水力发电机组透平油在线监测技术研究与应用

朱俊杰，陈泽阳，胡 军，刘连伟，陈晓华

（1.三峡电厂，湖北 宜昌 443000； 2. 北京华科同安监控技术有限公司，北京 100041）

0 前言

近年来，随着智慧电厂的建设，水电厂中的很多系统都发展了紧随大数据思维和智慧建设思维的新应用、新平台。在安全生产、设备监视、故障预警等诸多方面发挥巨大的优势。透平油是机械设备的“血液”，在水电机组运行设备中广泛使用，有着润滑、冷却、密封、防腐等多种作用。而透平油的污染物众多，主要包括：微磨颗粒、腐蚀产物、水分等。对于油液在线监测系统目前水电厂主要用于变压器油的监测，但透平油的监测主要还是离线依靠人工监测的方式来进行，一般进行在线监测的只有水分指标，且监测手段较为简单，仅在轴承油盆内部安装油混水报警器，提供报警[1]。目前透平油检测的方式主要存在以下问题：

（1）油混水报警装置仅能提供简单的开关量信号报警，无法输出模拟量信号，无法形成连续的数据供技术人员分析；

（2）油混水报警装置检测精度低，漏报、误报的情况时有发生，影响电厂安全运行的分析判断；

（3）油混水报警装置对透平油的监测维度单一，仅能够检测透平油中水的含量，无法提供其他重要油质参数的数据；

（4）油质分析主要依靠取样送检的方式，运行机组取样困难且风险较高，不适应机组长周期运行的管理趋势；

（5）对于推力轴承，无法提供其他油质参数进行分析，例如非金属颗粒度和金属颗粒度等；

（6）离线取样送检的过程中容易对油液造成污染，不能够真实的反应油液的运行状态。

以变压器油色谱在线监测的思路来建设透平油的监测管理系统，能够使透平油质量进行线上管理，另外通过丰富的集成式传感器可以将大部分定检工作的技术参数纳入在线监测。突破传统电厂对透平油单一的监测管理形式。能够在机组运行过程中实时监测油液的各项指标，测量最接近于机组运行状态的油液参数，并能够长期积累数据，进行水电站油液指标的研究。

1 透平油在线监测系统结构及原理概述

透平油在线监测系与其他在线监测系统不同，需要涉及到油液的旁路采集与流通。根据现场实际情况主要由：前端采集单元、网络通信装置、供回油管路、数据服务器、数据可视化软件等部件组成[2-8]。其中前端监测装置集成了各类油液传感器和能够为油循环提供动力的微型油泵，主要负责油液数据采集，网络通信装置负责数据传输，数据服务器提供数据处理。能够实现以下参数的实时测量。

表1 前端监测装置测量表

基本涵盖了GB/T 14541-2017《电厂用运行矿物涡轮机油维护管理导则》中对于水电机组影响较大的油质指标。测量频率和数据密度根据现场需要和服务器性能可以实现1~90 min/次的调节。

以机组推力轴承油盆为例，为保证透平油在线监测系统不消耗轴承透平油油量，故选择外循环的形式进行油质监测。为不影响机组正常运行，油液采集装置（前端检测设备）安装在下机架内部，油路外循环动力由油液采集装置内的油泵提供。考虑到油液中水分、杂质等一般沉积在油盆下部，故监测装置的取油口设计在油盆下部，将原验油阀管路改造为三通形式，保留原来的取油样功能的同时满足透平油在线监测系统取油功能。回油口选在推力油盆油位计上部盖板处预留的传感器安装管（已封堵），需开3/8的圆孔，并焊接回路。油管回油管路从风洞下部结合目前已有的盖板空洞穿至下机架。

图1 水轮机组油液在线监测实施架构示意图

2 透平油在线监测系统应用

2.1 现场安装应用情况

安装设备信息如表2所示。

表2 设备信息

2022年8月完成现场安装、调试及培训工作，系统进入正式运行阶段，现场安装图如图2所示。

图2 现场安装图

传统大中型水电站监控系统中对油质参数能够进行在线监测的数据仅有油温，一般来说仅从油温的数据中进行分析，能够获得的信息非常有限。相关的报警设置主要就是油温和瓦温报警，通过报警发现设备异常。这样的实时报警方式一般都是设备运行状态已经劣化到一定程度，造成了瓦温和油温偏高，留给运维人员的分析处置时间几乎没有，只能够进行停机处理。由此带来较为重大的经济损失。部署了透平油在线监测系统后，不仅可以对油质的各项参数进行实时报警，且得益于数据处理软件能够较长时间的储存数据，可以进行多维度趋势报警分析，对设备的劣化原因及处理方式都能够给出更加精确的判断，并且能够留给运维人员更长的分析和处置时间，尽量避免停机处理的情况发生。

以机组推力轴承为例，目前大中型水电厂的推力轴瓦多为弹性金属塑料瓦，瓦面与推力头的摩擦部位主要为非金属材料，在机组运行过程中会产生部分非金属磨损微粒，故在推力油盆内的透平油中，非金属微粒呈一条缓慢上升的曲线，如图3所示。

图3 机组正常工况运行时非金属微粒含量曲线

但是当摩擦副出现异常时，非金属微粒上升曲线的斜率会徒然增大，如图4所示。

图4 推力轴承摩擦异常非金属微粒含量曲线

当透平油在线监测系统监测到非金属微粒上升斜率的突变，且突变值超过系统定值时将发出推力轴承摩擦异常报警。当推力油盆中监测到金属微粒的上升幅度突然增大时，说明有可能弹性塑料轴瓦的非金属瓦面磨损殆尽，发生了由轴瓦金属支撑面与推力头的摩擦，此时系统将报推力轴瓦摩擦失效报警。这些报警能够为运维人员提供更准确的报警信息，将故障分析工作流程大大简化，为故障处理工作节约宝贵的时间。

2.2 透平油在线监测系统的大数据分析应用

数据是大数据分析应用的基础，多维数据分析能够大大提高数据分析的准确性，保证数据分析的质量。透平油在线监测系统接入工业互联网平台后，可结合多种数据进行分析，更加全面准确的从整体来判断轴承的运行状态，从而实现自动故障诊断。

以机组运行中的推力轴承油盆进水故障为例，一般情况下，轴承油位的突然上升可能的原因主要有：轴承冷却水渗漏混入油中造成油位升高；油位传感器故障导致测量失准等。机组运行状态时，监测参数仅有监控系统的油位，由于油盆内的透平油与旋转的主轴摩擦，这时的油位曲线是一条无规律且在一定范围内波动的曲线，如图5所示。

图5 机组运行时推力轴承油位图

仅以油位参数作为故障判据可靠性不高。这时如果加入透平油在线监测中的水分含量作为判断，则可以大大提高故障判断的可靠性。具体做法是先将油位数据引入线性回归算法进行计算，得出一条较为平缓的油位曲线，通过计算这条曲线的斜率作为变化幅度α的参考量。引入透平油在线监测水分参数曲线的斜率作为水分变化幅度的参考量β。当α>1.1且β>1.3时，系统自动判定推力油盆进水故障并向运维人员发出报警。此报警可在设备故障初期提供报警，为运维人员争取宝贵的处置时间。

3 水轮机组在线监测数据分析

3.1 油液水分数据分析

图6是3号水轮机组推导轴承在8~10月份运行期间水活性及含水量监测数据分布图。根据图6（a）所示的水分监测数据，3号水轮机组推力轴承在用油含水量较小，含水量均值为35 ppm，由图6（b）的统计图可以看出，传感器的数据输出跳动较小，其性能稳定。

图6 3号水轮机组推导轴承在线监测含水量数据分布及统计图

3.2 油液黏度数据分析

图7是3号水轮机组推导轴承同期黏度监测图。该3号水轮机组推导轴承使用的油品为长城46号汽轮机油，由于在用油黏度与温度密切相关，从图7（a）油温和黏度的时间序列发现，黏度、油温总体趋势稳定，黏度数据输出偶尔有波动，这与现场实际用油的黏度有关。图7（b）统计可以看出在用油的均值为47.13 mm2/s，根据油温的数据图分析可知，此时油温的均值为41.1℃。当油温升高时，黏度降低，这一特性符合油的黏温性能变化情况。

图7 3号水轮机组推导轴承在用油黏度监测数据图

3.3 油液污染度数据分析

图8是3号水轮机组推导轴承同期在用油的污染度监测数据分布与统计图，数据表明，油品污染度ISO等级均值在21/18/15,污染度NAS等级均值在10~11之间跳动，而针对汽轮机油污染度NAS等级报警值为8级，根据历史数据看出3号汽轮机组推导轴承润滑油污染度超标，需要注意。

图8 3号水轮机组推导轴承在用油污染度数据图

3.4 磨损数据分析

图9是1号水轮机组推导轴承同期在用油的磨损监测数据分布与统计图，数据表明，各范围内铁磁性和非铁磁性磨损铁磁颗粒数为0，机组磨损情况总体良好。

图9 3号水轮机组推导轴承在用油磨损监测数据图

3.5 数据分析

表3是根据监测数据分析，获取的均值数据与离线报告对比情况，发现在线数据与离线数据一致，均显示3号水轮机组推导轴承污染度等级超标。

表3 在线监测参数的均值与离线报告对比

分析结论可知：

（1）在用油水分含量正常，水含量在33~38 ppm之间波动，这与现场润滑系统本身在用油水分含量密切相关；其监测值与离线检测基本一致。

（2）黏度变化正常，黏度与油温变化特征符合油品的黏温特性，即油温高，黏度低；油温低，黏度高。由于现场使用油品型号、黏度不同，仪器取样点的不同，监测值也存在差异。

（3）磨损情况总体良好，现场在用油磨损颗粒没有大幅度激增，这与在用油良好的润滑系统及过滤冷却系统分不开。

（4）污染度等级偏高，油中有少量油泥颗粒污染，影响系统工作可靠性和有关部件的使用寿命，建议加强过滤净化处理，及时关注在线监测系统油品污染度等级是否继续增加。

4 结论

数据是智能化水电发展的砖和瓦，以往的透平油质量监督管理手段单一，透平油的质量检测被锁定在实验室中，数据采样周期长，无法积累形成有效的经验数据，也难以利用数据参与大数据分析。透平油在线监测则可以将油质检测实验室搬到生产现场，实时监测透平油运行质量，为机组安全稳定运行保驾护航。为后续大数据的应用提供数据基础，接入大数据系统后可与其他设备参数进行交互分析，提供更准确的故障预测、事故报警。同时，能够以现场实际生产工作为样本，收集透平油各项指标在实际运行中的特征数据与经验数据，为用油设设备劣化模型、故障模型提供数据技术支持。