燃煤锅炉低氧燃烧降低NO_x排放特性及节能分析

氮氧化物是燃煤电站锅炉排放的大气污染物之一。在410 t/h锅炉上进行了NOx排放特性试验,试验得出锅炉过量空气系数、配风方式、制粉系统投运方式对NOx排放的影响,并对氧量与锅炉效率的关系进行了探讨,为锅炉优化运行,降低NOx污染物排放提供参考依据。运行结果表明,低氧燃烧的节能效果显著。     

采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NOx排放浓度

以某电厂燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生优化型GA-BP神经网络模型.通过对2种模型预测误差的比较表明,GA-BP神经网络模型的锅炉效率平均预测误差由6％降至3.4％,NOx排放浓度平均预测误差由0.1％降至0.04％,泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,可适用于建立锅炉燃烧优化系统.     

改进BP神经网络在低氮燃烧优化中的应用

基于燃煤锅炉低氮燃烧优化试验数据,建立了预测NOx排放浓度和锅炉效率的改进BP神经网络模型,通过样本学习,该网络可以精确描述锅炉运行参数与NOx排放浓度和锅炉效率之间的非线性映射关系。仿真结果表明,网络的NOx排放浓度和锅炉效率预测值的相对误差分别小于3.92%和7.6%,能够描述NOx排放浓度和锅炉效率随SOFA风门开度和运行氧量变化的规律,而且预测精度高、泛化能力强,可为燃煤锅炉低氮燃烧优化提供指导。     

基于Internet/ Intranet的火电厂锅炉低NOx燃烧优化指导系统

从分散控制系统（DCS）上采集数据，结合人工神经网络的非线性动力学特性和自学习特性，通过对锅炉输出参数和NOx输出特性的样本学习，建立了大型电站燃煤锅炉的氮氧化物排放特性神经网络模型，并利用遗传算法实现锅炉的低NOx燃烧的优化运行指导，系统采用Browese/Server方式，实现基于Internet/Intranet模型下的大型电站锅炉燃烧优化指导。     

采用燃烧系统模型预测锅炉效率和NO_x排放浓度

以某电厂燃煤锅炉燃烧调整试验数据为基础,运用BP神经网络建立锅炉效率与NOx排放浓度的双目标锅炉燃烧系统模型,并用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值产生优化型GA-BP神经网络模型。通过对2种模型预测误差的比较表明,GA-BP神经网络模型的锅炉效率平均预测误差由6%降至3.4%,NOx排放浓度平均预测误差由0.1%降至0.04%,泛化能力相对于BP神经网络模型大大增强,可适用于建立锅炉燃烧优化系统。     

锅炉燃烧调整对氮氧化物排放的影响

阐述了热力型、燃料型和快速型氮氧化物(NOx)的生成机理,并以某台680t／h锅炉为对象进行试验,分析了锅炉在进行燃烧调整过程中二次风箱与炉膛压差、配风方式、氧量、磨煤机组合运行方式等因素对NO,排放量的影响,得出结论：采用水平浓淡燃烧技术、在燃烧器顶部布置二次风,以及进行燃烧调整优化,可降低锅炉NQ的排放量。最后指出,应在不影响锅炉效率的情况下,对燃烧进行调整优化,来达到减少NQ排放的目的。     

300MW燃煤电站锅炉飞灰含碳量和NO_x排放浓度多目标优化

针对电站燃煤锅炉飞灰含碳热损失和氮氧化物排放问题,阐述了灰含碳量和NOx排放浓度的影响因素,并利用改进的支持向量机算法对其燃烧系统进行建模,通过采集某300 MW燃煤电站锅炉的历史运行数据对模型进行了训练和验证。结果表明,该模型具有很高的精度,能够模拟锅炉内复杂的燃烧过程。同时,该模型结合人工智能算法,通过调整参数,可使飞灰含碳量和NOx排放浓度达到最优值。     

大型燃煤锅炉氮氧化物排放预测模型

随着环保要求的不断提高,大型燃煤电厂锅炉的NOx排放特性日益受到关注。借助某600MW锅炉燃烧调整试验数据,采用BP-adaboost算法建立了NOx排放特性的预测模型。研究结构表明,与BP神经网络建立的NOx特性排放模型相比,该模型能根据燃煤特性及各种操作参数更加准确预测锅炉在不同工况下NOx排放特性。     

电厂燃煤锅炉NOx排放计算模型的建立

抛弃了传统的建立在湍流模型和气固两相流模型基础上的NOx排放质量浓度计算方法，运用统计学的方法，建立了NOx排放质量浓度的多元回归计算模型。模型的建立是从锅炉运行因素出发，通过分析各种运行因素对锅炉效率和NOx排放质量浓度的影响，归纳出影响锅炉效率和NOx排放质量浓度的综合性影响因素——炉内风分配，并将其量化，从而建立起锅炉NOx排放质量浓度的多元回归计算模型。通过此模型可由各运行因素预测锅炉的NOx排放质量浓度。以此模型为基础可开发出应用于切圆燃烧煤粉锅炉的“NOx排放优化运行与在线监测软件”，在线指导运行人员优化燃烧，实现高效低NOx燃烧运行。该模型是针对某一特定锅炉建立的，但其建立方法对各种四角切圆燃烧锅炉具有普遍意义。     

分级配风对切圆锅炉NO_x生成与燃烧经济性的影响

针对燃用劣质混煤的300 MW四角切圆燃烧锅炉,通过低氮燃烧系统改造与增设燃尽风(SOFA)相结合的方式,用于降低氮氧化物(NO_x)排放浓度。通过三种劣质混煤的实炉燃烧试验获得了SOFA风率,三次风投、退,缩腰配风方式对NO_x排放浓度与锅炉燃烧经济性的影响规律。试验结果表明,随着SOFA风率增加,锅炉热效率随之下降,而NO_x排放浓度呈现出先下降后上升的趋势;制粉系统三次风退出时,NOx排放浓度明显降低,而飞灰含碳量有所升高;此外通过优化缩腰配风,有助于提高锅炉热效率和降低NO_x生成浓度,从而实现低氮燃烧的同时,兼顾锅炉燃烧经济性。     

锅炉燃烧系统神经网络建模及多目标优化研究

电站锅炉面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求。依据采集到的燃烧数据,采用神经网络训练得到了锅炉燃烧模型,用于预测锅炉在不同燃烧参数的NOx排放和燃烧效率。并采用多目标优化算法,通过调整锅炉运行参数,在锅炉高效燃烧与NOx低排放之间找到合理的平衡点。     

基于BP神经网络的燃煤机组NOx排放浓度预测模型

为了准确预测燃煤电厂NOx排放量,笔者利用BP神经网络对NOx排放浓度建立了预测模型,对某电厂660 MW机组实时的不同机组负荷、脱销进口烟温、进口NOx浓度、进口O2浓度、出口NOx浓度的样本进行训练,得出训练模型.实践证明,通过训练后的BP神经网络模型对未知的NOx排放浓度进行预测,预测精度达到93.48％以上,完全满足实际中的预测需求。     

大型电站锅炉混煤掺烧的NOx排放特性预测与运行优化

在某700 MW四角切圆燃煤电站锅炉的NOx排放特性及锅炉效率多工况热态测试的基础上,应用人工神经网络建立大型四角切圆电站锅炉NOx特性及锅炉效率模型并进行预测,检验样本NOx排放浓度和锅炉效率预测值与实测值的平均相对误差分别为3.63%和0.23%,证实模型的可行性。并在此基础上,结合遗传算法对锅炉运行参数进行优化。优化后NOx排放浓度为421.44、255.05和215.40 mg×m-3,分别降低了37.56%、29.43%和30.56%;锅炉效率为94.56%、94.13%和94.80%,分别提高了0.09%、0.42%和0.88%。该模型可在掺烧非设计煤种情况下寻找出最优运行参数,降低锅炉NOx排放浓度并提高锅炉效率;同时随掺混比的增大,NOx排放浓度降低;掺烧D磨和E磨有利于降低NOx。     

基于CNN(1D)-LSTM模型的电站锅炉SCR入口NOx浓度预测

为了解决电站锅炉操作人员依赖经验调节锅炉运行参数降低SCR入口NOx浓度，提高脱硝效果的问题，提出一种SCR入口处NOx浓度预测方法。该方法建立了基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的CNN(1D)-LSTM模型，通过提取锅炉在时序上的特征参数，可预测5 min后SCR入口处NOx浓度。电厂运行人员可将该模型的预测结果作为SCR入口处NOx浓度的重要参考，更加有效地调节锅炉参数进行脱硝优化。结果表明，预测3 min后SCR入口处NOx浓度LSTM模型优于CNN(1D) LSTM；预测5 min后的SCR入口浓度CNN(1D)-LSTM模型相比于LSTM模型预测精度有很大的所提高，在测试集上Emape为7.05%，取得了期望的效果。     

燃煤锅炉高效低NOx运行策略的实验研究

由于锅炉设备庞大、操作参数复杂和煤质多变，通过普通方法建立NOx排放特性的数学模型非常困难。借助正交实验法获取了某200MW燃煤锅炉的多工况运行数据，应用神经网络的非线性特性建立了该锅炉NOx排放的神经网络模型。通过引入成本系数，将NOx排放特性和反映锅炉效率的特征量统一起来，应用基于实数编码的遗传算法对锅炉高效低NOx运行特性进行建模并寻优。理论分析和实验结果表明：该方法可获得锅炉的最佳运行参数，为锅炉的经济与环保运行提供可靠的决策依据。     

石化污泥与煤流化床混烧NO_x的排放特性

在一座热输入量为0.2MW的循环流化床试验台上进行了石化污泥与煤的混烧试验,重点考察了质量掺混比、空气过剩系数、二次风率、Ca/S摩尔比、床温等因素对NOx排放浓度的影响。试验结果表明,随着质量掺混比的增大,NOx的排放浓度呈下降趋势;随着空气过剩系数的增加,NOx的排放浓度呈上升趋势;在空气过剩系数保持不变的条件下,随着二次风率的增加,NOx的排放浓度下降;脱硫剂石灰石的添加会促进NOx的生成,且NOx的排放浓度随着Ca/S摩尔比的增大而显著上升;随着床层温度的升高,NOx的排放浓度也呈增加趋势。由于循环流化床低温和分级燃烧对NOx的抑制作用,各试验工况NOx排放浓度均较低,满足国家排放标准。     

新型水平浓淡风低NOx煤粉燃烧器在贫煤锅炉的应用研究

阐述了煤粉燃烧过程中NOx的生成机理，同时介绍了水平浓淡燃烧技术的思路和低NOx排放的原理，利用一种新型的二次风喷口水平摆动的水平浓淡风煤粉燃烧器对一台300MW燃贫煤锅炉进行技术改造，并对影响NOx排放量和飞灰可燃物含量的各种因素进行了现场试验研究。通过试验，得到了一风速，油二次风挡板开度，二次风副风方式，干净人风水平摆角，燃尽风的投运，煤粉火嘴的切换，以及炉膛出口氧量等运行参数对飞灰可燃物含量和NOx排放的影响规律，试验结果表明，水平浓淡燃烧技术能大幅度降低NOx的排放量，同时能够保持较高的燃烧效率及很强的低负荷稳燃能力。     

670t/h电站锅炉低NO_x燃烧技术试验研究

对某电厂670 t/h锅炉采用一次风出口燃料分级、下部主燃区空气径向分级和炉膛轴向空气分级技术改造后,通过进行炉膛出口氧量、二次风配风方式、SOFA燃尽风量等对NOx排放浓度的影响规律的优化试验研究,可以大幅度降低NOx排放量。NOx排放浓度由525.3 mg/m3降低到287 mg/m3,脱硝效率达40%以上。     

基于数值计算的煤粉锅炉NOx释放规律研究

运用基于TASCFLOW软件平台的四角切圆燃烧煤粉锅炉专用数值模拟计算软件COALFIRE,对某电厂300 MW四角切圆煤粉锅炉NOx排放特性进行数值模拟。讨论煤质、煤粉粒度、锅炉负荷、二次风配风方式的影响,指出炉膛沿程NOx的排放规律,为锅炉的安全经济运行提供参考。模拟结果表明：燃煤挥发分和含氮量高的煤,NOx析出浓度也比较高;较细的煤粉有利于降低NOx的生成;机组负荷下降20%,NOx下降6.74%。机组负荷下降40%,NOx下降到383 mg/m3,下降了约28%;倒宝塔配风有利于降低NOx生成,三次风投运时NOx排放浓度比停运时低11%。     

200 MW锅炉低NOx燃烧系统改造与试验研究

针对某燃用烟煤的200 MW机组采用四角切圆布置方式燃烧器的670 t/h锅炉,在主燃烧区域采用水平浓淡燃烧器、加装燃尽风喷口,采取燃料水平分级与空气垂直分级结合的方式进行改造,降低氮氧化物(NOx)排放水平。研究了该低NOx燃烧系统对锅炉NOx/CO排放和飞灰可燃物的影响规律。试验结果表明,当采用合理的燃尽风布置合理的二次风配风调节方式,燃尽风份额控制在30%时,机组NOx排放量可降低到300 mg/m3以下;在任一工况下都不高于400 mg/m3,其中最低NOx排放浓度为250.84 mg/m3。同时,对飞灰含碳量影响较小,保持在1.5% ~ 3%之间。