公开(公告)号：CN119514361A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411608089.X

申请日：2024-11-12

Applicant: 哈尔滨锅炉厂有限责任公司 ,  中国特种设备检测研究院

Inventor： 王硕 ,  杨旭 ,  张述敏 ,  郝维勋 ,  史丹 ,  钱公 ,  魏力民 ,  张虔 ,  刘光奎 ,  刘新星

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 一种电站锅炉末级过热器蠕变损伤智能预测方法，涉及特种设备安全防控领域。解决了传统的蠕变预测方法是采用温度应力数据对材料进行损伤评估，无法实现对材料未来的损伤进行预测的问题。所述方法包括采集电站锅炉末级过热器的历史运行数据等；对历史运行数据中的异常数据进行处理并保存标准化参数，采用预测模型的训练需求创建数据集；根据选择的时序预测算法构建神经网络模型，将数据集传入神经网络模型中，将达到预测精度要求的末级过热器温度预测模型、压力预测模型和标准化参数进行存储并编写成代码，进行封装调用，调用预测的末级过热器温度数据等进行蠕变损伤计算，实现末级过热器的蠕变损伤预测。适用于所述预测模型构建及应用方法领域中。

公开(公告)号：CN119940121A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510032710.0

申请日：2025-01-08

Applicant: 中国特种设备检测研究院

Inventor： 张述敏 ,  杨旭 ,  张恺 ,  章镇宇 ,  刘学莹 ,  钱公 ,  刘光奎

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06F119/04 ,  G06F119/14

Abstract: 本申请公开了一种电站锅炉再热蒸汽管道冷段疲劳损伤智能预测方法，涉及电站锅炉安全防控领域，该方法包括：获取再热蒸汽管道冷段的运行工况数据；对运行工况数据进行预处理，得到预处理数据；基于深度学习算法构建运行工况预测模型；将预处理数据输入运行工况预测模型，得到运行工况预测结果；获取再热蒸汽管道冷段的材料数据、规格数据和历史检测数据；基于运行工况预测结果以及再热蒸汽管道冷段的材料数据、规格数据和历史检测数据实现再热蒸汽管道冷段的疲劳损伤预测。本申请能够提高再热蒸汽管道冷段疲劳损伤的预测精度和效率，进而可以有效避免设备故障的发生。