基于火焰检测系统的火焰信息与燃煤特性关联性实测研究

利用自研的火焰检测系统针对电站锅炉在燃用不同煤种时的炉膛火焰进行了检测,并对火焰图像进行数字图像处理得到表征火焰信息的特征参数,分析了特征参数与燃煤特性之间的关联性.结果表明,煤种的不同与其燃烧火焰图像之间存在一定相关性,从而可以借助于火焰信息来识别煤种,进而为燃烧调整提供帮助.     

电站煤粉锅炉火焰监测与燃烧诊断优化控制研究

为保证锅炉安全运行,必须进行切实有效的火焰监测和燃烧诊断措施。基于火焰图像处理技术的电站锅炉火焰监测和燃烧诊断优化控制系统,能够实时在线地监视火焰图像,对火焰图像特征进行分析,对炉内温度场进行重建,同时进行燃烧稳定性、经济性和清洁性的判断,提出运行建议,并利用炉内辐射能信号响应灵敏、迅速的特点将其作为负荷控制的前馈信号,接入DCS控制逻辑中以提高锅炉的负荷响应能力和抗干扰能力。     

定容燃烧室有无废气稀释燃烧特性实验研究

研究了甲醇燃料在有、无废气稀释情况下的燃烧特性，采用定容燃烧室进行实验，并利用激光纹影技术和高速摄影机对火焰图像进行可视化，研究了不同燃烧初始压力、不同化学当量比和废气稀释情况下的燃烧时间和火焰传播情况。结果表明，在贫燃料状态，当化学当量比增大时，燃烧时间明显缩短，在废气稀释情况下，燃烧时间延长，在高初始燃烧压力时，火焰传播速度下降更明显。同时，采用图像技术可以获得初始压力变化和废气稀释情况下非常有用的火焰结构信息。实验表明，当燃烧时间较长时，定容燃烧过程要考虑浮升力的影响。     

空气引射对斯特林发动机火焰特征及燃烧温度的影响

为了研究空气引射对斯特林发动机常压燃烧特性的影响,在可视化试验台上进行了不同工况下的燃烧试验,并利用高速摄影机拍摄了燃烧室内的火焰图像,利用热电偶测量了燃烧室内的燃烧温度.结果表明,无空气引射时,燃烧火焰较长,张角较小,波动较大,高温区集中在燃烧室轴线附近;加入适量引射空气,火焰缩短,张角增大,稳定性提高,高温区外扩,位置向喷嘴靠近,燃烧温度升高;过量引射空气使火焰失稳,温度场紊乱,高温区分散,燃烧温度下降.     

利用可视化炉膛火焰检测对两种不同燃烧方式的实验研究

燃烧火焰是燃烧状态稳定与否的最直接反映。利用可视化火焰检测系统对两台机组进行实炉测量,从火焰图像中提取更多的监视和诊断信息,对实验结果进行了分析。实验结果表明:该系统能够正确、实时跟踪燃烧火焰的温度变化,定量给出火焰温度变化,快速地对燃烧状态进行检测。     

小尺度乙醇扩散火焰及管壁温度场的实验研究

用不同的小尺度陶瓷圆管作为燃烧器,对液体乙醇在空气中的扩散火焰燃烧进行了实验研究.分析了火焰燃烧的三种不同的特性以及燃烧区域,考察了影响火焰高度与宽度的相关因素,并分析了燃烧时管壁的温度场.结果表明:稳定燃烧时火焰的高度与宽度均随流量的增大而线性增加,并随着内径的减小而减小.随着内径的减小,淬熄流量减小,振荡流量减小,稳定燃烧范围减小.同一流量下,管壁的温度以管口为基点呈指数规律递减.     

不同燃烧方式下甲烷与空气火焰光谱特性研究

为研究不同燃烧方式下甲烷燃烧火焰光谱特性,利用高速光纤光谱仪分别对预混和扩散燃烧方式下甲烷与空气燃烧火焰光谱进行采集,对比分析了不同燃烧工况中火焰辐射光谱特点,结果表明:在可见光波长范围内,扩散燃烧方式下的光谱强度明显高于预混燃烧;随着空气流量增加, C_2~*辐射强度呈先增加后下降的趋势,其余三种自由基辐射强度均呈小幅增加趋势,且扩散燃烧火焰中C_2~*辐射强度峰值明显高于预混燃烧;随着甲烷流量增加,在两种燃烧方式下各自由基辐射强度均呈减少趋势;根据C_2~*、OH~*辐射强度大小与可见光波长范围内连续光谱强度可以判断火焰燃烧方式。     

基于CNN-LSTM深度学习的燃烧不稳定性检测方法研究

提出了一种基于高速火焰图像序列的深度学习模型来检测燃烧不稳定性．模型以高速火焰图像序列作为输入,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)同时学习图像序列的空间特征和时间相关性,输出燃烧不稳定性检测结果．利用旋流燃烧室多种工况下稳态和非稳态的瞬态火焰图像数据集验证模型的鲁棒性和准确性．该深度学习模型被证明是一种潜在的燃烧不稳定性检测工具,并有望成为一种很有前途的燃烧不稳定性预测工具．     

西藏高原环境下油池火的燃烧速率和振荡频率

通过拉萨和合肥两地开展相同尺寸的甲醇油池火燃烧实验,研究了高原油池火燃烧特性参数与平原的不同以及具体的影响机制.研究发现,在燃料类型和燃烧尺寸相同的情况下,燃料在拉萨的质量燃烧速率比合肥慢;基于火焰图像分析,用MATLAB编程对两地火焰图像进行处理,确定了在相同尺寸的油盘下,由于受低氧低压条件的影响,拉萨火焰面积比合肥...     

基于图像处理的燃气火焰稳定性检测试验研究

基于燃气燃烧试验台,利用工业电荷耦合器件(CCD)相机获取不同工况下的扩散火焰与预混火焰图像,通过选择合适的图像处理算法获得表征火焰形状、位置和亮度等特征的6个特征量。以不同类型火焰的6个特征量数据为训练样本,通过支持向量机的分类方法对程序进行分类训练,并在燃烧试验台上进行实时监测和稳定性判断。结果表明:各类型火焰检测正确率在99%以上。