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。     

基于改良BP神经网络的生物质锅炉飞灰含碳量预测模型研究

针对生物质锅炉飞灰含碳量较高的问题,文章提出了基于主成分分析法(PCA)或Garson算法与普通LM-BP神经网络相结合的两种生物质锅炉飞灰含碳量预测模型。这两种模型通过对负荷、燃烧室烟气温度、烟气含氧量等17个原始输入变量进行降维得到新输入变量,再进行训练建模,提高了模型精度。利用我国某生物质电厂飞灰含碳量的实测数据对模型进行检验,检验结果表明,LM-Garson-BP神经网络的MAPE为2.09%,MSE为0.11,MAE为0.25,泛化能力最强,稳定性最好。     

燃煤锅炉飞灰含碳量的BP神经网络模型

燃煤锅炉是复杂的多变量系统,其飞灰的含碳量形成机理复杂,不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大,测试工况有限等缺点;燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量,其相互耦合,导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱,应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性,因此,人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据,采用3层BP(back propagation)神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证,该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0.19%~0.50%,预测效果良好。测试结果表明,建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据,也能够较好的逼近非验证样本数据,具有良好的泛化能力。     

基于神经网络的电站锅炉飞灰含碳量软测量系统

借助于正交试验设计,对某台200MW机组燃煤锅炉飞灰含碳量特性进行了多工况热态测试,获得了数据样本,采用基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的BP神经网络,建立了飞灰含碳量软测量模型,通过仿真计算,证明了飞灰含碳量软测量模型的正确性和有效性。     

电站煤粉锅炉飞灰浓度模型

根据锅炉热平衡基本原理和燃烧理论,建立了基于在线监测参数的飞灰浓度计算模型,模型的计算值与实测值比较接近。模型对于在线测量飞灰含碳量有一定的工程实用性。     

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。     

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。     

FLUENT中煤粉燃烧飞灰含碳量数值模型的改进

为了提高FLUENT软件对电站煤粉锅炉飞灰含碳量的预测精度,推导了考虑灰层扩散阻力的焦炭缩核燃烧模型,基于FLUENT软件提供的"多表面反应模型"框架,结合用户自定义函数技术对其自带的焦炭燃烧模型进行了改进。然后对某1 025 t/h电站锅炉分别采用自带和改进的焦炭燃烧模型进行模拟,并和测试结果进行了对比。结果表明:自带模型由于忽略了灰层对燃烧气体的扩散阻力,求得的飞灰含碳量仅为0.1%,改进模型求得的飞灰含碳量为3.1%,与测试结果 2.2%更为接近;自带模型和改进模型求得的炉膛出口O2体积百分比分别为3.0%和3.3%,误差在±10%范围内。     

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。     

运行参数对锅炉煤粉着火燃烧和飞灰含碳量影响的数值研究

为了达到锅炉的优化运行以保证煤粉气流及时着火和充分燃尽，采用IPSA两相流动模型和煤粉燃烧综合模型，在不同的一次风率和煤粉细度的工况下，对1台350MW锅炉煤粉燃烧过程进行了数值模拟，得出了炉内燃烧器区域以及出口处烟气温度场和燃烧产物的组分浓度分布。分析了一次风率和煤粉细度对煤粉着火燃烧和飞灰含碳量的影响规律，并确定了优化的运行参数。结果表明：一次风率对煤粉气流的着火影响较大，而对出口处烟气温度、氧量以及飞灰含碳量影响较小。煤粉细度对煤粉气流的着火、燃烧以及燃尽均有较大影响。图8表2参9     

降低燃用福建无烟煤循环流化床锅炉飞灰含碳量浅谈

煤质特性、燃料颗粒、总体设计和运行工况是影响福建无烟煤在循环流化床锅炉中燃尽的主要因素。结合2台燃用福建无烟煤的DG75/3.82-11型CFB锅炉的运行情况,采取一系列有利于福建无烟煤在CFB锅炉中燃尽的措施:改善燃料粒径配比,采用窄筛分偏粗颗粒入炉煤;炉床温度控制在960~1 020℃,整个炉膛维持均衡的高温;改造回料风系统,减少或避免返料偏流,改善燃烧状况;改造二次风机和二次风喷嘴,提高二次风速,增强二次风的扰动穿透能力;优化运行调节,控制风煤配比,维持煤器后烟气含氧量在4%左右,一次风率在55%~60%、上下层二次风比为55:45~60:40,维持恰当的料层高度,一次风室压力控制在10~11kPa,达到较佳的燃尽效果。运行实践证明,这些措施可有效地降低飞灰含碳量。     

锅炉飞灰含碳量异常偏高的试验研究

通过锅炉冷态试验、常用煤种和异常煤种的热态调整试验，排除了可能引起某125MW机组飞灰含碳量异常(最高达14％)的结构及运行因素；常用煤种和异常煤种的常规指标接近，但其燃尽特性明显较常用煤种差；对异常煤种进行颗粒分离并分别进行工业分析，发现异常煤种由煤矸石、烟煤、无烟煤混合而成，无烟煤的含量达31．56％；对各颗粒分别进行热重分析，并与异常煤种TG-DTG曲线进行比较发现，烟煤、无烟煤的快速失重点分别与异常煤种的两个快速失重点相对应，进一步证明异常煤种主要由烟煤和无烟煤掺配而成。大量无烟煤的掺入导致燃尽困难，即为锅炉飞灰含碳量异常偏高的原因所在。图2表5参4     

循环流化床锅炉飞灰含碳量的探析

飞灰含碳量高是循环流化床锅炉燃烧效率低的主要原因,它影响着锅炉的连续、经济、安全运行,并维修难度大,费用高。     

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。     

燃煤电站锅炉飞灰含碳量偏高的原因分析与解决措施

在燃煤电站锅炉中 ,当煤粉不能进行完全燃烧时 ,将造成飞灰含碳量的升高。从煤粉细度、煤种特性、燃烧器的结构特性、热风温度、炉内空气动力场和锅炉负荷等方面分析了对飞灰含碳量变化的影响机理 ,指出了飞灰含碳量升高所造成的影响 ,并提出了维持锅炉稳定燃烧 ,降低飞灰含碳量 ,提高锅炉效率的有效措施。