煤灰结渣特性综合判别模型工程应用的研究

因锅炉选型与煤质不匹配而导致投产后炉膛严重结渣,使得有些电厂被迫降铭牌运行或投产后大幅度增设吹灰装置,造成人力和物力上的浪费。为在设计阶段消除上述隐患,本文对设计中常用的多种煤灰结渣经验指数的分辨率作了全面验证,运用了近年创立的模糊数学的概念和方法,提出了综合判别数学模型.供设计和制造部门作为炉型选择或对结渣程度预测的设计依据,以确保锅炉投产后的安全满发。一、单一煤灰结渣特性指标及其分辨能力近年各国所发展和建立的一些实验室经验性结渣判别指标,大致可分为灰熔点、灰成分     

国内外煤灰结渣判别指数的探讨

本文简述了近年来国内外对锅炉结渣方面进行过的试验研究工作，以及提出过的各种结渣判别指数，对各种燃料结渣特性判别方法做了分析探讨，提出了今后研究煤灰结渣问题的方向。     

动力用煤结渣特性综合判别指数的研究

针对目前国内采用的煤种结渣性判别指数的预报准确率偏低,不能可靠预报煤种结渣特性的实际情况,对收集到的90余个中国动力用煤的灰渣特性资料,采用加权平均法,给出了一种新的煤种结渣性综合判别指数R。经验证,该综合判别指数R的准确率可达90％。     

神华煤结渣特性判别研究

对22个电厂的燃烧神华煤或以神华煤为主混煤的锅炉运行情况进行调研,以及对西安热工研究院有限公司(TPRI)一维火焰炉结渣试验结果进行分析,提出了大容量煤粉锅炉燃用神华煤结渣特性判别的Sc法和Stba法,其中Sc法判别性良好,而Stba法有一定实用性。     

煤灰熔融特性与锅炉结渣的防止

当锅炉煤质不符合设计要求时，为防止结渣，入炉前应通过实验，对不同配比混煤煤灰的熔融特性进行测定，择其软化温度ＳＴ〉原设计煤质的ＳＴ。     

煤灰熔融性和锅炉结渣特性的试验研究

文章论述了煤质与煤灰成分及煤灰熔融性的变化关系，并根据４５个煤种的煤质和煤灰成分分析资料，利用煤灰熔融性软化温度（ＳＴ）、硅铝比（ＳｉＯ２／Ａｌ２Ｏ３）、硅比（Ｇ）、酸碱比（Ｂ／Ａ）、铁钙比（Ｆｅ２Ｏ３／ＣａＯ）、沾污指数（ＲＦ）、结焦指数（Ｒｓ）和综合指数（Ｒ）等指标判断各煤种在锅炉燃烧过程中的结渣状况，以利于加强煤质管理，改善锅炉燃烧工况，保护锅炉安全经济运行。     

基于煤灰成分的非线性结渣模糊综合预测模型的研究

燃煤锅炉的结渣主要是和煤质特性有关,常规的单一指标判断结果可能互相矛盾,所以结合煤质特性5项判别指标,应用模糊数学,建立综合预测模型。隶属函数选用非线性函数,对8种煤灰结渣特性进行了综合评判,并将其结果和实际结渣情况进行了对比,取得了很好的效果。     

应用模糊模式识别法判别龙岩无烟煤的结渣特性

阐述了模糊模式识别的原理，应用于判别燃煤结渣特性的方法及计算步骤，并列出了龙岩地区无烟煤典型煤种的判别结果。     

一种预测煤灰结渣特性的新方法：煤灰熔融导电特性的测定

本文主要介绍了一种测定煤灰在高温下导电行为的方法,并利用该方法较全面地评价了煤灰的结渣特性.试验结果表明:随着温度的升高,煤灰的导电能力增强,且存在一个导电能力突变点,该突变点对应的温度(T_R)反映了煤灰中出现熔融液相,并开始烧结的最低温度,而这一现象对于煤灰的结渣起着重要作用;弱还原性气氛下煤灰电阻突变温度要低于氧化性气氛下的煤灰电阻突变温度;以煤灰在氧化性气氛和弱还原性气氛下测得的电阻突变温度的均值,作为一个新的预测煤灰结渣特性的指标,可以对煤灰的结渣性进行比较准确的评价.     

基于人工神经网络数据挖掘技术进行煤灰结渣特性分析

应用神经网络工具对动力用煤数据库进行数据挖掘，对影响煤灰结渣的大量煤质样本数据进行训练和验证，建立了适合国内煤质结渣预测的网络模型，扩展了对锅炉运行中结渣状态的判断能力。     

粗集模糊神经网络方法在煤灰结渣特性评判中的应用

将粗集理论与模糊神经网络相结合 ,提出了一种新的煤灰结渣特性的综合评判模型 ,与普通模糊神经网络模型相比 ,其评判模型更加简便 ,评判结果可靠性高     

模糊模式识别在水煤浆锅炉结渣特性判别上的应用

该文基于模糊数学原理，采用模式识别方法，尝试性地提出将综合指数R与4个常规结渣指标(软化温度T2、硅比G、硅铝比SiO2/Al2O3和碱酸比B/A)一起构成评判因素集，对某燃料水煤浆灰和取自该锅炉不同部位的另3个样品(炉渣、转向室灰和除尘灰)进行了结渣倾向性判别，以验证该模型的可靠程度。通过沾污特性分析和粘聚特性试验及与同一模型的模糊综合评判对照，结果表明该新模型较以前的四因素法具有更高的准确性，从而保证了判别结果的可靠性。同时也证明了实验室煤灰明显有别于现场锅炉煤灰。     

生物质燃料在流化床内结渣特性判别指标研究

采用流化床燃烧生物质过程中床料团聚结渣对系统的正常运行会造成严重影响.阐述了生物质流化床床料团聚结渣的流体力学原因和热化学机理;基于13种生物质成分分析和流化床试验结果,着重分析和验证了3种生物质结渣判别指标的可靠性.利用碱性氧化物指数(AI)、铁/碱金属比(BAI)和碱土金属/碱金属比(I),能够准确判别生物质燃烧的结渣倾向.     

采用煤粉重力筛分技术对煤灰结渣积灰特性的分析研究

<正> 一、前言大型锅炉的结渣和积灰问题,是影响火电机组安全经济运行的重要因素之一,也是锅炉设计和运行人员长期研究的课题。传统的研究方法是对煤平均取样,利用煤粉颗粒的平均性质计算出一些指数,并根据这些指数来判断煤的结渣和积灰倾向。实践证明,     

煤灰中化学成分对熔融和结渣特性影响的探讨

煤灰中化学成分对煤灰的熔融和结渣特性的影响比较复杂。采用SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaCO3、Na2CO3等化学品替代煤灰中的化学成分,通过人工控制灰样的成分和含量的变化,用XRD等测试手段,结合渣样的抗剪切强度加以分析,探讨煤灰中化学成分对熔融行为和结渣特性的影响规律。     

两种模糊数学方法在锅炉结渣特性判别上的应用

基于模糊数学原理,分别用模式识别和模糊综合评判两种方法尝试性地提出将综合指数R与4个常规结渣指标一起构成评判因素集,对取自某水煤浆锅炉不同部位的4个样品进行了结渣倾向性判别。为了考察和保证评判结果的可靠性,分别用所建的五因素模型和以前的四因素模型对龙口电厂等11个已知结渣程度的燃煤进行了评判,结果表明该模型具有更高的准确性。     

锅炉结渣特性评判的模糊数学模型

综合考虑锅炉炉膛空气动力场,炉膛温度和局部气氛条件对结渣的影响,提出用无因次切圆直径、无因次炉膛温度和局部过量空气系数3个非常规结渣判别指标,结合煤质特性4项常规判别指标,分别用模糊聚类和模糊综合判别两种方法建立评判模型对下花园电厂燃用煤种进行结渣倾向性预测。     

燃煤锅炉结渣的多层次综合判断模型研究

针对电站燃煤锅炉运行中存在的结渣问题,笔者根据引起燃煤锅炉结渣的因素,阐述了锅炉结构以及锅炉运行工况对结渣的影响,利用模糊数学原理建立燃煤锅炉多层次综合判断模型,并根据运行经验,给出各层次权重值,以判断运行燃煤锅炉结渣程度.     

基于一种新方法的煤灰结渣预测

提出基于软计算理论的煤灰结渣特性的神经－模糊预测模型，由于直接来源于实际观测数据，可靠性高，能够更有效地预测结渣特性。     

我国部分煤灰粘温特性及其与锅炉结渣关系的探讨

一、前言锅炉结渣时可使出力和热负荷下降,严重时引起被迫停炉或其他事故,影响电厂的安全经济运行。形成结渣的原因较多:如灰渣的粘温特性;结渣部位的烟气温度、成分和冲刷速