一种基于智能化操控的换热器除垢防腐系统及装置的制作方法

本发明涉及系统调控，尤其涉及一种基于智能化操控的换热器除垢防腐系统及装置。

背景技术：

1、实时，换热器是一种用于在两种或多种流体之间传递热量的装置，广泛应用于工业、商业和家庭多个领域，其主要目的是将热量从热流体传递到冷流体，实现温度调节；通过高效的热交换来降低设备能耗，提高系统效率；换热器长时间的使用会产生结垢，而我国每年因换热器结垢腐蚀造成的能源损失占国民收入的0.4%以上；

2、传统的结垢处理往往难以处理特别坚硬或附着力强的异常类型数据，利用化学清洗处理不但损坏设备，还会污染环境，同时换热器腐蚀情况造成热量泄漏爆炸也时有发生，给人员生命财产造成重大损失，使得换热器的结垢部件造成磨损或损伤，影响其寿命；

3、本发明根据流体粘度数据通过自动调节功率震荡波的脉宽和周期，来对换热器进行自动除垢防腐处理，同时预测换热器的腐蚀效率及腐蚀时间，确保能够及时对换热器进行维护保养，避免影响设备运行。

4、综上所述，如何根据流体粘度对换热器进行自动防腐去垢并预测腐蚀效率和时间，确保设备正常运行是基于智能化操控的换热器除垢防腐装置亟待解决优化的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于智能化操控的换热器除垢防腐系统及装置，解决如何根据流体粘度对换热器进行自动防腐去垢并预测腐蚀效率和时间，确保设备正常运行的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于智能化操控的换热器除垢防腐系统及装置，具体技术方案如下：

3、第一方面，一种基于智能化操控的换热器除垢防腐系统，包括：

4、实时监控模块201：其用于实时监测换热器的关键参数；所述关键参数包含换热器的温度、流量和水质成分参数；

5、异常识别模块202：其用于基于所述实时监控模块监测到换热器的关键参数异常，采集异常图像数据；将换热器历史所述异常图像数据构建训练集，以得到异常识别模型，以输出异常类型数据；将实时采集的所述异常图像数据输入异常识别模型，以输出实时换热器异常类型数据的识别结果；基于识别结果，以判断结垢厚度；

6、调控模块203：其用于根据换热器的实时异常类型数据识别结果得到实时结垢厚度信息数据，根据实时获取的流体粘度数据，通过自调节功率震荡波的脉宽和周期对换热器进行自动除垢防腐处理，以阻止结垢附着；并且以消除换热器的应力腐蚀；

7、预测腐蚀模块204：其用于基于所述调控模块调节功率震荡波脉宽和周期结果，以预测换热器腐蚀速率及腐蚀时间，以避免换热器受腐蚀影响设备运行。

8、作为本发明的进一步优化方案，所述实时监控模块，还包括：

9、监测单元、采集单元和预处理单元；

10、所述监测单元实时监测换热器的温度、流量和水质成分各项参数数据，设定各个参数的标准阈值，当监测的参数数据大于标准阈值，则表示参数数据异常；

11、基于监测到参数异常数据，所述采集单元采集所述换热器的参数异常图像数据，以获取异常图像数据；

12、基于所述异常图像数据，所述预处理单元对所述异常图像数据进行预处理，以获取清晰异常图像数据。

13、作为本发明的进一步优化方案，所述异常识别模块，还包括：

14、分析单元、识别单元以及判断单元；

15、所述分析单元将获取的所述清晰异常图像数据进行特征提取，以获取特征图像数据；

16、将换热器历史所述特征图像数据输入到所述识别单元，以训练构建所述异常识别模型；所述异常识别模型输出换热器所述异常类型数据的识别结果；

17、基于所述异常类型数据的识别结果，所述判断单元通过结垢类型特征数据，以判断结垢厚度信息数据。

18、作为本发明的进一步优化方案，基于所述异常类型数据的识别结果，所述判断单元获取结垢类型特征数据，以判断结垢厚度信息数据，包括：

19、根据识别结果，所述判断单元获取结垢区域特征数据，所述特征数据包含结垢的形状、颜色和分布面积数据；

20、基于所述判断单元获取结垢区域特征数据，通过提取结垢区域的rgb色彩模式数据，并分析结垢区域的颜色色度c、亮度l和色调θ参数，结合结垢密集度信息数据d，以获取结垢厚度信息数据；式中，f为转换系数。

21、作为本发明的进一步优化方案，所述调控模块，还包括：

22、基于实时所述结垢厚度信息数据，获取换热器的换热效率数据；

23、基于所述结垢厚度信息数据和换热器的换热效率数据，以对实时流体粘度数据进行偏差分析，以获取流体粘度与换热器换热需求偏差影响度数据；式中，μ表示实时流体粘度；sr（t）是粘度传感器在第t时刻的时间粘度读数；

24、基于影响度数据，设定预设阈值，将所述影响度数据与预设阈值进行比较；基于比较结果，所述调控模块自调节功率震荡波的脉宽和周期，以获取换热器自动除垢防腐策略。

25、作为本发明的进一步优化方案，基于影响度数据，所述调控模块自调节功率震荡波的脉宽和周期，以获取换热器自动除垢防腐策略，还包括：

26、根据影响度数据比较结果，当影响度数据大于或等于预设阈值，则实时流体粘度数据μ偏高，通过将功率震荡波强度提高30%以上，以增大波长冲击结垢层黏附较紧密的结垢；

27、基于提高功率震荡波强度，通过：；将脉宽加大至300μs，以使功率震荡波进一步冲击结垢直至脱落；并自动调高所述功率震荡波的扰动效应，以减少流体腐蚀介质与金属表面接触时间；

28、式中，w表示实时震荡波脉宽；w0表示初始设定的脉宽；kw为脉宽调节系数，表示脉宽对粘度变化的敏感度；μopt表示最佳或目标粘度；

29、当影响度数据小于预设阈值，则实时流体粘度数据μ偏低，通过：；将功率震荡波频率增加20-40hz；并缩小脉宽100μs，以使流体进一步快速流通减少腐蚀介质滞留；

30、式中，g表示实时震荡波频率；g0表示初始设定的震荡波频率；kg表示频率调节系数，表示频率对粘度变化的敏感度；μopt表示最佳或目标粘度；

31、根据粘度变化通过：；以调整功率震荡波的控制参数，使所述防腐去垢模块趋于稳定状态；

32、式中，u（t）在第t时刻的控制信号，表示调整震荡波频率或脉宽的控制信号；kp表示比例增益；ki表示差分增益；kd表示交互增益；表示累积偏差；表示偏差的变化率。

33、作为本发明的进一步优化方案，所述预测腐蚀模块，还包括：

34、获取历史粘度数据并进行训练构建趋势预测模型；通过采集流体的实时粘度数据；将所述实时粘度数据输入趋势预测模型中，以输出粘度数据对换热器的腐蚀程度识别结果；基于识别结果，以预测换热器的腐蚀趋势；

35、基于所述预测粘度的变化趋势，以量化流体粘度对换热器的腐蚀效率及腐蚀时间节点；根据所述腐蚀时间节点，以提前对换热器进行维护保养。

36、作为本发明的进一步优化方案，获取历史粘度数据并进行训练构建趋势预测模型；通过采集流体的实时粘度数据；将所述实时粘度数据输入趋势预测模型中，以输出粘度数据对换热器的腐蚀程度识别结果；基于识别结果，以预测换热器的腐蚀趋势，包括：

37、将所述历史粘度数据编码为序列数据，将序列数据输入所述趋势预测模型中；趋势预测模型包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层、第三隐藏层和输出层，将隐藏层的中间表示数据传输到输出层，输出层输出表示粘度数据腐蚀程度识别结果，具体如下：其中，wu、wr、wc表示权重参数，bu、br、bc表示偏置参数，表示点积，u（t）、r（t）和c（t）分别表示第一、二、三隐藏层的中间状态，x（t）表示粘度数据的第t个时刻的数据项，h（t）和h（t-1）分别表示第t个和第t-1个时刻的粘度数据的中间表示数据，n≥t≥1，n表示输入的粘度数据的训练总数，t=1时h（t-1）=x（t），tanh是双曲正切函数，σ表示sigmoid函数；

38、基于构建的所述趋势预测模型，将获取的所述实时粘度数据输入所述趋势预测模型中，以输出所述实时粘度数据腐蚀程度识别结果；

39、将实时粘度数据腐蚀程度识别结果与历史粘度数据腐蚀程度识别结果进行对比，以判断粘度变化对换热器腐蚀程度的发展趋势。

40、作为本发明的进一步优化方案，基于所述预测粘度的变化趋势，以量化流体粘度对换热器的腐蚀效率及腐蚀时间节点；根据所述腐蚀时间节点，以提前对换热器进行维护保养，包括：

41、基于发展趋势，根据实时流体粘度、流体成分、流体流速、脉宽以及功率震动波数据，通过：；以得到腐蚀速率；r表示腐蚀速率；k表示腐蚀速率常数；eq表示流体流速；r表示理想流体成分类别参数集；t表示温度；

42、当换热器允许腐蚀深度为d，根据所述腐蚀速率预计腐蚀时间节点，通过：；以获取腐蚀时间节点t；

43、当预计腐蚀时间节点t低于预设安全时间，所述趋势预测模块发出警报提醒。

44、第二方面，一种基于智能化操控的换热器除垢防腐装置，该装置产生的高强度功率波可消除换热器内的层流层，让导热变成对流换热，能将换热效率提高10%以上；该装置被用于执行实现基于智能化操控的换热器除垢防腐系统，该装置具体包括：

45、智能数字化电控柜、能量转换探头、换热器、链接导线、数字化仪器导线及数字智能显示屏；

46、所述链接导线一端与所述智能数字化电控柜连接，另一端与所述能量转换探头连接；所述智能数字化电控柜发出电讯信号经过所述链接导线传给所述能量转换探头，以使电讯信号转换成功率震荡波；所述功率震荡波对换热器进行自动除垢防腐；

47、所述能量转换探头设置于换热器上，并与所述换热器紧密连接；所述换热器内设置有多块板子和多根管子，所述管子贯穿板子设置，所述能量转换探头将所述功率震荡波传递到每张板子及每根管子上，所述功率震荡波在板子和管子内高速运行，以使板子内的粒子发生相互碰撞，以消除应力腐蚀；并在板子和管子的内外侧产生微冲力，以阻止结垢靠近与附着换热器；

48、所述智能数字化电控柜内设置有粘度测定仪，所述粘度测定仪通过数字化仪器导线与所述换热器连接，以检测换热器内的流体粘度；所述数字智能显示屏设置于所述智能数字化电控柜上，以显示流体粘度数据；

49、所述流体粘度数据通过芯片传递到远程手机控制端，所述远程手机控制端远程调控所述功率震荡波利用流体粘度对应的多个挡位的脉宽和周期，以使除垢防腐效果达到最佳状态。

50、本发明至少存在以下有益效果：本发明通过实时监控模块实时监测换热器的关键参数；所述关键参数包含换热器的温度、流量和水质成分参数；从而有效预防故障或性能下降。实时监控不仅提高了系统的反应速度，还能提供更精确的工况数据支持后续的判断和处理。

51、异常识别模块基于所述实时监控模块监测到换热器的关键参数异常，采集异常图像数据；将换热器历史所述异常图像数据构建训练集，以得到异常识别模型，以输出异常类型数据；将实时采集的所述异常图像数据输入异常识别模型，以输出实时换热器异常类型数据的识别结果；基于识别结果，以判断结垢厚度；从而迅速判断故障性质，尤其是能够识别和量化结垢厚度。这样一来，系统可以在检测到结垢等问题时立即反应，避免了人为检查的不便和延迟。

52、调控模块根据换热器的实时异常类型数据识别结果得到实时结垢厚度信息数据，根据实时获取的流体粘度数据，通过自调节功率震荡波的脉宽和周期对换热器进行自动除垢防腐处理，以阻止结垢附着；并且以消除换热器的应力腐蚀；此模块有助于防止结垢再次附着，并有效地消除应力腐蚀对设备的影响，延长了换热器的使用寿命。调控模块在运行过程中保持动态调节流体粘度，可以确保清理和防腐效果的持续性和稳定性。

53、预测腐蚀模块基于所述调控模块调节功率震荡波脉宽和周期结果，以预测换热器腐蚀速率及腐蚀时间，以避免换热器受腐蚀影响设备运行；提前为维护提供参考，减少腐蚀对设备正常运行的干扰。这种预测功能可以实现设备管理的前瞻性，从而优化维护频率和计划，降低维修成本，提高设备运行的连续性和安全性。