撞击气流床气化炉内浓度场和温度场的数值模拟

运用PDF燃烧模型模拟以柴油为模拟气化介质的撞击气流床气化炉气化时的过程,结果与实验较吻合。还考察氧燃料比与合成气组成的关系,分析了气化炉中的温度和浓度分布情况。模拟结果表明:氧燃料比与合成气组成关系很大,随着氧燃料比例降低合成气中有效气(CO H2)浓度升高;通过温度变化预测撞击火焰上升的高度,得出模拟条件下撞击火焰上升的高度与气化炉内径之比在1.0左右;随着反应进行,气化炉轴向上O2浓度迅速下降,H2浓度逐渐升高,H2O浓度逐渐降低。     

基于神经网络的锅炉内火焰燃烧稳定性研究

在锅炉燃烧效率优化问题的研究中,针对燃烧稳定性问题,提高燃烧检测准确度。利用锅炉中火焰燃烧图像的分析来检测锅炉内火焰燃烧稳定性,当燃烧受煤粉或其它杂质的影响火焰出现短时脉动时,传统的灰度方差的检测方法不能避免火焰脉动的影响,对锅炉内燃烧稳定性检测偏差大。为此提出了一种采用神经网络的火焰燃烧稳定性检测方法,选取与火焰稳定性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,通过对样本的多次训练能够去除杂质燃烧引起的微小脉动的影响,克服了传统方法检测准确度不高的问题。实验证明,改进方法能够有效避免杂质对燃烧的影响,准确对锅炉内的燃烧稳定性作出检测,并取得了满意的结果。     

基于DSP的工业煤粉锅炉火焰检测系统

针对工业煤粉锅炉运行中,火焰燃烧波动及过程中熄火等问题,设计了一种对工业煤粉锅炉炉膛火焰进行监测的可行系统。系统对工业煤粉锅炉炉膛内火焰的特征进行了分析,通过选择电流型红外光电传感器对火焰燃烧状况进行实时的信号采集监控。系统对传感器信号进行预处理后,传送给数字信号处理器(DSP)进行傅里叶运算,最后通过总线传递给某型号锅炉的主控制台,实现锅炉的自动化控制。同时,在锅炉正常运行时,结合炉膛内压力的变化进行综合分析,不仅能检测出火焰的燃烧和熄灭,还能够检测火焰的稳定性,进一步提高了对锅炉运行控制的可靠性和稳定性。系统应用于WNS2-1.25-MF型煤粉锅炉,实际测试运行结果表明,该系统工作稳定且能够准确判断火焰的状态,并能够针对火焰的异常情况发出执行动作和报警信号。     

用TP-801单板机构成的内燃机混合气燃烧时间采集系统

<正> 众所周知,电火花点火的汽油发动机(内燃机)的动力性、经济性及排气中有害气体含量的多寡完全由气缸内混合气的燃烧过程决定,火焰在气缸中的传播速度是混合气燃烧过程的主要表征。因而,测定火焰传播速度是研究混合气燃烧过程及燃烧机理的重要手段。火焰传播速度可由火焰通过气缸内两确定点间的时间来确定,为实现对火焰传播速度的测定,我们设计了时间采集系统。火焰传播速度由气缸内混合气的浓度、压力、温度及其他多种因素共同决定,所以即使在宏观稳定工况下,在各个不同工作循环中,火焰通过气缸内两确定点间的时间也是一个随机变量。在连续工作循环中,火焰通过气缸内两确定点间的时间特性如图1所示。     

Shell粉煤气化及Texaco水煤浆气化模拟对比及分析

以Aspen Plus为模拟工具,选择反应平衡模型,应用Gibbs自由能最小化方法建立了Shell粉煤气化模型及Texaco水煤浆气化模型,运用灵敏度分析研究了不同操作条件对气化工艺的影响,结果表明:对于Shell气化工艺,蒸汽煤比和氧煤比是影响Shell气化炉的出口组成的主要因素,当蒸汽煤质量比为0.08～0.11,氧煤质量比为0.8～0.9时进行气化较为合适;对于Texaco气化工艺,水煤浆浓度和氧煤比是影响Texaco气化炉的出口组成的主要因素,当水煤浆浓度在65％(wt)左右,氧煤质量比为0.95～1.05时进行气化较为合适.通过对两种气化工艺的对比与分析,为IGCC、煤气化等过程的气化工艺选择提供了重要的参考.     

两段式气化工艺流程的ASPEN PLUS软件模拟

针对目前Shell、Texaco气化技术的不足,本文提出了一种新型的两段气化工艺,以达到充分利用煤气显热的目的.借助Aspen Plus过程模拟平台,运用Gibbs自由能最小化方法,模拟两段式水煤浆进料的气化工艺流程,同时建立二段固定床气化模型.考察了加入二段同定床气化炉内的煤虽及蒸汽煤比对出口煤气组分、温度及整个气化工艺的冷煤气效率、有效气产率等气化指标的影响.结果两段式气化工艺能有效利用一段炉煤气中的显热,提高气化炉的冷煤气效率.同时通过研究,还得到了不同工艺下的最佳条件.本论文所得结论为进一步研究该新型组合式气化工艺提供参考.     

基于Web的火焰图象处理和燃烧诊断系统的设计与实现

为了实现电站锅炉炉膛火焰的可视化和对炉膛燃烧状况进行在线智能诊断 ,以便为电站运行人员提供有效的运行指导信息 ,研制开发了一套基于 Web的火焰图象处理和燃烧诊断系统 ,并提出了一种采用 Java技术、基于 Web应用的浏览器 /服务器 (B/ S) 3层结构模型 ,同时分析了 B/ S 3层结构的优点 ,并将此结构应用于电站锅炉火焰图象处理和燃烧诊断系统中 .该系统首先通过光学镜头组、CCD摄像机、图象采集卡得到火焰图象 ,同时利用获得的炉内辐射信息来对炉内火焰燃烧状态和 NOX排放量进行在线监控和分析 ;然后根据比色测温原理计算投影温度场 ;最后利用代数重建算法 ART(Algebraic Reconstruction Techniques)来进行燃烧温度场的重建 ,并生成了各种分析曲线图表 .该基于 Web的火焰图象处理和燃烧诊断系统已经在 30 0 MW电站煤粉锅炉上得到初步应用 ,实践证明 ,该系统能够有效地提高电厂运行的经济性和安全性 .     

新型两段组合式气化产气热值的RBF神经网络预测模型及遗传算法优化

气化效率对IGCC绿色发电的效率有着很大影响.现有气流床煤气化技术存在热回收方案不尽合理之处,华东理工大学提出了回收化学热新型两段组合式气化技术,一段气流床二段固定床组合气化,将一段气化合成气后的高温显热,在二段气化炉内转化为化学热,提高总气化热效率.本文采用基于径向基函数网络(RBF)模型,预测此气化工艺产气的低位热值,并用遗传算法优化网络参数,将模型计算结果与实验比较,两者吻合较好,表明模型预测该流程的低位热值性能稳定,精度高.     

基于图像的高炉风口燃烧充分性检测方法研究

研究高炉燃烧效率检测问题,提高检测的准确性。针对高炉风口中火焰受到不定风向影响,火苗像素出现随机性方向波动时,建立的像素模型发生变形,造成图像失真。传统的图像的燃烧充分性检测方法过于依赖充分的像素模型,造成对锅炉内可燃物质燃烧充分性检测准确度不高。为了解决上述问题,提出了一种基于神经网络的火焰燃烧充分性检测方法,选取与火焰燃烧充分性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,通过对样本的多次迭代训练去除风向突变引起的微小脉动的影响。仿真结果表明,改进方法能够有效避免风向突变对像素波动造成的影响,提高了检测的准确性,取得了满意的结果。     

改进的ART网络在火焰燃烧状态识别中的应用

基于采集的电站锅炉燃烧器火焰图像,利用数字图像处理技术,讨论了特征值的意义和提取方法,提取了火焰图像特征区内灰度的平均值和标准差2个特征向量,运用现代人工神经网络智能理论,设计并改进了ART2网络算法,经过训练和实际应用后,ART2网络对一定工况的旋流燃烧器和直流燃烧器火焰燃烧状态都具有很好的识别能力,判别准确,网络稳定,实现燃烧状态实时判断,在现场取得了良好的实际应用效果。     

发光火焰图象处理系统及其在火焰温度监测中的应用

本文以数字图象处理技术为手段,研究燃烧检测中的重要课题,即通过对发光火焰图象的综合处理、分析和计算以获取火焰的温度分布信息,从而达到总体上了解火焰,整体监测火焰的目的。     

基于自组织神经网络的燃烧诊断研究

自组织神经网络原理被尝试应用到燃烧诊断系统中，网络的输入是从稳定和非稳定燃烧工况下获取的火焰辐射信号的频谱估计值。经过自组织训练后，网络对不同燃烧工况下的输入具有明显不同的输出，通过验证证实了这种方法能检测到的燃烧火焰信号进行有效的处理，从而获取燃烧状态稳定与否的信息。     

一种基于投光灯的配光特性图象表示法

探索投光灯具配光性能的精确表达，提出了一种利用一幅灰度图象表现灯具配光特性的新方法，通过垂直于灯具主光轴的一幅灰度图象上各点的灰度值及位置坐标，可以由程序计算出灯具在此方向上的发光强度；采用摄影及图象处理方法获取灯具的空间配光分布图，建立灯具的配光图象数据库，解决了非对称 配光灯具用常规配光曲线难以表达的配光问题，并给出使用配光分布图的光照效果实例，该方法可用于三维场景真实光照效果模拟及灯光设计。     

运动区域提取和闪频分析并行的火焰检测算法

在火焰检测中对火焰运动区域提取和闪烁特征分析大都分开进行,本文在提取运动区域的同时分析该区域的闪频特性,即将火焰的运动特征和闪烁特征同时提取。首先基于Ohta颜色空间找出图像中具有火焰颜色的疑似区域,其次根据视频图像某个位置在一段时间内变化的程度和次数是否都达到一定程度提取具有闪烁特性的运动区域,最后根据具有火焰颜色的连通区域是否包含这种运动区域,且颜色区域与运动区域的面积比例是否达到一定比值,来判断该连通区域是否为火焰。实验结果表明该方法在提取运动区域的同时能排除不具火焰闪烁特征的前景,且能在运动区域提取不完整的情况下保持较高的火焰检测率和较低的误检率。     

基于DSP的锅炉火焰温度场测量及燃烧诊断系统

针对电站锅炉火焰监视、温度场测量和燃烧诊断中存在的问题，提出了一种以DSP为核心的嵌入式图像火焰监测系统，在对彩色图像法测量温度场的原理论述的基础上，对图像采集和处理各部分的电路和系统软件进行了分析和说明。通过优化设计，使系统的数据处理能力和实时性得到大幅的提升。经过200MW机组的试验表明，系统能在1帧时间内完成一幅图像的处理与特征量的提取，在1s内完成锅炉燃烧状况的诊断，火焰监测和燃烧诊断实时性得到了保证。温度场测量最大偏差不会超过50℃，相对误差小于5%，能满足系统对测量精度的要求。     

A six-wafer combustion system for a silicon micro gas turbineengine

As part of a program to develop a micro gas turbine engine capable of producing 10-50 W of electrical power in a package less than one cubic centimeter in volume, we present the design, fabrication, packaging, and experimental test results for the 6-wafer combustion system for a silicon microengine. Comprising the main nonrotating functional components of the engine, the device described measures 2.1 cm×2.1 cm×0.38 cm and is largely fabricated by deep reactive ion etching through a total thickness of 3800 μm. Complete with a set of fuel plenums, pressure ports, fuel injectors, igniters, fluidic interconnects, and compressor and turbine static airfoils, this structure is the first demonstration of the complete hot flow path of a multilevel micro gas turbine engine. The 0.195 cm³ combustion chamber is shown to sustain a stable hydrogen flame over a range of operating mass flows and fuel-air mixture ratios and to produce exit gas temperatures in excess of 1600 K. It also serves as the first experimental demonstration of stable hydrocarbon microcombustion within the structural constraints of silicon. Combined with longevity tests at elevated temperatures for tens of hours, these results demonstrate the viability of a silicon-based combustion system for micro heat engine applications     

基于图像的火焰稳定性判别方法研究

针对锅炉燃烧监控系统所采集的火焰动态图像,提出了一种基于在线模糊聚类算法的炉内火焰燃烧诊断方法。该方法分析了火焰图像的特点,提取了判别火焰稳定性的特征量,以提取的特征量作为在线模糊聚类算法的输入参数,分析燃烧图像的隶属度,给出判别标准对燃烧稳定性进行综合评估。将在线算法与离线算法进行比较,实验结果表明,在线算法比离线算法的准确率提高了5.3%,验证了算法的有效性。该方法对实现燃烧状态自动监测,保障锅炉安全运行具有重要意义。     

基于Java技术的电站锅炉炉膛火焰TV仿真

电站锅炉炉膛火焰ＴＶ作为电站运行的一个重要的监视窗口,它提供给运行人员炉膛里的燃烧情况,因此电站仿真系统中火焰ＴＶ的仿真是必须的,该文首先简要介绍了电站仿真机的系统构成及用途,还介绍了使用Ｊａｖａ技术实现电站锅炉炉膛火焰ＴＶ仿真的方法,并实现了部分锅炉燃烧工况的火焰仿真,通过仿真试验认为Ｊａｖａ技术能够实现燃烧全工况下的火焰仿真。     

烧结断面火焰图像退化模型及断面图像复原

目的 图像复原是基于物理模型提高退化图像质量的一种客观方法,复原图像无失真且细节丰富。烧结机尾断面火焰图像可以反映料层的烧结状态,对烧结矿质量的检测起到至关重要的作用。由于烧结机尾环境恶劣,存在大量的烟气、粉尘以及亮度不均等干扰因素,导致相机采集到的烧结断面火焰图像存在退化现象。为消除这些影响,本文建立了烧结断面火焰图像退化模型,提出了有效的烧结断面火焰图像复原算法。方法 基于大气散射模型,采用一级多散射方法对烟尘多次散射过程进行简化,建立烧结断面火焰图像退化模型,依据Retinex理论,将场景成像分解为环境光照射分量与反射率的乘积,明确复原图像所求参数。1）求取原始图像亮度,利用Retinex理论分解原始图像,使用双边滤波来调整亮度图像,采用Sigmoid函数对反射图像进行增强,得到亮度平衡后新的烧结断面火焰图像;2）利用暗通道原理估计环境光值,结合引导滤波细化图像透射率分布;3）采用容差机制改进火焰区域的透射率,得到复原图像。结果 使用本文方法对单幅图像进行复原并与其他4种方法进行主客观评价,结果表明本文得到的复原图像亮度均衡,火焰区域细节清晰并且与烧结料层区别明显,在保持较高图像对比度的同时,图像信息熵和峰值信噪比分别为17.532 bit与22.127 dB,相比其他算法明显提高。结论 本文研究了烧结断面火焰图像的退化模型,提出有效的复原算法,实现了Retinex理论与暗通道原理的有机结合,复原图像质量较高,为烧结火焰特征准确提取打下基础。