锅炉水质异常预警模型构建与智能诊断方法

饶秣菲 （ 昭通市检验检测院 ）

https://doi.org/10.37155/2717-5197-0808-14

Abstract

本文旨在构建一套基于数据驱动的锅炉水质异常预警与智能诊断模型。首先，系统梳理了锅炉水质常见 的异常项目（如硬度、pH值、溶解氧、电导率、二氧化硅、磷酸根等）及其典型表现形式与危害机理；其次，深入探 讨了各类异常参数的在线与离线检测技术；在此基础上，提出了一种融合多源传感器数据、专家知识库与机器学习算 法的智能预警与诊断框架。该框架利用长短期记忆网络（LSTM）对水质参数时序数据进行特征提取与趋势预测，结 合孤立森林（Isolation Forest）算法实现无监督异常检测，并通过集成专家规则与贝叶斯网络进行故障根源推理与诊 断。该方法能够实现对水质异常的早期、精准预警，并提供可解释的智能诊断建议，为锅炉的安全经济运行提供了强 有力的技术支撑。

Keywords

锅炉；水质异常；预警模型；智能诊断；机器学习；LSTM；孤立森林

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Copyright © 2026 饶秣菲 Publishing time:2026-04-30
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