随着国民经济快速发展,电力、冶金、化工、机械等行业高效稳定的发展与运作成为现代化建设重要的基础,同时也有越来越多的关键高温承压热力设备在各行业生产中被投入使用。这些高温承压热力设备的运作安全性与可靠性便成为了直接影响生产安全与经济效益的决定性因素之一。高温承压热力设备的金属受热面材料在长期的服役过程中,因其所处的恶劣环境,其运行安全和服役寿命会受材料金相结构和力学性能的变化所影响,发生金属材料的老化现象。传统的受热面检测方法需要对受热面进行切割以进行离线分析,而目前现有的无损检测技术手段主要是针对已有宏观缺陷的检测与判断,所以非常有必要发展一种具有快速实时无损检测特点,又具备在缺陷出现前进行失效趋势预测能力的新技术。激光诱导击穿光谱(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)是一种新型的原子光谱技术,其除了具有快速的多元素检测能力之外,还能反映待测对象的材料基体特性。因此本文致力于将激光诱导击穿光谱技术应用于金属受热面失效检测中,将此光谱技术与机器学习技术结合,针对不同失效程度的金属受热面材料的光谱数据特征展开了对激光诱导等离子体时空演化特性、基于机器学习的金属失效预测模型建立和光谱的特征选择的理论和实验研究。本文在对现有的金属受热面失效检测分析方法的技术水平和研究现状的进行了深入分析的基础上,对具有代表性的金属受热面检测方法进行了介绍,阐述了本文的研究背景和意义。此外,对目前LIBS结合机器学习的研究进展进行了阐述和总结,对LIBS应用于材料特性检测领域的研究的发展过程与现状进行了归纳与介绍。然后在此基础上明确了本文的研究路线与内容。同时,对LIBS技术的原理及其光谱特性和代表性的金属受热面材料T91和12Cr1MoV钢的失效机理进行了详细的阐述和总结。设计并搭建了可实现对等离子体图像信号时空演化特性进行高精度分析的实验系统。将基于机器学习的各类数据分析方法引入了LIBS的应用中,在对其的数学原理和计算过程进行了归纳阐述后,结合具体的实验应用研究证明了聚类分析、数据降维、分类模型和特征选择方法在LIBS应用上的潜力。为了深入研究LIBS金属受热面失效检测的物理机理,利用增强电荷耦合器件(ICCD)光谱仪对不同老化等级的T91钢的等离子体图像及特征谱线的时空演化规律进行了观察与分析。对比和分析了不同老化等级样品的特征谱线辐射图像与强度、谱线强度比值和等离子体温度的时空演化规律以及激光烧蚀坑特性,建立了以上等离子体特性与金属老化等级之间的关联性,并讨论了其物理机理和对实际应用的意义。分析了在普通电荷耦合器件(CCD)光谱仪上对不同老化等级T91钢进行点阵测量的光谱特性,引入支持向量机(SVM)建立金属老化预测模型,并针对实际测量中的光谱信号波动与激光脉冲数的问题对模型进行了优化,且对预测模型进行了鲁棒性分析,验证了SVM金属老化预测模型的稳定可靠性和泛用性。针对金属样品在LIBS中呈现出的高维复杂光谱数据,对比了几种具有代表性的特征选择方法在不同晶粒度等级的12Cr1MoV钢和不同老化等级的T91钢的光谱数据上的表现,并提出了一种新的波长区间分层迭代筛选方法(LIW)。同时利用基于SVM和逻辑回归(LGR)所建立的金属特性预测模型对这些特征选择方法的有效性进行检验,证明LIW特征选择方法拥有最佳的表现。此外引入了数据异常检测对LIBS测量中离群数据点进行剔除,利用主成分分析法和K均值聚类算法实现对LIBS测量样本的宏观数据特征分析。上述研究为LIBS测量的自动数据处理建立了一套具有系统性和泛用性的方法论,同时为基于LIBS技术的金属受热面失效预测分析应用提供了更深刻的理论基础和实践依据。