蒸汽管网热损失与冷凝水回收核算器｜工业AI分析工具
这个工具解决什么问题
把机器学习用在制造数据上，难点从来不是调包，而是数据够不够、标签靠不靠得住。
蒸汽系统的浪费是隐形的：保温老化的一段管、一只漏汽的疏水阀，一年烧掉几万元没人发现。本工具按稳态传热逐段计算管道散热（管径/长度/保温层/介质温度），按当量孔径法估算疏水阀泄漏，统一折算成年化燃料费与碳排；再单独核算冷凝水回收率提升后的显热回收与节水收益。输出整改优先级排序——保温差的先做、漏的先修、回收系统扩容单独立项，让能源改造预算花在刀刃上。
输入数据格式
数据文件 steam_network.csv，列顺序为：管段、DN、长度m、保温厚mm、状态、单位热损W/m、段热损kW、年热损GJ、疏水泄漏kg/h。
示例首行：主车间分汽缸-涂布线,80,120,50.0,保温完好,57.1,6.85,197.2,0.0
示例输出（真实运行结果节选）
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蒸汽管网热损失与冷凝水回收核算报告
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一、逐段热损（蒸汽 185℃ / 环境 25℃ / 年运行 8000 h）
管段 DN 长度 保温mm W/m 段热损kW 年热损GJ
主车间分汽缸-涂布线 80 120 50 57 6.85 197.2 (保温完好)
涂布线-烘干箱段 50 90 40 53 4.80 138.3 (保温完好)
锅炉房-分汽缸干管 150 60 50 97 5.80 167.0 (保温完好)
真空泵房支线 40 45 20 78 3.50 100.9 (保温减薄)
老厂区架空段 100 85 10 255 21.70 625.0 (保温严重老化)
二、疏水阀泄漏（当量孔径法）
老厂区架空段：孔径 3.0mm 当量 → 2 kg/h（该段疏水阀需检修/更换）
合计泄漏 2 kg/h —— 一只 3mm 孔一年漏掉蒸汽约 18 吨。
三、年化汇总
散热损失 1228.4 GJ/年 + 泄漏损失 35.7 GJ/年 = 1264.1 GJ/年
折天然气 40349 m³/年（锅炉效率 88%）→ 燃料费 14.5 万元/年，碳排 87 tCO2/年
四、冷凝水回收潜力（回收率 40% → 85%）
年多回收冷凝水 21600 吨：显热回收折汽 4973 GJ + 节水/水处理 11.9 万元
合计年省 69.0 万元（燃料 57.1 万元），且回水进除氧器还可降低除氧蒸汽用量。
五、整改优先级
1. 老厂区架空段：保温仅 10mm 且老化，单位热损 255 W/m（好段约 57 W/m），
一句话
逐段算清蒸汽管网的散热与泄漏损失，再算冷凝水回收能省多少——能源审计的核心一步。
运行环境与快速开始
python steam_heat_loss.py
输入数据格式（换成你的数据即可）
· 管段台账：名称, DN, 外径m, 长度m, 保温层厚m, 导热系数, 备注 · 运行参数：蒸汽/环境温度、锅炉效率、气价、回收率
输出说明
逐段热损（W/m、kW、GJ/年）、泄漏清单、年化燃料费与碳排、冷凝水回收潜力、整改优先级。
算法口径（关键公式）
· R = ln(r2/r1)/(2πk) + 外表面对流热阻 · q = ΔT/R · 折燃煤/气 = 热损/(LHV×锅炉效率)
判定标准说明
脚本顶部集中了主要阈值与常量：CSV_PATH=os.path.join(HERE, "steam_network.csv")、RPT_PATH=os.path.join(HERE, "示例输出报告.txt")、PIPES=[。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：steam_network.csv、示例输出报告.txt。
脚本里的主要处理步骤
pipe_loss_w_per_m()：稳态单位长度热损：R = ln(r2/r1)/(2πk)，外表面对流复合换热系数取 12 W/(m²K)。leak_loss_kg_h()：饱和蒸汽经孔口泄漏的临界流估算（kg/h），近似式。
以上步骤在脚本中是分开的函数，可以单独调用或按需替换其中一段，不必整体重写。
工具中出现的字段与提示
- 主车间分汽缸-涂布线
- 保温完好
- 涂布线-烘干箱段
- 锅炉房-分汽缸干管
- 真空泵房支线
- 保温减薄
- 老厂区架空段
- 保温严重老化
- 饱和蒸汽经孔口泄漏的临界流估算（kg/h），近似式。
- 平均单位热损 %.0f W/m 数量级异常
- 泄漏 %.0f kg/h 异常
- 年燃料费 %.1f 万元数量级异常
- 保温厚mm
- 单位热损W/m
- 段热损kW
- 年热损GJ
- 疏水泄漏kg/h
- 蒸汽管网热损失与冷凝水回收核算报告
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：steam_heat_loss.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 9 列：管段、DN、长度m、保温厚mm、状态、单位热损W/m、段热损kW、年热损GJ。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
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本工具归在 工业AI与智能分析工具包，全部工具见 工具资源包下载页。
