隨著全球經濟的持續發展和氣候環境不確定性的增加，能源產業如何以高質量發展精準對接碳中和戰略，成為了業界普遍關注的焦點話題之一。

作為全球經濟發展的重要引擎之一，中國的能源結構中火電所占比例較大。據中國電力企業聯合會（以下簡稱“中電聯”）發布的數據顯示，截至2022年底，中國燃煤發電裝機約11.2億千瓦，占總發電裝機容量比重為43.8%，煤電發電量占總發電量的比重為58.4%，火力發電既是保障我國能源安全的關鍵角色，也是中國實現“雙碳”減排目標的重要一環，如何通過高效運維來提升火電企業發電效率、減少額外損耗、意外停機維護等帶來的碳排放，是擺在火電企業面前的一道必考題。

從火電企業的運維實踐來看，煤電機組在運行過程中，設備故障造成的非計劃停運較多，給電力生產帶來諸多不利影響，其中鍋爐水冷壁磨損泄漏故障是造成機組非計劃停運的重要原因。統計數據顯示，鍋爐四管泄漏事故占發電廠總事故的70%。一旦出現故障停爐檢修，不僅會嚴重影響企業效益、干擾地區電網正常調度，還有可能對冬季供暖等社會民生事業帶來嚴重影響。破解鍋爐智能運維短板已刻不容緩。

近年來，已經有越來越多的企業關注到這一火電生產中的痛點，開始借助前沿智能科技提升鍋爐運維水平，在11月23日至24日召開的2023 年火電鍋爐智能運維專題研討會上，15位中電聯專家組以鑒定會議形式對鍋爐水冷壁爬壁檢測機器人和鍋爐四管健康分析系統兩項創新產品進行了專業鑒定。

與會專家在對兩款產品作業原理、性能參數等進行全面審核、評估后一致認為，北京中安吉泰科技有限公司所提交的TRI鍋爐水冷壁爬壁檢測機器人和TRI鍋爐四管健康分析系統，覆蓋受熱面視覺檢測、受熱面測厚檢測、吹灰器吹損檢測、吹灰器、燃燒器內部檢測、壁管脹粗變形檢測等，涵蓋磨損、砸傷、裂紋、高溫腐蝕、變形、脹粗等6種水冷壁常見缺陷的檢測識別，有效破解了傳統鍋爐水冷壁檢修作業時間周期長、人工漏檢、誤檢率高、作業操作風險高、歷史數據管理難度大等難點，綜合表現在業界處于國際前沿水平，為火電企業智能運維開啟了全新可能。

尤為值得一提的是，作為新一代智能機器人，鍋爐水冷壁爬壁檢測機器人已將大模型融入缺陷檢測之中，不僅可以對多種常見缺陷進行精準自動化識別和定位，還支持在每一次檢測任務中不斷更新完善訓練集模型，將缺陷樣本進行數據處理后應用到神經網格模型中，實現缺陷識別自進化，不斷提升識別和定位的精準度。

脹粗和測厚也是鍋爐水冷壁日常檢測不可或缺的環節，對識別鍋爐風險隱患具有重要意義。鍋爐水冷壁爬壁檢測機器人搭載了脹粗檢測模塊和無損測厚模塊，不僅可以通過線性激光設備掃描測量壁管外徑，獲得精準脹粗數據，還可以在不使用耦合劑的情況下對工件表面有油漆、浮銹和凹凸不平等復雜鍋爐場景進行無損管徑測厚，標定減薄管具體位置，整體為鍋爐清洗注入了高科技的血液。