冷却塔节能改造对汽轮机组热力性能影响分析

冷却塔是汽轮机组重要辅助设备，通过冷却塔节能改造提高冷却能力后，可相对降低冷却塔出塔水温，进而降低汽轮机排汽压力、汽轮机热耗和发电煤耗。在进行冷却塔改造效果分析时，以往重点以性能试验实测冷却塔冷却效率为主，实践中还需分析改造前后冷却塔冷却能力变化对汽轮机组热力性能的影响，现以某600 MW机组冷却塔改造为例，根据冷却塔出塔水温变化，结合水蒸气特性、汽轮机和凝汽器变工况计算，分析不同运行工况下冷却塔节能效果，所形成的分析方法和分析思路为其他机组冷却塔节能改造效果分析及改造方案决策提供了指导。     

基于神经网络对出塔水温的预测

为了解决电厂利用其他方法(如迭代法)计算出塔水温时,可能遇到多解或者不收敛的问题,可以利用基于神经网络的特点来解决这一问题。针对出塔水温的特点,应用神经网络网络工具箱,来预测在运行中,各种环境和温度下的出塔水温,从而给电厂吹灰系统提供科学的、有实际意义的指导数据。应用结果表明:所建的模型能够有效地预测出塔水温。     

基于冷却数的逆流湿式冷却塔性能分析与导风板选型优化

针对某600 MW机组的逆流湿式冷却塔在侧风条件下冷却效果恶化现象,采用CFD的FLUENT软件,对进风口处加装导风板的冷却塔传热传质性能进行了数值模拟。通过设置不同的导风板结构参数,并基于冷却数评价方法研究了导风板长度、安装角及弧度的优化选型。模拟结果表明:当风速为4 m/s时,冷却效果最差,此时采用叶片长度为6～8 m的导风板冷却效果最好;定风速4 m/s工况下,直板型叶片最佳优化安装角为40°,与无板相比,冷却数的平均优化度■为0.659;定风速4 m/s、安装角40°工况下,旋流型叶片最佳优化弧度为30°,与直板相比,■为0.761。     

某电厂采用高位收水塔后的效果及存在问题分析

某电厂一期工程建设2×660MW超超临界燃煤机组,循环水系统采用二次循环冷却系统,经优化计算冷却塔冷却面积为9000m2自然通风冷却塔。文章重点就该电厂采用高位收水塔后的效果及存在问题进行了分析研究。     

基于BP神经网络PID算法的多效蒸发液位控制

针对液位的非线性、大惯性及时滞性的特点,将BP神经网络与增量式PID算法相结合,基于物料衡算和热量衡算,建立三效逆流蒸发液位的数学模型,以LabVIEW软件为开发平台,实现多效逆流蒸发过程的液位控制,通过液位仿真,证明基于LabVIEW实现BP神经网络PID控制系统在多效逆流蒸发液位控制中具有良好的自适应性和鲁棒性。     

自然通风冷却塔拟二维热力计算模型分析

核电厂冷端优化设计过程中,冷却塔热力计算模块是一个非常重要的计算环节,冷却塔热力计算结果直接影响到凝汽器的性能计算、汽轮机微增功率与热耗特性,从而影响整个冷端系统的优化结果。针对我国核电厂冷端优化设计过程中遇到的冷却塔热力性能计算问题,以湖南桃花江核电工程为例,对比分析了拟二维模型同焓差法、压差法计算结果差异以及淋水面积、冷却水量、冷却温差等设计参数对冷却塔热力计算结果的影响。结果表明,当淋水面积较大,冷却温差较低时,拟二维模型与目前广泛应用的焓差模型、压差模型计算结果偏差较大,建议在拟二维模型应用于工程设计之前,需要进行更为细致的研究以保证其准确性。     

冷却水耗功对有机朗肯循环影响的热力学分析

由于有机朗肯循环的热效率相对较低,冷凝过程放热量大,冷却水耗功对系统性能的影响较大。研究中考虑冷却水循环,定义水泵耗功比为冷却水耗功与循环功的比值,对有机朗肯循环的系统性能进行热力学分析,研究了冷却水耗功模型中重要参数的影响规律。研究结果表明:提高蒸发温度,水泵耗功比下降;提高冷凝温度,水泵耗功比增大。环境温度为20℃和冷却水初温为25℃时,冷凝器有最小的不可逆损失19.03 kW,系统有最小的不可逆损失为140.32 kW。冷却水温升对水泵耗功比的影响显著,冷却水温升减小,水泵耗功比非线性下降;提高水泵扬程,水泵耗功比线性增大。冷却水温升小于8 K或水泵扬程大于15 m,水泵耗功比大于5%,冷却水耗功对系统净输出功的影响不能忽略。     

某1000 MW燃煤电厂冷却塔选型研究

自然通风冷却塔是火力发电厂中最常见、最重要的冷却设施,是火电厂耗能大户及高噪声源之一。结合南方气候特点,以河源某1 000 MW燃煤机组工程冷却塔选型为例,对常规自然通风冷却塔和高位收水自然通风冷却塔在技术特点、经济性方面进行比选,结果表明:高位收水自然通风冷却塔虽然投资相对较高,但节能、降噪效果优势明显,经济性好,社会效益显著。     

闭式冷却塔的数值分析

采用已有的数学模型,利用不同作者试验所得的传热、传质系数经验公式,预测了闭式冷却塔的热力性能,得到了不同工况下的出口温度、换热量,并与Hasan的试验测试结果进行对比,采用Mizushina的经验公式得到的预测换热量与试验值的最大偏差达到37.12%,采用Hasan试验所得的经验公式计算得到的结果与试验结果一致性较好。结果表明:预测闭式冷却塔不同工况下的热力性能时,应采用试验范围内所得的传热、传质系数经验公式,否则会产生较大误差。对闭式冷却塔热力性能的合理预测有一定的指导作用。     

制冷涡旋压缩机热力性能模型适用性研究

对4种模型的内插、外推性能进行了对比分析。结果表明:遗传算法优化的BP神经网络模型对压缩机热力性能有较好的预测能力,而且有较强的泛化能力。     

蒸发冷却与冷却吊顶相结合的半集中式空调系统的探讨

提出了一种新的半集中式蒸发冷却空调系统方案,即将蒸发冷却技术与冷却吊顶相结合。蒸发冷却空调机组承担室内的新风潜热负荷;冷却吊顶承担室内显热负荷,而且冷却吊顶盘管中所需要的冷水采用新疆地区当地的天然地下水、自来水或冷却塔产生的冷却水(水温16～18℃)。冷却吊顶在夏季用作冷辐射(通16～18℃的冷水),冬季用作热辐射(通60℃左右的热水),从而使蒸发冷却空调系统达到节能,减少送风管道尺寸且满足全年运行的需要。     

冷却循环水节能实验装置仿真分析

冷却塔在工业中占有极其重要的地位,被广泛应用于钢厂、电厂等大中型企业,冷却塔的冷却能力直接影响着整个工业循环水系统的工作性能。随着钢铁厂、电厂等中大型企业对于冷却循环水系统的运用越来越普遍,冷却塔在整个系统中的能源消耗也不容忽视。冷却循环水节能实验装置能够直观的模拟冷却塔的工作能力。使用Fluent对其仿真,可以进一步快速地确定其工作参数,工作能力范围以及工作方式。并得到循环水可下降温度范围。便于生产实习参考。     

基于BP神经网络的O-糖基化位点的预测和模式分析

糖基化是真核生物中最重要的蛋白质翻译后修饰过程之一,借助计算智能技术对糖基化位点进行预测和分析在蛋白质组学中具有十分重要的意义。对BP神经网络结构及其训练算法进行研究的基础上,提出了一种改进传统BP学习算法缺陷的动量梯度下降算法,运用改进的BP神经网络对O-糖基化位点进行预测和分析。实验表明特征向量的维数(蛋白质序列编码长度)是影响预测性能的最主要因素,当窗口大小在一定范围时有较好的预测效果。     

基于灰色神经网络的旋转控制头深沟球轴承温度预测

由于井口、转盘、天车的中心偏差,旋转控制头深沟球轴承受到较大的侧向载荷,同时,由于摩擦扭矩的作用,深沟球轴承会产生大量的热,容易导致轴承温度过高而失效,降低旋转控制头现场生产安全性能。为了优选、及时更换润滑冷却介质,提高深沟球轴承使用寿命及旋转控制头整体工作性能,将深沟球轴承温度变化作为研究重点,以室内试验测得数据为样本,运用灰色神经网络方法,建立数学模型对深沟球轴承温度进行预测,并与BP神经网络预测结果作对比。结果表明:灰色神经网络模型预测精度高、稳定性好,且所需样本数据少,对深沟球轴承温度预测及旋转控制头冷却润滑系统设计具有重要的应用价值。     

基于BP神经网络的摩擦材料滑动摩擦性能预测

为了预测不同测试条件下,湿式扭矩限制器中摩擦材料的滑动摩擦性能,建立试验条件与摩擦性能之间的神经网络预测模型。选用BP神经网络进行建模,以不同测试压力和转速为输入变量,相应测试条件下的摩擦扭矩和扭矩稳定性为输出变量,通过一系列参数对比,确定最佳神经网络结构为单隐含层神经元个数为10,并采用L-M算法。采用L-M算法对网络进行训练,利用建立的神经网络对材料的滑动摩擦性能做进一步预测。结果表明:压力对扭矩及其稳定性的影响大于转速;无论是扭矩还是其稳定性,预测结果与实验结果具有相同的变化趋势,最大相对误差小于6%,所建立的神经网络预测模型可以用于滑动摩擦条件下对摩擦材料滑动摩擦性能的预测。     

基于BP神经网络的原油持水率检测仪

针对传统电磁波传感器输出信号与持水率难以线性化的缺点,综合单片机和BP神经网络的优点,研制出基于MSP430F5529单片机和BP神经网络的原油持水率检测仪。通过MSP430F5529检测电磁波传感器输出相位差信号,经低通滤波和A/D转换后得到与持水率相对应的电压值,将实时温度和电压值送BP神经网络进行训练。该仪器首次将单片机与人工神经网络相结合用于原油持水率检测,具有响应时间短、精确度高、功耗低等优点,能方便实时地检测出原油持水率,具有很强的实用性。     

溶液除湿蒸发冷却系统在不同气候地区的优化选择

根据气候带或地理条件的不同,选定8个具有典型气候的城市。建立数值模型并运用MATLAB软件平台对6种溶液除湿蒸发冷却系统和5种蒸发冷却系统的性能进行分析。以送风状态参数、制冷量、系统热力系数等作为分析不同循环性能的指标,揭示出各种循环的性能在不同地区的差异。结果表明:循环C6的送风湿度最低,系统热力系数最高,最适用于潮湿的南方地区。循环R4的制冷量较大,较适用于干燥的西北地区。研究结果为不同气候地区选定合适的溶液除湿蒸发冷却空调系统提供借鉴。     

逆顺流式与逆流式无填料喷雾冷却塔的试验研究

根据雾化冷却原理,建立了逆顺流式无填料喷雾冷却塔和逆流式无填料喷雾冷却塔,在介绍了30t/h试验用逆顺流式和逆流式无填料喷雾冷却塔的结构和性能的基础上,通过试验对两种冷却塔的冷却性能进行了研究,试验结果表明:当设计风量相同时,逆流式无填料喷雾冷却塔的实测风量比逆顺流式无填料喷雾冷却塔的实测风量大5.5%;在试验工况基本相同的条件下,逆流式无填料喷雾冷却塔的进出水温差较逆顺流式无填料喷雾冷却塔大0.5℃,逼近度约小0.9℃,冷却效率大20%,且其冷却效率最大值为53.4%.     

立式降膜闭式冷却塔热力性能试验研究

为了验证特定工况下立式降膜闭式冷却塔的热力性能,通过对一台设计换热量为150 kW的冷却塔进行试验测试,得到在额定风量和喷淋水量以及进风湿球温度为20℃时,不同循环冷却水流量下的热力性能,包括冷却水进出口温差、间接式换热器压降、换热量以及空气出口干湿球温度,结果表明,当风机频率为50 Hz,流量在14.5～34.3 m...     

房间空调器长效运行性能预测及优化方案的研究

房间空调器实际运行过程中的能效是空调器持续节能的重要考核指标,为研究房间空调器长效运行性能特性,采用BP神经网络进行新机器的性能预测分析,获得在多因素影响下选择成本最优的空调长效性能的设计方法。BP网络的学习样本来自于旧机器实验室测试数据及房间空调器在真实运行工况下的在线监测动态衰减数据,通过对大量样本数据的学习,分析影响长效运行性能各因素的权重,确定长效运行性能的优化策略。对26台使用中的房间空调器进行性能进行测试,85%的样本作为数学模型的训练样本,15%的样本作为模型验证样本,结果表明,采用小样本训练的BP神经网络预测的长效综合评价值误差均在5%以内,预测结果收敛;经过对BP神经网络的权重分析,时间加权后的高温制冷性能、额定制冷性能、低温制热性能、额定制热性能归一化值所占决策权重分别为0.187、0.203、0.312、0.298。为验证BP网络的正确性,建立房间空调器在线性能监测系统软硬件及长效性能分析预测软件平台,通过大量和长期在用空调的实测数据,验证和优化BP网络。基于以上基础数据,进一步提出大数据关联规则挖掘模型应用于空调器长效分析的研究思路,应用于多因素影响下空调长效特性的优化设计。