炉内单排换热器管阵列声传播特性数值研究

基于Twersky声波散射理论和光栅衍射理论,对炉内单排换热器管阵列的声传输特性进行了研究,分析了管排阵列对入射声波的反射、透射和衍射的物理机制,给出了计算管排阵列声透射与反射系数的数学模型,数值研究了管排阵列对声波的反射与透射系数随管间距、声波频率等参数变化的关系曲线,揭示了单排管阵列对声波传播具有截止和导通作用,并且其截止带和导通带的位置与管阵列结构参数和炉内温度有关。为研究多排管阵列的声传输特性、促进换热器管阵列泄漏声检测与定位技术和锅炉管束深处的声波除灰选频技术发展提供了理论基础。     

声波除灰的管阵列声场数值模拟研究

基于边界元法,利用ANSYS软件建立了电站锅炉低温过热器管阵列的三维整体模型,在声学分析软件SYSNOISE中模拟计算了声波除灰时模型空间内以及管壁表面声场的分布特性.分析得出:模型空间内各处声压级的分布变化梯度很大;由于后墙对声波的反射作用,末排管周围声场的声波能量高于声源辐射的功率.通过计算场点声压级和计算结果的提取命令可确定除灰死角的具体位置,以进行补吹.     

炉内双排换热器管阵列声传播特性的数值研究

根据炉内单排换热器管阵列声传播特性的研究,利用Twersky声散射理论和光学法布里-珀罗干涉原理,研究双排换热器管阵列的声传播特性,分析了双排管阵列对声波的反射、透射和衍射机制,给出了计算炉内双排管阵列声透射与反射系数的数学模型,计算了炉内双排管阵列的声反射与透射系数随声波频率、管阵列横向与纵向节距等参数变化的关系曲线,以及传输泄漏声辐射信号时的聋带和聪带的分布特征,指出双排管阵列对声波的截止带和导通带的位置与管阵列结构参数和炉内温度有关,并在炉内实际环境参数下对声传播特性进行了数值计算,为研究多排管阵列的声传播特性提供了方法,也为利用管阵列透射声谱判断管道泄漏口发生在管排阵列中的位置提供了依据。     

炉内多排换热器管阵列声传播特性数值研究

基于对炉内单排和双排换热器管阵列声传播特性的研究，分析多排管阵列对声波的反射、透射和衍射机理，利用数学推理方法和迭代过程给出了计算炉内多排管阵列声透射与反射系数的数学模型，研究多排换热器管阵列的声透射特性，揭示了炉内多排管阵列的声反射与透射系数随声波频率、管排数和管阵列结构参数的变化关系，并在炉内实际温度下对声透射系数进行数值计算，为锅炉管道泄漏检测技术和声波除灰技术提供了理论依据。     

声波在锅炉换热器管阵列中的传播特性研究

基于对炉内单排和双排换热器管阵列声传播特性的研究基础,分析多排管阵列对声波的反射、透射和衍射机理;利用数学推理方法和迭代过程给出计算炉内多排管阵列声透射与反射系数的数学模型,研究多排换热器管阵列的声透射特性,揭示炉内多排管阵列的声反射与透射系数随声波频率、管排数和管阵列结构参数的变化关系;并在炉内实际温度下对声透射系数进行数值计算,为锅炉管道泄漏检测技术提供理论依据.     

基于声波除灰的单排管阵列声场特性分析

基于边界元法,以单排管阵列为模型,运用ANSYS软件建立边界元模型.用振动一噪声分析软件SYSNOISE模拟计算了在不同位置的点声源激励作用下,管壁表面声场分布特性及指向性;通过计算场点,得出管阵列周围和远场的声场分布特性图.     

声波与雾化水滴联合作用增强燃煤PM2.5脱除的实验研究

基于声波夹带理论和重力沉降理论,建立了燃煤PM2.5 在声波与雾化水滴联合作用下团聚清除的实验装置,对烟气中细颗粒物的团聚清除进行了实验研究。通过电称低压冲击器(electrical low pressure impactor,ELPI)在线实时测量烟气中颗粒浓度在外加作用前后的变化,得到了不同条件下细颗粒的团聚清除效果。结果表明,在声波单独作用及与外加雾化水滴联合作用下,系统对于燃煤烟气中颗粒数目浓度峰值粒径约为0.1 μm的超细颗粒物均有很好的清除效果,且联合作用下的清除效率高于声波单独作用。当声场强度达到158.5 dB时,联合作用下颗粒数目浓度清除效率达到了68%,比声波单独作用增加了21%。实验结果表明声波与外加种子颗粒联合作用能有效提高燃煤PM2.5的脱除效果。     

声波法监测炉内断面切圆流场的实验研究

阐述了声波法监测炉内流场的基本原理,即采用声波传感器测量得到多个路径上声波的传递时间,该传递时间与声波传递的平均速度成反比,进而由炉内流场所决定,从中可重建炉膛断面速度场。在冷态锅炉模型条件下,进行了验证实验。结果显示,该方法是有效的。     

频率对燃煤飞灰声波团聚影响的模型及实验验证

为研究声波团聚过程中频率的影响,基于碰撞效率修正的同向作用机理,提出一种声波团聚的新模型。通过实验对模型的计算结果进行了验证,发现该模型能很好地描述声波团聚过程。计算所得的声波团聚中的粒径分布和浓度变化与实验值基本吻合。数值模拟再现了气溶胶在声波团聚中粒径分布的变化,细颗粒逐渐团聚产生大颗粒,气溶胶总浓度降低、平均粒径增大。计算结果和实验值均表明,频率对团聚效果影响很大,声波团聚中存在最佳频率,高于或低于该最佳频率均使团聚效果迅速降低。计算结果还表明,在声波作用下,燃煤飞灰气溶胶总浓度随时间呈指数衰减规律降低。     

声波吹灰器的原理与应用

声波吹灰器主要由压缩气源、电子控制器和声波发生器组成。压缩空气经声波发生器转换成声能,在电子控制器控制下,声波以一定的频率、工作程序和周期进入炉内。声波以直射、渗透、反射和绕射等形式反复作用于管子表面的积灰,使积灰和焦渣产生疲劳而疏松、脱落。从大坝发电厂、锦州发电厂使用声波吹灰器的效果看,受热面管各侧的表面都很干净,没有浮尘、硬焦渣堆积;锅炉热效率提高;节约运行费用。旧锅炉改造时,若用声波吹灰器代替蒸汽吹灰器,经过经济分析,很快可收回投资。     

声学技术在电厂设备状态监测中的应用研究

作为传统检测手段的有益补充,声学技术对电厂设备状态监测与控制有重要意义。在长期电厂设备声学检测研究的基础上,介绍了用于电厂设备状态监测的几种新颖的声学检测技术:电厂锅炉炉内温度场、动力场、炉管泄漏声学在线监测,声波除灰和声波助燃技术;声发射技术在电厂大型旋转机械故障诊断、压力容器及管道检测中的应用;两相流动介质中流量、浓度、粒径的声学测量;电厂设备中松动部件声学监测等。阐述了各项技术的原理、优势及研究现状,并指出其今后的主要研究方向和内容,对声学技术应用于电厂设备状态监测具有指导意义。     

炉内管道泄漏声检测与定位系统的研究现状

电站锅炉管道泄漏的声检测与定位系统,主要利用声学技术检测炉内管道的泄漏状态,并利用多传声器定位机理对泄漏点进行定位。分析了该系统的关键技术,介绍了其发展概况及应用现状,并提出了改进方向。     

炉内管道泄漏声检测与定位系统的研究现状

电站锅炉管道泄漏的声检测与定位系统,主要利用声学技术检测炉内管道的泄漏状态,并利用多传声器定位机理对泄漏点进行定位,有效地减少了由管道泄漏引起的非计划停炉.分析了该系统的关键技术,介绍了其发展概况及应用现状,提出了改进方向.     

HID光源声共振研究进展

HID光源在高频工作时,其配套电子镇流器的体积和重量可以降低,从而降低成本。但高频下易出现声共振问题,导致放电不稳定,是应用难点。综述了近年国内外在HID光源声共振研究方面的进展,总结了产生声共振的频率和功率条件,介绍了声共振的光学、电学和声学测量方法,比较了频率窗口、直流驱动、方波驱动、超高频驱动、变频、谐波注入、白噪声调制、混频、信号调制等声共振解决方案。提出应从系统的角度综合设计电弧管参数和镇流器拓扑。     

利用三角形前向展开法追踪温度梯度场中的声线路径

声波在温度梯度场中传播路径的弯曲效应是影响声学法温度场重建精度的一个重要因素，因而有必要弄清温度梯度场中声波的真实传播路径。二维声线追踪的三角形前向展开法，以几何声学为理论基础，对空间进行三角形划分，由斯涅尔法则确定声线路径。该文使用二维空间中的三角形前向展开方法，对二维温度梯度场中的声线轨迹进行追踪，并分别在具体的单峰对称温度场和单峰偏斜温度场模型中，对该声线追踪算法进行了仿真计算和分析。仿真结果表明，温度梯度场中的声波路径发生了明显的弯曲，并且由高温区域向低温区域弯曲。仿真结果与理论结果是一致的。     

循环流化床锅炉水冷壁管泄漏原因探讨

某电厂1号锅炉在整套启动运行过程中发生了水冷壁管泄漏,为了查明泄漏原因,利用宏观形貌分析、化学成分分析、金相组织检测及力学性能测试等方法,对泄漏的水冷壁管进行了综合性试验分析。结果表明,1号锅炉水冷壁泄漏的主要原因为水冷壁管对接焊缝内存在结晶裂纹(热裂纹),在锅炉启停以及负荷变化过程中的管排膨胀收缩应力及内部介质压力的叠加作用下,焊缝中细小的结晶裂纹扩展贯穿焊缝而引起泄漏。针对1号锅炉水冷壁管泄漏的原因,提出了有效的预防措施,以防止同类泄漏事故的再次发生,保证机组的安全、稳定、连续运行。     

基于 FCN 的阀门内泄漏声发射信号识别方法

针对石化工业中输气管道阀门的内泄漏故障,将声发射检测技术与深度学习技术相结合,提出了一种基于全卷积神经 网络(FCN)的阀门内泄漏声发射信号识别方法。 该方法利用声发射技术采集阀门内泄漏的声发射信号,基于 FCN 搭建阀门内 泄漏分类诊断模型,充分发挥了声发射技术在阀门内泄漏检测领域的优越性,以及 FCN 在时间序列分类任务上的高性能。 该 方法相较于传统的识别方法,无需对原始采集数据进行特征提取或繁重复杂的预处理,而是将特征提取的任务也交于神经网络 模型来学习和完成,可实现端到端的阀门内泄漏声发射信号分类识别。 搭建阀门内泄漏检测实验平台,采集并制作阀门内泄漏 声发射信号数据集,建立了基于 FCN 的阀门内泄漏声发射信号的二分类模型,实验结果表明,该模型的分类识别准确率可达 98. 72%,相比较于其他先进的分类模型在数据集上表现出了更加优越的分类识别性能和训练效率,同时对环境噪声具有良好 的抗干扰性能。