锅炉飞灰含碳量对锅炉效率的影响

分析造成锅炉飞灰含碳量高的原因,提出改进措施,提高锅炉效率。     

基于SVM的燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测

将支持向量机方法引入燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测领域．该预测方法很好地建立了燃煤电站锅炉飞灰含碳量特性与运行参数之间的复杂关系模型,并考虑到运行参数之间的耦合性,具有预测能力强、全局最优及泛化性好等优点．将该方法应用于某300 MW燃煤电站锅炉中,经过训练后的SVM模型对检验样本飞灰含碳量进行预测,均方根误差和平均相对误差分别为1．39%和1．30%,相当于BP网络模型的22．20%和21．07%．应用结果表明,支持向量机方法优于多层BP神经网络法,能很好地满足预测要求．     

电站锅炉飞灰含碳量的优化控制

利用人工神经网络对锅炉飞灰含碳量进行建模，并采用混合遗传算法与复合形法进行运行工况寻优，获得当前最佳的锅炉燃烧调整方式，这种方法同时解决了锅炉变工况下运行参数基准值的问题。应用该模型对某台300MW四角切圆燃煤电站锅炉的飞灰含碳量进行优化控制研究，其结果可指导运行人员进行参数优化调整，降低锅炉飞灰含碳量，提高燃烧经济性。     

降低CFB锅炉飞灰含碳量的燃烧调整试验

简要介绍了80t/h Circofluid型CFB锅炉的特点,针对该炉运行中飞灰含碳量偏高的情况,进行了大量的燃烧调整试验,对试验结果进行了整理及分析,并提出了参数优化后的运行方式,试验结果可供同类型的锅炉运行及管理人员参考.     

降低锅炉飞灰、灰渣含碳量的技术应用

提高二次风与炉膛差压,调整燃烧器上部二次风量,采用">"型燃烧技术,采用"对冲"型燃烧技术,有利于保证锅炉燃烧稳定,使煤粉燃烧充分,进而降低锅炉飞灰、灰渣含碳量,提高锅炉效率。     

电厂锅炉飞灰含碳量测量模型

目前广泛采用微波技术进行在线测量电厂飞灰含碳量,现场使用过程中飞灰成分变化对仪器的测量精度有严重影响。利用RBF神经网络对影响飞灰成分的多维数据和微波功率进行融合,建立电厂锅炉飞灰含碳量测量模型。该模型能够避免飞灰种类变化对飞灰含碳量测量结果的影响,提高了飞灰含碳量的测量精度。     

循环流化床锅炉飞灰含碳量的分析

循环流化床锅炉飞灰含碳量对于锅炉效率有重要的影响,通过分析影响飞灰含碳量的因数,得出降低飞灰含碳量的方法。同时通过工业实验研究,详细阐述一二次风配比对于飞灰含碳量的影响。     

降低循环流化床锅炉飞灰含碳量的理论及其应用

首先从燃烧角度分析了影响循环流化床锅炉飞灰含碳量的主要因素,然后针对HG-465／13．7-L．PM7型循环流化床锅炉实际运行中存在的飞灰含碳量高的问题,根据理论分析并结合现场试验,分析得到了煤质及运行参数对飞灰含碳量的影响。利用试验结果指导运行,使该炉的飞灰含碳量由原来的18％降低到12％。     

循环流化床锅炉的飞灰含碳量问题

循环流化床锅炉的飞灰含碳量问题近年来受到关注。对实际运行的多台燃烧各种燃料的220t／h锅炉的飞灰样品测定表明：飞灰的含碳量具有明显的不均匀性。分析了煤质、分离器及运行条件对飞灰含碳量的影响。结果表明：循环流化床锅炉燃烧过程中焦炭反应性逐渐下降;焦炭燃烧过程中发生的爆裂、磨损、失活等行为与煤种有关,对循环流化床锅炉飞灰碳燃尽有很大影响。气固混和不均匀是导致较高的飞灰含碳量的原因之一。图7表2参13     

基于BP神经网络的煤粉锅炉飞灰含碳量研究

飞灰含碳量是反映电站煤粉锅炉燃烧效率的一个重要指标。基于误差反向传播（BP）神经网络方法,建立了11-23-1型BP神经网络模型。根据某电站四角切圆煤粉锅炉特点选取了煤粉细度、燃烧器摆角、烟气含氧量、5个煤种参数、燃烧器喷口运行组合等11个影响燃烧的参数作为神经网络的输入因子,对建立的模型进行训练,得到模型参数。以此进行预测,与实际值的误差不超过6％。在此基础上,又提出了单参数影响飞灰含碳量的简化分析方法,使神经网络包含的多维非线性规律在一定条件下简洁、直观地反映出来。计算和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞友含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节。     

循环流化床锅炉飞灰含碳量影响因素研究

对实际运行的多台燃烧各种燃料的130 t/h和260 t/h锅炉的飞灰样品测定表明:飞灰的含碳量具有明显的不均匀性。分析煤质、分离器及运行条件对飞灰含碳量的影响。结果表明:循环流化床锅炉燃烧过程中焦炭反应性逐渐下降;焦炭燃烧过程中发生的爆裂、磨损、失活等行为与煤种有关,对循环流化床锅炉飞灰碳燃尽有很大影响。运行中风帽损坏布风不均、物料分离及回送效率、气固混和不均匀是导致较高飞灰含碳量的原因。     

循环流化床锅炉降低飞灰含碳量研究

介绍了煤指数、床压、床温、流化风量、总风量和一、二次风比例、燃煤粒径对循环流化床锅炉飞灰含碳量的影响,并以某电厂440t/h循环流化床锅炉降低飞灰含碳量的优化调整为例,通过正交试验分析各因素影响情况。试验表明:总风量对锅炉飞灰含碳量的影响相对较大,其次是流化风量,再次是床压。通过调整入炉煤粒径分布,进一步降低飞灰含碳量。试验表明燃煤粒度对锅炉飞灰含碳量影响较大。     

300MW电站锅炉飞灰含碳量过高的分析及优化

分析某300MW电站锅炉飞灰含碳量过高的原因,并提出了增设卫燃带,一次风集中布置,合理配比一、二次风,调整煤粉细度,调整出口氧量等优化措施,经改造取得满意效果。     

因子分析法在飞灰含碳量分析中的应用

针对煤粉锅炉飞灰含碳量影响因素众多的问题,结合某电厂200 MW煤粉锅炉的实际运行工况,利用因子分析法,对锅炉飞灰含碳量影响因素进行降维分析,得出了影响飞灰含碳量的主要因素,为调整燃烧,提高锅炉效率提供了一种全新的有效的工具。     

基于燃烧与传热相耦合的飞灰含碳量预测模型

通过总结前人对煤粉燃烧的研究,建立了一个将炉内燃烧和传热相耦合的飞灰含碳量一维预测模型.利用此模型可分析炉型、煤质、煤粉细度和运行参数等对飞灰含碳量的影响规律,其对锅炉设计人员和运行人员均具有一定的应用价值.     

循环流化床锅炉飞灰含碳量高的原因及降低措施

循环流化床锅炉具有高效、低污染、煤种适应性广等优点,但目前存在一个较为普遍的问题：飞灰含碳量高,锅炉燃烧效率达不到设计值。在对实例进行分析的基础上,探讨了煤的热值及煤的粒径、燃烧室水冷度、循环系统运行状况对飞灰含碳量的影响,提出了维持锅炉稳定燃烧,降低飞灰含碳量,提高燃烧效率的一些措施。     

锅炉飞灰含碳量偏高的原因分析

从锅炉试验和煤质特性两方面,分析了某电站锅炉燃用异常煤种时飞灰含碳量偏高的原因.通过锅炉试验排除了设备和运行参数对飞灰含碳量的影响.经热重分析发现:常用煤种和异常煤种的燃烧特性差异较大,异常煤种的着火特性优于常用煤种,但燃尽特性不如常用煤种.对煤样岩相和热解过程中煤焦的比表面积进行了分析,结果表明:异常煤种为混煤,它在热解过程中比表面积的变化规律与常用煤种显著不同;异常煤种在500～700℃热解时,随着热解温度的升高,容易出现焦油堵塞部分孔隙和煤焦熔融现象,使比表面积明显减少,从而导致飞灰含碳量偏高.     

大型电站锅炉飞灰含碳量优化模型研究

借助锅炉燃烧特性试验结果,建立了基于支持向量回归的大型电站锅炉飞灰含碳量模型.经过训练和校验,并与神经网络模型进行对比,结果表明:SVR模型更加适合于实炉测试工况较少的小样本学习,而且其精度能够满足工程的实际要求,能够较为准确的对不同工况下的电站锅炉飞灰含碳量进行预测.在获得该模型的基础上,结合全局寻优的遗传算法,以锅炉的运行调节参数为优化目标函数的自变量,对飞灰含碳量排放进行寻优,并获得了具体工况下的最佳操作参数.     

基于BP神经网络的超临界对冲火焰锅炉飞灰含碳量预测分析

飞灰含碳量是反映燃煤锅炉机组燃烧效率的重要技术指标和运行经济指标,同时也影响锅炉的安全运行。超临界对冲火焰锅炉由于掺烧劣质煤,经常出现飞灰含碳量偏高的现象。本文以660MW超临界对冲火焰锅炉为研究对象,将影响飞灰含碳量的负荷、煤粉细度等十个运行参数作为输入量,应用BP神经网络的非线性动力学特性和自学习能力,建立了飞灰含碳量预测模型。经网络预测,与实际值的误差小于5.48%。在预测模型的基础上,对飞灰含碳量影响因素进行单因素影响规律分析。预测和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞灰含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节。     

水煤浆燃烧飞灰含碳量的影响因素及控制

水煤浆是一种很有市场潜力的清洁燃料,控制飞灰含碳量是非常重要的。本文通过对茂名热电厂25℃炉燃烧水煤浆试验,针对飞灰含碳量大小影响因素进行分析,具体从水煤浆燃料的浓度、雾化状况、燃料特性、燃烧方式、锅炉负荷、空气过量系数等方面进行分析。