组合弯头后煤粉浓度分布的光学波动方法测量

阐述了利用光学波动法测量颗粒浓度的原理,并在实验的基础上,利用基于此原理的仪器对组合弯头后管内煤粉浓度分布做了测量研究,得出浓度分布规律:气固多相流在流经组合弯头连接部分时,截面上的浓度分布是对称的;两相流在管内沿着管道中轴线做旋转运动;整个流动过程中,不计其他因素的影响,多相流的浓度场分布是一个扩散的过程。     

火力发电厂锅炉运行优化管理系统的研究与开发

通过分析目前火力发电厂锅炉燃烧优化调整方法所存在的问题,研究和开发出基于人工神经网络和遗传算法的锅炉运行优化管理系统。它通过机组实时运行参数的监测,以及机组变工况条件下各运行参数最优值的确定,对机组经济性做出实时评价,并提供最优值曲线,指导运行人员提高运行水平。锅炉燃烧优化采用人工神经网络和遗传算法相结合的燃烧特性建模和优化方法,实现锅炉燃用不同煤种、不同负荷条件下的运行参数全局寻优。该系统将影响机组安全性和经济性的关键参数作为长期趋势数据保存,并对某些有累积效应的参数具有累计统计功能,可实现机组设备状态在线检测,为设备消缺和安排合理的检修计划提供参考,实现锅炉优化运行指导和设备状态检测。     

超细煤粉再燃降低NOx排放的试验研究

燃料再燃是诸多炉内脱氮方法中最有效且有前途的技术之一。选用5种煤，在大型一维热态试验炉上对超细煤粉再燃降低NOx的排放进行了大量的试验研究，得出了煤粉细度、再燃量、再燃温度及再燃区停留时间等因素对NOx排放的影响规律，为超细粉降低NOx排放提供了试验和理论依据。     

低负荷稳燃和高负荷防结渣复合型燃烧器研究开发

针对电站燃煤锅炉实际存在的低负荷稳燃和高负荷防结渣的矛盾，设计了一种新型复合型燃烧器。为确切了解复合型燃烧器的气固两相流动情况，在单喷口冷模实验台和四角喷燃炉冷模实验台上，对不同结构型式和尺寸的复合型燃烧器进行了大量的冷模试验，推荐了合理的结构和尺寸，为复合型燃烧器在电站锅炉上的应用提供了依据。实炉试验结果表明，设计达到了预期设想。     

水平浓淡燃烧器出口气固浓淡射流的混合特性研究

水平浓淡燃烧器出口射流在水平方向上分为浓淡两股，浓煤粉射流位于向火侧而淡煤粉射流位于背火侧，以实现稳定着火，防止炉内结渣和高温腐蚀，并起到降低氮氧化物(N0，)排放的作用，但由于浓淡两股煤粉空气射流之间仅有较薄的隔板加以分隔，因此往往存在浓淡煤粉射流是否在出口后不久即发生混合，导致浓淡分离效果丧失的疑虑。该文通过气固两相模化实验，采用基于光学波动法的激光光纤探针对水平浓淡气固两相射流在燃烧器出口外浓淡两股射流的混合特性进行了试验研究，结果表明水平浓淡燃烧器出口气固两相射流的浓淡分离效果能在较长的射程内得以维持，从而保证了浓淡燃烧的优点。     

600MW锅炉偏转二次风系统炉内流动和NOx排放特性

某６００ＭＷ四角切圆燃烧锅炉,采用偏转二次风系统,炉膛下部二次风大角度正切,上部二次风和ＯＦＡ风反切削旋,因而在炉膛截面水平方向和炉膛高度方式形成分级燃烧,实际运行结果表明,该燃烧器布置方式能抑制炉内结渣,减轻炉膛出口扭转残余并能降低ＮＯｘ排放量。本文通过对该６００ＭＷ锅炉进行冷热态多工况试验,摸索偏转二次风系统的炉风空气动力特性和热态运行特性,采用数值计算对炉炉内流动,传热、燃烧和氮氧化物生成过     

新型浓淡分离型稳燃器内气固两相流动的数值模拟

利用对新型浓淡分离型稳燃器内的气固两相流动进行的数值模拟,得出了不同预热室长度时其空气动力特性的变化,对开发应用新型稳燃器具有一定的指导意义。     

回转式空气预热器冷端金属温度试验和数值模化研究

在实际运行中，回转式空气预热器冷端金属受热面容易发生低温腐蚀和堵灰，通过现场试验确定了大型回转式空气预热器在不同工况下低温受热面温度变化曲线和平均温度。以试验结果为基础，采用空气预热器传热数学模型，用数值计算方法对冷端金属温度进行了数值模拟。数值计算结果与试验结果吻合良好，为暖风器的经济运行提供了理论和实验依据，提高了电厂经济性。     

火电厂锅炉热效率优化调整软件的开发

大型燃煤电厂锅炉热效率目前通常依靠燃烧试验调整优化，现场试验耗时费力，而且由于锅炉输入输出特性复杂，耦合性强，燃用煤种和操作条件变化较大，通过试验进行燃烧优化往往效果不佳。介绍开发的一种设计软件，它利用人工神经网络对锅炉特性建模，并采用遗传算法进行最佳运行工况寻优，可获得目前最佳的锅炉燃烧调整方方式，实现锅炉的节能降耗。     

变尺度混沌蚁群算法在NOx排放优化中的应用

为了控制燃煤电厂NOx排放,应用支持向量回归建立了大型四角切圆燃烧电站锅炉NOx 排放特性模型。利用大样本量的热态实炉NOx 排放试验数据对模型进行了训练和验证,结合NOx排放模型采用一种变尺度混沌蚁群算法对锅炉运行参数进行优化, 定量分析优化算法参数对优化结果的影响。计算结果表明,相对于BP神经网络,支持向量回归模型能更好地预测锅炉NOx排放;变尺度混沌蚁群算法能明显降低NOx排放,且具有较高的稳定性与鲁棒性,1.8 min的优化时间也便于在线应用;支持向量回归与变尺度蚁群混合算法能有效降低燃煤锅炉NOx排放,是锅炉NOx排放控制的有效工具。