隨著發電技術的發展，現代發電廠鍋爐已進入大容量、高參數時代，鍋爐工作管介質壓力不斷提高，鍋爐四管泄漏、泄爆威脅也更為嚴重。鍋爐受熱面一旦發生泄漏，停機停爐在所難免，不僅直接影響電廠經濟效益，威脅人身安全，甚至會影響電網的安全平穩運行。
有統計數據表明火力發電廠鍋爐四管的泄漏多數都是由微小泄漏逐漸發展而來的，同時在泄漏發展過程中高溫高壓蒸汽形成的高速射流對鄰近管排會造成連鎖性損傷，甚至引起連環泄爆。因此針對四管泄漏的早期識別，對于縮小鍋爐損傷規模，妥善制定檢修計劃，縮短檢修時間具有極為重要的現實意義。
電廠鍋爐四管泄漏發生時會表現出一些外部特征：
如高溫過熱器泄漏時高過出口蒸汽壓力下降;實際負荷降低;主汽壓力下降;蒸汽流量不正常的小于給水流量;爐膛負壓突變為正壓，引風機動葉投自動時開度不正常增大。
水冷壁泄漏時水冷壁出口集箱汽溫降低;實際負荷降低;主汽壓力下降;蒸汽流量不正常的小于給水流量;爐膛負壓突變為正壓，引風機動葉投自動時開度不正常增大;排煙溫度下降。
高溫再熱器泄漏時高再出口蒸汽壓力下降;實際負荷降低;主汽壓力下降;爐膛負壓突變為正壓，引風機動葉投自動時開度不正常增大。
省煤器泄漏時省煤器兩側煙氣溫差偏大;泄漏側排煙溫度下降;實際負荷降低;主汽壓力下降;蒸汽流量不正常的小于給水流量;爐膛負壓突變為正壓;引風機動葉投自動時開度不正常增大。
上述外部特征的參數信息均可通過物理測點獲得，電廠一般將相關測點獲得的實時數據存儲于電廠DCS或SIS系統當中。云酷科技鍋爐防磨防爆系統中的延伸功能模塊：泄爆智能識別模型作為電廠的MIS級應用系統算法，旨在通過數據接口實現與電廠既有DCS系統或SIS系統實現數據接入，基于大數據分析模型，實現鍋爐泄爆外部特征的計算機智能監控與異常判斷，并進一步建立鍋爐泄爆監控參數的評分體系直觀展現鍋爐安全狀態。
“電廠鍋爐四管泄漏智能識別模型”是設備故障診斷領域的一個細分算法。
設備故障診斷上，20世紀60年代初期，美國、日本和歐洲的一些發達國家相繼開展了設備診斷技術的研究，主要應用于航天、核電、電力系統等尖端工業部門，自20世紀80年代以后逐漸擴展到冶金、化工、船舶、鐵路等許多領域。
我國設備故障診斷技術在20世紀80年代初期主要應用于石化、冶金及電力等行業，進入20世紀90年代后，迅速滲透到國民經濟的各個主要行業，交通、礦山、化工、能源、航空、核工業等行業先后開展了診斷技術的研究、開發與應用工作。特別是在石化、電力、冶金等行業，設備故障診斷技術的應用已經相當普及。僅在電力行業，目前已裝配的國產監測與診斷系統已達近百套，其中有些系統的性能已達到或接近國際先進水平。
目前鍋爐四管泄漏的識別技術手段主要包括：基于人工巡視的現場定期檢查、基于傳感器的聲音泄爆監聽系統、基于DCS的盤面數據人工監控三種。
基于人工的現場定期檢查檢查間隔大、頻次低。基于SIS/DCS盤面數據的人工監控嚴重依賴管理人員的工作經驗，同時客觀上仍然無法實現24小時連續監控。而基于傳感器的聲音泄爆監聽系統價格昂貴、施工難度大，需要對鍋爐本體進行改造，但實際效果上在國內幾大發電集團2017-2019年百余次泄爆記錄中，通過聲音監聽系統率先識別的泄漏事件也只達到了33%左右的占比。
同時在實際工作開展過程中鍋爐泄漏的識別確定需要多種方法交叉驗證，因此基于SIS/DCS盤面數據通過專業的數據分析算法實現鍋爐泄爆狀態的持續監聽具備明確的現實意義與客觀需求。
基于鍋爐防磨防爆系統中的電廠鍋爐四管泄漏智能識別模型算法構建的四管泄漏監控程序能夠復現運行管理人員的鍋爐泄爆分析監控能力，實現基于DCS/SIS系統盤面數據的24小時無間斷泄漏監控，為鍋爐的停爐檢修、事故發展追溯提供系統支持與工具輔助。
經濟效益分析上，實現鍋爐泄爆的早起預警識別能夠縮短檢修時間，減少換管數量。按機組裝機容量為300MW，縮短停爐檢修時間5天，上網電價0.3元/千瓦時，負荷率80%，廠利潤率10%計算。則一次泄爆可挽回損失發電量約2880萬千瓦時，毛利潤約720萬元，凈利潤約72萬元。其中尚未包含檢修過程中能夠減少的人工材料費用。模型投運后只要能避免一次泄爆事故發生，即可為用戶挽回約70萬的經濟損失。
本模型可利用電廠既有SIS/DCS測點歷史數據進行模型訓練與數據挖掘，通過模型打包，可作為電廠防磨防爆可視化管理系統的功能插件，也可以作為獨立的功能系統為電廠提供分析監測服務。具備前期投入小，普適性強等特點。同時鍋爐四管泄爆監測功能作為電力生產運行部門的普遍需求，具備廣闊的應用前景。
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