BP神经网络与改进热力计算结合确定锅炉参数基准值

提出了采用BP神经网络模型与改进热力计算相结合的方法确定锅炉运行参数基准值。计算中采用BP神经网络模型预测飞灰含碳量的基准值,并根据锅炉运行负荷选取炉膛出口烟气温度计算公式,采用登山原理确定过量空气系数的方法确定关键运行参数基准值。最后,以一台HG1025/18.2-M锅炉为例,计算70%、50%负荷下该锅炉运行参数的基准值,得到随着锅炉负荷的降低炉膛出口过量空气系数明显增加,飞灰含碳量和机械未完全燃烧热损失显著降低。证明该方法能够很好地反映锅炉负荷、煤质特性参数改变对运行参数基准值的影响。     

粒径对燃煤电站飞灰元素质量分数分布的影响

对燃煤电站不同粒径飞灰样品进行了扫描电镜、X射线衍射、电子探针和离子色谱分析,研究了燃煤飞灰中元素质量分数随飞灰粒径的变化规律,分析了过量空气系数对飞灰中元素质量分数分布的影响,并将其与电加热沉降炉的试验结果进行了比较.结果表明:Na、S、Ca和Cl元素的质量分数分布随粒径改变整体上呈负相关变化;Al、Si、K和Fe的质量分数分布随粒径改变整体上呈正相关变化;粒径为25～45 μm飞灰中元素的质量分数分布随过量空气系数的变化呈现明显的规律性,而粒径＞45～75 μm飞灰中元素的质量分数分布随过量空气系数变化的规律不明显;在200～350℃时,加热温度对飞灰中Cl和S元素的质量分数分布无影响.     

废物热处理平衡产物和净输入热功率计算模型

基于吉布斯自由能最小原理和能量守恒原理建立了能预测废物经过热解、气化或焚烧处理后产物分布和净输入热功率的计算模型.采用EQUIL程序计算模拟了平衡产物成分随含水率、温度和过量空气系数的变化规律,并在此基础上得到温度和产物分布对净输入热功率的影响.研究结果表明,该计算模型能有效预测在废物热解、气化或焚烧处理过程中含水率、温度和过量空气系数对产物分布和净输入热功率的影响.     

若干因素对电站锅炉飞灰含碳量影响的数值研究

基于用户自定义函数(UDF)技术改进了Fluent自带的煤粉焦炭燃烧模型,并利用该改进模型对若干因素如空气过量系数、一次风率、燃烧器摆动角度等对飞灰含碳量的影响和作用机制进行了数值研究。结果表明,空气过量系数和一次风率都有一个最佳值,而燃烧器上摆角度和二次风切圆直径越大,飞灰含碳量越高。     

最佳过量空气系数优化控制氢发动机性能的建模实现

进行了进气管直接喷射式氢发动机中过量空气系数对其性能影响的研究,分析了过量空气系数对输出功率、氢燃料消耗率和NOx排放量的影响,试验表明过量空气系数对氢发动机性能有较大影响.基于神经网络在逼近动态系统输入和输出之间非线性关系的优势,运用BP神经网络对过量空气系数与输出功率和氢燃料消耗率的关系建模,仿真和试验结果的对比研究表明：模型能准确地得出各工况所需的最佳过量空气系数,可为优化控制氢发动机性能提供理论支持.     

基于BP神经网络的煤粉锅炉飞灰含碳量研究

飞灰含碳量是反映电站煤粉锅炉燃烧效率的一个重要指标。基于误差反向传播（BP）神经网络方法,建立了11-23-1型BP神经网络模型。根据某电站四角切圆煤粉锅炉特点选取了煤粉细度、燃烧器摆角、烟气含氧量、5个煤种参数、燃烧器喷口运行组合等11个影响燃烧的参数作为神经网络的输入因子,对建立的模型进行训练,得到模型参数。以此进行预测,与实际值的误差不超过6％。在此基础上,又提出了单参数影响飞灰含碳量的简化分析方法,使神经网络包含的多维非线性规律在一定条件下简洁、直观地反映出来。计算和分析结果表明,本模型方法能有效提取各参数对飞友含碳量的影响规律,可用于锅炉飞灰含碳量的分析、预测和优化调节。     

CFB锅炉燃烧福建无烟煤低排污运行的工业型试验

在一台 75t/h的工业循环流化床锅炉进行试验 ,测试过量空气系数、二次风率和煤种变化对燃用福建无烟煤的循环流化床锅炉运行中NOx、SO2 、C0等污染物排放及飞灰燃烬度的影响 ,结果表明 ,在一定的过量空气范围内随过量空气系数的增大 ,NOx 的排放浓度降低 ;CO的排放浓度降低 ;飞灰含碳量显著减少 ;SO2 的排放浓度减少并趋于稳定 ,在一定范围内提高过量空气系数对于以福建无烟煤为燃料的CFB锅炉的炉内自脱硫燃烧有正面作用。当α不变时 ,氮氧化物的排放浓度随二次风率的增加而降低 ;可能存在有最佳二次风率 ,使得燃料氮的转化率最低     

过量空气系数对W型火焰锅炉燃烧影响的数值模拟研究

过量空气系数是影响W型火焰锅炉燃烧的重要因素.利用数值模拟技术对某电厂300MW"W"型火焰锅炉炉内燃烧进行了4个工况的计算.通过分析各个工况下炉内流场、温度场、NO排放量以及炉膛出口处飞灰含碳量,得出过量空气系数增大时,炉内流场变化不大,炉内温度水平降低,火焰中心上移,NO排放量增大,飞灰含碳量减少.     

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。     

秸秆涡旋燃烧颗粒排放特性影响研究

利用颗粒物分级采样及烟气实时监测技术,研究稻草在涡旋燃烧炉燃烧时燃烧温度、一二次风配比、过量空气系数等参数对飞灰颗粒排放特性的影响。实验表明稻草燃烧产生的亚微米颗粒PM1及微细颗粒PM1-2.5主要由KCl和K2SO4组成。提高燃烧温度、增大一二次风配比将增加PM1排放浓度。试验中随着一二次风配比的增大或燃烧过量空气系数的增大,不同粒径颗粒的S/Cl摩尔比将增大,而适当的燃烧过量空气系数有利于减少PM和CO排放。     

粒子风选器的冷态实验研究

粒子清灰器对于清理锅炉尾部受热面上的弱粘性积灰往往比传统的吹扫式清灰器更有效.用河砂做清灰粒子对受热面的损伤程度很低.采用粒子清灰器时,要在尾部烟道的底部配合采用粒子分选器以回收粒子.根据河砂和积灰的粒径相差很大的特点,设计了流态化粒子分选实验台,研究河砂和细灰二元混合物的分选条件,获得了分离风速、二元混合物固气比、细...     

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     

基于燃烧与传热相耦合的飞灰含碳量预测模型

通过总结前人对煤粉燃烧的研究,建立了一个将炉内燃烧和传热相耦合的飞灰含碳量一维预测模型.利用此模型可分析炉型、煤质、煤粉细度和运行参数等对飞灰含碳量的影响规律,其对锅炉设计人员和运行人员均具有一定的应用价值.     

循环流化床锅炉降低飞灰含碳量研究

介绍了煤指数、床压、床温、流化风量、总风量和一、二次风比例、燃煤粒径对循环流化床锅炉飞灰含碳量的影响,并以某电厂440t/h循环流化床锅炉降低飞灰含碳量的优化调整为例,通过正交试验分析各因素影响情况。试验表明:总风量对锅炉飞灰含碳量的影响相对较大,其次是流化风量,再次是床压。通过调整入炉煤粒径分布,进一步降低飞灰含碳量。试验表明燃煤粒度对锅炉飞灰含碳量影响较大。     

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。     

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。     

煤粉炉燃烧效率工程预测模型

整理了前人有关煤焦燃烧反应的动力学数据，在此基础上，建立了适合于工程计算的煤粉炉燃烧效率预测模型。该模型能够定量分析煤种、煤粉细度、运行氧量、炉膛温度、燃尽高度等多种参数对燃烧效率的影响。采用该模型对实际运行锅炉的计算表明，它能够较为准确地预测飞灰未燃尽碳含量，可以用于煤粉锅炉燃烧效率预报分析，为选择合适的设计和运行参数提供指导。图6表3参3。     

一种基于LSSVM的飞灰含碳量软测量方法及装置

飞灰含碳量是反映火电厂锅炉燃烧效率的重要指标之一。实时准确地检测飞灰含碳量对指导锅炉运行,提升锅炉效率具有重要意义。现行检测装置大都采用灼烧、反射等物理化学方法测量飞灰含碳量,测量滞后大、准确度不高,且设备复杂昂贵,维护成本高,现场应用效果较差;本文采用软测量技术对飞灰含碳量进行间接测量,提出了一种基于LSSVM的飞灰含碳量软测量方法,选取方便测量的相关运行参数为辅助变量,通过软测量模型对飞灰含碳量进行实时预测,并将LSSVM软测量系统嵌入到PLC中,研制了一种飞灰含碳量在线软测量装置,无需采取灰样,预测速度快,准确度较高。