01.概述

在工业流体系统中，阀门作为调控流体的关键组件，其性能的稳定性与系统的安全运行息息相关。由于多种原因，如操作失误、材料磨损、化学腐蚀以及设备自然老化等，阀门内漏故障频频发生。因此，阀门内漏的实时监测和预警显得尤为重要。

在阀门内漏的众多特征中，温度变化是一个极为关键的指标。当阀门发生内漏时，流体的泄漏会导致阀门周围温度的异常变化，这种变化可以作为检测阀门工作状态和泄漏情况的重要依据。通过结合高精度传感技术和先进的智能算法，实时监测阀门内漏的温度变化，并在异常情况发生时及时发出预警，从而有效提升工业生产的安全性和效率。

尽管这些方法在理论上具有较高的可行性，但在实际应用中仍会暴露出一些问题。一方面，由于工业环境的复杂性，传感器可能受到各种干扰因素的影响，导致监测精度下降。另一方面，智能算法在处理实际数据时可能面临诸多挑战，如数据噪声、异常值等，这些因素均可能导致误报率或漏报率的上升。

系统的复杂性和成本也是制约其广泛应用的重要因素。高精度传感器和智能算法的研发、部署和维护均需要大量的资金投入和技术支持，这对于一些中小型企业而言无疑是一个沉重的负担。

综合以上背景，本文提出了一种基于高精度传感技术和智能算法的阀门内漏温度预警方法。该方法不仅实现了对阀门温度的实时监测，还显著提高了内漏预警的准确率；此外，本文设计了高精度传感模块和智能算法模块，这两个模块的结合使得系统能够精确测量阀门温度并进行智能分析，从而及时发现潜在的内漏风险。最后，本文构建了阀门内漏温度预警系统的总体框架，为系统的实际应用和后续的优化升级奠定了坚实基础。

02.阀门内漏温度监测机理与传输

2.1 阀门内漏机理及温度特征

阀门内漏是指阀门在关闭状态下，流体依然能够通过阀门内部密封面的间隙或损坏处发生泄漏的现象。这种泄漏通常由于密封面的磨损、杂质卡塞、密封材料老化或操作不当等原因造成。当阀门发生内漏时，流体会在泄漏处产生能量损失，导致局部温度升高，这一温度特征可以作为阀门内漏的重要指示。物体实际辐射模型如图1所示。

图1 物体实际辐射模型

阀门内漏产生的温度特征主要包括温度升高和温度波动。在阀门关闭状态下，如果监测到阀门或其周围区域的温度持续升高，则表明阀门内部可能存在内漏情况。此外，温度波动也可能表明阀门内部有流体泄漏，因为泄漏流体的不稳定性会导致温度读数的不规律变化。分析阀门内漏的温度特征对于实现实时监测和预警至关重要。通过对阀门温度的连续监测，可以及时发现温度异常，从而判断阀门是否存在内漏情况。这种基于温度的监测方法具有非接触性、实时性和在线测量的优势，能够为电厂运行人员提供阀门检修和检漏的依据。

阀门内漏的程度和位置也会对温度特征产生影响。一般来说，内漏程度越严重，温度升高和波动的幅度就越大。而内漏位置的不同则可能导致温度异常的具体区域有所差异。因此，在实际应用中，需要结合阀门的具体结构和工作环境，综合分析温度特征以准确判断内漏情况。

2.2 传感技术原理

高精度传感技术在阀门内漏温度预警系统中扮演着至关重要的角色，其核心原理是将被测物理量转换成可处理的电信号或数字信号，从而实现对目标对象的实时状态监测。阀门内漏监测系统如图2所示。

图2 阀门内漏监测系统示意图

传感技术的实现依赖于多种物理效应，其中压阻效应和热电效应是两种常用的转换机制。压阻效应是指材料在受到外力作用时，其电阻率会发生变化的现象。在温度传感器中，利用某些材料的压阻效应，可以将温度的变化转换为电阻值的变化，进而通过测量电阻值推算其温度值。而热电效应则是指在不同温度的两种导体组成的回路中产生热电势的现象。基于热电效应的温度传感器，如热电偶，能够直接输出与温度差相对应的电压信号，实现对温度的精确测量。

在阀门内漏温度预警系统中，高精度传感器的选用是确保监测精度的关键。传感器不仅需要具备高灵敏度以捕捉微小的温度变化，还需要有良好的稳定性和抗干扰能力，以保证在复杂的工业环境中长期稳定运行。此外，传感器的安装位置和方式也对监测效果有着显著影响。合理的安装位置能够确保传感器最大程度地接触到阀门的温度变化区域，从而提供更为准确的监测数据。

03.阀门内漏温度预警系统

3.1 系统总体设计

阀门内漏温度预警系统的总体设计是通过集成高精度传感技术和智能算法，构建出一个高效、可靠且易于操作的预警系统。该系统不仅能够实时监测阀门的温度变化，还能通过智能算法对监测数据进行深入分析，及时发现潜在的阀门内漏故障，为工业生产的安全和效率提供有力保障。系统流程图如图3所示。

图3 系统流程图

3.2 高精度传感模块设计

高精度传感模块主要围绕高精度传感器的选用与整合而设计。传感器选型采用热电阻式传感器，热电阻具有测温范围广、响应速度快、信号易于传输、精度较高等优点。利用螺栓将传感探头与管壁贴合紧密，确保测量数据的准确性。在传感器安装完成后，需要对其进行严格的校准和测试，确保传感器的测量精度和稳定性达到系统要求，从而为后续的数据处理和分析提供准确可靠的数据源。电阻式传感器采集电路结构如图4所示。

图4 电阻式传感器采集电路结构图

3.3 智能算法模块设计

在设计智能算法模块时，首先考虑的是算法选型。鉴于阀门内漏温度数据的复杂性和非线性特点，本文选择了神经网络和深度学习这两种强大的机器学习方法。神经网络能够通过模拟人脑的神经网络结构，对复杂的非线性关系进行建模；而深度学习则能够通过构建深层网络结构，自动提取数据中的特征，从而实现对阀门内漏情况的准确判断。

在确定了算法类型之后，需对算法进行深入优化。针对阀门内漏的温度数据特点，对神经网络的层数、节点数以及激活函数等进行了精心设计，以提高算法的准确性和泛化能力。同时，采用正则化、批归一化等技术手段防止模型出现过拟合现象。

为了确保智能算法模块在实际应用中的可行性和可靠性，本文还进行了严格的算法验证。收集大量的阀门温度数据，并将其分为训练集和测试集。通过训练集对算法进行训练后，在测试集上对其性能进行评估。评估结果表明，本系统智能算法模块能够准确识别出阀门内漏情况，并及时发出预警，满足系统的实际需求。

3.4 人机交互界面

预警系统人机交互界面不仅是用户与系统之间沟通的桥梁，更是系统功能和数据展示的重要窗口。在功能布局上，充分考虑到用户的实际操作习惯和需求，将系统的各项功能进行了细致的分类和合理的布局。主界面被划分为几个主要区域，包括实时监测数据显示区、预警信息提示区、历史数据查询区以及系统设置界面。这样的布局使得用户能够一目了然地掌握系统的整体运行状况，同时也方便用户快速定位到所需的功能模块。

实时监测数据显示区位于界面的核心位置，用于展示阀门当前的温度数据以及变化趋势。该区域采用了直观的图表形式，使用户能够直观地了解到阀门的工作状态。同时，为了满足不同用户的需求，还提供了多种数据展示方式，如折线图、柱状图等，用户可以根据个人喜好进行选择。

预警信息提示区负责在阀门出现内漏等异常情况时，及时向用户发出预警。该区域采用了醒目的颜色和闪烁效果，以确保用户能够在第一时间注意到预警信息。同时，预警信息还包含了详细的故障描述和处理建议，帮助用户快速定位并解决问题。

04.温度预警系统的应用

以江苏省某国能电厂为例，由于电厂现场设备多，所处位置分散，且环境复杂，对于调节阀出现内漏情况难以逐个发现并及时检出，因此需对阀门泄漏自动监测系统进行科学研究，通过智能化手段对阀门运行的实时工况进行监测，对于泄露情况可在线发现并及时处理。该系统能够降低巡检难度，减少巡检工作量，防止因阀门内漏导致的能源损失。

(a)

(b)

(a)长伸缩式吹灰器提升阀 (b)炉膛吹灰器提升阀

图5 现场勘察位置部分照片

对#7、#8机组关键位置进行监控，具体包括：锅炉侧、汽机侧内漏阀门测点位置，所有吹灰器提升阀后测点位置、各配电间等。测点总数495个，根据现场实际需求，额外配置50个温度元件对现场需要监测的温度进行增加补充，共545个无线测温传感器，此电厂阀门内漏温度预警系统总体设计如图6所示。

图6 系统拓扑图

05.结语

本文首先深入探讨了阀门内漏的机理及其温度特征，并分析内漏故障对流体系统稳定性和安全性的影响。随后，详细阐述了传感技术的基本原理及其在阀门内漏检测中的应用。在此基础上，本文从系统总体设计、高精度传感模块设计、智能算法模块设计等方面展开详细论述。针对系统总体设计部分，本文介绍了系统的整体架构和主要功能；针对高精度传感模块设计部分，本文详细说明了传感器的选型、布置及其与数据采集系统的连接；针对智能算法模块设计部分，本文详细阐述了算法的设计思路、实现方法及其在内漏预警中的应用。

研究结果表明，该系统在多种工况下均能精准捕捉阀门温度的细微变化，并通过智能算法对数据进行深入分析，实现高准确度的内漏预警。相较于传统的检测方法，该系统具有检测速度快、准确度高、操作简便等显著优势，为工业领域的阀门内漏检测提供了新的解决方案。