燃煤锅炉中过/再热器工质温差与积灰程度关联研究

为实现对燃煤锅炉无烟温测点的对流受热面积灰程度的监测,对锅炉对流受热面的传热特性及工质吸热特性进行热平衡机理分析,在热力学基础上,用相关性分析、回归分析和灰色关联分析方法对实际生产数据进行挖掘、分析,计算了对流受热面的出入口工质温差与清洁因子的灰色关联特性,建立了利用受热面进出口温差表征积灰程度的函数模型。结果表明:负荷稳定时,锅炉燃烧释放的热量也是一定的,对流受热面单位工质吸热量能反映该对流受热面的积灰程度;受热面温差与清洁因子具有极强的关联性,受热面进出口工质温差模型能很好地反映对流受热面的积灰程度。     

600 MW锅炉省煤器的灰污监测

锅炉尾部对流受热面灰污程度多采用清洁因子来描述,清洁因子是从传热角度分析灰污的影响。本文根据管壁表面积灰厚度与烟气流动阻力之间的本质关系,提出了采用烟气压降直接计算管壁表面积灰厚度的模型。该模型能够基于烟气压力和温度测点实时计算得到各对流受热面的积灰厚度,从而实现对流受热面积灰厚度的在线监测。本文计算了1台600 MW燃煤锅炉省煤器的积灰厚度,计算结果与电厂给的测试数据吻合。     

基于小波分析的电站锅炉受热面灰污增长预测模型的研究

受热面灰污增长预测模型是研究吹灰优化方案的前提,分析了受热面灰污增长简化理论模型的基础上,基于小波变换的特征提取方法和ARMA(p,q)时序模型分析,建立锅炉受热面灰污增长综合预测模型。该模型无需额外投资,通过对电厂已有的实时数据进行分析和特征提取,便能准确评价和预测受热面的灰污状态。经某电厂省煤器灰污增长预测实例表明,该模型预测结果与实际状况相符,从而能为吹灰优化提供指导。     

基于改进粒子滤波算法预测健康状态的锅炉吹灰优化

为了对锅炉受热面沉积的灰污进行及时、准确地清扫,制定合理的吹灰优化策略。采用清洁因子来评估受热面的健康状况,并根据实时监测数据结合改进粒子滤波;采用滚筒式预测单次积灰过程内清洁因子未来的变化趋势,并验证了该预测方法的准确度。同时,提出一种基于单位时间传热量损耗最低的吹灰优化模型,吹灰优化计算中采用相同工况下多组清洁因子数据进行拟合。以某300 MW燃煤锅炉为例,验证了所提优化模型的可行性。     

锅炉对流受热面灰污监测研究

为了提高电站锅炉对流受热面灰污监测的准确性,更好地进行吹灰优化,提出了基于最小二乘支持向量机的锅炉对流受热面灰污监测方法。以天津北疆电厂1 000 MW机组锅炉为例,建立监测模型,分析了模型建立过程中输入参数的选择、数据的采集与筛选、数据的预处理、核函数的选择等。结果表明:此模型监测结果与电厂的实际吹灰操作一致,能够较准确地实现电站锅炉受热面的灰污监测,为电厂进一步地吹灰优化打下了良好的基础。     

基于人工神经网络的电站锅炉积灰实时监测系统

针对燃煤电站锅炉对流受热面积灰,提出了一种基于人工神经网络的积灰实时监测方法:利用受热面清洁吸热量和实际吸热量定义灰污特征参数;通过电厂现有的DAS系统得到的温度、压力和流量等参数可获得大量样本点;建立神经网络模型并进行训练.在燃用神华煤的某300 MW锅炉上进行了试验.结果表明:实测吸热量与预测吸热量的最大误差不超过10%,平均误差为3%左右.该方法可准确预测锅炉对流受热面的积灰情况.     

超超临界塔式炉半辐射区优化吹灰的研究

基于热平衡和传热原理建立超超临界塔式锅炉半辐射、半对流高温受热面的污染监测模型。依据电厂受热面进、出口烟温测点及机组运行实时数据,通过热力计算得出受热面灰污变化规律,并分析灰污系数的影响因素。经过在国内某1 000 MW超超临界塔式炉进行大量的吹灰前后对比试验,验证了灰污监测模型的正确性和适用性。结合吹灰经验,提出了合理的吹灰方案,对于锅炉吹灰系统的优化运行具有实际指导作用。     

石油焦灰粒对循环流化床锅炉炉膛内受热面磨损规律的实验研究

针对近几年循环流化床锅炉容量向大型化的快速发展,结合大型循环流化床锅炉炉膛上部布置有水平受热面的实际情况,在大型循环流化床冷态实验台上进行了石油焦灰粒在快速床区域床截面上的磨损规律研究.实验结果表明:灰粒对受热面的磨损是灰粒冲击作用和切削作用的双重结果,灰粒对受热面的单位小时磨损量随床截面上各点灰粒速度的增大而增大,并且对床截面上不同位置的单位小时磨损量不同.实际设计燃用石油焦的大型循环流化床锅炉受热面设计中,当选择炉膛上部水平布置受热面管壁厚度时,应以最易磨损的炉膛截面中心和距离床截面中心2/3处为基准.     

锅炉各受热面吹灰作用的对比研究

为优化运行性能，通过清洁因子变化对锅炉主要运行参数影响的性能计算，得到了锅炉不同部位受热面的吹灰作用种类和大小，可作为现场指导吹灰优化运行的依据。不同部位受热面的吹灰作用因受热面位置、受热面种类和大小的不同而异，其重要性也不同。位于烟气流程起始点和蒸汽流程终点的受热面是吹灰优化运行的重点。图13表3参3     

300MW锅炉对流受热面灰污计算及其应用

以大容量电站锅炉机组热力计算标准为前提,在已有的基础上根据热平衡方法构建锅炉对流传热计算模型,分别计算受热面实际运行的传热系数和清洁状态下的理想传热系数,定义了能实时反映受热面污染情况的清洁因子,可以用于锅炉对流受热面积灰、结渣故障的预测诊断,从而优化锅炉吹灰模式,为优化锅炉吹灰提供指导作用。     

Transparent and explicable boiler fouling monitoring with fuzzy neural newtwork

Fouling on boiler beating surfaces is one of the important factors that damage boiler‘s economical performance and safety,with on-line monitoring of foiling states on boler heating surfaces,it is possible to optimize sootblower system,to visualize fouling states,to improve performance,as well as to remedy the insufficiency of experiment research in boiler heating surface fouling process.New method based on Fuzzy Neural Network(FNN) is presented to monitor fouling states on boiler heating surfaces on-line.Compared with regular methods,since FNN‘s reasoning process is transparent and comprehensible,it is possible to explain and comprehend reasoning process,which makes the FNN based system perform as an additional operation consulting system.     

Thansparent and Explicable Boiler Fouling Monitoring with Fuzzy Neural Newtwork

B0ILERHEAfINGSURraCESFOULINGM0NIT0IuNGFoulingisunavoidableforallheatingsurfacesinboiler.Foallng0nheatingsurfacesis0neofthemainfactorsthatthectskeyperformanceparameterssuchasmainsteamtemperature,boilerevaporati0ncaPac-ityexhaustfluegastemperature,b0ilerefficiency,etc.Undercertainsituations,foulingstatesdefineboiler'sfail-downfrequencyandmaintenancecycle,whichwillreduceboiler'sawtlabilityThus,itisnecessarytomonitorfoulingstatesonboilerheatingsurfaCesinordertoavoidseriousfoulingandsl…     

燃煤电站锅炉对流受热面积灰在线监测的研究

针对在线监测电站锅炉对流受热面积灰的需要,建立了对流受热面的污染监测模型。以某300 MW机组的1 025 t/h锅炉为监测对象,开发了受热面积灰在线监测系统,成功实现了锅炉对流受热面污染的在线监测。     

燃高灰分劣质无烟煤角管式链条炉排锅炉技术改造

从工程实践的角度出发,针对高灰分劣质无烟煤的特点,对一台角管式链条炉排锅炉在燃用非设计煤种时,所产生的锅炉出力降低、受热面积灰严重的状况进行了研究和分析.通过对锅炉炉拱和炉内烟气流道的改造,以及二次风的运用,提高锅炉在燃用高灰分劣质无烟煤时的出力和运行效率,改善了炉内的严重积灰现象.改造突出了锅炉前、后拱在链条炉燃烧组织中极其重要的作用,可为其它在燃用非设计煤种时出力降低的锅炉技术改造提供借鉴.     

电站锅炉对流受热面积灰在线监测的研究

针对在线监测电站锅炉对流受热面积灰的需要,建立了对流受热面的污染监测模型.以HG1021/18.2-YM9型锅炉为监测对象,开发了受热面积灰在线监测系统,成功实现了锅炉对流受热面污染的在线监测.     

降低循环流化床锅炉结渣风险的准东煤配煤掺烧研究

针对循环流化床锅炉燃用准东煤带来的受热面结渣和沾污问题,从降低入炉煤碱金属着手,采用准东五彩湾煤掺烧不同比例的煤矸石、低钠煤、沙漠黄沙,探究不同掺烧物料及比例对锅炉受热面结渣和沾污的影响。研究结果表明:掺烧25%煤矸石时,炉内受热面沾污、结渣严重,且存在频发的爆管现象;掺烧38%艾维尔沟低钠煤时,各级受热面均比较干净,没有明显的结渣沾污现象,但锅炉运行成本显著增加;掺烧5%古尔班通特沙漠黄沙时,仅在一级蒸发管高温烟区出现了类似于沙子的大焦块,其余受热面均比较光滑、干净,没有结渣和沾污现象。     

锅炉受热面灰污染问题的几点分析

锅炉受热面灰污染问题是影响锅炉设计和运行的重要因素之一 ,本文主要从灰污染形成机理的角度出发 ,对锅炉行业常用的几项判断灰污染倾向和严重程度的指标以及清灰剂的选用进行了分析     

基于CEEMDAN-KELM的锅炉对流受热面状态预测研究

为了解决表征锅炉受热面表面健康状态的清洁因子在未来时间段内预测时呈现非平稳问题,以省煤器受热面为例,提出一种结合核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)的清洁因子预测方法。首先,通过CEEMDAN分解算法对省煤器表面清洁因子序列进行分解和降低复杂程度,获得各固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用皮尔逊相关性分析确定主蒸汽流量、进出口烟温等9个参数为输入,建立核极限学习机模型对清洁因子的各IMF进行预测;最后,将各IMF预测结果相加获得最终预测结果。结果表明：与基本核极限学习机、支持向量机等预测模型相比,本文模型具有较高的预测精度和较优预测时间,可为基于受热面状态开展的锅炉智慧吹灰应用提供参考。