类问题重复出现，提升燃煤机组运行稳定性与可靠性，保障能源供应安全。