摘要：工业循环冷却水系统运行状态预测是维护工业设备正常运行的重要保障。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的智能工业循环冷却水系统运行状态预测方法。该方法根据工业循环冷却水水质特征,使用工业循环水在线仪表采集pH值、碱度、硬度、氯离子等实时数据,设计了深度卷积神经网络框架,在每层网络中加入Dropout层,以避免神经网络训练过拟合。利用某电厂的实际水质测量数据对该方法进行有效性验证,结果表明,该方法的预测结果准确率可达94%,且泛化能力良好,优于现有其他方法。

摘要：某超超临界1000MW机组高温再热器入口集箱刚性吊架螺纹吊杆发生断裂,采用宏观观察、化学成分分析、硬度测试、室温拉伸性能测试、金相检验、断口分析等方法对其断裂原因进行分析。结果表明:螺纹吊杆断面附近存在明显颈缩现象,整个断面上均存在蠕变孔洞,蠕变孔洞长大、聚集并形成蠕变裂纹;炉顶大包内实测温度大幅超过了原设计值,在实测温度下轴向应力计算值超标,在高温和高应力作用下,在应力集中的牙根部位发生蠕变断裂。