凝结水是锅炉给水的主要组成部分。凝结水一 旦受到污染，即使配备凝结水处理设备也会影响给水和蒸汽品质。分析凝结水水质劣化原因并快速找到污染源，能够减少或缓解水汽恶化，保证热力设备安全。基于此，建立凝结水污染模型并通过模型确定凝结水污染因子，进而保证凝结水品质是热电厂的重要任务之一。信息化技术的发展也推动了热电厂在监测、数据储存和分析方面发生质的变化。目前SIS系统已基本成为热电厂的标准配置，其数据采集与存储能力的快速发展为凝结水污染分析创造了有利条件。利用凝结水污染模型结合SIS系统储存的历史数据可以快速准确地确定污染源。

1 凝结水水质监督存在问题

目前热电厂的单机容量机组参数不断提高，对水质要求较高，对应的机组系统越来越复杂。凝结水是利用冷却介质（水或空气）将汽轮机内做完功的蒸汽冷凝成的水，包括汽轮机凝结水、各种疏水、生产返回水、补充水等，容易受到污染。凝结水质量合格是保证整个水汽系统安全的前提〔1〕。以亚临界机组为例，虽然凝结水氢电导率标准为≤0.3 μS/cm〔2〕，然而凝结水氢电导率一旦超过0.15 μS/cm，凝结水就可能受到污染。为保证锅炉、汽轮机叶片不发生结垢、腐蚀、积盐，除集控运行值班员和辅控化学监督人员分别做好日常的运行和监督之外，及时发现凝结水的劣化趋势、分析原因并处理是监督工作的重中之重。日常汽水监督的实际情况表明凝结水各项指标最易发生问题〔3〕。

传统热电厂的水汽监督是由运行人员定时监盘或抄写报表以发现问题，一旦凝结水氢电导率发生异常并不能立即追溯，将给异常处理造成困难。

2 建立凝结水污染诊断模型

国内外通常采用连续测定凝结水的氢电导率、溶解氧、凝结水钠的方法监测凝结水水质。氢电导率的测定是水样先流经氢型阳离子交换树脂柱，去除碱化剂对电导率的影响，然后测定氢离子交换后水的电导率。由氢电导率测量方法可知，被测水样经过氢型阳离子交换树脂后，阳离子被去除，水中仅留下阴离子（如 Cl-、）和相应的氢离子，氢氧根则与氢离子中和被消耗掉，不在电导率中反映。因此测定氢电导率可直接反映水中杂质阴离子的总量，并结合溶解氧和钠来监督凝结水水质〔4〕。

一般而言，凝结水污染主要有以下原因：（1）凝汽器不严密，漏入含有杂质的冷却水，给凝结水带来各种盐类物质（离子态杂质）、悬浮物及硅化合物和有机物；（2）开式冷却水漏入凝结水，给凝结水带来各种盐类物质（离子态杂质）、悬浮物及硅化合物和有机物；（3）疏水系统设备和管道腐蚀带来的杂质离子和金属腐蚀产物；（4）机组尤其是空冷机组漏真空也会影响凝结水的氢电导率和溶解氧；（5）凝结水补充水水质差〔5〕。

周教授说，我给你们讲啊，理论上讲就是真的了。一么，他们服装不像是演电影的服装，装备也不像演电影的装备，都是货真价实的。二么，他们的长相就是东方人的长相，东方人的长相我是专门研究过的么。这三么，他们打了我，你们想么，要是真演电影怎么可能那样真打我？这四么，要是真拍电影，怎么连摄影机都看不到？既然不拍，演了何用么？

某热电厂共有8×600 MW亚临界机组和2台660 MW超超临界机组，1#～4#机组是湿冷机组，其中1#～2#机组凝汽器为钛管，3#～4#机组凝汽器为双相不锈钢管；5#～10#机组为直接空冷机组，其汽动给水泵小汽轮机凝汽器为不锈钢管，但汽动给水泵小汽轮机凝结水均通过循环水冷却后并入主机凝结水系统，因此空冷机组凝结水同样存在被循环冷却水污染的风险。用模型验证凝结水污染实例，结果见表2。

表1 凝结水受污染时水质变化（劣化）诊断模型

氢电导率变化趋势溶解氧变化趋势 钠变化趋势 污染因子 参考结论超过标准没有变化升高不明显凝结水补充水凝结水补充水不合格升高并随机氢电导率表阳离子交换树脂失效，水质正常升高但不一直缓慢升高 没有变化 没有变化 无组负荷变化没有变化升高循环水冷却水凝汽器泄漏污染凝结水快速升高 没有变化 升高 开式冷却水 开式冷却水污染升高 没有变化 升高 疏水 疏水污染升高但未超过标准升高变化不明显二氧化碳凝汽器漏真空

3 凝结水污染模型应用方法

3.1 凝结水污染判断

融合多源异构的档案信息可以得到一个更加全面的关联结构，充分利用特征之间的关联结构推测档案数据之间的隐含信息和相关关系，档案信息关联模型架构图如图2所示。

3.2 特殊条件下凝结水污染判断

（1）通过理论建模和实际案例，以热电厂SIS系统数据库储存的凝结水水质历史数据，可为凝结水监督、劣化趋势、异常诊断分析等提供先进、便捷的技术手段，并提供可靠的数据支撑，快速而准确地确定凝结水污染源，进而为保证机组的水汽质量提供可靠保障。SIS系统数据库技术也可为其他水处理行业构建智慧水务提供必要的基础数据信息。

术后感染5例，均为迟发性感染，发生于术后9～ 12个月，其中3例患者合并糖尿病。均行CT检查发现骨折已愈合，行后路手术取出内固定并行清创灌洗引流术，脓液细菌培养仅1例培养出金黄色葡萄球菌，余未见明确致病菌生长。术后2周佩戴支具下床活动，1个月后去除胸腰背支具，均恢复良好。

4 凝结水污染模型应用实例

针对热力发电机组凝结水系统的特点和凝结水的污染源，建立污染模型，判断凝结水污染因子很有必要。建模时从大量与凝结水水质相关系统中挑选与建模主题相关的因子，将重叠信息精简后，应用凝结水水质指标并结合可能的污染源，归纳总结、建立凝结水污染模型。通过凝结水水质数据分析并结合凝结水污染模型，可以较准确地确定污染源，对凝结水水质监督和污染诊断具有重要意义〔6〕。表1为凝结水受污染时水质变化（劣化）的经典诊断模型。

凝结水在线氢电导率在检测凝结水水质变化时反应最为灵敏，因此将其作为最重要的水质监督指标，溶解氧、钠和其他手工检测的硬度等指标作为辅助手段，建立完整的反映凝结水水质的数据。通过SIS系统数据库将氢电导率、溶解氧、钠等数据导出历史曲线趋势或数据分析，对照表1模型，快速分析凝结水污染原因，如：凝结水氢电导率升高且有硬度，基本可以确认凝汽器泄漏，可为事故和异常处理赢得宝贵时间。

表2 凝结水污染模型实例

序号 案例 现象 诊断结果 实际污染源及处理结果1 凝汽器泄漏污染凝结水1#机组凝结水氢电导率由0.10 μS/cm升至0.42 μS/cm，并随机组的负荷波动，凝结水溶阶氧没有变化，约为2 μg/L通过SIS数据库的凝结水氢电导率变化趋势，确认凝汽器泄漏污染凝结水凝汽器采取临时堵漏措施后，凝结水氢电导率快速下降至正常值0.07 μS/cm 2 开式冷却水污染凝结水2#机组凝结水氢电导率、硬度、钠含量均超标，最高分别达到2.35、2.0μmol/L，160μg/L通过SIS数据库和凝结水污染模型分析，分析可能是冷却水泄漏，导致凝结水氢电导率快速上升对凝汽器进行临时堵漏处理，凝结水氢电导率并未明显下降，后检查发现氢气冷却器放水门开启，开式冷却水进入凝汽器热井污染了凝结水3 CO2溶入污染凝结水7#机组大修结束后并网，其他汽水指标很快降至合格，但凝结水氢电导率下降缓慢，在 0.22～0.30 μS/cm 范围内波动对SIS数据库统计分析并用污染模型诊断，逐一排除污染因素后，确认为凝汽器漏入空气对照真空系统查漏标准，发现7#机空冷岛1排、7排凝结水回水至7#机凝结水回水联箱焊口开裂严重，空气进入凝结水系统，经补焊后指标降至正常值4 不合格疏水污染凝结水10#机凝结水氢电导率和钠开始上涨，分别最高达到 0.65 μS/cm、19.9 μg/L，凝结水溶解氧为4 μg/L，变化不明显，无硬度通过SIS数据库历史数据并结合凝结水污染模型，综合分析凝结水最可能受到不合格疏水污染查找可能的疏水污染源，确认为采暖疏水阀门不严，导致不合格疏水进入排汽装置（凝汽器热井），从而引起凝结水指标异常。隔离后凝结水氢电导率和钠降至正常值

5 结论

实际应用中，在凝结水污染影响因素不明显的情况下，需根据表1模型逐一排查，才能确认污染源。例如，凝结水氢电导率仪阳离子交换树脂失效引起的氢电导率升高，并不是真正的凝结水受到污染；凝结水补充水电导率高，导致凝结水氢电导率升高，可通过凝结水补充水的在线电导率表快速分析并发现问题〔7-8〕。

（2）凝结水氢电导率已成为监测机组凝结水水质的最重要手段，与其他指标相比，可靠性高，能够反映凝结水的水质变化，准确、及时且灵敏，对凝结水水质监督有重要意义。

壮族，1970年生于广西南宁。1992年本科毕业于广西艺术学院美术系油画专业，获学士学位。师从著名画家周楷、尤开民、雷务武、张冬峰、刘南一、周度其、刘晨煌教授。现为广西美术家协会会员，邮票、集邮品策划设计师。

（3）凝结水一旦受到较严重的污染，即使冷却水是淡水，凝结水精处理混床也可能被穿透，从而影响给水和蒸汽品质。因此，正确分析凝结水氢电导率变化原因，并快速找到污染源，能够减小或缓解水汽恶化对热力设备造成的影响。

（4）凝汽器泄漏是凝结水污染较常见的形式，但开式冷却水污染与凝汽器泄漏污染结果有一定共性，如果可通过堵漏等措施排除凝汽器泄漏污染，则需要寻找开式冷却水污染凝结水的污染源。

（5）漏真空导致的二氧化碳污染凝结水同样不可忽视，其具有隐蔽性且系统复杂，更不易查找污染源。特别是空冷机组本身空冷系统庞大，更易发生空气漏入凝汽器、CO2溶入凝结水，导致凝结水水质异常时，可通过加大加氨量来提高凝结水pH，同时保证凝结水100%处理，防止水汽系统发生腐蚀。

参考文献

［1］ 吴仁芳，杜祖坤.电厂化学［M］.3版.北京：中国电力出版社，2006：124-125.

［2］GB/T12145—2016火力发电机组及蒸汽动力设备水汽质量［S］.

［3］曹长武，宋丽莎，罗竹杰.火力发电厂化学监督技术［M］.北京：中国电力出版社，2005:153-156.

［4］曹杰玉.火力发电机组水汽系统氢电导率的测量［J］.热力发电，2003（11）：84-88.

［5］ 李培元，周柏青.发电厂水处理［M］.北京：中国电力出版社，2012：482-485.

［6］赵一凡.面向热力系统大数据平台的复杂数据预处理技术研究［D］.北京：华北电力大学，2017.

［7］ Quagraine E K.Chloride contamination of the water/steam cycle in power plants：partⅤ.evidence for chlorinated compound vapor ingress even after condenser re-tubing and tubesheet coating［J］.Power Plant Chemistry，2018，20（1）：17-20.

［8］钱焕云.火电厂水处理及水汽理化系统故障及对策分析［J］.工业水处理，2018，38（3）：106-110.