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Comparative Evaluation of Observed and Predicted Erosion in Hydraulic Turbines Using IEC 62364:2019 Model

本研究通过证明 IEC 62364:2019 模型与观测到的现场及实验数据之间存在强统计相关性，验证了该模型在预测卡普兰、法兰西斯和皮尔顿水轮机水磨蚀效应方面的高准确性和高可靠性。

原作者： Sandeep Sagar, Manish Pandey, Naman Arora

发布于 2026-08-24

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原作者： Sandeep Sagar, Manish Pandey, Naman Arora

原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 ✨ 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。阅读完整免责声明

切割着年轻且崎岖山脉的河流是强大的能量引擎，但它们也带来了隐形的代价。当水流冲下陡峭的山谷时，会携带大量的沙子、淤泥和微小的石块，其中包括石英和长石等坚硬的矿物质。当这种带有颗粒的水被引入水电站以驱动涡轮机旋转时，这些固体颗粒就像砂纸一样摩擦着金属叶片。随着时间的推移，这种持续的研磨会磨损机械，使金属变薄、表面变得粗糙，并最终导致发电厂效率下降或因昂贵的维修而停机。工程师们长期以来一直需要一种可靠的方法来精确预测这种磨损发生的速率，以便他们能够设计更坚固的涡轮机，并在故障发生前规划维护工作。多年来，他们一直依赖各种公式来猜测损伤程度，但这些猜测往往因涡轮机的具体类型或河流的独特条件而产生巨大差异。

一个研究小组致力于测试目前最先进且最全面的损伤预测标准，即 IEC 62364:2019 模型。该标准是一套统一的规则，旨在根据水流速度、沙粒的硬度和大小以及金属本身的材质，来估算涡轮机不同部件的磨损深度。研究人员收集了来自广泛实际发电厂的数据，以及涉及行业内三种主要涡轮机类型的实验室实验数据：卡普伦式（Kaplan）涡轮机，适用于低水压、高流量环境；弗朗西斯式（Francis）涡轮机，适用于中压环境；以及白莱顿式（Pelton）涡轮机，专为高压射流设计。他们将这些机器上测得的实际磨损量与该标准计算出的预测磨损量进行了对比。

结果显示，该标准在大多数情况下都非常准确。当研究人员将预测的磨损量与叶片及其他部件上发现的实际损伤进行绘图对比时，数值吻合得非常紧密。在他们检查的大多数案例中，模型的预测值都落在观测实际值的正负 25% 误差范围内。在统计学意义上，模型预言的情况与实际发生的情况之间的契合度近乎完美，其相关性极强，足以解释数据中的几乎所有变化。这表明该标准为工程师提供了一个值得信赖的工具，用于估算随时间流逝损失的材料量，从而使他们在选择何种金属以及何时安排维修方面能够做出更好的决策。

然而，这项研究也指出了该模型信心开始动摇之处。研究人员发现，当磨损随时间呈稳定的线性方式发生时，该标准的效果最好。在某些情况下，特别是在运行长时间后的涡轮机叶片外缘，磨损并不遵循直线规律。相反，随着金属形状的变化改变了水流和沙粒撞击表面的方式，损伤呈现出先加速后减速的过程。由于该标准假设磨损率是恒定的，因此在这些长期场景中，它有时会高估损伤程度。尽管存在这一局限性，研究结论仍认为，该模型足够稳健，足以作为管理含沙量高河流中的水电站的主要指南。通过证实该标准能够可靠地预测不同涡轮机类型和运行条件下的磨损，这项研究为在世界上一些最具挑战性的环境中实现更耐用、更高效的水力发电提供了清晰的路径。

技术摘要：基于 IEC 62364:2019 模型的水轮机观测与预测磨损对比评估

问题陈述
水力磨蚀对于在含沙量高的河流（特别是高山地区，其径流携带大量石英和长石等硬质矿物）中运行的水轮机而言，仍是一个关键的退化机制。这种磨蚀会损害水轮机的耐用性、可靠性和效率，从而导致维护成本增加并缩短运行寿命。尽管几十年来已提出了各种经验和半经验模型，但这些模型往往缺乏标准化，或仅限于特定的水轮机类型和现场条件。国际电工委员会引入了 IEC 62364:2019 标准，旨在为基于沉积物特性、材料属性和流量参数估算磨损深度提供统一框架。然而，目前仍缺乏针对该标准在不同水轮机类型（Kaplan、Francis 和 Pelton）中，针对现场及实验数据进行系统性、跨对比评估的研究。此外，该标准关于线性时间磨损演进的假设，在长期现场验证的背景下尚未得到严格探讨。

研究方法
本研究通过汇总来自六项已发表的现场及实验研究的 78 对“观测值与预测值”数据对，进行了一次全面的对比评估。该数据集涵盖了三种主要的水轮机类型：

Kaplan 水轮机： 来自低水头、高流量条件（例如 Mohammadpur HPP）的数据，重点关注叶片尖端、出口和腔室。
Francis 水轮机： 来自中水头方案（例如 Maneri Bhali-II、Bhilangana-III HPP）的数据，覆盖导叶、转轮入口/出口、挡板和迷宫密封。
Pelton 水轮机： 来自高水头方案（例如 Toss HPP）的数据，重点关注喷嘴、射流针和水斗分水器。

作者应用了 IEC 62364:2019 半经验模型。关键输入参数包括相对速度 ( $u$ )、材料抗力系数 ( $K_m$ )、流量系数 ( $K_f$ )、几何比例指数 ( $p, R_s$ ) 以及颗粒负荷 ( $P_l$ )。颗粒负荷是通过对悬浮沉积物浓度 (SSC)、粒径分布 (PSD)、形状因子、硬度比和暴露时长进行积分计算得出的。

模型的性能通过两种互补的方法进行了验证：

图形分析： 在 1:1 轴上绘制计算磨损深度与观测深度的关系图，并设置 $\pm25\%$ 的误差包络线以对应各项研究。
统计分析： 计算了整个聚合数据集的六个性能指标（相关系数、判定系数、平均绝对误差、平均平方误差、均方根误差和平均绝对百分比误差）。其他诊断工具还包括 Bland-Altman 一致性图、残差直方图、箱线图和 Q-Q 图。

主要结果
评估表明，IEC 62364:2019 模型能够对多种水轮机几何形状和运行条件下的水力磨蚀进行稳健预测：

统计性能： 模型表现出极强的相关性，相关系数 (CC) 为 0.997，判定系数 ( $E^2$ ) 约为 0.995。这表明该模型解释了观测数据中超过 99.5% 的方差。
误差带： 大约 83% 的编译观测值落在 $\pm25\%$ 的误差带内，作者将此定义为此类水力系统可接受的工程精度水平。只有 17% 的预测显著偏离了该阈值。
偏差与残差： Bland-Altman 分析显示平均偏差接近于零，表明不存在系统性的高估或低估倾向。残差诊断确认，误差围绕零随机分布且近似正态分布，表明模型是无偏的。
部件特定趋势：
- Kaplan： 模型成功识别了叶片尖端和出口为高磨损区，但在长时间运行情况下的水轮机出口处观察到了一些过度预测现象。
- Francis： 预测结果与导叶（严重磨损）和迷宫密封（中度磨损）的现场测量值高度吻容，数据点紧密聚集在 1:1 线周围。
- Pelton： 模型正确识别了喷嘴和射流针是相对于转轮水斗的关键磨损区，这与现场观察到的射流冲击损伤一致。

识别的局限性
研究强调了一个特定的局限性，即模型关于线性时间磨损演进的假设。IEC 62364 的公式将颗粒负荷计算为暴露时间的线性累积。然而，现场数据表明，磨损往往遵循非线性轨迹：初始表面的粗糙化可能会加速磨损，而随后的几何变化（例如叶片变薄、间隙增大）可能会改变流动模式并降低冲击强度。因此，在涉及显著几何演变的长期运行过程中，模型可能会过度预测某些部件（尤其是出口区域）的磨损。

意义与主张
本文断言，IEC 62364:2019 框架可作为在富含沉积物的水电环境中评估和减轻水力磨蚀损耗的可靠且标准化的工具。通过利用涵盖三种水轮机类型的 78 个数据点的综合数据集验证该模型，本研究证实了其适用于：

设计与维护： 支持有关水轮机设计、材料选择和维护计划的明智决策。
风险评估： 当结合特定场地的沉积物特性（SSC、PSD、硬度）进行校准时，为磨损深度提供可靠的一阶预测。
标准化： 提供一种统一的方法，克服了以往特定场地经验模型的碎片化问题。

作者得出结论，虽然该模型并非完美——特别是在涉及复杂几何演变的长期预测方面——但 83% 的预测落在 $\pm25\%$ 误差带内的表现，代表了令人满意的工程准确度水平。研究强调，为了进一步提高在富含沉积物的河流环境中预测磨损的可靠性，持续将现场验证与几何演变模拟以及特定场地材料优化相结合是至关重要的。

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