电站混煤氧化氮排放特性的试验研究

大型电站所排放的氮氧化物是大气中氧化氮的主要来源，本文在研究了混煤中氮热解释放特性的基础上，进行了混煤氧化氮的动态排放特性的试验研究。     

混煤着火温度的测定及其数学模型

本文结合大型电站燃用(或设计燃用)混煤的新动向.介绍了在滴管炉系统上测定混煤着火温度的试验结果,提出了混煤着火温度的定义,并在理论分析的基础上建立了离散的混煤着火数学模型,为大型电站安全高效清洁地燃用混煤提供了科学的依据。     

褐煤及其混煤燃烧NOx生成的试验研究

大气中氮氧化物（NOx)是目前国际上普遍关心的环境保护问题之一。特别是在我国,大型电厂锅炉多燃用两种或两种以上的混煤,因此研究混煤燃烧过程中氮氧化物的排放特性具有重要意义。该文在容量为640MJ／h的煤粉燃烧试验台上,对某电厂燃用的几种褐煤及其混煤的NOx动态排放特性进行了研究。着重考察了氧浓度、煤粉细度、水分、煤粉含氮量以及一二次风比例对氮氧化物排放量的影响。结果表明：过剩氧量对NOx浓度水平影响很大,当其它条件不变时,NOx排放浓度随炉膛出口过剩氧量增大而上升;煤中水分含量的不同,对NOx排放浓度水平有一定的影响;煤越细,NOx排放浓度越高;随着煤粉含氮量的增加,NOx的排放浓度也在增加;一次风率越大,氮氧化物排放量越大。大型电厂锅炉高效清洁燃烧提供了理论依据。     

分级配风对切圆锅炉NO_x生成与燃烧经济性的影响

针对燃用劣质混煤的300 MW四角切圆燃烧锅炉,通过低氮燃烧系统改造与增设燃尽风(SOFA)相结合的方式,用于降低氮氧化物(NO_x)排放浓度。通过三种劣质混煤的实炉燃烧试验获得了SOFA风率,三次风投、退,缩腰配风方式对NO_x排放浓度与锅炉燃烧经济性的影响规律。试验结果表明,随着SOFA风率增加,锅炉热效率随之下降,而NO_x排放浓度呈现出先下降后上升的趋势;制粉系统三次风退出时,NOx排放浓度明显降低,而飞灰含碳量有所升高;此外通过优化缩腰配风,有助于提高锅炉热效率和降低NO_x生成浓度,从而实现低氮燃烧的同时,兼顾锅炉燃烧经济性。     

大型电站锅炉NOx排放的控制

通过分析氮氧化物（NOx）的生成机理，讨论了控制NOx生成的理论依据，并结合具体应用实例，介绍了大型电站锅炉降低NOx排放的技术措施。     

褐煤混煤燃烬和NOx排放特性试验研究

在一个容量为６４０ＭＪ／ｈ,配有独立的制粉系统和烟气取样分析系统的一维半工业化热态试验台上,对某电厂经常燃用的３种褐煤及其混煤的燃烬特性,ＮＯＸ排放特性进行研究。试验结果表明,混煤燃烧过程中各掺混煤种将保持各自的燃烬和ＮＯＸ排放特性。     

W型火焰锅炉及其在我国大型燃煤电站的应用

介绍与评述了W型火焰锅炉的特点与优点,分析了当前我国大型电站普遍燃用低挥发份混煤以及煤种多变的趋势,指出了这种炉型在我国及华中电网大型电站的应用前景与若干建议。     

大型电站锅炉NO_x排放的控制

通过分析氮氧化物(NO_x)的生成机理,讨论了控制NO_x生成的理论依据,并结合具体应用实例,介绍了大型电站锅炉降低NO_x排放的技术措施。     

大型电站锅炉NOx排放的控制

通过分析氮氧化物(NOx)的生成机理,讨论了控制NOx生成的理论依据,并结合具体应用实例,介绍了大型电站锅炉降低NOx排放的技术措施.     

对降低煤粉锅炉氮氧化物方法的分析与建议

文中介绍了电站煤粉锅炉氮氧化物的排放水平，阐述了氮氧化物的产生机理及影响其排放量的有关因素，并以此对几种适用的降低电站锅炉氮氧化物的技术进行分析比较，最后结合辽宁直属电厂的具体情况，提出对现有的２００ＭＷ及以上机组锅炉采取降低氮氧化物方法的建议     

基于生成机理的燃煤电站锅炉NOx排放量神经网络模型

到目前为止，对燃煤电站锅炉NOx生成规律的研究主要集中在试验和基于化学反应动力学的CFD模型研究上，而对基于NOx排放规律的人工神经网络模型研究得较少。为数不多的研究者也只是采用人工神经网络黑箱的特点，没有充分应用现已逐渐成熟的NOx生成机理。该文基于NOx的生成机理，针对某燃煤电站锅炉，提出NOx排放量的神经网络模型。该神经网络模型具有可以预测各一次风粉单元NOx生成量、锅炉NOx排放量、网络隐节点数少、泛化能力强、鲁棒性好、学习速度快等优点。所提出的模型可以为大型电站锅炉通过燃烧系统自动调整或结构改造降低NOx排放提供依据。     

最小资源分配网络及其在电站锅炉中的应用

燃煤电站锅炉内NOx的生成规律非常复杂,与锅炉的燃煤、送风方式、燃烧器等许多运行参数和结构有关.人工神经网络具有联想、记忆、自适应、自学习、适于处理非线性问题等优点.该文采用基于RBF网络的最小资源分配网络(MRAN)对某电站锅炉NOx的生成规律和效率进行建模,该模型不仅能自动调节隐节点数、学习速度快、学习精度高、适于在线运行,而且具有能同时预测NOx排放和锅炉效率等优点.该模型对电站锅炉的运行具有指导意义和参考价值.     

混煤燃烧氮析出特性试验研究

研究了混煤燃烧 NO 及 NO2的析出规律,对煤质、温度、掺混比、掺混煤种对 NO 生成的影响。研究结果表明,混煤 NO 的生成量,主要取决于混煤氮含量;在试验条件下温度越高生成的 NO 反而减少;HT 贫煤随掺混 FF 无烟煤的增大,NO 浓度升高;掺混煤种对 NO 释放有较大的影响。混煤燃烧过程中 NO 释放往往出现“双峰”,同时燃烧工况、掺混比例及煤种影响“双峰”的形成。     

以效率和低NOx排放为目标的锅炉燃烧整体优化

基于效率和低NOx排放目标的锅炉燃烧整体优化是指实时地提出同时优化效率和低NOx排放目标的操作,而其中锅炉效率和NOx排放模型的精度以及优化算法的效率尤为重要。该文基于改进MRAN算法的锅炉燃烧效率和NOx排放模型以及基于实数编码的遗传优化算法，对电站锅炉的燃烧过程进行优化仿真。结果表明,改进的MRAN算法和基于实数编码的遗传算法应用在电站锅炉的效率和低NOx排放目标燃烧优化上是有效的,可以得到按一定目标函数的锅炉效率和低NOx排放目标的实时整体优化效果。     

锅炉燃烧系统神经网络建模及多目标优化研究

电站锅炉面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求。依据采集到的燃烧数据,采用神经网络训练得到了锅炉燃烧模型,用于预测锅炉在不同燃烧参数的NOx排放和燃烧效率。并采用多目标优化算法,通过调整锅炉运行参数,在锅炉高效燃烧与NOx低排放之间找到合理的平衡点。     

煤粉浓淡燃烧方式对电站锅炉NOx排放影响的试验研究

采用浓淡燃烧在一定程度上可以降低电站锅炉的NOx排放。该文分别在水平和垂直煤粉浓淡燃烧方式下，进行了一次风速、过量空气系数、锅炉负荷、二次风配风方式以及三次风量等因素对电站锅炉NOx排放影响的试验。试验结果表明：在通常运行条件下，水平浓淡燃烧方式的NOx排放量低于垂直浓淡燃烧方式的NOx排放量。     

人工神经网络技术在电站锅炉中的应用

较详细地介绍了新兴的智能理论人工神经网络学科在电站锅炉热效率、结渣预报、漏风诊断、燃烧优化指导，低NOx燃烧等方面的应用。     

锅炉燃烧智能优化技术研究

根据燃烧特性试验数据,利用支持向量机建立锅炉燃烧过程NOx排放与热效率的响应特性模型。结合粒子群算法分别对模型参数和锅炉的运行参数进行优化,找到了使得NOx质量浓度降低和热效率提高的运行参数组合,为实现电站锅炉高效低污染的优化目标提供了有效手段。     

基于IOWA组合模型的火电行业NO_x排放量预测研究

区域火电行业NOx排放量预测问题属于小样本、贫信息的灰色系统,同时NOx排放量受到多个影响因素的叠加性影响,导致NOx排放量呈现非线性变化趋势,单一的预测模型难以准确反映NOx排放量的复杂变化趋势。基于此,在灰色预测模型和BP神经网络模型的基础上,利用诱导有序加权平均(IOWA)算子,建立了基于IOWA的组合预测模型,并对我国2009～2011年以及2020年的火电行业NOx排放量进行了预测研究。     

低氮燃烧器改造及运行调整方法探讨

介绍了NOx生成机理及双尺度低NOx燃烧技术,指出低NOx燃烧器改造后运行的核心是控制炉内局部区域的空燃比和炉内燃烧的最高温度。介绍了1台300 MW机组锅炉进行双尺度低NOx燃烧器改造的方案,改造后NOx的排放值能大幅降低。探讨了低NOx燃烧器改造后锅炉的优化控制以及对锅炉经济性的影响。运行氧量降低能够有效降低NOx的生成,然而却会导致飞灰含碳量的增加。同样地,加大燃尽风量也能减少NOx,但飞灰含碳量也会相应增加。在不同的煤质、机组负荷、磨煤机组合的情况下,NOx的排放也会有所区别。本文可为国内燃煤锅炉低NOx燃烧器的改造及优化运行提供借鉴。