CN111855547B - 中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***及其方法 - Google Patents

中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***及其方法 Download PDF

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Abstract

一种中低温烟风换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***及其方法，其特点是，采用实际烟风，贴合实际运行工况，能够调节进烟温度和风速，模拟整个烟风***不同烟气温度和流速的工况，提供在线监测数据；电阻探针和电涡流传感器以监测换热管的换热、防腐、耐磨性能及积灰结焦等情况；基于卷积神经网络和监测探头状态图像的智能识别与分析模型以大量监测探头的现场图片和计算出的传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率制作图像数据集，实现图像与换热管状态精准匹配；智能识别与分析模型采用卷积神经网络算法模型对图像进行像素级处理，精准识别状态图像特征，分析结果准确率高；以图像分析换热管传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率。

Description

中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测*** 及其方法
技术领域
本发明涉及烟气余热回收利用技术领域，是一种中低温烟风换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***及其方法。特别适用于电厂烟气换热器烟风换热***在线监测。
背景技术
现有技术中，燃煤产生的大气污染日益严重，酸雨面积不断扩大。煤炭燃烧时除产生SO2外，还生成少量SO3、NOX、HCL、HF等气体，由于烟气中含有水蒸汽，因此可在瞬间形成H2SO4、HCL、HF等强腐蚀性溶液。与此同时，含有烟尘的烟气高速穿过设备和管道，对装置的腐蚀和磨损相当严重。可见，烟气换热器在运行中处于强腐蚀性介质、湿热和高磨损的严酷环境中。烟气换热器表面的颗粒沉积物会增加热阻，降低传热效率，增加设备运行的不稳定性。由于运行环境恶劣，烟气换热器对材质的耐腐、耐磨、抑垢要求极为严格。烟气换热管材的材质或防护材料的选择对装置的使用寿命和成本影响很大，因此开发新型的耐腐、耐磨、抑垢换热器显得尤为重要。
为研究烟气换热器在烟风***中的性能，目前通用的研究方法有三种：(1)直接在实际环境中进行性能监测，这种方法大大增加了实验周期且运行过程中无法停止，实验过程中可能对正常的生产运行产生影响；(2)搭建实验台模拟实际烟风***和换热器工况，此方法并不能完全模拟出换热器实际的运行工况，会使实验结果产生误差；(3)在烟风***上添加旁路，在旁路中搭建监测平台，利用现场实际烟风对换热器进行监测分析，此方法需设置大量传感器间接对换热器各项参数进行监测，无法直观反映换热器的耐腐、耐磨、抑垢性能。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明的目的是，提供一种结构合理，自动化程度高，成本低，能够对换热设备积灰腐蚀磨损状态实行在线可视化智能监测，监测准确的中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***，并提供科学合理，适用性强，效果佳的中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测方法。
实现本发明目的所采用的技术方案之一是：一种中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***，其特征是，它包括：锅炉1的底部与送风机2相连，锅炉1的顶部通过在烟道22上设置的烟气处理装置3与烟囱4相连；与烟道22连接的旁路烟道38进风段外壁上绕置冷却套管23，冷却套管23的进水口与冷却套管流量计30、第二变频水泵10、冷水箱9依次相连，冷却套管23的出水口与热水箱26相连，冷水箱9与第三变频水泵36、制冷机11和热水箱26依次相连，旁路烟道38的外壁包裹隔热层15，在旁路烟道38扩容段的内壁上设置防灰挡板16，在位于防灰挡板16的下方设置观察室12，旁路烟道38出口与鼓风机25、烟道22依次连接；在观察室12的端口呈间距处设置CCD摄像机13，CCD摄像机13输出端与上位机14电连接，在观察室12的端口与CCD摄像机13呈间距处设置冷却风扇27；在旁路烟道38扩容段、位于观察室12的对侧设置监测探头5，监测探头5连接的采集杆6置于滑轨支架20上，采集杆6出水口连接热水箱26进水口，热水箱26出水口与制冷机11、第三变频水泵36、冷水箱9进水口依次相连，冷水箱9出水口与第一变频水泵7、进水口流量计31、进水口温度计32、采集杆6进水口依次连接；进风口温度计17置在旁路烟道38的进风口处，出风口温度计24置在旁路烟道38的出风口处，进风口温度计17与出风口温度计24、烟气温度采集卡33输入端电连接，烟气温度采集卡33输出端电连接上位机14；烟气流量计29的一端置入旁路烟道38中，烟气流量计29、冷却套管流量计30、进水口流量计31的输出端均与流量采集卡34输入端电连接，流量采集卡34输出端与上位机14电连接，与热水箱26相连的出水口温度计37置在积灰杆6的出水口处，温度传感器39置在监测探头5的外壁上，进水口温度计32、出水口温度计37和温度传感器39的输出端均与温度采集卡35的输入端电连接，温度采集卡35的输出端与上位机14电连接；电阻探针28置在监测探头5外壁上，电阻探针28与腐蚀监测仪21电连接，腐蚀监测仪21的输出端与上位机14电连接；电涡流传感器18置在观察室12的上方，电涡流传感器18输出端与电涡流数据采集卡8、上位机14依次电连接；第一变频水泵7、第二变频水泵10和第三变频水泵36均与上位机14电连接。
实现本发明目的所采用的技术方案之二是：一种中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测方法，其特征是：它包括以下内容：
1)根据热平衡原理，换热管的换热量与换热管内冷却水吸热量、烟气的放热量相等，热平衡方程为：
Qe＝Qw＝Qg (1)
Qg＝ρgvgsCp,g(T1-T2) (2)
Qw＝ρwqwCp,w(t1-t2) (3)
式中：Qe为监测探头的换热量，Qg为烟气侧换热量，Qw为水侧换热量，Cp,g为烟气的比热容，Cp,w为水的比热容，ρg为烟气密度，vg为烟气风速，s为迎风面积，ρw为水的密度，qw为水的体积流量，T1是烟气进口温度，T2是烟气出口温度，t1是进水口温度，t2是出水口温度；
在总传热的计算系数中，传热能力Qave是基于烟气侧换热量Qg和水侧换热量Qw的平均值，
传热能力Qave：
Qave＝(Qg+Qw)/2 (4)
监测探头的传热系数计算式为：
Figure BDA0002587241100000031
式中：A0是总换热面积，ΔTm是对数平均温差；
对数平均温差ΔTm：
Figure BDA0002587241100000032
ΔTmax＝T1-t2 (7)
ΔTmin＝T2-t1 (8)
只需测得烟气进口温度T1，烟气出口温度T2，进水口温度t1和出水口温度t2，即能够求出监测探头积灰前和积灰后的传热系数K；
积灰热阻Rf：
Figure BDA0002587241100000033
式中：K0为监测探头积灰前传热系数，K为监测探头积灰后传热系数；
使用传热系数变化率
Figure BDA0002587241100000034
的弱化程度来描述污垢对传热性能的影响，传热系数变化率
Figure BDA0002587241100000035
为：
Figure BDA0002587241100000036
联立式(1)～式(10)计算该状态下监测探头传热系数和积灰热阻值；
2)电阻探针是根据探头截面积与电阻的线性关系得出监测探头腐蚀速率，长度一定的金属材料在腐蚀减薄后其截面积减少，电阻值增大，只要知其电阻的变化值，即能够算出其减薄量，对于丝状探针，其腐蚀减薄量H的计算式为：
Figure BDA0002587241100000041
式中：r0为电阻探针探头原始半径，R0为腐蚀前电阻值，Rt为腐蚀后电阻值；
腐蚀速率计算式为：
Figure BDA0002587241100000042
式中：T2-T1为两次测量时间间隔，H2-H1为两次测量值的差值；
联立式(11)～式(12)计算该状态下监测探头腐蚀速率；
3)根据基尔霍夫定律，电涡流传感器的回路方程式为：
R1I1+jωL1I1-jωMI2＝0 (13)
-jωMI1+R2I2+jωL2I2＝0 (14)
受涡流影响后线圈的等效阻抗为：
Figure BDA0002587241100000043
线圈阻抗Z的函数：
Z＝f(ρ,x,μ,f) (16)
式中：ρ是金属导体的电阻率，μ是金属导体的磁导率，x是线圈与金属导体的距离，f是线圈激励电流的频率；
电涡流测厚式为：
d＝x-(x1+x2) (17)
式中：(x1+x2)为厚度偏差；
磨损率计算式为：
Figure BDA0002587241100000051
式中：V是金属导体磨损体积，∑W是累计摩擦做功；
联立式(13)～式(18)计算该状态下监测探头磨损率；
4)通过CCD摄像头采集监测探头状态图像，以监测探头状态图像为输入量，监测探头积灰热阻、腐蚀速率、磨损率为目标量，建立基于卷积神经网络和监测探头状态图像的智能识别与分析模型；采用CCD摄像头以一定时间间隔输出的图像与计算出的同一时间监测探头的传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率制作图像数据集；调用基于卷积神经网络的图像识别模型，以图像数据集训练图像识别模型识别不同状态下的监测探头图像；图像识别模型训练成熟后，调用图像识别模型识别现场实时采集的监测探头图像，根据图像识别模型输出结果得出监测探头的积灰热阻、传热系数、腐蚀速率和磨损率。
本发明的一种中低温烟风换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***及其方法的优点体现在：
1.采用在现场烟风***的烟道上设置旁路烟道，旁路烟道的进烟口置有调节进烟温度的冷却套管，能够使进烟温度在50℃-300℃范围内调节，送风机通过改变功率能够调节旁路烟道中的烟速在2m/s-12m/s范围内；使用制冷机改变采集杆的进水口温度可以调节监测探头外壁温度，通过在旁路烟道搭建监测平台的方法，利用现场实际烟风对换热器进行监测分析，贴合实际运行工况，减小实验误差；
2.采用调节进烟温度和风速的方法，模拟整个烟风***不同烟气温度和流速的工况，能为所有在烟风***中装置的开发提供在线监测数据；
3.在监测换热管传热系数和积灰热阻的基础上，添加电阻探针和电涡流传感器以监测换热管的腐蚀速率和磨损率，监测换热管的换热性能、防腐性能、耐磨性能、积灰结焦等情况，为换热设备的开发提供准确的监测数据和全面的状态分析；
4.基于卷积神经网络和监测探头状态图像的智能识别与分析模型以大量监测探头的现场图片和计算出的传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率制作图像数据集；实现图像与换热管状态精准匹配；
5.基于卷积神经网络和监测探头状态图像的智能识别与分析模型，模型采用卷积神经网络算法模型对图像进行像素级处理，精准识别状态图像特征，分析结果准确率高；
6.基于卷积神经网络和监测探头状态图像的智能识别与分析模型，以图像分析换热管传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率，避免在监测平台上加装大量的监测设备，可实时分析换热管状态的同时简化监测手段，节省监测成本；
7.特别适用于电厂烟气换热器烟风换热***的在线监测。
附图说明
图1为一种基于电厂烟风换热***的可视化积灰腐蚀磨损状态在线监测装置结构示意图；
图2为一种基于电厂烟风换热***的可视化积灰腐蚀磨损状态在线监测装置实验流程图；
图中：1-锅炉，2-送风机，3-烟气处理装置，4-烟囱，5-监测探头，6-采集杆，7-第一变频水泵，8-电涡流数据采集卡，9-冷水箱，10-第二变频水泵，11-制冷机，12-观察室，13-CCD摄像头，14-上位机，15-隔热层，16-防灰挡板，17-进风口温度计，18-电涡流传感器，19-密封塞，20-滑轨支架，21-腐蚀监测仪，22-烟道，23-冷却套管，24-出风口温度计，25-鼓风机，26-热水箱，27-冷却风扇，28-电阻探针，29-烟气流量计，30-冷却套管流量计，31-进水口流量计，32-进水口温度计，33-烟气温度采集卡，34-流量采集卡，35-温度采集卡，36-第三变频水泵，37-出水口温度计，38-旁路烟道，39-温度传感器。
具体实施方式
下面利用附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
参照图1，本发明的一种中低温烟风换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***，包括：锅炉1、送风机2、烟气处理装置3、烟囱4-、监测探头5、采集杆6、第一变频水泵7、电涡流数据采集卡8、冷水箱9、第二变频水泵10、制冷机11、观察室12、CCD摄像头13、上位机14、隔热层15、防灰挡板16、进风口温度计17、电涡流传感器18、密封塞19、滑轨支架20、腐蚀监测仪21、烟道22、冷却套管23、出风口温度计24、鼓风机25、热水箱26、冷却风扇27、电阻探针28、烟气流量计29、冷却套管流量计30、进水口流量计31、进水口温度计32、烟气温度采集卡33、流量采集卡34、温度采集卡35、第三变频水泵36、出水口温度计37、烟道旁路38、温度传感器39。锅炉1的底部与送风机2相连，锅炉1的顶部通过在烟道22上设置的烟气处理装置3与烟囱4相连；与烟道22连接的旁路烟道38进风段外壁上绕置冷却套管23，冷却套管23的进水口与冷却套管流量计30、第二变频水泵10、冷水箱9依次相连，冷却套管23的出水口与热水箱26相连，冷水箱9与第三变频水泵36、制冷机11和热水箱26依次相连，旁路烟道38的外壁包裹隔热层15，在旁路烟道38扩容段的内壁上设置防灰挡板16，在位于防灰挡板16的下方设置观察室12，旁路烟道38出口与鼓风机25、烟道22依次连接；在观察室12的端口呈间距处设置CCD摄像机13，CCD摄像机13输出端与上位机14电连接，在观察室12的端口与CCD摄像机13呈间距处设置冷却风扇27；在旁路烟道38扩容段、位于观察室12的对侧设置监测探头5，监测探头5连接的采集杆6置于滑轨支架20上，采集杆6出水口连接热水箱26进水口，热水箱26出水口与制冷机11、第三变频水泵36、冷水箱9进水口依次相连，冷水箱9出水口与第一变频水泵7、进水口流量计31、进水口温度计32、采集杆6进水口依次连接；进风口温度计17置在旁路烟道38的进风口处，出风口温度计24置在旁路烟道38的出风口处，进风口温度计17与出风口温度计24、烟气温度采集卡33输入端电连接，烟气温度采集卡33输出端电连接上位机14；烟气流量计29的一端置入旁路烟道38中，烟气流量计29、冷却套管流量计30、进水口流量计31的输出端均与流量采集卡34输入端电连接，流量采集卡34输出端与上位机14电连接，与热水箱26相连的出水口温度计37置在积灰杆6的出水口处，温度传感器39置在监测探头5的外壁上，进水口温度计32、出水口温度计37和温度传感器39的输出端均与温度采集卡35的输入端电连接，温度采集卡35的输出端与上位机14电连接；电阻探针28置在监测探头5外壁上，电阻探针28与腐蚀监测仪21电连接，腐蚀监测仪21的输出端与上位机14电连接；电涡流传感器18置在观察室12的上方，电涡流传感器18输出端与电涡流数据采集卡8、上位机14依次电连接；第一变频水泵7、第二变频水泵10和第三变频水泵36均与上位机14电连接。在烟道22上设置烟道旁路38，烟道旁路38进烟口设置冷却套管23用以调节进烟温度，使进烟温度能够在50℃-300℃范围内调节，送风机2通过改变功率能够调节烟道旁路38中烟速在2m/s-12m/s范围内；使用制冷机11改变采集杆6的进水口温度可以调节监测探头5外壁温度。
参照图1和图2，本发明的一种中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测方法，包括以下内容：
1)根据热平衡原理，换热管的换热量与换热管内冷却水吸热量、烟气的放热量相等，热平衡方程为：
Qe＝Qw＝Qg (1)
Qg＝ρgvgsCp,g(T1-T2) (2)
Qw＝ρwqwCp,w(t1-t2) (3)
式中：Qe为监测探头的换热量，Qg为烟气侧换热量，Qw为水侧换热量，Cp,g为烟气的比热容，Cp,w为水的比热容，ρg为烟气密度，vg为烟气风速，s为迎风面积，ρw为水的密度，qw为水的体积流量，T1是烟气进口温度，T2是烟气出口温度，t1是进水口温度，t2是出水口温度；
在总传热的计算系数中，传热能力Qave是基于烟气侧换热量Qg和水侧换热量Qw的平均值，
传热能力Qave：
Qave＝(Qg+Qw)/2 (4)
监测探头的传热系数计算式为：
Figure BDA0002587241100000081
式中：A0是总换热面积，ΔTm是对数平均温差；
对数平均温差ΔTm：
Figure BDA0002587241100000082
ΔTmax＝T1-t2 (7)
ΔTmin＝T2-t1 (8)
只需测得烟气进口温度T1，烟气出口温度T2，进水口温度t1和出水口温度t2，即能够求出监测探头积灰前和积灰后的传热系数K；
积灰热阻Rf：
Figure BDA0002587241100000083
式中：K0为监测探头积灰前传热系数，K为监测探头积灰后传热系数；
使用传热系数变化率
Figure BDA0002587241100000084
的弱化程度来描述污垢对传热性能的影响，传热系数变化率
Figure BDA0002587241100000085
为：
Figure BDA0002587241100000086
联立式(1)～式(10)计算该状态下监测探头传热系数和积灰热阻值；
2)电阻探针是根据探头截面积与电阻的线性关系得出监测探头腐蚀速率，长度一定的金属材料在腐蚀减薄后其截面积减少，电阻值增大，只要知其电阻的变化值，即能够算出其减薄量，对于丝状探针，其腐蚀减薄量H的计算式为：
Figure BDA0002587241100000091
式中：r0为电阻探针探头原始半径，R0为腐蚀前电阻值，Rt为腐蚀后电阻值；
腐蚀速率计算式为：
Figure BDA0002587241100000092
式中：T2-T1为两次测量时间间隔，H2-H1为两次测量值的差值；
联立式(11)～式(12)计算该状态下监测探头腐蚀速率；
3)根据基尔霍夫定律，电涡流传感器的回路方程式为：
R1I1+jωL1I1-jωMI2＝0 (13)
-jωMI1+R2I2+jωL2I2＝0 (14)
受涡流影响后线圈的等效阻抗为：
Figure BDA0002587241100000093
线圈阻抗Z的函数：
Z＝f(ρ,x,μ,f) (16)
式中：ρ是金属导体的电阻率，μ是金属导体的磁导率，x是线圈与金属导体的距离，f是线圈激励电流的频率；
电涡流测厚式为：
d＝x-(x1+x2) (17)
式中：(x1+x2)为厚度偏差；
磨损率计算式为：
Figure BDA0002587241100000101
式中：V是金属导体磨损体积，∑W是累计摩擦做功；
联立式(13)～式(18)计算该状态下监测探头磨损率；
4)通过CCD摄像头采集监测探头状态图像，以监测探头状态图像为输入量，监测探头积灰热阻、腐蚀速率、磨损率为目标量，建立基于卷积神经网络和监测探头状态图像的智能识别与分析模型；采用CCD摄像头以一定时间间隔输出的图像与计算出的同一时间监测探头的传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率制作图像数据集；调用基于卷积神经网络的图像识别模型，以图像数据集训练图像识别模型识别不同状态下的监测探头图像；图像识别模型训练成熟后，调用图像识别模型识别现场实时采集的监测探头图像，根据图像识别模型输出结果得出监测探头的积灰热阻、传热系数、腐蚀速率和磨损率。
本发明的一种中低温烟风换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***及其方法采用实际烟风，贴合实际运行工况，减小实验误差，能够调节进烟温度和风速，模拟整个烟风***不同烟气温度和流速的工况，能为所有在烟风***中装置的开发提供在线监测数据，在监测换热管传热系数和积灰热阻的基础上，添加电阻探针和电涡流传感器以监测换热管的腐蚀速率和磨损率，监测换热管的换热性能、防腐性能、耐磨性能、积灰结焦等情况，为换热设备的开发提供准确的监测数据和全面的状态分析，基于卷积神经网络和监测探头状态图像的智能识别与分析模型以大量监测探头的现场图片和计算出的传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率制作图像数据集，实现图像与换热管状态精准匹配；智能识别与分析模型采用卷积神经网络算法模型对图像进行像素级处理，精准识别状态图像特征，分析结果准确率高，以图像分析换热管传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率，避免在监测平台上加装大量的监测设备，可实时分析换热管状态的同时简化监测手段，节省监测成本。
本发明所用元件、器件均为市售产品，容易实施。本发明所涉及的控制程序，依据自动控制技术、计算机处理技术编制，是本领域技术人员所熟悉的技术。
本发明的具体实施方式已对本发明的内容作出了说明，但不局限本具体实施方式，本领域技术人员根据本发明的启示所做的任何显而易见的改动，都属于本发明权利保护的范围。

Claims (2)

1.一种中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***，其特征是，它包括：锅炉(1)的底部与送风机(2)相连，锅炉(1)的顶部通过在烟道(22)上设置的烟气处理装置(3)与烟囱(4)相连；与烟道(22)连接的旁路烟道(38)进风段外壁上绕置冷却套管(23)，冷却套管(23)的进水口与冷却套管流量计(30)、第二变频水泵(10)、冷水箱(9)依次相连，冷却套管(23)的出水口与热水箱(26)相连，冷水箱(9)与第三变频水泵(36)、制冷机(11)和热水箱(26)依次相连，在旁路烟道(38)扩容段的内壁上设置防灰挡板(16)，在位于防灰挡板(16)的下方设置观察室(12)，旁路烟道(38)出口与鼓风机(25)、烟道(22)依次连接；在观察室(12)的端口呈间距处设置CCD摄像机(13)，CCD摄像机(13)输出端与上位机(14)电连接，在观察室(12)的端口与CCD摄像机(13)呈间距处设置冷却风扇(27)；在旁路烟道(38)扩容段、位于观察室(12)的对侧设置监测探头(5)，监测探头(5)连接的采集杆(6)置于滑轨支架(20)上，采集杆(6)出水口连接热水箱(26)进水口，热水箱(26)出水口与制冷机(11)、第三变频水泵(36)、冷水箱(9)进水口依次相连，冷水箱(9)出水口与第一变频水泵(7)、进水口流量计(31)、进水口温度计(32)、采集杆(6)进水口依次连接；进风口温度计(17)置在旁路烟道(38)的进风口处，出风口温度计(24)置在旁路烟道(38)的出风口处，进风口温度计(17)与出风口温度计(24)、烟气温度采集卡(33)输入端电连接，烟气温度采集卡(33)输出端电连接上位机(14)；烟气流量计(29)的一端置入旁路烟道(38)中，烟气流量计(29)、冷却套管流量计(30)、进水口流量计(31)的输出端均与流量采集卡(34)输入端电连接，流量采集卡(34)输出端与上位机(14)电连接，与热水箱(26)相连的出水口温度计(37)置在积灰杆(6)的出水口处，温度传感器(39)置在监测探头(5)的外壁上，进水口温度计(32)、出水口温度计(37)和温度传感器(39)的输出端均与温度采集卡(35)的输入端电连接，温度采集卡(35)的输出端与上位机(14)电连接；电阻探针(28)置在监测探头(5)外壁上，电阻探针(28)与腐蚀监测仪(21)电连接，腐蚀监测仪(21)的输出端与上位机(14)电连接；电涡流传感器(18)置在观察室(12)的上方，电涡流传感器(18)输出端与电涡流数据采集卡(8)、上位机(14)依次电连接；第一变频水泵(7)、第二变频水泵(10)和第三变频水泵(36)均与上位机(14)电相连；监测方法包括内容有：
1)根据热平衡原理，换热管的换热量与换热管内冷却水吸热量、烟气的放热量相等，热平衡方程为：
Qe＝Qw＝Qg (1)
Qg＝ρgvgsCp,g(T1-T2) (2)
Qw＝ρwqwCp,w(t1-t2) (3)
式中：Qe为监测探头的换热量，Qg为烟气侧换热量，Qw为水侧换热量，Cp,g为烟气的比热容，Cp,w为水的比热容，ρg为烟气密度，vg为烟气风速，s为迎风面积，ρw为水的密度，qw为水的体积流量，T1是烟气进口温度，T2是烟气出口温度，t1是进水口温度，t2是出水口温度；
在总传热的计算系数中，传热能力Qave是基于烟气侧换热量Qg和水侧换热量Qw的平均值，
传热能力Qave：
Qave＝(Qg+Qw)/2 (4)
监测探头积灰后传热系数计算式为：
Figure FDA0003926212320000021
式中：A0是总换热面积，ΔTm是对数平均温差；
对数平均温差ΔTm：
Figure FDA0003926212320000022
ΔTmax＝T1-t2 (7)
ΔTmin＝T2-t1 (8)
只需测得烟气进口温度T1，烟气出口温度T2，进水口温度t1和出水口温度t2，即能够求出监测探头积灰前和积灰后的传热系数K；
积灰热阻Rf：
Figure FDA0003926212320000031
式中：K0为监测探头积灰前传热系数，K为监测探头积灰后传热系数；
使用传热系数变化率
Figure FDA0003926212320000032
的弱化程度来描述污垢对传热性能的影响，传热系数变化率
Figure FDA0003926212320000033
为：
Figure FDA0003926212320000034
联立式(1)～式(10)计算该状态下监测探头传热系数和积灰热阻值；
2)电阻探针是根据探头截面积与电阻的线性关系得出监测探头腐蚀速率，长度一定的金属材料在腐蚀减薄后其截面积减少，电阻值增大，只要知其电阻的变化值，即能够算出其减薄量，对于丝状探针，其腐蚀减薄量H的计算式为：
Figure FDA0003926212320000035
式中：r0为电阻探针探头原始半径，R0为腐蚀前电阻值，Rt为腐蚀后电阻值；
腐蚀速率计算式为：
Figure FDA0003926212320000036
式中τ2-τ1为两次测量时间间隔，H2-H1为两次测量值的差值；
联立式(11)～式(12)计算该状态下监测探头腐蚀速率；
3)根据基尔霍夫定律，电涡流传感器的回路方程式为：
R1I1+jωL1I1-jωMI2＝0 (13)
-jωMI1+R2I2+jωL2I2＝0 (14)
受涡流影响后线圈的等效阻抗为：
Figure FDA0003926212320000041
线圈阻抗Zc的函数：
Zc＝f(ρ,x,μ,fr) (16)
式中：ρ是金属导体的电阻率，μ是金属导体的磁导率，x是线圈与金属导体的距离，fr是线圈激励电流的频率；
电涡流测厚式为：
d＝x-(x1+x2) (17)
式中：(x1+x2)为厚度偏差；
磨损率计算式为：
Figure FDA0003926212320000042
式中：Va是金属导体磨损体积，∑W是累计摩擦做功；
联立式(13)～式(18)计算该状态下监测探头磨损率；
4)通过CCD摄像头采集监测探头状态图像，以监测探头状态图像为输入量，监测探头积灰热阻、腐蚀速率、磨损率为目标量，建立基于卷积神经网络和监测探头状态图像的智能识别与分析模型；采用CCD摄像头以一定时间间隔输出的图像与计算出的同一时间监测探头的传热系数、积灰热阻、腐蚀速率和磨损率制作图像数据集；调用基于卷积神经网络的图像识别模型，以图像数据集训练图像识别模型识别不同状态下的监测探头图像；图像识别模型训练成熟后，调用图像识别模型识别现场实时采集的监测探头图像，根据图像识别模型输出结果得出监测探头的积灰热阻、传热系数、腐蚀速率和磨损率。
2.根据权利要求1所述的中低温烟气换热设备积灰腐蚀磨损状态可视化智能监测***，其特征是，在所述旁路烟道(38)的外壁包裹隔热层(15)。
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