干熄焦余熱鍋爐爐管爆管的典型征兆、應急處理及預防措施

在現代焦化生產中，干熄焦余熱鍋爐作為能源回收與轉化的核心樞紐，其穩定運行直接關乎企業經濟效益與安全生產。爐管爆管作為余熱鍋爐最具破壞性的故障之一，一旦發生，不僅會造成系統緊急停機、能源嚴重浪費，還可能引發高溫蒸汽泄漏、人員傷亡等重大安全事故。因此，精準識別爆管征兆、規范應急處置流程并構建長效預防機制，是保障干熄焦系統安全高效運行的關鍵。

一、爐管爆管的典型征兆

（一）異常聲響特征

爐管爆管瞬間，高溫高壓的蒸汽或水急速噴出，與破損處及周邊部件劇烈摩擦，會產生尖銳刺耳的爆破聲或持續的 “嘶嘶” 泄漏聲。某大型焦化企業的實際案例顯示，操作人員通過現場巡檢捕捉到突發的異常爆破聲，結合中控室參數異常，迅速鎖定爐管爆管位置。此外，部分企業已部署聲學監測系統，利用聲音傳感器實時分析設備運行聲音，實現爆管初期的智能預警。

（二）壓力流量突變規律

爆管發生后，系統壓力平衡被打破。爆管回路壓力急劇下降，而其他未受損回路壓力則短暫上升。同時，給水流量會因介質泄漏而大幅增加，遠超正常蒸發量 —— 據統計，某焦化廠爆管事故中，給水流量瞬間提升至正常水平的 2 - 3 倍；與之相反，蒸汽流量顯著減少，整個系統的壓力 - 流量曲線呈現劇烈波動，形成明顯的異常峰值。

（三）水位波動異常現象

由于介質持續泄漏，余熱鍋爐水位會出現劇烈波動。初期因給水系統自動加大補水量，水位可能短暫上升，但隨著泄漏加劇，水位會迅速下降，且難以通過常規調節手段維持在正常范圍。若未及時干預，可能導致干鍋事故，進一步損壞鍋爐設備。

（四）排煙溫度異常變化

爐管破損后，大量水汽進入煙道，會顯著降低排煙溫度。正常運行時，排煙溫度通常維持在 150 - 180℃，而爆管后可能驟降至 80 - 100℃。某企業通過建立排煙溫度與蒸汽產量的關聯模型，當溫度下降幅度超過閾值且蒸汽產量異常時，系統自動觸發爆管預警，為應急處置爭取寶貴時間。

（五）爐膛負壓劇烈波動

高溫高壓介質噴出會嚴重干擾爐膛氣流平衡，導致爐膛負壓劇烈波動，甚至由負壓轉為正壓。此時，爐門、觀火孔等部位會向外噴煙、噴火，不僅威脅現場人員安全，還可能引發周邊設備損壞。

二、應急處理標準流程

（一）緊急停爐操作規范

一旦確認爐管爆管，操作人員需立即啟動緊急停爐程序：迅速切斷燃料供應，停止干熄焦系統的進料與排焦操作，并同步向中控室及安全管理部門報告，快速啟動應急預案。某企業制定的標準化操作卡顯示，從發現爆管到完成停爐操作，需在 3 分鐘內完成，最大限度降低事故損失。

（二）壓力水位調控策略

關閉主蒸汽閥門，防止蒸汽倒流加劇爆管；根據水位實時變化，謹慎調整給水流量，避免因盲目補水引發水沖擊等次生災害。若水位持續下降且無法維持，應果斷停止給水，防止干鍋事故發生。

（三）人員疏散與警戒部署

在確保自身安全的前提下，現場操作人員需迅速撤離至安全區域，并對事故現場進行隔離警戒。設置明顯的警示標識，禁止無關人員靠近，同時安排專人值守，防止高溫蒸汽、飛濺物等造成人員傷害。

（四）故障排查與修復流程

待系統壓力、溫度降至安全范圍后，專業維修團隊需采用超聲波探傷、磁粉檢測等技術，對爐管進行全面檢查，精準定位爆管位置，評估破損程度。對于輕微損傷，可采用氬弧焊修復或加裝防護套管；若破損嚴重，則需更換整根爐管。修復完成后，必須嚴格按照國家標準進行水壓試驗（試驗壓力為工作壓力的 1.25 倍）和氣密性試驗，確保修復質量達標。

三、系統性預防措施

（一）精細化水質管控體系

建立嚴格的水質監測與處理制度，確保給水硬度≤5μmol/L、pH 值維持在 9 - 11、溶解氧≤0.1mg/L。采用 “反滲透 + 離子交換 + 樹脂再生” 的深度水處理工藝，配合在線水質分析儀實時監測，動態調整加藥劑量。某企業通過引入智能水質管理系統，將爐管結垢速率降低 60%，有效延長設備使用壽命。

（二）標準化操作培訓體系

嚴格規范操作人員的設備啟停、參數調節等操作流程，編制可視化操作手冊和風險防控清單。定期開展專項技能培訓與應急演練，模擬不同場景下的爆管事故處置，提升操作人員的應急響應能力。某企業通過每月一次的實戰演練，將爆管事故平均處置時間縮短 40%。

（三）優化設計與材料升級

在余熱鍋爐設計階段，運用有限元分析技術優化爐管布局，減少熱應力集中區域；選用含鉻量≥12% 的高合金耐熱鋼或雙相不銹鋼管材，提升爐管的耐高溫、耐腐蝕性能。某企業采用新型耐熱合金管材后，爐管使用壽命從 3 年延長至 5 - 6 年。

干熄焦余熱鍋爐爐管爆管的防控是一項系統性工程，需從運行監測、應急響應到日常預防形成閉環管理。通過強化征兆識別能力、完善應急處置流程、構建長效預防機制，可有效降低爆管風險，保障干熄焦系統的安全穩定運行，助力企業實現綠色高效發展。未來，隨著智能化技術的深度應用，爐管爆管的預測與防控將向更精準、更智能的方向邁進。