內容簡介
《新建火電機組熱控係統可靠性管理導則》是電力行業熱控專傢集體智慧的結晶。作者結閤多年的實踐經驗,從熱控係統可靠性管理入手,通過對火電工程整個建設周期進行全麵、係統、科學的分析,提齣新建火電機組熱控係統可靠性的管理方法和途徑,對工程建設水平的進一步提高起到積極的指導作用。
《新建火電機組熱控係統可靠性管理導則》主要包括總則、術語、各級責任主體職責分工、熱控係統設計管理、熱控係統設備管理、熱控係統施工管理、熱控係統調試管理、熱控係統生産準備及考核期管理、熱控係統可靠性評價、附錄及引用標準名錄等11部分內容。全書理念清晰、內容翔實、緊聯專業、圖文並茂,具有較強的針對性和可操作性。
《新建火電機組熱控係統可靠性管理導則》適閤建設、監理、設計、施工和調試單位從事熱控專業工作的有關技術、管理人員閱讀使用。
內頁插圖
目錄
序
前言
1 總則
2 術語
3 各級責任主體職責分工
4 熱控係統設計管理
5 熱控係統設備管理
6 熱控係統施工管理
7 熱控係統調試管理
8 熱控係統生産準備及考核期管理
9 熱控係統可靠性評價
附錄A(資料性附錄) 典型火電機組熱控係統可靠性問題
附錄B(資料性附錄) 空冷係統主要程控保護說明
附錄C(規範性附錄) 熱控係統設備環境及防護
附錄D(資料性附錄) DCS控製器任務分配原則
附錄E(資料性附錄) 典型邏輯設計方法
附錄F(資料性附錄) DCS驗收可靠性測試要點
附錄G(資料性附錄) 典型火電廠熱工定值
附錄H(資料性附錄) 邏輯功能校驗單/卡
附錄J(規範性附錄) 熱控係統可靠性評價申請錶
引用標準名錄
精彩書摘
8.2.1機組進入考核期後,生産單位應對控製係統的設計、製造、安裝、調試、運行可靠性情況進行全麵檢查、分析、統計,對影響可靠性的事件應按“四不放過”原則進行處理。
8.2.2項目公司應組織有關責任單位對尾工、缺陷進行分類處理。對於不影響機組可靠運行的尾工、缺陷,可以暫緩整改完善,但有關責任單位必須製定整改計劃和措施;對於影響機組可靠運行的尾工、缺陷,必須做好隔離措施並按時整改完善。
8.2.3施工單位在處理尾工、缺陷前,必須填寫相應工作票的申請錶並徵得當值值長同意後方可執行,禁止不經匯報私自處理尾工、缺陷;處理過程必須由檢修維護人員配閤並全程監督,處理完成後,必須由運行人員簽字確認。
8.2.4考核期內發生熱工自動調節係統異動時,檢修完成後調試單位應配閤生産單位對異動的熱工自動調節係統,以及給水、汽溫、壓力等主要自動調節係統進行各項擾動試驗、閥門特性試驗和參數調整,調節質量應符閤質量指標的要求,試驗結果應由上一級技術監督部門的熱控專業技術人員驗證。
8.2.5生産單位應根據實際情況,實時對運行規程、係統圖、熱工保護聯鎖定值清單等內容進行修改並做相關記錄,考核期結束後正式發布。
8.2.6生産單位應組織對機組分散控製係統(DCS)、公用與輔助控製係統、熱工保護邏輯與設備、熱工測量信號與報警、熱工電源、氣源係統、電纜與接綫、信號取源裝置和管路、熱控設備環境及防護等硬件設備進行一次全麵評估和測試,分析、查找影響可靠運行的薄弱環節,並采取相應的整改措施。
8.2.7在機組額定負荷工況下,生産單位應組織對涉及機組安全、經濟運行主要參數的測量值與製造廠提供的技術規範進行比對分析工作,冗餘配置顯示參數的偏差比較分析、校驗糾偏工作,以確保參數顯示的準確性。
8.2.8項目公司組織核查機組RB功能試驗、改進、投運情況,如未投用則應在機組考核試驗期結束之前督促相關責任單位完成此項試驗及投運工作。
8.2.9生産單位應組織相關的熱控技術力量對試運中未投用的保護、自動、測量裝置進行技術攻關和動態維護,消除缺陷,實現機組主要保護、自動、主要儀錶投入率100%的目標。
8.2.10考核期間,發生熱控係統裝置(包括一次檢測設備)主要保護聯鎖和自動調節係統功能故障需退齣運行時,應嚴格執行相關管理製度。
8.2.11生産單位應根據試運階段易損、易壞熱控設備的程度和頻率,做好日常運行中相應的巡查和維護工作,項目公司製訂相應的備品備件計劃和庫存;對於影響機組可靠性且損、壞頻率較高的熱控設備,應進行專題分析並考慮更換其他同類設備。
8.2.12生産單位應對熱工保護測點、設備進行分類,做好分類管理。影響機組可靠性的被列為重要熱工保護測點、設備,並形成清單。
8.2.13重要熱工保護測點、設備的標識牌,應與其他熱工保護測點、設備的標識牌相區彆,應通過顔色標識其重要等級,並且能一目瞭然;所有進入熱工保護係統的就地一次檢測元件以及可能造成機組跳閘的就地元部件,其標識牌都應有明顯的高級彆的顔色標誌,能夠提供警示作用,以防止人為原因造成熱工保護誤動。
8.2.14生産單位、檢修單位應重點加強重要熱工保護測點、設備巡查和維護的力度。
8.2.15機組考核期結束後,項目公司應委托集團公司工程服務平颱,對機組熱控係統可靠性進行綜閤評價,具體要求見第9章。
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前言/序言
好的,這是一份針對您提供的書名《新建火電機組熱控係統可靠性管理導則》的圖書簡介,內容將完全聚焦於其他主題,避免任何與該書名主題相關的描述。 --- 《工業自動化係統故障診斷與預測性維護前沿技術》 本書聚焦於當代復雜工業自動化係統在全生命周期中的穩定運行與效率優化,深入探討瞭從傳感器數據采集到高級分析決策的全過程管理策略。本書旨在為工業工程、自動化控製以及設備維護領域的專業人士提供一套係統化、實戰化的技術框架和方法論,以應對日益嚴峻的生産環境挑戰。 第一部分:工業自動化係統的基礎架構與演進 本書首先對現代工業自動化係統的基本架構進行瞭詳盡的解析,涵蓋瞭從現場總綫(Fieldbus)到工業以太網(Industrial Ethernet)的通信協議演變,以及分布式控製係統(DCS)、可編程邏輯控製器(PLC)和監督控製與數據采集係統(SCADA)的集成應用。重點闡述瞭集成化信息技術(IT)與操作技術(OT)的重要性,強調瞭構建統一數據模型的基礎工作。我們詳細分析瞭不同行業(如化工、冶金、製藥)對控製係統穩定性和響應速度的特殊要求,並對比瞭當前主流控製平颱的技術特點與適用場景。 第二部分:傳感器技術與高精度數據采集 可靠的故障診斷始於精確可靠的數據源。本部分深入研究瞭新一代工業傳感器技術,包括光縴傳感器、超聲波檢測技術以及微機電係統(MEMS)傳感器的應用。我們不僅關注瞭溫度、壓力、流量等傳統參數的測量精度提升,更著重於對振動、聲學排放和電磁乾擾等非傳統狀態參數的實時監測能力。書中詳細介紹瞭數據預處理的技術,包括噪聲濾波、基綫漂移校正和時間同步機製,確保輸入到診斷模型的數據具有最高的質量和時間相關性。 第三部分:基於機器學習的故障模式識彆 該部分是本書的核心技術探討之一。我們係統地介紹瞭如何利用機器學習算法從海量的曆史運行數據中提取故障特徵。內容涵蓋瞭監督學習(如支持嚮量機、隨機森林用於已知故障分類)、無監督學習(如聚類分析用於異常模式發現)以及深度學習(如捲積神經網絡CNN和循環神經網絡RNN用於時序數據特徵提取)在工業設備健康狀態評估中的具體應用。書中提供瞭詳細的案例研究,展示瞭如何訓練模型以區分真正的係統故障與環境波動或操作失誤。特彆關注瞭遷移學習在處理數據稀疏或新設備引入時的潛力。 第四部分:預測性維護(PdM)的策略與實施 本書詳細闡述瞭從故障預警到製定維護計劃的完整閉環管理流程。我們闡述瞭剩餘使用壽命(RUL)評估模型的構建,包括基於物理模型和基於數據驅動模型的對比分析。在維護策略方麵,本書區分瞭基於狀態的維護(CBM)、風險評估驅動的維護與傳統的基於時間的維護,並提齣瞭一個多目標優化框架,用於平衡停機成本、維護資源投入和風險暴露。實施層麵,我們探討瞭移動技術和增強現實(AR)在現場維護指導中的集成應用,以提高首次修復率(First-Time Fix Rate)。 第五部分:工業網絡安全與係統彈性 隨著控製係統的網絡化程度提高,網絡安全已成為可靠性管理不可或缺的一環。本書專門開闢章節討論工業控製係統(ICS)的安全威脅模型,包括拒絕服務攻擊(DoS)、惡意代碼注入和供應鏈風險。內容涉及網絡分段(Segmentation)、零信任架構在OT環境中的部署原則、以及安全事件的實時監控與響應機製。重點討論瞭如何設計具有內在彈性的係統架構,確保在麵對網絡攻擊或軟件錯誤時,核心控製功能能夠持續運行或安全降級。 第六部分:係統集成與數字化轉型 最後一部分將視野拓展到整個企業層麵。本書探討瞭如何將分散的設備狀態數據和維護記錄與企業資源計劃(ERP)和製造執行係統(MES)進行高效集成,以實現跨部門的資源協同和決策支持。詳細介紹瞭數字孿生(Digital Twin)技術在模擬復雜係統行為、測試新控製策略和優化運行參數方麵的應用。本書強調,成功的數字化轉型需要技術工具與組織流程的同步變革,並為讀者提供瞭建立跨職能可靠性團隊的組織建議。 本書適閤對象: 工業自動化工程師及係統集成商 設備維護經理與技術人員 工業互聯網與數據科學專業的研究人員 負責工廠運營和資産性能管理的高級管理人員 ---