火力發電廠，包括核電和化石燃料發電廠，都依賴冷卻水取水構築物（CWIS，cooling water intake structures）抽取冷卻水以排出廢熱。冷卻水取水構築物是工程系統與自然環境之間的關鍵接口，因此極易受到各種外部因素的影響，例如生物生長、水化學變化、水力作用、漂浮物和氣象事件。
取水篩分設備操作人員面臨的主要運作挑戰是管理水體中的漂浮物或水生生物（圖 1）。大量漂浮物湧入可能呈現週期性或季節性發生，並且會因水體類型（例如水庫、河流、湖泊或海洋）而有所不同。
日益加劇的生態變異性，包括極端天氣及其生物反應，正在加劇這些挑戰。鹽度、溫度和物種組成等長期環境變化將進一步增加漂浮物管理的複雜性。
1. 可能影響冷卻水取水構築物（CWIS）的各種水生廢棄物和水生生物包括外來水生植物（左上）和水母（右上）。在某些地區，水生植物會在河流系統中形成大量生物量，在乾旱期間死亡，在洪水期間隨水流漂移，迅速向下游輸送，並突然到達冷卻水取水構築物（下圖）。圖片由TWB環境研究顧問公司提供。
第二個主要挑戰是關鍵設備進水口表面和材料的生物污垢和腐蝕。與突發性碎片事件不同，這些過程是逐漸發生的，但同樣會降低冷水系統 (CWIS) 的可用性、完整性和可靠性。了解並監測這些即時和緩慢發展的威脅，可以提高設施的緊急準備能力，對於維持穩健運作至關重要。
雖然遠端監測在主要電廠設備中很常見，但冷水系統的監測仍然有限，通常側重於設備的運行設置，僅監測指示性參數和現場操作人員的目視檢查。在某些情況下，可以依賴離線感測器，但這需要手動檢索數據，而且許多進水口距離控制室較遠，導致人們「眼不見為淨」。然而，進水口篩分故障可能會對電廠造成不成比例的影響，包括非計劃性停機、冷水系統組件損壞以及操作和人員安全風險。這證明了投資於專為冷水系統量身定制的即時遠端監測技術的必要性。
除了日常運作問題外，氣候變遷導致的長期環境變遷也必須納入設計基礎和改造決策中。溫度、鹽度、水位和碎屑負荷等參數預計將變得更加多變和劇烈，從而影響運行裕度和散熱器的最終性能。借助人工智慧和機器學習（AI 和 ML）技術，持續的遠端監測能夠追蹤不斷變化的環境下散熱器的最終狀態和冷水系統（CWIS）的性能，並為改進未來的設計提供基礎。
掌握資訊的重要性
隨著水源水質和氣象條件的日益變化，冷水系統面臨更頻繁和嚴峻的挑戰，需要更嚴格的檢查和維護制度。過去，結構完整性評估是在計劃停機期間進行的，而對水源的監測則缺乏系統性。如今，感測器技術的進步使得對進水組件和水源狀況進行連續或近即時監測成為可能。此外，人工智慧和機器學習可以促進對大型數據集的快速背景分析，為運行人員和維護團隊提供可操作的洞察，並實現更長期的趨勢監測。掌握充分的資訊能夠減少停機時間、改善事件管理、減少非計畫性停機、提高發電收入並增強安全性——這對核電設施尤其重要。
核電運轉研究所 (INPO) 在 2007 年指出，環境監測不足是造成進水堵塞影響的原因之一。許多核電廠缺乏遠端監測冷水系統水位或移動篩管運作情況的能力，因此只能將遠端監測工作集中在冷凝器背壓等參數上。因此，有必要加強對進水口特定條件和碎片事件前兆的監測，而且在許多情況下，這種監測早已迫在眉睫。
建構碎屑事件預測系統
碎屑事件通常突發發生，需要採取應對措施來保護篩分設備。預測系統能夠讓操作人員有機會調整設備設定、調動人員並制定緩解措施，從而避免工廠降額運作。此外，如果經過核實的碎屑負荷不會超出設備負荷，操作人員也可以決定是否繼續運作。
該系統將結合非生物和生物參數的即時現場測量數據以及水動力學和水力學模型，以預測碎屑的軌跡、速度、密度、到達進水口的時間以及事件持續時間。功能齊全的預測儀錶板透過特定站點的演算法整合感測器資料和模型輸出，並根據經經驗感測器檢測驗證的閾值發出警報，從而最大限度地減少誤報。預測系統也會提供使用者詳細且可操作的資訊（例如到達時間）。
預測工具種類繁多，從高度特定於站點的模型到可跨多個站點定制的強大平台，應有盡有。公開的海洋學和氣象學數據可用於支援路徑和時間預測。
電力研究院 (EPRI) 已發布關於碎片事件預測的指南、手冊和最佳管理實踐，目前正在進行一個多階段項目，旨在將現場感測器與水動力模型和資訊技術 (IT) 平台集成，以提供實時、可操作的預警，並輔以照片和視訊等視覺證據。圖 2 提供了此類預測系統的示意圖。
2. 河川預測系統的概念示意圖。圖片由 Pecten Aquatic 和 TWB Environmental Research and Consulting Inc. 提供。
關鍵碎屑處理設備的先進監測
日益變化的環境和碎屑負荷影響篩網的運作頻率、設備可用性和可靠性。操作人員需要能夠追蹤精細篩網系統參數的遠端感測器，例如：
- 水質狀況，包括鹽度、溫度和水位。
- 碎屑事件的次數、持續時間和發生時間。
- 碎屑負荷指標，以重量和體積隨時間的變化來衡量。
- 預防性維護狀態。
- 運行時間。
- 篩網旋轉速度和持續時間。
- 磨損指標，例如鏈條狀況和網孔完整性。
- 碎屑衝擊率和回收率。
- 噴淋清洗壓力和效果。
- 碎屑處理效率。
持續在線監測方法能夠及早發現設備性能下降，從而減少強制停機時間和維護成本。與基於計劃的維護相比，基於狀態的維護可以節省成本。
感測器套件可以整合可程式邏輯控制器（PLC，用於控制螢幕設定）、其他策略性部署的遠端感測器以及人工智慧/機器學習輔助的光學工具（包括照片和影片）的資料。透過將運作趨勢與環境條件關聯起來，這些全面的數據可以支援短期準備狀態評估和長期可靠性評估。
水下部件的高階狀態監測
了解設備狀態需要收集和分析運行數據，例如水頭差，並同時進行材料完整性、腐蝕、生物污損和磨損的目視檢查。定期記錄監測結果並由團隊成員審查這些結果，可確保預防性維護和任何糾正措施都能及時完成。
海上油氣、水產養殖和航運等行業廣泛使用水下攝影系統。這些系統與人工智慧和機器學習相結合，可以實現自動物體辨識、尺寸估算和數量估算。在CWIS，遠端水下攝影機能夠減少潛水員的暴露風險，並透過在泵浦運行期間進行詳細檢查來最大限度地減少停機時間，從而提高安全性。
立體攝影機和三維視覺化技術（包括點雲和XYZ測量）增強了數據的豐富性，為維護計劃的製定提供了科學依據。例如，一些水下攝影系統可以產生超高解析度的三維影像，足以支援對替換零件進行逆向工程。然而，先進攝影機產生的資料量龐大，因此需要智慧邊緣運算來處理資料並減少資料儲存需求，然後再傳輸到雲端。
用於連續水系統 (CWIS) 檢查和持續監測的攝影系統
傳統的潛水檢查依賴頭盔式攝影機，但其能見度受限。此外，潛水員作業時，出於安全考慮，必須關閉水泵。遙控潛水器 (ROV) 提供了一種替代方案，但其安全性高度依賴操作人員的技能和風險承受能力，尤其是在計劃部署時水泵仍在運行的情況下。
新一代水下攝影機整合了嵌入式人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 技術，可實現自動化分析和影像增強，例如降低濁度。它們能夠產生更高品質的影像，從而更準確地評估設備狀況並識別隨時間變 化的趨勢（尤其適用於材料降解過程相對緩慢的情況）。此類先進攝影系統的主要檢查重點領域包括：
- 生物污損，包括定量覆蓋率和生物量估算、物種識別以及活體或死亡狀態評估。
- 材料完整性，涵蓋表面狀況、腐蝕和塗層損傷。
- 結構完整性，偵測變形、疲勞相關異常和衝擊損傷。
持續浸沒區域進行定期成像，可利用訓練有素的人工智慧/機器學習演算法進行趨勢分析，從而提高對次優狀況的識別能力，並實現及時幹預。在同時收集環境資料的情況下，可以將CWIS設備狀況的觀測趨勢與長期氣候變遷相關的水化學和溫度變化關聯起來。
除了傳統的定期檢查外，先進的攝影系統也可用於對浸沒式進水設備進行連續監測。為了進行連續監測，攝影機配備了自動鏡頭清潔系統，該系統使用機械刷或紫外線 (UV) 來防止污垢並保持影像品質。連續光學監測可以評估：
- 碎屑顆粒的大小和密度趨勢。
- 沉積物堆積情況。
- 濾網附近水生生物和碎屑的行為。
- 碎屑通過過濾網的情況及其與濾網的相互作用。
- 生物污垢的覆蓋率。
- 濾網堵塞率。
- 噴淋清洗效果。
- 表面異常，例如腐蝕和結節。
- 結構變形。
可以透過程式設定警報，在超出閾值時通知操作員，從而實現主動維護。圖 3 展示了 CWIS 的各個區域以及可以使用光學攝影系統持續監控的螢幕組件。
3. 示意圖展示了CWIS的區域以及可使用光學攝影系統進行連續監測的螢幕組件。圖片由Pecten Aquatic和TWB Environmental Research and Consulting Inc.提供。
在本例中，攝影機監測的區域包括：
- A. 觀察攔污柵上游表面，監測水母/雜物通過/撞擊情形及沉積物沉降情形。
- B/C. 觀察水面以上，監測攔污柵的除污效率。
- D. 垂直觀察水體，評估細篩網前方的密度。
- E. 觀察細篩網上游表面，監測水母/雜物的行為及輸送鬥的功能。
- F. 觀察細篩網上游表面水面以上，監測網孔和輸送鬥將水母/雜物從水中撈出的效率。
- G. 觀察細篩網和水槽下游側水面以上，監測噴淋系統清除網孔中膠狀物質和其他雜物的效率以及雜物槽的輸送效率。
確保可靠的CWIS運行
在日益嚴峻的環境條件下，無論短期或長期，維持CWIS的可靠性和穩定性對於火力發電廠的安全高效運作至關重要。頻繁、持續的監測能夠及早預警不利事件，優化預防性維護計劃，並確保設備處於良好的運作狀態，從而在碎片事件等挑戰下也能正常運作。
儘管大多數電廠系統都配備了大量的儀器，但由於物理距離和人們普遍認為其重要性較低，中央水排放系統（CWIS）的先進監測應用一直落後。然而，感測器和人工智慧增強型攝影機技術的進步使得CWIS監測的現代化成為可能且勢在必行。
在本地和區域範圍內應用智慧監測工具可以揭示更廣泛的環境趨勢，從而為整個行業的進水口設計改進和運行策略提供資訊。這與INPO的建議一致，INPO強調提高準備度、更好地追蹤環境狀況以及進行適應性評估，以減少進水口篩網的故障率，而進水口篩網故障仍然是主要的故障模式。
開發一個結合遙感、建模和人工智慧驅動分析的整合式「進水口可靠性工具」將為應對這些挑戰和保障電廠運作提供切實可行的途徑。
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