人工智能在换热器结垢预测与清洗优化中的应用

换热器结垢会悄无声息地拉低效率、抬高能耗。本文说明如何用 AI 把“定期清洗”升级为“按需清洗”，实现预测性维护。

结垢的可观测信号

结垢本质是传热系数下降，表现为端差升高、压降增大、流量不变时温差变小。

把这些信号与历史清洗记录对齐，就能训练结垢速率模型。

模型与特征工程

以入口温度、流量、端差、运行时长、介质浊度为特征，用梯度提升树回归预测剩余清洁度。

• 特征：端差、压降、介质浊度、运行时长
• 标签：下次清洗前的清洁度阈值
• 输出：剩余可用天数与建议清洗窗口

落地收益

按需清洗可减少 30% 以上的过频化学清洗，延长换热面寿命，也降低非计划停机。

关键是把模型告警接入工单系统，形成“预测—派单—复核”闭环。