Bladecare 平台

在每一片刀片失效前，掌握其全生命周期。

Bladecare 将运行数据、物理模型与人工智能整合，为涡轮叶片和导叶提供量化的剩余寿命评估及早期损伤预警。从“运行至极限”模式转向预测性维护。

平台核心

一个平台，三大洞察。

基于物理与数据驱动的混合模型，为汽轮机寿命管理提供可执行的智能洞察。

结合第一性原理物理模型与机器学习，在真实工况下提供准确且可解释的寿命预测。

涡轮叶片和导叶的剩余使用寿命（RUL）量化估算，支持计划性维护而非被动更换。

提前识别早期损伤模式——从微裂纹到涂层剥落——并获取可执行的预警时间。

功能

八项集成的监控与分析能力，全面覆盖涡轮叶片全生命周期管理。

持续跟踪整个涡轮机群的运行参数与环境条件。

全面评估每个涡轮子系统，早期识别退化趋势。

使用基于物理的损伤模型，跟踪各组件在整个服役周期内的累积损伤。

记录所有跟踪组件的完整生命周期消耗历史，支持全面审计。

精准定位损伤起始与扩展的高应力区及热梯度区。

记录并关联历史异常与运行事件，构建预测性故障模式。

检测并量化叶片环周围周向损伤变化，以便实施针对性干预。

蠕变（部分负载、全负载、过载）和疲劳（正常启停、快速启动、负载波动、跳闸）损伤机制的详细分解。