高压锅炉水质检测技术的优化对保障火电厂安全经济运行具有决定性作用。本文针对高温高压极端工况下水质参数动态响应的 复杂性，系统分析了传统离线检测模式及早期在线传感技术的滞后性、抗干扰弱与参数孤岛化缺陷。创新性提出融合激光诱导击穿光谱多 元素同步分析、离子选择场效应晶体管精准感知及化学发光痕量检测的集成监测体系，结合深度神经网络构建参数间非线性耦合关系模型， 通过隐马尔可夫算法实现检测周期动态调控。在精度优化层面，开发自清洁电极结构与迁移学习补偿算法以抑制环境漂移；管理流程上建 立基于区块链的数据溯源机制与知识图谱决策引擎，形成从异常诊断到加药排污的智能闭环控制。该体系显著提升了结垢腐蚀风险的早期 预警能力，为机组可靠性提升与寿命延长提供关键技术支撑。