管壳式换热器作为重要的换热设备，在石油化工生产领域广泛应用，其换热性能对这些领域的工艺流程影响较大。目前，油田三次采油中大量应用新型聚合物，导致管壳式换热器结垢明显增多，造成换热热阻增加、换热性能降低；并且，污垢中腐蚀性介质腐蚀金属管壁，导致其穿孔，即形成管壳式换热器泄漏、致使物料污染。快速有效识别管壳式换热器结垢和泄漏故障是缩短维修周期、降低更换换热管件的基本保障，而管壳式换热器结垢和泄漏的传热特性是开发相关技术的关键所在。获取管壳式换热器结垢和泄漏的传热特性，对基于热工参数检测管壳式换热器的结垢和泄漏的相关技术发展具有重要意义。本文以管壳式换热器结垢和泄漏的传热特性为研宄目标，对管壳式换热器结垢及泄漏模型、求解方法，管壳式换热器结垢及泄漏预测模型，现场试验方法进行了研宄。

用TS模型和多模型组合预测冷凝器污垢。以实验装置中的3处壁温、污管的出入口温度、污管中流体的流速和污管热阻为输入，建立基于径向基神经网络的污垢预测模型，对筛选出的160组数据进行预测，与BP网络相比，该网络预测污垢热阻的收敛速度和精度都优于BP网络。早在上世纪六十年代就有学者首先提出污垢热阻随时间的变化是沉积率与剥蚀率之差这一结垢模型，将污垢热阻随时间的变化关系归纳为线性污垢模型、幂律污垢模型、降律污垢模型、渐近污垢增长模型，而且己有基于上述方法制成的仪器仪表，对污垢清洗具有重要的指导作用。但是，管壳式换热器结垢对其内部流动换热性能影响的研究相对较少。

管壳式换热器运行过程中的速度矢量分布，在换热器运行过程中，换热器壳程入口段的速度矢量值在0.4m/s;川页着折流板走向，换热器壳程内砂的速度矢量值在0.6m/s至2m/s之间变化，在折流板上方的砂速度;在折流板逆向换热器壳程内介质流动方向的背部，固体砂的速度矢量值，大约为0. I m/s。这是由于折流板的阻挡作用，降低了砂的速度。当砂粒径较大更容易在速度降低区域形成砂沉积，卫比砂粒径0.2m m时更为明显。当砂粒径为0.4mm，换热器运行稳定时，管壳式换热器壳程入u处的含砂率较高，大约在so%左右，壳程整体砂体积变化范围在5%-20%之间，由于本次分析的砂粒径较大，为0.4mm，故在壳程折流板根部有少量砂沉积，但沉积区占整个壳程的体积分数低于5%。