广义回归神经网络在煤灰熔点预测中的应用

为了提高估算煤灰熔点的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)对求解煤灰熔点问题进行了建模.将煤灰组分作为网络输入,煤灰软化温度作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型预测煤灰熔点.仿真结果表明,GRNN的预测值与实验值的最大相对误差为2.81%,而反向传播神经网络(BPNN)预测煤灰熔点的相对误差为3.62%.由于GRNN可应用于小样本问题的学习,GRNN比BPNN对煤灰熔点具有更好的预测和泛化能力.GRNN具有设计简单与收敛快的优点,并提高了实时处理与反映最新运行工况参数的预测能力.     

660MW机组粉管内煤粉浓度测量研究

阐述了利用光学波动法测量颗粒浓度的原理,并在现场条件下,利用基于此原理的仪器对电站锅炉煤粉管道煤粉浓度分布作了测量研究,得出浓度分布规律,对电站锅炉煤粉管道浓度测量及分析电站锅炉稳燃、节能有指导意义。     

不同抽气率下细粉分离器流场数值模拟

细粉分离器是中间储仓式电站锅炉制粉系统中的重要设备。传统细粉分离器效率低下,造成排粉风机磨损、汽温波动等问题。有关试验表明,在分离器底部抽取一定量的气体是提高其分离效率的有效途径。采用RNG k-ε模型,对下抽气细粉分离器进行了数值模拟,研究其内部气流流动特性,并与传统细粉分离器比较,分析抽气对分离器流场和分离效率的影响,模拟结果与试验结果吻合良好。     

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。     

水平浓淡燃烧器出口气固浓淡射流的混合特性研究

水平浓淡燃烧器出口射流在水平方向上分为浓淡两股，浓煤粉射流位于向火侧而淡煤粉射流位于背火侧，以实现稳定着火，防止炉内结渣和高温腐蚀，并起到降低氮氧化物(N0，)排放的作用，但由于浓淡两股煤粉空气射流之间仅有较薄的隔板加以分隔，因此往往存在浓淡煤粉射流是否在出口后不久即发生混合，导致浓淡分离效果丧失的疑虑。该文通过气固两相模化实验，采用基于光学波动法的激光光纤探针对水平浓淡气固两相射流在燃烧器出口外浓淡两股射流的混合特性进行了试验研究，结果表明水平浓淡燃烧器出口气固两相射流的浓淡分离效果能在较长的射程内得以维持，从而保证了浓淡燃烧的优点。     

低负荷稳燃和高负荷防结渣复合型燃烧器研究开发

针对电站燃煤锅炉实际存在的低负荷稳燃和高负荷防结渣的矛盾，设计了一种新型复合型燃烧器。为确切了解复合型燃烧器的气固两相流动情况，在单喷口冷模实验台和四角喷燃炉冷模实验台上，对不同结构型式和尺寸的复合型燃烧器进行了大量的冷模试验，推荐了合理的结构和尺寸，为复合型燃烧器在电站锅炉上的应用提供了依据。实炉试验结果表明，设计达到了预期设想。     

超细煤粉再燃降低NOx排放的试验研究

燃料再燃是诸多炉内脱氮方法中最有效且有前途的技术之一。选用5种煤，在大型一维热态试验炉上对超细煤粉再燃降低NOx的排放进行了大量的试验研究，得出了煤粉细度、再燃量、再燃温度及再燃区停留时间等因素对NOx排放的影响规律，为超细粉降低NOx排放提供了试验和理论依据。     

采用喷口壁面热电偶提高燃烧设备的煤种适应性

提出设置喷口壁面热电偶,以壁面温度信号监测燃烧设备工作状况,配合煤粉浓度可调水平浓淡燃烧技术,通过现场试验,获得了良好效果。     

600MW锅炉偏转二次风系统炉内流动和NOx排放特性

某６００ＭＷ四角切圆燃烧锅炉,采用偏转二次风系统,炉膛下部二次风大角度正切,上部二次风和ＯＦＡ风反切削旋,因而在炉膛截面水平方向和炉膛高度方式形成分级燃烧,实际运行结果表明,该燃烧器布置方式能抑制炉内结渣,减轻炉膛出口扭转残余并能降低ＮＯｘ排放量。本文通过对该６００ＭＷ锅炉进行冷热态多工况试验,摸索偏转二次风系统的炉风空气动力特性和热态运行特性,采用数值计算对炉炉内流动,传热、燃烧和氮氧化物生成过