CN116046659A - 一种新型智能监测换热器及其状态监测方法 - Google Patents

一种新型智能监测换热器及其状态监测方法 Download PDF

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CN116046659A CN202310041968.8A CN202310041968A CN116046659A CN 116046659 A CN116046659 A CN 116046659A CN 202310041968 A CN202310041968 A CN 202310041968A CN 116046659 A CN116046659 A CN 116046659A
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Abstract

本申请公开了一种新型智能监测换热器及其实现方法，包括换热腔体，换热腔体内设有管程和壳程，管程上设有循环水的进口和出口，壳程上设有热介质的进口和出口，循环水经管路进入换热腔体管程，管路中设置有腐蚀挂片和腐蚀监测探针；循环水进口管和循环水出口管上安装有流量计和温度探头，在循环水出口管上设置有一个电极流通槽，电极流通槽内安装有循环水水质监测探头，所述腐蚀监测探针、流量计、温度探头和循环水水质监测探头均实时监测。具有以下优点：采用智能实时监测技术，把温度、流量、腐蚀速率、污垢热阻、关键水质参数在线测量集成为一体化的循环水在线监测系统，实现对腐蚀速率和污垢热阻趋势准确预测，极限值预警报警。

Description

一种新型智能监测换热器及其状态监测方法
技术领域
本发明涉及一种换热器状态监测报警设备，用于管壳式换热器循环水侧污垢和腐蚀监测及智能预警。
背景技术
管壳式换热器是以封闭在壳体中管束的壁面作为传热面的间壁式换热器，在石油、化工、食品、制药等行业应用广泛，常用循环水为冷介质走管程与壳程热工作介质进行热量交换，达到工作介质降温的目的。
由于大多数炼油化工企业的循环水系统为敞开式冷却水系统，循环水运行的过程中，水与空气充分接触，水中溶解氧的含量升高，空气中的颗粒物杂质、灰尘会进入水中对水质造成污染，并且随着换热过程，循环水温度升高，蒸发浓缩导致水中溶解度较低的钙镁盐在换热表面析出，形成水垢附着在换热表面上，换热管在循环水中会形成许多腐蚀电池，阳极区金属不断溶解，生成的腐蚀产物铁锈附着在管壁上，对换热器换热性能造成较大影响。此外，循环水系统运行温度在25~35℃之间，充足的溶解氧、适宜的温度以及浓缩运行带来的丰富的有机质和矿物质为微生物菌藻的生长提供了适宜的生长条件，微生物过量繁殖会堵塞管道，在生物粘泥下方往往存在隐蔽的局部腐蚀穿孔现象。
从这些状况可以看出管壳式换热器中循环水的结垢和腐蚀会对换热器产生很大影响，结垢导致换热效率下降，腐蚀会导致换热管产生裂缝或穿孔，造成介质泄露，换热器失效。
针对管壳式换热器循环水的结垢和腐蚀，目前使用的监测换热器存在的主要问题是腐蚀、结垢监测不准。现有的监测换热器安装在循环水总管路中冷却塔给水线引出的旁路上，利用模拟换热腔的壳程饱和蒸汽与管程循环水换热来还原现场换热器的工作状况，通过定期拆出换热试管，称量试管清洗前后的质量，评估该段时间内的平均传热热阻和平均污垢黏附速率，通过定期拆出挂片，检查挂片表面腐蚀状况和失重，评估该段时间内的平均腐蚀速率。往往企业现场换热器发生了腐蚀泄露事故、大量结垢导致了换热器的性能下降，但是监测换热器中的腐蚀程度较低、结垢也不明显，很难代表现场换热器实际工作状况。此外，目前采用的监测换热器还存在挂片器和换热试管清洗复杂，腐蚀结垢展示不直观，智能化程度不足，不能实现水质参数超限报警、腐蚀速率和污垢热阻预测和预警以及指导药剂加注，水质在线检测能力较弱，对换热器介质泄露反映不及时等问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对以上不足，提供一种新型智能监测换热器及其状态监测系统，有两种可供选择的监测方案，监测方案一安装在循环水总管路中冷却塔给水线引出的旁路上，取代现有监测换热器；监测方案二安装在企业生产现场被重点监测的换热器旁边，两种监测方案都采用智能实时监测技术，把温度、流量、腐蚀速率、污垢热阻、关键水质参数在线测量集成为一体化的循环水在线监测系统，实现对腐蚀速率和污垢热阻趋势准确预测，极限值预警报警，并根据预测的腐蚀速率和污垢热阻值通过加药量模型寻优求取最小加药量，给出药剂添加建议。
为解决以上技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种新型智能监测换热器，包括换热腔体，换热腔体内设有管程和壳程，管程上设有循环水的进口和出口，壳程上设有热介质的进口和出口，换热腔体包括可拆卸安装的换热试管；
循环水经管路进入换热腔体管程，管路中设置有腐蚀挂片和腐蚀监测探针，分别用于观察表面腐蚀形貌和计算腐蚀速率；
循环水的进口和出口安装有循环水进口管和循环水出口管，循环水进口管和循环水出口管上安装有流量计和温度探头测量换热器的循环水流量和进出口水温，在循环水出口管上设置有一个电极流通槽，电极流通槽内安装有循环水水质监测探头，用于监测实际换热器中水质指标参数的情况；
所述腐蚀监测探针、流量计、温度探头和循环水水质监测探头均通过在线监测与预警平台系统进行实时监测，在线监测与预警平台系统在无人值守的情况下自动实现各个监测参数的实时采集、处理、计算和储存，大屏展示关键监测参数、实时趋势画面、数据报表，实现历史数据的查询、打印、备份和刷新。
进一步的，所述用于监测方案一，安装在循环水总管路中冷却塔给水线引出的旁路上的换热腔体包括第一壳体，第一壳体的两端各固定安装有一封头，第一壳体与封头之间上焊接有第一管板，第一管板的定位孔中安装有第一换热试管；
所述换热腔体还包括U形支架，U形支架通过转轴与第一壳体连接，U形支架连接有顶杆，顶杆的一端安装有转动手柄，通过转动手柄松紧顶杆，实现封头与第一管板的安装和分离，封头与第一管板分离后，第一换热试管可从第一管板的管孔中抽出或插入。
进一步的，所述用于监测方案二，安装在企业生产现场被重点监测的换热器旁边的换热腔体包括平盖封头、管箱和第二壳体，平盖封头与管箱密封连接，管箱中间安装有分程隔板，管箱与第二壳体之间设有第二管板，第二管板上焊接有第二换热试管，第二换热试管与第二管板可整体拆下。
一种新型智能监测换热器的实现方法，将换热过程分为壳侧域、管壁域、污垢层域和管侧域四个控制区域进行研究，基于微元集中参数法建立换热器动态污垢热阻模型，依据壳侧域、管壁域、污垢层域和管侧域的动态污垢热阻方程求解污垢热阻值，实现换热器污垢热阻的在线监测。
进一步的，所述换热器动态污垢热阻模型的建立过程包括以下步骤：
根据对流传热方程
Figure SMS_1
，其中
Figure SMS_2
为对流换热系数，
Figure SMS_3
为传热面表面积，
Figure SMS_4
为传热温差，和物质热量公式
Figure SMS_5
，其中
Figure SMS_6
为物质的比热，
Figure SMS_7
为物质的质量；
在壳侧域计算控制中，简化假设壳侧流体的密度
Figure SMS_8
、定压比热
Figure SMS_11
，可计算进入和流出壳侧长度为
Figure SMS_13
的换热工质元的能量守恒控制方程为
Figure SMS_9
，其中
Figure SMS_12
为壳侧的对流换热系数、
Figure SMS_14
为壳程横截面的直径、
Figure SMS_15
为壳侧热介质的温度、
Figure SMS_10
为与热介质接触的外侧管壁温度。
进一步的，所述换热器动态污垢热阻模型的建立过程还包括以下步骤：
在管壁域计算控制中，根据导热方程
Figure SMS_18
，其中
Figure SMS_19
为热流密度，管壁导热热阻
Figure SMS_22
的控制方程为
Figure SMS_17
，其中
Figure SMS_20
为与热介质接触的管壁外侧温度、
Figure SMS_23
为与热介质接触的管壁内侧温度、
Figure SMS_25
为换热管传热的热流密度
Figure SMS_16
，其中
Figure SMS_21
为换热管中流体的体积流量，
Figure SMS_24
为流体的定压比热，
Figure SMS_26
为管壁温度。
进一步的，所述换热器动态污垢热阻模型的建立过程还包括以下步骤：
在管侧域计算控制中，同样根据对流传热与工质能量守恒，简化假设管壁金属的密度
Figure SMS_28
、定压比热
Figure SMS_30
，可得出进入和流出管侧长度为
Figure SMS_32
的换热工质元的能量守恒控制方程为
Figure SMS_27
，其中
Figure SMS_31
为管侧的对流换热系数、
Figure SMS_33
为换热管横截面的直径、
Figure SMS_34
为换热管内与管程流体接触的污垢层内侧的温度、
Figure SMS_29
为管程冷流体的温度。
进一步的，所述换热器动态污垢热阻模型的建立过程还包括以下步骤：
由于污垢层紧密附着在管壁内表面，所以可认为管内壁与污垢界面处的温度一致，即
Figure SMS_35
，其中
Figure SMS_36
为与热介质接触的管内壁温度，则在污垢层域计算控制中，根据热阻导热公式
Figure SMS_37
，可求得污垢热阻
Figure SMS_38
的控制方程为
Figure SMS_39
，其中
Figure SMS_40
、
Figure SMS_41
分别为污垢层内侧和外侧的温度。
进一步的，所述实现方法能够基于监测换热器的循环水的水质、腐蚀速率、换热器动态污垢热阻模型求解的污垢热阻历史数据训练出基于LSTM的腐蚀预测模型和基于LSSVM的结垢预测模型，具体包括以下步骤：
首先对水质历史数据整理分析，进行数据清洗；
建立基于LSTM的腐蚀预测模型，将多种水质历史数据作为模型输入，用训练集训练LSTM捕捉水质历史数据的时序变化趋势，将多变量时序预测模型计算预测值与实际值的均方根误差MSE作为损失函数进行误差评价；
采用Adam算法及PSO算法反向传播更新模型参数，多变量时序预测模型训练完成后保存模型参数，将实时监测的水质参数数据作为模型输入获得输出的预测腐蚀速率；
基于LSSVM的结垢预测模型，将历史污垢热阻数据作为输入，用LSSVM算法拟合污垢热阻数据历史变化趋势，得到未来一段时间内的污垢热阻预测值；
根据模型预测的腐蚀速率及污垢热阻，通过粒子群优化算法PSO将要添加的缓蚀剂、阻垢剂的加药量作为寻优参数，污垢热阻与腐蚀速率作为优化目标，求取最小加药量。
进一步的，所述最小加药量计算过程如下：
步骤1，读取24h内水质历史数据；
步骤2，根据模型预测的腐蚀速率及污垢热阻；
步骤3，获得未来24h的污垢热阻和腐蚀速率；
步骤4，判断污垢热阻和腐蚀速率是否达到极限，若是未达到则继续监测等待24h后重新执行步骤1-3；
步骤5，污垢热阻和腐蚀速率达到极限，通过粒子群优化算法PSO获得目标药剂浓度和加药量模型，将要添加的缓蚀剂、阻垢剂等药剂的加药量作为寻优参数，污垢热阻与腐蚀速率作为优化目标，求取最小加药量。
本发明采用以上技术方案，与现有技术相比，具有如下技术效果：
采用实时监测技术，用在线监测腐蚀速率代替现有监测换热器通过定期检查挂片失重测得的平均腐蚀速率，用建立的分布式动态污垢热阻模型代替现有监测换热器方法计算的平均传热热阻，采用两种应用场景监测技术方案，更好的适应企业现场多变的实际环境，把温度、流量、腐蚀速率、污垢热阻、关键水质参数在线测量集成为一体化的循环水在线监测系统，监测准确率达到90%以上，页面计算响应时间不超过1秒，实现数据的实时传输。
根据实际测量得到的pH值、电导率、ORP等关键水质参数通过多变量时序预测模型实现对腐蚀速率和污垢热阻趋势准确预测，极限值预警报警，并根据预测的腐蚀速率和污垢热阻值通过加药量模型寻优求取最小加药量，给出药剂添加建议，并通过大屏显示直观可视化，使操作人员观察简单直观，达到在线监控换热器的目的，更全面的评估循环水处理的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明实施例1中监测换热器监测方式的模拟换热腔结构示意图；
图2为本发明实施例2中监测换热器监测方式的模拟换热腔结构示意图；
图3为本发明中监测换热器两种监测方式的工作流程示意图；
图4为本发明中换热器动态污垢热阻模型研究控制域的示意图；
图5为本发明中换热器动态污垢热阻基于微元集中参数法分析求解的示意图；
图6为本发明中腐蚀速率预测模型和污垢热阻预测模型的实施流程示意图；
图7为本发明中加药量优化模型实施流程示意图。
具体实施方式
实施例1，如图1所示，一种新型智能监测换热器，包括换热腔体，换热腔体包括第一壳体1，第一壳体1的两端各安装有一封头6，封头6通过封头法兰11固定在第一壳体1上，第一壳体1与封头6之间上焊接有第一管板4，封头法兰11与第一管板4间设有垫片12保证密封性能，第一管板4的定位孔中安装有第一换热试管2，通过橡胶垫圈密封，第一壳体1上设有热介质出管口3和热介质出管口15，封头6上设有循环水进口14、循环水出口5、进口温度探头插管13和出口温度探头插管10，进口温度探头插管13和出口温度探头插管10均插入有温度探头。
所述换热腔体还包括U形支架7，U形支架7通过转轴与第一壳体1连接，U形支架7通过螺纹座8连接有顶杆9，顶杆9的一端安装有转动手柄，通过转动手柄松紧顶杆9，实现封头6与第一管板4的安装和分离，封头6与第一管板4分离后从第一管板4的管孔中抽出或插入第一换热试管2，实现第一换热试管2的快速拆装与密封。
实施例2，如图2所示，一种新型智能监测换热器，包括换热腔体，换热腔体包括平盖封头21和管箱22，平盖封头21通过法兰与管箱22密封连接，管箱22上有循环水入口接管23和循环水出口接管30，管箱22中间安装有分程隔板24，管箱22与第二壳体27之间设有第二管板25，第二管板25两端有密封垫片保证密封性能，并通过法兰密封连接，第二壳体27上有壳程工艺介质的入口接管26和出口接管29，第二换热试管28与第二管板25焊接在一起，将第二换热试管28与第二管板25整体拆下，可直观检查评估换热管结垢与腐蚀情况。
实施例3，监测换热器的状态监测系统具体如下：
如图4所示，智能监测换热器的状态监测系统将换热过程分为壳侧域、管壁域、污垢层域和管侧域四个控制区域进行研究，基于微元集中参数法建立换热器动态污垢热阻模型，利用工厂实测换热器冷热流体的进、出口温度和流速作为模型输入，依据壳侧域、管壁域、污垢层域和管侧域的动态污垢热阻方程求解污垢热阻值，提高传统方法求解污垢热阻模型的准确度，实现换热器污垢热阻的在线监测。
所述新型智能监测换热器采用面向对象编程的JavaWeb开发设计B\S架构的关键水质参数、污垢热阻、腐蚀速率的在线监测与预警平台系统，整个监测系统在无人值守的情况下自动实现各个监测参数的实时采集、处理、计算和储存，大屏展示关键监测参数、实时趋势画面、数据报表，实现历史数据的查询、打印、备份和刷新。
如图5所示，
所述换热器动态污垢热阻模型基于微元集中参数法的分析描述为，根据对流传热方程
Figure SMS_43
，其中
Figure SMS_49
为对流换热系数，
Figure SMS_53
为传热面表面积，
Figure SMS_45
为传热温差，和物质热量公式
Figure SMS_46
，其中
Figure SMS_50
为物质的比热，
Figure SMS_54
为物质的质量，在壳侧域计算控制中，简化假设壳侧流体的密度
Figure SMS_42
、定压比热
Figure SMS_48
，可计算进入和流出壳侧长度为
Figure SMS_52
的换热工质元的能量守恒控制方程为
Figure SMS_56
，其中
Figure SMS_44
为壳侧的对流换热系数、
Figure SMS_47
为壳程横截面的直径、
Figure SMS_51
为壳侧热介质的温度、
Figure SMS_55
为与热介质接触的外侧管壁温度。
在管壁域计算控制中，根据导热方程
Figure SMS_59
，其中
Figure SMS_61
为热流密度，管壁导热热阻
Figure SMS_64
的控制方程为
Figure SMS_58
，其中
Figure SMS_60
为与热介质接触的管壁外侧温度、
Figure SMS_63
为与热介质接触的管壁内侧温度、
Figure SMS_66
为换热管传热的热流密度
Figure SMS_57
，其中
Figure SMS_62
为换热管中流体的体积流量，
Figure SMS_65
为流体的定压比热，
Figure SMS_67
为管壁温度。
在管侧域计算控制中，同样根据对流传热与工质能量守恒，简化假设管壁金属的密度
Figure SMS_68
、定压比热
Figure SMS_71
，可得出进入和流出管侧长度为
Figure SMS_73
的换热工质元的能量守恒控制方程为
Figure SMS_69
，其中
Figure SMS_72
为管侧的对流换热系数、
Figure SMS_74
为换热管横截面的直径、
Figure SMS_75
为换热管内与管程流体接触的污垢层内侧的温度、
Figure SMS_70
为管程冷流体的温度。
由于污垢层紧密附着在管壁内表面，所以可认为管内壁与污垢界面处的温度一致，即
Figure SMS_76
，其中
Figure SMS_77
为与热介质接触的管内壁温度，则在污垢层域计算控制中，根据热阻导热公式
Figure SMS_78
，可求得污垢热阻
Figure SMS_79
的控制方程为
Figure SMS_80
，其中
Figure SMS_81
、
Figure SMS_82
分别为污垢层内侧和外侧的温度。
如图3所示意的两种监测方式的监测换热器的工作流程如下：
循环水走管程，热介质走壳程，在循环水、热介质入口管处均设置入口阀门，流量控制器，在模拟换热腔壳体出、入口处各设置一个温度探头，循环水经管路进入换热腔管程，管路中设置腐蚀挂片架和腐蚀监测探针，挂片和探针的材质与企业现场换热器的材质保持一致，可监测三种不同材质金属的腐蚀情况，可随时取出挂片观察表面腐蚀形貌和计算腐蚀速率。在被监测换热器的循环水进出管道安装流量计和温度探头测量换热器的循环水流量和进出口水温，在出口管上设置一个电极流通槽，用于安装循环水水质监测探头，最多可安装8种探头，用于监测换热器中水质指标参数的情况，电极流通槽中采样水通过蠕动泵从出口管道中抽出，经电极流通槽中传感器测量后排出。
所述新型智能监测换热器的污垢热阻及腐蚀速率在线监测与预警平台系统通过对循环冷却水腐蚀结垢趋势预测判定腐蚀速率与污垢热阻是否达到临界报警值，提前预警进行水质调节，并给出水质调节建议。
循环水处理过程复杂，对于腐蚀和结垢的影响因素较多，因此基于被监测换热器所在循环水场的水质及腐蚀速率、污垢热阻历史数据训练出基于长短时记忆神经网络(LSTM)的腐蚀预测模型和基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的结垢预测模型。
模型实施流程如图6示意为，首先对水质历史数据整理分析，进行数据清洗，数据清洗主要针对历史数据中的离群异常值、由于仪器仪表故障或其他随机原因导致的数据缺失视情况进行插补填充或去除，对历史数据进行滤波光滑处理便于模型训练防止模型过拟合，对清洗预处理后的数据进行主成分分析，可以将数据映射到高维空间提取特征，筛选对目标相关程度最高的变量，将主成分分析后的数据集按照一定比例划分训练集与验证集，一般采取训练集/验证集规模为7:3或8:2的比例，具体视数据集情况而定。
建立基于LSTM的腐蚀预测模型，将多种水质历史数据作为模型输入，用训练集训练LSTM捕捉水质历史数据的时序变化趋势，将多变量时序预测模型计算预测值与实际值的均方根误差MSE作为损失函数进行误差评价，在训练的过程中通过观察预测值和实际值的均方根误差MSE变化，误差越小，即均方根误差MSE在逐渐变小，说明多变量时序预测模型的训练效果越好。
采用Adam算法及PSO算法反向传播更新模型参数，多变量时序预测模型训练完成后保存模型参数，将实时监测的水质参数数据作为模型输入获得输出的预测腐蚀速率。
基于LSSVM的结垢预测模型，将历史污垢热阻数据作为输入，用LSSVM算法拟合污垢热阻数据历史变化趋势，得到未来一段时间内的污垢热阻预测值。
预测腐蚀速率和污垢热阻的目的是为了提前预知换热器故障情况，便于调整药剂添加。
根据模型预测的腐蚀速率及污垢热阻，通过粒子群优化算法（PSO）将要添加的缓蚀剂、阻垢剂等药剂的加药量作为寻优参数，污垢热阻与腐蚀速率作为优化目标，求取最小加药量，最小加药量计算过程如图7，具体过程如下：
步骤1，读取24h内水质历史数据；
步骤2，根据模型预测的腐蚀速率及污垢热阻；
步骤3，获得未来24h的污垢热阻和腐蚀速率；
步骤4，判断污垢热阻和腐蚀速率是否达到极限，若是未达到则继续监测等待24h后重新执行步骤1-3；
步骤5，污垢热阻和腐蚀速率达到极限，通过粒子群优化算法PSO获得目标药剂浓度和加药量模型，将要添加的缓蚀剂、阻垢剂等药剂的加药量作为寻优参数，污垢热阻与腐蚀速率作为优化目标，求取最小加药量。
本发明的有益效果是：采用实时监测技术，用在线监测腐蚀速率代替定期检查测得的平均腐蚀速率，用建立的分布式动态污垢热阻模型代替平均传热热阻，采用两种应用场景监测技术方案，更好的适应企业现场多变的实际环境，把温度、流量、腐蚀速率、污垢热阻、关键水质参数在线测量集成为一体化的循环水在线监测系统，实现数据的实时传输，根据实际测量得到的pH值、电导率、ORP等关键水质参数通过多变量时序预测模型实现对腐蚀速率和污垢热阻趋势准确预测，极限值预警报警，并根据预测的腐蚀速率和污垢热阻值通过加药量模型寻优求取最小加药量，给出药剂添加建议，并通过大屏显示直观可视化，使操作人员观察简单直观，达到在线监控换热器的目的，更全面的评估循环水处理的效果。
本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好的说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (10)

1.一种新型智能监测换热器，其特征在于：包括换热腔体，换热腔体内设有管程和壳程，管程上设有循环水的进口和出口，壳程上设有热介质的进口和出口，换热腔体包括可拆卸安装的换热试管；
循环水经管路进入换热腔体管程，管路中设置有腐蚀挂片和腐蚀监测探针，分别用于观察表面腐蚀形貌和计算腐蚀速率；
循环水的进口和出口安装有循环水进口管和循环水出口管，循环水进口管和循环水出口管上安装有流量计和温度探头测量换热器的循环水流量和进出口水温，在循环水出口管上设置有一个电极流通槽，电极流通槽内安装有循环水水质监测探头，用于监测实际换热器中水质指标参数的情况；
所述腐蚀监测探针、流量计、温度探头和循环水水质监测探头均通过在线监测与预警平台系统进行实时监测，在线监测与预警平台系统在无人值守的情况下自动实现各个监测参数的实时采集、处理、计算和储存，大屏展示关键监测参数、实时趋势画面、数据报表，实现历史数据的查询、打印、备份和刷新。
2.如权利要求1所述的一种新型智能监测换热器，其特征在于：所述换热腔体包括第一壳体（1），第一壳体（1）的两端各固定安装有一封头（6），第一壳体（1）与封头（6）之间上焊接有第一管板（4），第一管板（4）的定位孔中安装有第一换热试管（2）；
所述换热腔体还包括U形支架（7），U形支架（7）通过转轴与第一壳体（1）连接，U形支架（7）连接有顶杆（9），顶杆（9）的一端安装有转动手柄，通过转动手柄松紧顶杆（9），实现封头（6）与第一管板（4）的安装和分离，封头（6）与第一管板（4）分离后，第一换热试管（2）可从第一管板（4）的管孔中抽出或插入。
3.如权利要求1所述的一种新型智能监测换热器，其特征在于：所述换热腔体包括平盖封头（21）、管箱（22）和第二壳体（27），平盖封头（21）与管箱（22）密封连接，管箱（22）中间安装有分程隔板（24），管箱（22）与第二壳体（27）之间设有第二管板（25），第二管板（25）上焊接有第二换热试管（28），第二换热试管（28）与第二管板（25）可整体拆下。
4.一种新型智能监测换热器的实现方法，其特征在于：所述实现方法应用于如权利要求1-3中任意一权利要求所述的新型智能监测换热器中；
所述实现方法将换热过程分为壳侧域、管壁域、污垢层域和管侧域四个控制区域进行研究，基于微元集中参数法建立换热器动态污垢热阻模型，依据壳侧域、管壁域、污垢层域和管侧域的动态污垢热阻方程求解污垢热阻值，实现换热器污垢热阻的在线监测。
5.如权利要求4所述的一种新型智能监测换热器的实现方法，其特征在于：所述换热器动态污垢热阻模型的建立过程包括以下步骤：
根据对流传热方程
Figure QLYQS_1
，其中
Figure QLYQS_2
为对流换热系数，
Figure QLYQS_3
为传热面表面积，
Figure QLYQS_4
为传热温差，和物质热量公式
Figure QLYQS_5
，其中
Figure QLYQS_6
为物质的比热，
Figure QLYQS_7
为物质的质量；
在壳侧域计算控制中，简化假设壳侧流体的密度
Figure QLYQS_8
、定压比热
Figure QLYQS_11
，可计算进入和流出壳侧长度为
Figure QLYQS_13
的换热工质元的能量守恒控制方程为
Figure QLYQS_9
，其中
Figure QLYQS_12
为壳侧的对流换热系数、
Figure QLYQS_14
为壳程横截面的直径、
Figure QLYQS_15
为壳侧热介质的温度、
Figure QLYQS_10
为与热介质接触的外侧管壁温度。
6.如权利要求5所述的一种新型智能监测换热器的实现方法，其特征在于：所述换热器动态污垢热阻模型的建立过程还包括以下步骤：
在管壁域计算控制中，根据导热方程
Figure QLYQS_17
，其中
Figure QLYQS_21
为热流密度，管壁导热热阻
Figure QLYQS_25
的控制方程为
Figure QLYQS_16
，其中
Figure QLYQS_20
为与热介质接触的管壁外侧温度、
Figure QLYQS_23
为与热介质接触的管壁内侧温度、
Figure QLYQS_26
为换热管传热的热流密度
Figure QLYQS_18
，其中
Figure QLYQS_19
为换热管中流体的体积流量，
Figure QLYQS_22
为流体的定压比热，
Figure QLYQS_24
为管壁温度。
7.如权利要求5所述的一种新型智能监测换热器的实现方法，其特征在于：所述换热器动态污垢热阻模型的建立过程还包括以下步骤：
在管侧域计算控制中，同样根据对流传热与工质能量守恒，简化假设管壁金属的密度
Figure QLYQS_28
、定压比热
Figure QLYQS_30
，可得出进入和流出管侧长度为
Figure QLYQS_32
的换热工质元的能量守恒控制方程为
Figure QLYQS_29
，其中
Figure QLYQS_31
为管侧的对流换热系数、
Figure QLYQS_33
为换热管横截面的直径、
Figure QLYQS_34
为换热管内与管程流体接触的污垢层内侧的温度、
Figure QLYQS_27
为管程冷流体的温度。
8.如权利要求5所述的一种新型智能监测换热器的实现方法，其特征在于：所述换热器动态污垢热阻模型的建立过程还包括以下步骤：
由于污垢层紧密附着在管壁内表面，所以可认为管内壁与污垢界面处的温度一致，即
Figure QLYQS_35
，其中
Figure QLYQS_36
为与热介质接触的管内壁温度，则在污垢层域计算控制中，根据热阻导热公式
Figure QLYQS_37
，可求得污垢热阻
Figure QLYQS_38
的控制方程为
Figure QLYQS_39
，其中
Figure QLYQS_40
、
Figure QLYQS_41
分别为污垢层内侧和外侧的温度。
9.如权利要求4所述的一种新型智能监测换热器的实现方法，其特征在于：所述实现方法能够基于监测换热器的循环水的水质、腐蚀速率、换热器动态污垢热阻模型求解的污垢热阻历史数据训练出基于LSTM的腐蚀预测模型和基于LSSVM的结垢预测模型，具体包括以下步骤：
首先对水质历史数据整理分析，进行数据清洗；
建立基于LSTM的腐蚀预测模型，将多种水质历史数据作为模型输入，用训练集训练LSTM捕捉水质历史数据的时序变化趋势，将多变量时序预测模型计算预测值与实际值的均方根误差MSE作为损失函数进行误差评价；
采用Adam算法及PSO算法反向传播更新模型参数，多变量时序预测模型训练完成后保存模型参数，将实时监测的水质参数数据作为模型输入获得输出的预测腐蚀速率；
基于LSSVM的结垢预测模型，将历史污垢热阻数据作为输入，用LSSVM算法拟合污垢热阻数据历史变化趋势，得到未来一段时间内的污垢热阻预测值；
根据模型预测的腐蚀速率及污垢热阻，通过粒子群优化算法PSO将要添加的缓蚀剂、阻垢剂的加药量作为寻优参数，污垢热阻与腐蚀速率作为优化目标，求取最小加药量。
10.如权利要求9所述的一种新型智能监测换热器的实现方法，其特征在于：所述最小加药量计算过程如下：
步骤1，读取24h内水质历史数据；
步骤2，根据模型预测的腐蚀速率及污垢热阻；
步骤3，获得未来24h的污垢热阻和腐蚀速率；
步骤4，判断污垢热阻和腐蚀速率是否达到极限，若是未达到则继续监测等待24h后重新执行步骤1-3；
步骤5，污垢热阻和腐蚀速率达到极限，通过粒子群优化算法PSO获得目标药剂浓度和加药量模型，将要添加的缓蚀剂、阻垢剂等药剂的加药量作为寻优参数，污垢热阻与腐蚀速率作为优化目标，求取最小加药量。
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