張奇

（國(guó)能浙能寧東發(fā)電有限公司，寧夏 靈武 750408）

本文研究的是基于人工智能算法的1000MW超超臨界鍋爐水冷壁缺陷檢測(cè)技術(shù)。鍋爐水冷壁是鍋爐的重要部件，其運(yùn)行安全對(duì)于電力行業(yè)的生產(chǎn)和供應(yīng)至關(guān)重要。目前，傳統(tǒng)的缺陷檢測(cè)方法存在檢測(cè)精度低、效率低、工作量大等問題。因此，本文提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法，旨在提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率，保障鍋爐的安全運(yùn)行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法具有較高的檢測(cè)精度和效率，在實(shí)際應(yīng)用中具有廣闊的應(yīng)用前景。

1 超超臨界鍋爐水冷壁缺陷的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和分類

1.1 鍋爐水冷壁的結(jié)構(gòu)與缺陷檢測(cè)

水冷壁是大型火力發(fā)電廠鍋爐重要的受熱部分。它由多個(gè)彎曲管道組成，在壁體上形成了一層密集的管道網(wǎng)格，相鄰的管道之間通過鰭片連接，形成了一個(gè)相對(duì)封閉的水循環(huán)系統(tǒng)。水冷壁的結(jié)構(gòu)和性能直接影響著鍋爐的運(yùn)行效率和安全性。高溫氣體通過水冷壁管道壁傳熱給水，水被加熱變?yōu)檎羝笸ㄟ^汽輪機(jī)驅(qū)動(dòng)發(fā)電。然而，由于水冷壁工作環(huán)境的惡劣，以及操作和維護(hù)等方面的不當(dāng)，管道壁可能會(huì)出現(xiàn)一些缺陷，如裂紋、銹蝕、磨損等。這些缺陷可能會(huì)導(dǎo)致水冷壁的漏水或破裂，從而對(duì)鍋爐運(yùn)行產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。因此，為了保證鍋爐的安全運(yùn)行和效率，需要對(duì)水冷壁進(jìn)行定期的缺陷檢測(cè)和維護(hù)。

1.2 缺陷的形態(tài)和分類

在鍋爐水冷壁的使用過程中，由于受到多種因素的影響，如腐蝕、疲勞、應(yīng)力等，管道壁面可能會(huì)出現(xiàn)不同形式的缺陷。根據(jù)缺陷形態(tài)和分類，可以將水冷壁缺陷分為以下幾類：（1）腐蝕性缺陷。主要表現(xiàn)為管道壁面的局部腐蝕、磨損、腐蝕穿孔等，通常是由于水質(zhì)、水化學(xué)環(huán)境、管道材料等多種因素導(dǎo)致的。（2）疲勞性缺陷。主要表現(xiàn)為管道壁面的裂紋、裂口、疲勞斷裂等，通常是由于溫度變化、水壓變化、流體作用等多種因素導(dǎo)致的。（3）彎曲性缺陷。主要表現(xiàn)為管道彎曲處的裂紋、變形等，通常是由于管道安裝、維護(hù)等不當(dāng)造成的。（4）其他缺陷。包括管道壁面的變形、脫落、氧化、焊接缺陷等（表1）。

表1 不同類型水冷壁缺陷的統(tǒng)計(jì)表格

不同類型的缺陷對(duì)于水冷壁的安全運(yùn)行都具有一定的威脅，因此，及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)和識(shí)別缺陷成為水冷壁維護(hù)保養(yǎng)的重要環(huán)節(jié)。

2 水冷壁缺陷檢測(cè)的傳統(tǒng)方法及其局限性

水冷壁缺陷的檢測(cè)對(duì)于保障鍋爐的安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。傳統(tǒng)的水冷壁缺陷檢測(cè)方法包括目視檢測(cè)、磁粉檢測(cè)、超聲波檢測(cè)、X射線檢測(cè)等，這些方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于鍋爐的檢測(cè)中。

2.1 目視檢測(cè)法

目視檢測(cè)法是一種簡(jiǎn)單直接的檢測(cè)方法，通過人工目視管道表面，識(shí)別和記錄缺陷的位置和形態(tài)。該方法操作簡(jiǎn)單、易于實(shí)施，且無須特殊的設(shè)備和技術(shù)，但其檢測(cè)結(jié)果往往受到操作人員主觀因素的影響，誤判率較高。此外，隨著管道直徑的增大和曲率的增加，目視檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性都會(huì)受到很大的限制。

2.2 磁粉檢測(cè)法

磁粉檢測(cè)法是一種通過施加磁場(chǎng)并噴撒磁粉來檢測(cè)表面缺陷的方法。當(dāng)磁粉被噴撒在缺陷表面時(shí)，磁粉會(huì)在缺陷處形成一條磁線，從而揭示出缺陷的位置和形態(tài)。該方法適用于金屬表面缺陷的檢測(cè)，具有操作簡(jiǎn)單、靈敏度高等優(yōu)點(diǎn)。但是，該方法無法檢測(cè)到表面以下的缺陷，且對(duì)于非金屬材料的檢測(cè)效果不佳。

2.3 超聲波檢測(cè)法

超聲波檢測(cè)法是一種通過向被檢測(cè)物體內(nèi)部發(fā)送超聲波，利用超聲波在介質(zhì)中傳播和反射的特性來檢測(cè)缺陷的方法。該方法可以檢測(cè)到表面以下的缺陷，并且可以對(duì)不同材料的缺陷進(jìn)行區(qū)分。但是，該方法對(duì)管道材料的聲速、密度等參數(shù)要求較高，且操作復(fù)雜，需要專業(yè)人員進(jìn)行操作。

2.4 X射線檢測(cè)法

X射線檢測(cè)法是一種通過向被檢測(cè)物體內(nèi)部發(fā)送X射線，利用不同材料對(duì)X射線的吸收能力不同的特性來檢測(cè)缺陷的方法。該方法可以檢測(cè)到表面以下的缺陷，并且可以對(duì)不同材料的缺陷進(jìn)行區(qū)分。與超聲波檢測(cè)相比，X射線檢測(cè)具有更高的穿透力和更好的分辨率，因此，在某些情況下更為有效。然而，由于X射線具有一定的輻射性，因此，需要特殊的設(shè)備和防護(hù)措施，操作也相對(duì)復(fù)雜。此外，該方法成本較高，需要專業(yè)的技術(shù)和設(shè)備支持。

2.5 局限性分析

雖然傳統(tǒng)的水冷壁缺陷檢測(cè)方法在一定程度上可以滿足實(shí)際需求，但仍然存在一些局限性。傳統(tǒng)方法的檢測(cè)結(jié)果容易受到人為因素的影響。例如，目視檢測(cè)需要經(jīng)驗(yàn)豐富的操作人員，而磁粉檢測(cè)需要控制磁場(chǎng)的強(qiáng)度和方向，超聲波檢測(cè)和X射線檢測(cè)則需要專業(yè)的技術(shù)和設(shè)備支持，這些因素都會(huì)影響檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。傳統(tǒng)方法的檢測(cè)范圍和效率有限。例如，目視檢測(cè)難以適用于管道直徑較大和曲率較大的情況，而磁粉檢測(cè)和超聲波檢測(cè)則無法檢測(cè)到表面以下的缺陷。X射線檢測(cè)雖然能夠檢測(cè)到表面以下的缺陷，但需要特殊的設(shè)備和防護(hù)措施，且成本較高。傳統(tǒng)方法無法滿足對(duì)缺陷的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)需求。例如，在運(yùn)行中的鍋爐中，缺陷的形態(tài)和位置可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化，傳統(tǒng)方法無法對(duì)此進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和反饋。因此，需要結(jié)合現(xiàn)代化技術(shù)，開發(fā)更加高效、準(zhǔn)確和可靠的水冷壁缺陷檢測(cè)方法，以更好地保障鍋爐的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

3 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法

3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，特別適合處理圖像和視頻等二維數(shù)據(jù)。CNN模型由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成，其中卷積層可以提取圖像中的局部特征，池化層可以對(duì)特征進(jìn)行降維和抽樣，全連接層可以將特征進(jìn)行分類和識(shí)別。CNN的訓(xùn)練過程主要包括前向傳播和反向傳播兩個(gè)階段。在前向傳播階段，輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過多個(gè)卷積層和池化層后，最終經(jīng)過全連接層輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。在反向傳播階段，根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算誤差，并通過反向傳播算法來更新模型參數(shù)，以降低預(yù)測(cè)誤差。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法的重要步驟。首先，需要收集水冷壁的圖像數(shù)據(jù)，包括正常和缺陷的圖像樣本。其次，需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、去噪和歸一化等步驟，以提高圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。最后，需要將圖像數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以增加數(shù)據(jù)的多樣性和數(shù)量。

3.3 算法設(shè)計(jì)

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置兩個(gè)方面。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要包括卷積層、池化層和全連接層等組成部分，其中卷積層和池化層可以提取圖像的局部特征，全連接層可以將特征進(jìn)行分類和識(shí)別。參數(shù)設(shè)置主要包括學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、批次大小和激活函數(shù)等，其中學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)可以影響模型的收斂速度和準(zhǔn)確性，批次大小可以影響模型的泛化能力，激活函數(shù)可以增加模型的非線性表達(dá)能力。在設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，可以根據(jù)不同的任務(wù)需求來選擇不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。例如，針對(duì)水冷壁缺陷檢測(cè)任務(wù)，可以采用ResNet、VGG等經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并進(jìn)行改進(jìn)，以提高檢測(cè)準(zhǔn)確率和魯棒性。在參數(shù)設(shè)置方面，需要通過實(shí)驗(yàn)來調(diào)整學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、批次大小和激活函數(shù)等參數(shù)。一般來說，學(xué)習(xí)率應(yīng)該設(shè)置為一個(gè)較小的值，以保證模型能夠收斂；迭代次數(shù)需要適當(dāng)設(shè)置，以保證模型在訓(xùn)練集上達(dá)到較高的精度；批次大小需要適當(dāng)設(shè)置，以保證模型具有良好的泛化能力；激活函數(shù)一般采用ReLU、sigmoid等常見的激活函數(shù)。

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

本算法采用了VGG網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)。首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了預(yù)處理，包括圖像增強(qiáng)、去噪和歸一化等步驟，同時(shí)將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)。接著通過實(shí)驗(yàn)來調(diào)整學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、批次大小和激活函數(shù)等參數(shù)。最后，將算法在測(cè)試集上進(jìn)行了驗(yàn)證，并進(jìn)行了性能分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法能夠有效地檢測(cè)水冷壁缺陷，具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。具體來說，本算法在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率為95%，召回率為93%，F(xiàn)1-score為94%，證明了本算法的有效性和可行性。此外，本算法還具有良好的魯棒性，能夠在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行檢測(cè)，且檢測(cè)結(jié)果具有一定的穩(wěn)定性。

4 技術(shù)應(yīng)用

4.1 算法的優(yōu)點(diǎn)和局限性

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法具有以下優(yōu)點(diǎn)：（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的特征提取能力，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取圖像中的局部特征，不需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征。這種特點(diǎn)使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和分割等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。（2）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的魯棒性，可以適應(yīng)不同尺寸、角度和光照等多種情況下的圖像輸入。這種特點(diǎn)使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中更加穩(wěn)健和可靠。（3）基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法可以自適應(yīng)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以適應(yīng)不同類型的缺陷和復(fù)雜的背景。這種特點(diǎn)使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理各種形狀、大小和數(shù)量的缺陷，具有較好的泛化能力和應(yīng)用前景。（4）基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法也存在一些局限性。需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來訓(xùn)練和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型。這對(duì)于數(shù)據(jù)獲取和計(jì)算能力要求較高，限制了算法的應(yīng)用范圍和效果?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行不斷的調(diào)整和優(yōu)化，以提高算法的性能和精度。這對(duì)算法設(shè)計(jì)和調(diào)試的難度也提出了挑戰(zhàn)（表2）。

表2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法的優(yōu)化實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.2 技術(shù)的應(yīng)用前景

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法在工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中具有廣泛的應(yīng)用前景。（1）該技術(shù)可以應(yīng)用于水冷壁的自動(dòng)檢測(cè)和維護(hù)，可以提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，降低維護(hù)成本和安全風(fēng)險(xiǎn)。例如，在電站和石油化工等行業(yè)中，水冷壁的缺陷檢測(cè)和維護(hù)是一項(xiàng)重要的任務(wù)，可以通過基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法來實(shí)現(xiàn)。（2）該技術(shù)還可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域的圖像識(shí)別和檢測(cè)任務(wù)。例如，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法可以應(yīng)用于智能安防、交通管理和無人駕駛等領(lǐng)域，提高圖像處理和分析的效率和準(zhǔn)確性。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分割算法可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像分析和城市規(guī)劃等領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化的圖像處理和分析。（3）隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法還可以結(jié)合其他技術(shù)和方法，進(jìn)一步提高檢測(cè)精度和應(yīng)用范圍。例如，可以結(jié)合物體跟蹤和三維重建等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷位置和形態(tài)的精確定位和分析。同時(shí)，還可以結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和傳感器網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水冷壁系統(tǒng)的全面監(jiān)測(cè)和管理。

5 結(jié)語

綜上所述，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)算法在工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中具有重要的應(yīng)用價(jià)值和前景。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，該算法在實(shí)際應(yīng)用中的性能和精度還有很大的提升空間。同時(shí)，我們也需要不斷完善和優(yōu)化算法設(shè)計(jì)和調(diào)試方法，加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注，提高算法的泛化能力和適應(yīng)性。相信不久的將來，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水冷壁缺陷檢測(cè)技術(shù)將會(huì)在工業(yè)生產(chǎn)和科學(xué)研究中發(fā)揮更加重要的作用，為我們的生產(chǎn)和生活帶來更多的便利和安全保障。