基于生产大数据和信息技术的M701F机组发电机漏氢监测网页端程序的开发与应用.docx

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基于生产大数据和信息技术的M701F机组发电机漏氢监测网页端程序的开发与应用

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摘要:本文以惠州LNG电厂燃机发电机漏氢监测项目为背景,首先简要介绍了燃机发电机氢气系统的组成、监管现状及存在的问题,而后提出了基于生产大数据和网页信息化技术的解决方案,最后概述并总结了实际开发成果的功能、使用方法和解决的问题。本文所述内容可作为各电厂开发类似信息化系统的参考依据。

关键词:大数据M701F漏氢开发应用

概述

大型燃气轮机燃机发电机大都采用全氢冷形式,即发电机定子绕组、定子铁芯和转子绕组全为氢气冷却。发电机采用氢气冷却方式是因为氢气有着明显的优点,比重较小,相对于其它气体来说阻力损耗较小;比热较其它气体来说相对较大;比较稳定且不助燃;容易获得,运行成本低。发电机氢冷系统采用闭式氢气循环系统,热氢通过发电机的氢气冷却器由闭式冷却水冷却,部分氢气经过氢气干燥器进行干燥处理。

氢气泄漏的危害

正常情况下,氢气外漏至厂房空气中时,危险性较小,因为氢气很容易扩散。少数情况下,泄漏的氢气会在厂房屋顶或者狭小的空间积聚,时间久了累积的氢气达到爆炸范围,危险性急剧上升。国内外已有多起因氢气泄漏导致爆炸的事故案例,每起均造成了重大的人员伤亡、设备损坏和极其恶劣的影响,触目惊心,教训深刻。因此,氢冷发电机组必须严密监视氢气系统的泄漏情况,及时发现氢气泄漏增大的异常趋势,将氢气爆炸的危险扼杀在事件发展初期。

漏氢监测现状及存在的问题

漏氢监测装置构成及存在问题

虽然氢冷发电机均设有漏氢监测装置,然而,漏氢监测装置的覆盖范围较为有限,而且由于测量仪器的灵敏性不足,多数情况下,微小而持续性的漏氢点是无法及时监测预警的。更为常见的是,发电机氢气系统漏点区域并没有漏氢监测装置,往往要等到情况恶化至出现明显现象时才能被发现,漏氢缺陷存在的时间可能已经持续很久,期间若发生氢气聚集或现场存在动火作业,则极易引起爆炸事故。

漏氢情况监管方式及存在问题

与其它电厂类似,惠州LNG电厂对发电机漏氢情况的监管主要采用人工监控相关参数、现场巡点检和定期漏氢测算的方式。

DCS监控及存在问题

氢气系统相关参数,如氢压、氢温等,在每运行班均会进行手动抄表。因为氢压、氢温会随负荷和冷却水温度的变化而发生较大幅度的波动,除了漏氢量很大的情况,值班人员实际上很难从这些参数的小幅变化上发现漏氢增大的现象。

现场巡、点检及存在问题

除有明显漏氢现象或漏氢区域处于现场人员巡、点检路线上且氢气浓度已高至易被手持式可燃气体探测仪检出情况外,现场的巡、点检亦不容易在漏氢点出现初期即发现。

漏氢定期测算及存在问题

建有氢冷发电机的电厂均会安排发电机漏氢量定期测算工作,由于该定期工作的周期长达1个月,在发现漏氢超标时,氢气系统存在漏点的现象一般都已存在较长时间了。虽然漏氢测算涉及的参数不到10个,但每次测算都需人工在DCS历史趋势曲线中拉点找数,并在相应计算文档中手动输入数据,比较耗时。

补氢操作及台账管理

当氢压低于或接近报警值时,运行当班人员会及时安排补氢,并将补氢时刻和前、后氢压进行登记。当补氢频次增多时,运行人员较易发现异常并进行漏氢量测算,这也是常见的发现氢气系统存在漏点的情况。然而,这种方式的时效性也是较差的,也多次存在较长时间才注意到补氢频繁,发电机漏氢量超标的案例。

发电机漏氢监测程序开发与应用

在信息化、大数据技术已日趋深入生产生活的当下,上述针对发电机漏氢监测的纯人工操作方式还是过于原始、低效且不可靠,所存在问题严重制约了机组安全水平的进一步提升。

鉴于惠州LNG电厂已正式推进智慧电厂项目实施工作、信息分部联合相关部门正开展生产大数据治理及报表/分析系统开发工作,以及惠州LNG电厂生产数据相对完善、功能强大的SIS系统,运行部联合相关软件公司技术人员着手开发了基于SIS生产大数据和信息化技术的发电机氢气监测程序及其web功能模块,有效解决了上述存在的问题。

以下对系统架构、各模块的原理、功能及应用进行简单介绍。

程序数据来源

惠州LNG电厂SIS系统采用的是上海麦杰公司的openplant实时数据库,实时采集六台机组及公用系统共约45000个参数,涵盖了几乎所有重要的模拟量及开关量参数,采集周期约为2s,采集精度一般为万分之一,数据保存时间10年以上。涉及漏氢测算的参数均已在SIS中实时采集,相对于DCS数据在实时性方面仅延迟1~2秒,在数据精度方面几乎没有区别,完全可以满足漏氢监测的需要。

程序基础软件平台

2015年,惠州LNG电厂已开发有运行分析系统,但该系统的主要功能需用客户端程序实现,且需要多个软件的支持方能正常使用,在软件正版化要求日趋严格的今天,这一要求大大限制了其应用

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