烟气循环流化床脱硫灰特性研究

以典型烟气循环流化床脱硫工艺所产生的脱硫灰为样品,采用理论分析、化学分析、电镜扫描、热重分析、X-衍射分析等手段,较系统地研究了脱硫灰的化学组成、外观形貌、物相组成等特性。研究表明:脱硫反应对原粉煤灰颗粒有侵蚀作用,脱硫塔内存在明显的团聚效应;脱硫灰的主要物相组成是:莫莱石、石英、Fe2O3等粉煤灰物相,以及CaSO3·1/2H2O、CaCO3、CaSO4等脱硫物相。值得注意的是CaSO3·1/2H2O是主要的含硫物相,且各灰样中CaCO3含量较大。     

630 MW超临界火电机组深度调峰适应性研究

提高煤电机组灵活性,是提高我国电力系统调节能力的现实选择,以一台630MW超临界机组为例,通过掺烧优质烟煤和调节烟气旁路控制脱硝系统入口烟温的方法对机组调峰能力进行试验,实现了32％额定负荷下的稳定运行,分析了调峰运行过程中燃烧器、水冷壁及脱硝系统在调峰负荷下的适应性.试验结果显示,在32％负荷下,炉膛燃烧稳定,四周水...     

开大孔排烟冷却塔的结构稳定性应用研究

文章简要介绍了排烟冷却塔技术发展的背景资料,重点分析论述了排烟冷却塔稳定性分析方法及有限元模型建立的理论方案。以某电厂拟建的2×300MW机组排烟冷却塔为例,通过在通风筒上开大孔计算和稳定性分析可得出如下结论:通风筒壁上开有较大孔洞时对结构的稳定性影响不大,但由于孔洞周围的应力变化较大应对孔洞进行加固处理。     

复合水泥土无侧限抗压强度正交试验研究

脱硫石膏与粉煤灰混合后可复合成一种新型活性胶凝材料,针对其在工程中的运用情况,采用正交试验法研究了不同养护龄期下水泥掺量、脱硫石膏及粉煤灰对水泥土抗压强度的影响,分析了各因素水平之间的差异。研究结果表明:水泥掺量对水泥土无侧限抗压强度影响最大,脱硫石膏与粉煤灰在3 d时对水泥土的无侧限抗压强度基本无影响,后期随着龄期的增大对其有一定影响;同时脱硫石膏在28 d前对水泥土的无侧限抗压强度影响比粉煤灰稍显著,28 d后粉煤灰的影响则稍显著。     

抗粘附氟碳复合涂层在烟囱中的应用

为提高湿法脱硫后烟囱内壁防护涂层的防腐性能,以氟碳树脂(PEVE)和聚四氟乙烯(PTFE)粒子为原料,采用喷涂工艺及室温固化制备出具有抗粘附性能的防腐蚀氟碳复合涂层。利用硫酸腐蚀实验、抗粘附冷凝实验、耐温实验、耐磨性实验,分别评价涂层的耐酸性、抗粘性、耐温性、耐磨性,并通过扫描电子显微镜对腐蚀前后涂层的形貌变化进行分析。结果表明,当PTFE∶PEVE的质量比为1∶2时,制备的PTFE/PEVE复合涂层在竖直倾角小于5°且酸气温度小于60℃时,表面未出现酸性冷凝液附着,具有优异的抗粘附特性;且分别经室温20%H₂SO₄浸泡90 d和低温(50℃)10%H₂SO₄的浸泡7 d,涂层表现出较强的耐酸性能;涂层表面能承受200℃的高温而不发生脱落、鼓包、开裂等现象,具有良好的耐温性能。此外,受力氟碳复合涂层在砂纸上拖行200 cm后,表面疏水角度降为150.2°,依旧保持超疏水状态,具有良好的耐磨性。     

无焰燃烧技术在环形套筒窑上的应用

根据湘钢目前整体煤气平衡现状,现有转炉煤气热值仅1 350×4.18kJ/m3左右,根本无法满足套筒窑的生产要求,新上无焰燃烧项目后,不仅解决了在热值1 200×4.18kJ/m3的条件下能满负荷生产,每年还能为湘钢节约几百万元的燃料成本。     

直接接触式烟气余热回收工程应用及效果分析

在某锅炉房设计搭建了一套基于吸收式热泵的直接接触式烟气余热回收系统,回收1台29 MW锅炉的烟气余热系统。工程实测分析表明:测试期间,最终排烟温度基本稳定在20~30℃区间,平均回收烟气余热量为2.67 MW,吸收式热泵平均综合COP为1.62,供热效率平均提高11.54%。采用直接接触式烟气余热回收系统,大大提高了系统的能源利用效率。     

冷却塔排烟技术在国内的应用

冷却塔排烟技术在国内处在方兴未艾的阶段。文章从烟塔热力性能计算、烟气排放效果、塔体结构计算、进塔烟道设计、特殊防腐体系研究等方面总结了烟塔合一技术的关键点及目前国内取得的研究成果。结合三河电厂二期、大唐锦州热电厂等多项国内烟塔工程介绍了国内烟塔合一技术应用的情况及存在的问题,并依据工程经验就烟塔工程的管理模式、施工技术等方面提出了一些改进建议。     

冶金焦化企业节能减排中烟道气资源化利用探讨

随着工业的飞速发展,在冶金、焦化行业产生大量的二氧化碳,由此产生的“温室效应”也日益影响着全球气候。本文结合烟道气的特性以及冶金企业的特点从资源化利用二氧化碳的角度提出多角度利用烟道气以及强化措施,为企业节能减排提供了可行的技术方案。企业之间的相互合作可以有效的减少二氧化碳的排放并使二氧化碳得到合理的利用。     

基于微分进化和SMO算法的烟气含氧量软测量

火电厂中烟气含氧量是一个难以测量的量,采用支持向量机中的序列最小优化(SMO)算法对其进行软测量,并采用改进的SMO算法提高建模速度.SMO算法的性能很大程度上依赖于其学习参数,选择合适的SMO参数是一个亟待解决的问题.而微分进化算法(DE)具有很强的全局搜索能力,在多峰函数的寻优问题上已表现出优异的性能.为此,采用DE算法选择SMO的参数,提出了基于DE算法的SMO参数选择方法.仿真表明,该方法能够准确预测烟气含氧量的变化,比用遗传(GA)算法和粒子群(PSO)算法优化SMO参数具有更高的精度和更快的速度.