冷却水取水结构监测技术革新

热力发电厂（包括核电站和化石燃料电站）依赖冷却水取水结构（CWIS）来抽取水源以排出废热。CWIS作为工程系统与自然环境之间的关键接口，易受各种外部因素影响，如生物生长、水质化学变化、水力作用、漂流杂物和气象事件。

取水筛滤设备运行人员面临的主要操作挑战是管理水中杂物和水生生物（图1）。大型杂物涌入可能间歇性或季节性发生，并因水体类型（如水库、河流、湖泊或海洋）而异。日益增加的生态变异性，包括极端天气及其引发的生物响应，正在加剧这些挑战。盐度、温度和物种组成等长期环境变化将进一步复杂化杂物涌入的管理。

[图1：可能影响冷却水取水结构（CWIS）的各种水中杂物和水生生物包括非本地水生植被（左上）和水母（右上）。在某些地点，水生植被可在河流系统中形成大量生物量，在干旱期间死亡，在洪水期间成为漂浮物，快速向下游输送，并突然到达CWIS（下图）。由TWB环境研究与咨询公司提供]

第二个主要挑战涉及取水表面和材料的生物污损与腐蚀。与突发杂物事件不同，这些过程逐渐发展但同样会降低CWIS的可用性、完整性和可靠性。对即时和缓慢发展威胁的认识和监测可提高设施准备度，对于维持韧性运行至关重要。

虽然远程监测在主要电站设备中很常见，但CWIS监测仍然有限，通常侧重于设备的运行设置和仅监测指示性参数。在某些情况下可能依赖离线传感器，但需要手动数据检索，且许多取水口与控制室物理距离较远，导致"眼不见心不烦"的心态。然而，取水筛滤故障可能导致不成比例的电站影响，包括非计划停运、CWIS组件损坏以及运行和人员安全风险。这证明了对CWIS定制实时远程监测技术投资的合理性。

除了日常运行关注点外，必须将气候变化驱动的长期环境变化纳入设计基准和改造决策。温度、盐度、水位和杂物负荷等参数预计将变得更加多变和剧烈，影响运行裕度和最终热阱性能。通过人工智能和机器学习（AI和ML）能力增强的连续远程监测能够跟踪不断变化条件下的最终热阱状况和CWIS性能，并为改进未来设计提供信息。

信息知情的重要性

随着源水水质和气象变化的增加，CWIS面临更频繁和更严峻的挑战，需要更严格的检查和维护制度。历史上，结构完整性在计划停运期间评估，源水体监测较不系统。传感器技术的进步现在能够对取水组件和源水条件进行连续或近实时监测。此外，AI和ML可促进大型数据集的快速背景分析，为运行和维护团队提供可操作的见解，以及长期趋势监测。充分知情可减少停机时间、改善事件管理、减少非计划停运、增加发电收入并提高安全性——这对核设施尤其关键。

核电站运行协会（INPO）在2007年强调，环境监测不足导致了取水口堵塞。许多电站缺乏远程监测CWIS水位或移动筛网运行的能力，而是将远程监测工作重点放在冷凝器背压等参数上。因此，改进对取水特定条件和杂物事件前兆的监测是必要的，并且在许多情况下已经逾期。

构建杂物事件预报系统

杂物事件通常突然发生，促使采取反应性措施保护筛滤设备。预报系统将为运行人员提供调整设备设置、调动人员和规划缓解措施以避免潜在电站降负荷的机会。它还允许运行人员在验证的杂物负荷不会压垮设备的情况下决定是否继续运行。

这样的系统将结合非生物和生物参数的实时现场测量与水动力和水力模型，以预测杂物轨迹、速度、密度、到达取水口的时间以及事件持续时间。功能性预报仪表板通过特定场址算法整合传感器数据和模型输出，基于经验传感器检测验证的阈值发出警报，以最小化误报。预报系统还向查看者提供详细、可操作的信息（如到达时间）。

预报工具范围从高度特定场址的模型到可在多个场址定制的稳健平台。公开可用的海洋学和气象数据可用于支持路径和时间预测。

美国电力研究院（EPRI）已发布关于杂物事件预报的指南和手册，并正在进行一个多阶段项目，旨在将现场传感器与水动力模型和信息技术（IT）平台集成，提供由照片和视频等视觉证据支持的实时、可操作警告。图2提供了这种预报系统的示意性概述。

[图2：河流上预报系统的概念示意图。由TWB环境研究与咨询公司提供]

关键杂物管理设备的先进监测

日益增加的环境变异性和杂物负荷影响筛网运行频率以及设备的可用性和可靠性。运行人员寻求能够跟踪细筛系统参数的远程传感器，例如：

连续在线监测方法能够早期检测设备退化，减少强迫停运和维护成本。相对于基于计划的维护，基于状态的维护可以节省成本。

传感器套件可以整合来自可编程逻辑控制器的数据（筛网设置在此控制）、其他战略定位的远程传感器以及AI/ML辅助的光学工具（包括照片和视频）。这些全面数据可通过将运行趋势与环境条件相关联来支持短期准备度和长期可靠性评估。

水下组件的先进状态监测

了解设备状况需要收集和趋势化运行数据（如压差）以及对材料完整性、腐蚀、生物污损和磨损的视觉检查。定期记录监测结果并由团队成员审查这些结果可确保预防性维护和任何纠正措施及时完成。