综述：乙烯裂解炉炉管智能监测与预警诊断技术：现状与展望

《Processes》：Intelligent Monitoring and Early Warning Diagnosis Technology for Ethylene Cracking Furnace Tubes: A Review of Current Status and Future Prospects Jia-Kuan Ren, Xiu-Qing Xu, Zhi-Hong Li, Peng Wang, Guang-Li Zhang, Li-Juan Zhu, Zhen-Quan Bai and Fang-Wei Luo

　　

作为石化工业的“旗舰”装置，乙烯裂解炉的运行状态直接决定全生产链的稳定性与能效。炉管在长期极端温度与复杂反应环境下服役时，面临热效应与结焦效应引发的核心瓶颈，包括焦炭沉积、管材过热及伴随的蠕变损伤，严重制约装置长周期安全高效运行。本文系统梳理了裂解炉炉管状态监测的关键技术，深入解析从传统红外测温、声发射到新兴光纤传感等多类监测方法的工作原理、应用现状与固有局限。进一步阐述了诊断模型从机理驱动“白盒”模型到数据驱动“黑盒”模型，再到融合专家知识的“灰盒”智能诊断模型的演进路径，并介绍了监测诊断一体化系统的工业应用案例。最后，批判性剖析了当前数据融合、模型泛化、实时性及成本效益方面的严峻挑战，展望了面向数字孪生、跨模态融合、边缘智能与自演化系统的发展趋势，旨在为该领域技术创新与工程应用提供有价值的参考。

1. 1.
   引言
   乙烯被誉为“石化工业之母”，其产能是衡量国家石化发展水平的核心指标。在多元乙烯生产工艺中，管式炉蒸汽裂解仍占据绝对主导地位，其核心设备乙烯裂解炉因此成为全装置的能耗焦点与技术瓶颈。作为烃类原料高温裂解反应的直接载体，裂解炉管需在800 °C至1200 °C的极端温度下长期运行。在此过程中，进料不可避免地发生复杂二次反应，导致炉管内壁形成焦炭沉积，即“结焦”现象。焦炭层在管壁内外形成附加隔热屏障，显著阻碍传热，为维持所需裂解深度必须大幅提高炉管金属温度（Tube Metal Temperature, TMT），这不仅大幅增加燃料消耗，还加速管材渗碳老化与蠕变损伤，缩短服役寿命。更为关键的是，不均匀结焦会引发局部过热，而焦层剥落则可能直接堵塞炉管，导致压降陡增，严重时诱发炉管破裂等灾难性事故，迫使全生产线非计划停车，造成巨大经济损失与安全环保风险。因此，实现裂解炉管运行状态的实时精准可靠监测，进而开展热异常与结焦劣化的智能诊断与早期预警，已成为保障乙烯装置“安、稳、长、满、优”运行的核心挑战。传统手持红外测温仪定期人工巡检方式存在劳动强度大、数据分散、主观性强及安全隐患突出等问题。近年来，随着传感技术、物联网（Internet of Things, IoT）、大数据与人工智能（Artificial Intelligence, AI）的交叉融合与快速发展，裂解炉管监测诊断技术正经历深刻的智能化变革。本文旨在通过系统性综述回应两大核心问题：当前乙烯裂解炉管智能监测预警诊断技术的现状如何？其局限性与未来发展方向何在？研究围绕炉管劣化机理展开，批判性审视从传统到新兴的监测方法谱系，以及从机理驱动到数据驱动再到混合范式的诊断建模演进路径，从感知、诊断与系统集成三个维度进行深入评述，继而辩证分析现存挑战并前瞻性探讨新兴趋势。区别于现有研究常聚焦于单一损伤模式（如渗碳）、单项技术（如红外热成像）或特定平台实现的局限，本综述的核心贡献在于采用集成“全景技术栈”视角与“定量-批判-路线图”三重框架，填补了裂解炉管智能监测诊断技术领域综合性参考的空白，具体体现为：一是在约1000 °C服役温度的明确约束下，对关键监测方法进行技术成熟度等级（Technology Readiness Level, TRL）定量评估，为技术选型提供实用基准；二是批判性综合揭示了不同感知-诊断方法的内在互补性与局限性；三是提出了前瞻性的分阶段集成路线图（如近期以优势红外技术与离线数据融合为主，远期迈向数字孪生驱动的协同诊断），引导技术从孤立解决方案向智能系统化诊断演进，为乙烯裂解炉更安全、高效、智能运行提供战略指引。
2. 2.
   文献综述方法学
   2.1 检索策略
   研究在Web of Science、Engineering Village（EI）、Scopus及中国知网（CNKI）等主流学术数据库开展全面检索，检索词组合涵盖目标设备（“乙烯裂解炉炉管”“pyrolysis furnace tube”）、功能（“健康监测”“状态监测”“结焦诊断”“早期预警”）及具体技术（“红外热成像”“声发射”“光纤布拉格光栅”“数字孪生”），文献发表时限聚焦近二十年（2004–2024年），以捕捉现代技术演进脉络。
   2.2 筛选与纳入标准
   依据标题与摘要对检索文献进行筛选，纳入标准包括：呈现与乙烯裂解炉管监测、诊断或预测性维护直接相关的原创研究、综述或重要案例研究。排除标准为：仅泛泛讨论无损检测技术而未应用于裂解炉场景的出版物。
3. 3.
   炉管状态监测技术：多源传感与优劣对比
   精准感知炉管状态是有效诊断与预警的前提。基于测量原理与接触方式，现有监测技术可分为非接触式与接触式两大类，二者优势互补，共同构成评估炉管健康的多维信息感知网络。
   3.1 非接触式监测技术
   非接触技术因不干扰被测对象、响应速度快等优势，被广泛应用于炉管温度场监测。
   （1）红外测温技术
   该技术基于普朗克黑体辐射定律，通过测量物体表面发射的红外辐射强度反演温度。研究人员基于比色测温理论深入研究红外成像技术，通过选取两个相邻波段并计算其辐射能比值，有效补偿了物体表面发射率变化的影响，显著提升了复杂炉膛环境下的炉管表面温度测量精度。工业现场应用的红外成像系统通常由光路系统、非制冷红外焦平面阵列（或电荷耦合器件）、信号处理系统与视频显示单元组成。其工作原理与数据流为：高温探头采集炉膛内部辐射，光学系统将其聚焦至探测器，生成的电荷信号经放大后通过高速图像采集卡数字化，最终由计算机处理将辐射数据转换为温度场图像。从原始辐射到精确温度的转换高度依赖于关键工艺参数的校正：首要参数为目标表面发射率，其定义了真实温度与辐射功率的基本关系，老化炉管的发射率通常在0.6至0.9范围内；其次需考虑炉膛气氛（烟气、粉尘）对辐射的衰减，恶劣工况下透射率常低于0.8；此外，探测器工作波段（如大多数高温应用采用的3~5 μm或8~14 μm）需同时匹配热辐射峰值与介质透射窗口。该系统可获取整个辐射面的校准温度分布图像，实现全局监测。然而，该技术的精度受炉膛烟气、粉尘与水汽等介质对辐射的吸收与散射影响显著，且高精度红外热像仪采购与维护成本高昂。
   （2）声发射（Acoustic Emission, AE）监测技术
   声发射技术是一种动态无损检测方法，通过捕获材料在应力或温度变化下发生塑性变形、裂纹扩展或焦层剥落时释放的瞬态弹性波，诊断材料内部损伤。该技术对活性缺陷（如扩展裂纹）高度敏感，可实现早期预警与源定位。研究人员提出并开发了基于分层传感器网络的三维声发射检测方案，采用三层多点传感器阵列监测液化天然气储罐，通过结合小波包去噪与动态阈值滤波的信号处理技术抑制背景噪声，精准提取泄漏特征信号，并利用神经网络建立声发射特征与泄漏状态的映射模型，显著提升泄漏识别的准确性与抗干扰能力，系统可实时输出泄漏概率与空间坐标，实现液化天然气储罐安全状态的可视化、分级预警与闭环管理。然而，声发射信号本身微弱，极易被现场复杂的机械与流体噪声淹没，对传感器布设位置与数量提出严苛要求。此外，信号解译高度依赖专家经验，难以实现定量精准诊断。针对乙烯裂解炉管的高温环境，声发射传感器在炉内布设的工程难度仍是重大挑战。
   3.2 接触/嵌入式监测技术
   接触式技术通常能提供更直接精确的局部信息，但面临安装难度大与高温耐久性的挑战。
   （1）光纤布拉格光栅（Fiber Bragg Grating, FBG）传感器
   光纤布拉格光栅传感器通过检测光栅中心波长随温度或应变产生的漂移实现测量，具备本质防爆、抗电磁干扰、耐腐蚀及易实现准分布式测量等独特优势，非常适用于强电磁场、高温等恶劣环境。研究人员尝试将其嵌入管壁或贴装于外表面以获取更精确的温度与应变信息。然而，核心挑战在于长期超高温环境下光栅可能发生退化，保护涂层可能失效，导致性能下降甚至完全失效。此外，安装工艺复杂，初始投资成本高昂。
   （2）超声测厚技术
   超声测厚技术通过测量超声波在材料中传播的回波时间计算壁厚，是监测炉管因高温氧化与渗碳导致壁厚减薄的传统有效方法。该技术测量精度高，可直观反映管壁腐蚀状况。但其缺点同样明显：通常需在检修停工期间实施，难以实现连续在线监测；测量结果受管壁表面状况（如粗糙度、温度）影响显著；对密集布置的裂解炉管进行全面检测耗时费力。
   3.3 技术成熟度评估与综合对比
   为超越定性的优劣比较，本节引入技术成熟度等级（TRL，1–9级，衡量技术从原理发现到产业化的成熟程度）与工业适用性（综合评估可靠性、维护成本、集成难度及对生产的影响）两个维度，对上述监测技术进行定量评价与批判性综合。评估表明，不存在单一的“全能”监测技术。当前工业应用主要依赖高TRL的红外测温技术进行全局监测，辅以离线超声“点检”。声发射与光纤传感等新兴技术TRL相对较低，代表了从“宏观状态监测”向“微观损伤机理感知”的范式转变。当前“高低TRL技术主辅配合”的格局，本质上源于各类技术所依托的物理原理差异及所捕获信息维度的不同。因此，未来技术发展不应聚焦于简单替代，而应致力于有效融合这些多维度、多尺度的信息源，契合智能系统集成的新兴范式，旨在构建比单一技术更全面可靠的感知体系。
4. 4.
   炉管智能结焦诊断模型：从机理到数据的融合演进
   仅获取数据远不能满足需求，智能诊断的核心在于如何从数据中提取反映炉管结焦状态的关键信息。诊断模型的发展清晰地呈现出从纯机理驱动到数据驱动，再到二者融合的演进路径。
   4.1 机理驱动模型
   早期研究主要致力于建立结焦化学反应动力学模型与传热/传质模型。研究人员系统提出了催化表面结焦、均相气相结焦与自由基结焦三大结焦机理，为构建机理模型奠定了理论基础。后续研究者在此基础上结合计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）方法，构建复杂二维甚至三维模型，试图精确模拟炉管内流体流动、传热及焦炭生成与沉积的全过程。这类“白盒”模型物理意义明确，对底层现象具备较强的外推能力与解释力。但其致命弱点在于烃类裂解反应体系极度复杂，涉及大量自由基反应，许多关键动力学参数（尤其是高温结焦相关参数）难以通过实验精准获取，导致模型预测存在固有不确定性。此外，耦合详细反应机理的高保真CFD模型计算成本极高，一次完整仿真往往需要数天甚至数周，完全无法满足工业现场分钟级乃至秒级的在线实时诊断与预警响应需求，严重限制了其在实际运行指导中的应用。
   4.2 数据驱动智能诊断模型
   随着工业大数据与人工智能技术的成熟，数据驱动的“黑盒”或“灰盒”模型成为研究热点。此类模型不深究复杂的内部理化过程，而是直接从历史数据中学习输入（如TMT、压力、流量）与输出（结焦程度）之间的映射关系。
   （1）机器学习与深度学习模型
   卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）已被证明是工业监测中图像识别与特征提取的有力工具。针对炉管监测场景，研究人员应用基于CNN的方法解决红外相机视场内炉管重叠识别难题。该方法将一维距离与温度数据转换为二维特征图，利用CNN强大的图像特征提取能力，实现正常炉管与重叠炉管的高精度自动化判别。在温度计算阶段，进一步采用基于密度的空间聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）有效消除测量边缘效应引起的噪声数据，从而实现炉管外表面温度的精准测量，为后续诊断提供高质量数据基础。
   （2）模糊神经网络与智能优化算法
   为克服纯神经网络模型“黑盒”特性强、可解释性差的弊端，研究人员引入模糊逻辑系统。在工业实践中，通过监测炉管出口温度（Coil Outlet Temperature, COT）与本组炉管平均COT的偏差（ΔT）实现了结焦程度的在线评估，该方法简洁有效，但阈值设定往往依赖经验。为此，研究人员进一步提出ABC-ANFIS-CTF集成诊断预测方法。其核心为自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS），能够从数据中自动生成“IF-THEN”形式的模糊规则，融合了模糊逻辑的可理解性与神经网络的自学习能力。更关键的是，针对ANFIS结构参数（如隶属函数类型、模糊划分数量）难以手动设定的问题，引入高效的群智能优化算法人工蜂群（Artificial Bee Colony, ABC）进行自动优化，显著提升了模型训练效率与诊断精度。此外，通过引入结焦时间因子（Coking Time Factor, CTF）对TMT、绝压比等关键参数的时间序列趋势进行建模，实现了炉管未来结焦水平的预测功能，完成了从事后诊断到事前预警的跨越。
   （3）机理-数据混合建模
   超越纯数据驱动路径，融合机理知识与深度学习的混合模型为提升物理可解释性提供了前沿方向。研究人员开发了融合CFD仿真与长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络的炉管温度场重构方法，其提出的GA-BMLSTM模型采用改进遗传算法进行结构优化，并实施双向多步预测策略，在炉管截面平均温度预测中展现出优于传统模型的精度，为在线结焦诊断提供了更可靠的数据基础，凸显了混合建模框架的潜力。为进一步增强模型精度与泛化能力，研究聚焦于多技术集成。例如，面向智能温度感知的Attention-CS-LSTM模型，其混合架构引入布谷鸟搜索（Cuckoo Search, CS）算法进行超参数优化，并采用注意力机制使LSTM网络能够动态聚焦关键输入特征。该模型的预测温度曲线与实际测量值拟合度高，误差维持在极低水平，与BP、RNN及标准LSTM等模型的对比实验进一步验证了其性能优势。这些研究共同印证了融合机理认知、智能优化与自适应特征学习的混合建模框架的巨大潜力，推动该领域向更可靠、更具解释性的智能诊断迈进。
5. 5.
   集成监测诊断系统与工程实践
   5.1 系统架构与工业应用案例
   先进传感技术与智能算法最终需通过集成系统平台落地，转化为现实生产力。当前国内领军石化企业（如茂名石化、兰州石化）在裂解炉管智能健康监测系统建设方面已取得显著进展。先进感知与智能诊断的融合需要一种能够兼顾实时响应能力与计算深度的系统性架构范式。主流的智能监测系统日益体现云边协同架构特征：感知层着力解决红外热像仪、工厂集散控制系统（Distributed Control System, DCS，用于获取压力、流量、COT等过程参数）等多源异构数据的统一与融合问题；传输与边缘层优先保障低延迟数据传输通道与初步特征提取，实现即时异常报警；核心平台层转向承载计算密集型任务，包括模型再训练、寿命预测与数字孪生仿真，通常部署于云端或私有服务器；应用层则通过交互式诊断界面将这些分析输出转化为可操作的运维洞察，具体包括实时结焦诊断界面可视化呈现关键输入参数（如炉管表皮温度、压力）并输出诊断结焦等级，实现“结焦程度等级报警”功能；结焦趋势预测界面展示关键参数历史趋势并投射未来结焦轨迹，直接体现“剩余运行周期预测”，并为“烧焦决策支持”提供基础数据。二者共同将原始数据转化为可视化的健康图谱与规范性维护建议，完成从感知到决策的闭环。这种从孤立数据采集向集成信息物理系统的演进，凸显了工业智能化的关键趋势：超越孤立算法，转向精心设计的系统级解决方案，其中数据流与功能分层旨在缓解任何单一监测技术的固有局限。已报道的工业应用案例（如兰州石化的实践）验证了此类智能系统的实用效能，同时也揭示了持续存在的障碍。该案例中，对COT偏差（ΔT）的实时追踪实现了对单根管结焦异常的早期发现。这一成功揭示了一个关键方法论启示：即使是相对简单的偏差度量，当应用于高保真的全厂数据时，也能作为复杂劣化状态的有效表征，为初级数字化提供务实路径。然而，对ΔT固定阈值的依赖也例证了前文讨论的泛化局限——此类静态规则在进料性质变化或操作模式调整时可能需要重新校准。因此，这些应用案例不仅展示了经济效益，更具体阐释了现实工业环境中从基于规则的启发式方法向自适应模型驱动诊断的过渡梯度。
   5.2 工程实施启示
   基于对技术成熟度与系统集成的批判性分析，可为利益相关方实施智能监测解决方案提供具体可行的建议。对于工厂运营者与资产管理者，定量TRL评估为技术选型与优先级排序提供了清晰指南：高TRL的红外热成像技术因其全场温度监测的可靠性，应作为任何在线监测系统的骨干；离线超声检测对于周期性完整性验证与模型校准仍不可或缺；对新兴技术（如高温光纤）的投资应战略性地导向临界但工况稍缓的试点部署，以验证其长期价值，这一过程需审慎考量此类传感器固有的性能-经济权衡。必须开展价值驱动的全生命周期成本分析，决策应超越初期采购成本。对于红外热成像等高TRL技术，重点应量化其通过减少非计划停机、优化烧焦周期及延长炉管寿命所带来的投资回报率（Return on Investment, ROI）；对于新兴技术，试点项目应定义清晰的 Key Performance Indicators (KPI)，衡量其独特诊断价值（如预防灾难性失效的蠕变损伤检测）与总拥有成本。系统集成的经济合理性在于多传感器融合的成本被集体诊断显著提升的可靠性与准确性所抵消。对于系统集成商与开发者，分阶段集成路线图倡导模块化与可扩展的系统架构。实施应从主导的红外数据与现有过程数据（DCS）的稳健融合开始，建立可靠基线。系统设计必须通过标准化数据接口与云边计算框架，明确兼容未来纳入额外感知模态（如声学、光纤）。这种方法降低了风险，允许渐进式技术升级。对于研究界，本综述强调基础性进展取决于克服特定的材料与数据瓶颈。应优先开发耐受1000 °C以上长期服役的传感材料与封装技术，并创建开放的标注数据集，以支持真实工业工况下多模态融合算法的基准测试。
6. 6.
   现存挑战与局限性分析
   尽管技术取得了显著进步，当前监测诊断技术在复杂多变的工业现场应用时仍面临诸多严峻挑战。首先，虽然现有系统可采集红外图像、过程数据等多类信息，但大多仍处于独立分析与展示层面，未能实现真正的信息融合。这主要是因为不同来源数据在时空尺度与物理语义上存在天然鸿沟，简单的数据聚合无法揭示其深层耦合关系。尽管学术界已明确未来智能优化与诊断必须依赖机理、知识与数据的深度融合，且在先进系统（如基于数字孪生的系统）设计中已将多源数据深度融合置于核心地位，但在工程实践中，如何构建统一框架以实现对炉管状态更全面精准的联合感知，仍是一个关键的未解难题。其次，诊断模型的泛化与自适应能力有限。当前大多数智能诊断模型本质上是静态的，基于特定炉型、特定进料及稳定工况下的历史数据训练而成。这导致其在工业现场面临典型的“数据分布偏移”挑战：当进料性质改变、操作模式调整或设备进行改造时，模型所依赖的数据基础发生变化，可能导致其预测性能显著下降甚至完全失效。业界已深刻认识到基于固定数据集的模型无法适应炼化生产的动态性。因此，开发具备在线学习、迁移学习等能力的自适应模型框架，使系统能在不依赖大量新标注数据的情况下持续适应变化的生产条件，已成为提升智能诊断系统实用性与鲁棒性的关键技术路径。第三，系统实时性与计算精度的平衡挑战。高精度模型（如深度神经网络、复杂CFD模型）的计算开销与工业边缘设备的有限资源之间存在固有矛盾。2020年以来的研究焦点已从算法精度转向模型可部署性。主流解决方案是通过模型轻量化技术（如混合精度量化、通道剪枝及采用高效网络架构）实现边缘端实时推理。同时，云边协同架构已成为标准范式，由云端负责复杂模型训练与更新，边缘端执行轻量化模型以满足实时诊断需求。如何针对裂解炉管诊断场景定制更高效的轻量化模型与部署框架，仍是当前的研究前沿。第四，技术实施成本效益的综合考量。高精度红外热像仪、分布式光纤传感系统等先进监测设备的采购与维护成本高昂，复杂智能诊断系统的开发与持续运维也需要持续投入专业人才。对于众多中小型石化企业而言，如何在成本与效益间找到平衡点，是技术推广过程中无法回避的实际问题。
7. 7.
   未来发展趋势与展望
   展望未来，乙烯裂解炉管监测诊断技术将朝着更高智能化、集成化与精密化方向演进。以下方向值得特别关注：首先，数字孪生技术的深度应用。构建裂解炉及其炉管的高保真数字孪生体将成为核心发展方向。通过在虚拟空间创建与物理实体实时同步、双向映射的数字模型，不仅能实现实时状态监测与诊断，还可模拟不同工况下炉管的响应，支撑烧焦周期优化、操作参数优化与预测性维护等高级应用，真正实现从“感知”到“决策”的闭环。其次，跨模态融合诊断的突破。利用多模态深度学习等先进算法，深度融合红外热图像、声学信号、过程数据乃至维护历史数据，构建多尺度、全方位的炉管健康评估体系。例如，结合红外温度场异常与声发射事件定位，可更精准判定炉管局部过热与内部损伤的关联性，显著提升诊断的可靠性与准确性。第三，边缘智能与云边协同架构的普及。随着边缘计算芯片算力的提升，更多数据预处理、特征提取与轻量化诊断模型将被部署在边缘侧（如智能测温仪内部），实现本地化快速响应与决策。同时，复杂模型训练、大数据分析、数字孪生仿真将在云端完成，形成高效的云边协同处理架构，在保障实时性的同时充分发挥云端强大算力优势。第四，自演化与可解释人工智能（eXplainable AI, XAI）的发展。未来的诊断系统将不再是静态工具，而是具备持续学习能力的“专家系统”，能够从新的运行数据、维护记录乃至操作人员反馈中持续自我优化与演进。同时，通过XAI技术，使模型诊断依据与推理过程对用户透明化，增强工程师对系统决策的信任，促进人机协同决策。
8. 8.
   结论
   乙烯裂解炉管的健康状态是保障乙烯装置安全、稳定、长周期、高效运行的生命线。本文系统梳理了从红外测温、声发射到光纤传感等各类监测技术的发展与应用，深入分析了诊断模型从机理驱动到数据驱动智能诊断模型的演进历程。具体而言，本综述开展了三方面工作：系统绘制技术栈图谱，在极端温度约束下进行包含技术成熟度等级（TRL）定量评估的批判性综合，并推导演进路线图。此外，通过定量评估技术成熟度并批判性综合其能力，本综述为领域研究提供了技术框架，推动研究焦点从单项技术竞争转向集成系统级解决方案。显而易见，融合多源感知数据与先进人工智能算法，构建一体化智能监测与预警诊断系统，已成为行业的明确趋势与技术高地。现有技术实践已充分证明其延长运行周期、避免非计划停机、提升生产效率的巨大潜力。本研究得出的主要结论为：（1）高温条件下各监测技术存在显著的可行性差距，红外热成像仍是唯一成熟的在线监测选项；（2）多源数据融合与混合模型是不可逆转的趋势，但受限于跨模态融合与模型泛化能力的挑战；（3）未来发展亟需从追求单项技术卓越向构建协同的系统级解决方案范式转变。然而必须清醒认识到，在数据融合、模型泛化、实时性与成本控制等领域仍存在诸多挑战。未来，随着数字孪生、跨模态融合、边缘智能与自演化等前沿技术的持续突破与深度融合，裂解炉管监测诊断技术必将迈向更高层次的智能化阶段，为石化工业实现智能制造与高质量发展提供坚实的技术支撑。