一种氢电导率检测评估方法和系统与流程

本发明涉及火力发电厂水汽化学领域，具体涉及一种氢电导率检测评估方法和系统。

背景技术：

1、在电厂水汽循环系统中，氢电导率是衡量水汽纯度、判断热力系统是否存在腐蚀性阴离子的关键指标，为实现氢电导率的准确测量，水样需先流经装有强酸性阳离子交换树脂的氢离子交换柱。

2、现有技术中，存在多种氢电导率检测评估方法，包括通过在线监测出口氢电导率并结合固定阈值进行失效报警，或基于神经网络等数据驱动模型对树脂的剩余寿命进行独立预测。然而，这些方法大多仅基于其中一种检测维度，要么单纯分析氢电导率时序数据的变化趋势，要么单独评估离子交换树脂的性能状态，未能将树脂交换柱的实际性能退化过程与氢电导率测量值的动态响应有机结合起来，使得评估结果难以真实反映二者之间的耦合关系。

3、有鉴于此，本发明提供一种氢电导率检测评估方法和系统，以解决现有技术中存在的上述缺陷，是非常有必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决现有技术中氢电导率检测存在的未能将树脂交换柱的实际性能退化过程与氢电导率测量值的动态响应有机结合起来，使得评估结果难以真实反映二者之间的耦合关系的技术问题，提供设计一种氢电导率检测评估方法和系统，以解决现有技术中存在的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明给出以下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种氢电导率检测评估方法，包括以下步骤：

4、步骤s1：通过氢电导率仪表连续采集氢离子交换柱中的氢电导率时间序列数据，同时采集树脂颜色时间序列数据，将树脂颜色时间序列数据与氢电导率时间序列数据进行关联标注，形成联合特征数据，联合特征数据包括氢电导率时间序列和树脂颜色时间序列数据；

5、步骤s2：构建基于时间序列的神经网络模型，建立氢电导率变化趋势与树脂更换时机、积盐堆积之间的映射关系；

6、步骤s3：将联合特征数据输入训练好的基于时间序列的神经网络模型，输出预测的树脂失效剩余时间和积盐堆积风险概率，根据树脂失效预设阈值与预设积盐堆积风险警戒值，判断输出预警类型，根据预警类型输出运行指导信息；

7、步骤s4：接收到预警类型和运行指导信息后，执行相应操作；并在操作完成后，将本次操作的联合特征数据、更换记录及预测结果进行本地存储，并上传至云端服务器。

8、此外，本发明还提供一种氢电导率检测评估系统，包括：

9、联合特征生成模块，该模块中：

10、通过氢电导率仪表连续采集氢离子交换柱中的氢电导率时间序列数据；

11、通过设置于透明pc柱体外侧的图像采集设备连续采集树脂颜色变化图像，生成树脂颜色时间序列数据；

12、将树脂颜色时间序列数据与氢电导率时间序列数据按同一时间戳进行关联标注，形成联合特征数据；

13、时序神经网络建模模块，该模块中：

14、构建基于时间序列的神经网络模型；

15、以历史联合特征数据为训练样本，训练基于时间序列的神经网络模型，建立氢电导率变化趋势与树脂更换时机、积盐堆积之间的映射关系；

16、预警输出模块，该模块中：

17、将实时采集的联合特征数据输入训练好的基于时间序列的神经网络模型，输出预测的树脂失效剩余时间和积盐堆积风险概率；

18、根据树脂失效预设阈值与预设积盐堆积风险警戒值，判断输出预警类型，根据预警类型匹配并输出对应的运行指导信息；

19、操作执行模块，该模块中：

20、接收预警类型和运行指导信息后，执行相应操作；

21、操作完成后，记录本次操作，并进行本地结构化存储，同时上传至云端服务器。

22、本发明的有益效果在于，

23、本发明通过连续采集氢离子交换柱的氢电导率时间序列数据和树脂颜色时间序列数据，将二者形成联合特征数据，实现了氢电导率测量值与树脂实际性能退化过程的有机结合，使树脂颜色变化过程能够与氢电导率动态波动过程相对应，增强了对树脂交换性能衰减规律的表征能力，提高了树脂更换时机判断的准确性；利用基于时间序列的神经网络模型对历史联合特征数据进行训练，建立氢电导率变化趋势与树脂失效剩余时间及积盐堆积风险概率之间的映射关系，实现了对树脂失效剩余时间和积盐堆积风险概率的预测降低因树脂失效或积盐异常导致的水汽品质波动风险；根据预测结果和预设阈值判定输出预警类型，并提供针对性的运行指导信息，使氢电导率检测与树脂运行管理形成闭环，提升了评估结果对实际运行状态的真实性和可靠性；通过将操作后的氢电导率数据、树脂运行时长、更换记录及预测结果进行本地存储并上传至云端，实现了数据的可追溯性和远程管理能力，为后续运行优化提供了基础，通过将树脂颜色时间序列数据引入氢电导率检测评估过程，实现对树脂运行状态的可视化量化分析，避免仅依赖单一氢电导率指标进行判断所导致的误判问题，提高了检测评估结果的稳定性与可靠性。

24、由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著地进步，其实施的有益效果也是显而易见的。

1.一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，所述氢电导率时间序列数据包括氢电导率测量值、水样温度数据及水样流量数据。

4.根据权利要求3所述的一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，步骤s2具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，所述时序特征提取层采用长短期记忆网络lstm结构，对历史时间序列数据中的长期依赖关系进行建模；输入层用于接收历史联合特征数据；输出层用于输出树脂失效剩余时间及积盐堆积风险等级预测结果。

6.根据权利要求5所述的一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，所述步骤s22具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，所述氢电导率变化趋势是通过对连续采集的氢电导率时间序列数据进行差分计算得到；将当前时刻及其前一时间窗口内的氢电导率数据构成时间序列：；通过对该时间序列进行差分计算或滑动拟合处理，得到氢电导率变化趋势；其中，表示当前时刻氢电导率值，k表示时间窗口长度。

8.根据权利要求7所述的一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，步骤s3具体包括：

9.根据权利要求8所述的一种氢电导率检测评估方法，其特征在于，所述树脂更换预警对应措施包括：关闭取样管路进水阀门；准备更换氢型阳离子交换树脂；通过螺纹锁紧环拆卸下端盖并更换树脂；恢复运行状态；

10.一种氢电导率检测评估系统，其特征在于，包括：