河南安陽方快鍋爐有限公司 建立校企合作研發團隊

導讀：

為對爐膛結渣情況進行有效預測,通過基于燃煤特性的單一指標與多指標綜合預測模型和模糊神經網絡分別對一臺300MW級亞臨界、一臺600MW級亞臨界以及兩臺1000MW級超超臨界鍋爐機組爐膛結渣情況進行了計算分析;針對300MW級亞臨界鍋爐機組建立了膜式水冷壁實際熱流密度的計算模型,并利用基于污染系數的神

為對爐膛結渣情況進行有效預測,通過基于燃煤特性的單一指標與多指標綜合

為對爐膛結渣情況進行有效預測,通過基于燃煤特性的單一指標與多指標綜合預測模型和模糊神經網絡分別對一臺300MW級亞臨界、一臺600MW級亞臨界以及兩臺1000MW級超超臨界河南安陽方快鍋爐有限公司機組爐膛結渣情況進行了計算分析;針對300MW級亞臨界鍋爐機組建立了膜式水冷壁實際熱流密度的計算模型,并利用基于污染系數的神經網絡對該電站鍋爐爐膛結渣情況進行了預測.3種預測模型的結果表明:單一指標和多指標綜合預測模型一定程度上可對爐膛結渣情況進行預測,但其分辨率較低,且模型中各指標對于不同煤種和爐型的分辨率存在差異;模糊神經網絡相對于上述模型和傳統神經網絡分辨率較高,所構建的4種模糊神經網絡分辨率可分別達到92％、92％、92％以及100％,且統計結果的分辨率也可達到100％,對不同爐型和煤種的適用性更強.另外,基于污染系數的神經網絡可根據電站運行數據對爐膛局部結渣情況進行實時預測,誤差在3％以內,均方誤差為0.0134,預測結果可為吹灰提供指導。

保溫措施對電加熱鍋爐的重要性：近期，方快鍋爐的現場調查人員向我

保溫措施對電加熱河南安陽方快鍋爐有限公司的重要性：近期，方快鍋爐的現場調查人員向我們反饋，很多企業使用的電鍋爐并沒有做保溫處理措施，大量的熱量散發到外界，被白白浪費掉了。

爐水位低于水位表最低可見邊緣

爐水位低于水位表最低可見邊緣。

河南安陽方快鍋爐有限公司燃氣煤質存在的問題鍋爐燃氣煤質存在的問題有：1、煤炭灰份較多，2、煤炭顆粒不均，3、煤炭中含有大量的雜質，4、煤炭的發熱值較低，5、燃燒時不易引燃著火，6、煤炭中水分含量不定。7、煤炭不好燒，爐渣含碳量高。一般情況下，鍋爐最好使用設計煤種或與設計煤種接近的煤種，以確保燃燒穩定。近年來由于周邊煤炭供應日趨緊張，煤炭供應日趨多元化，煤炭質量比以往煤種有很大的差異，對鍋爐的穩定燃燒和正常供熱運行帶來很大影響。煤質對鍋爐穩定燃燒的影響：煤的發熱量是反映煤質好壞的一個重要指標，當煤的發熱量低到一定數值時，不僅會影響燃燒不穩定不完全，而且會導致鍋爐熄火，使鍋爐出口溫度很難達標，影響正常運行。揮發分在較低溫度下能夠析出和燃燒，隨著燃燒放熱，焦碳粒的溫度迅速提高，為其著火和燃燒提供了極其有利的條件，另外揮發分的析出又增加了焦碳內部空隙和外部反應面積，有利于提高焦碳的燃燒速度。因此，揮發分含量越大，煤中難燃的固定碳成分越少，煤粉越容易燃燼，揮發分析出的空隙多，增大反應表面積，使燃燒反應加快。揮發份含量降低時，煤粉氣流著火溫度顯著升高，著火熱隨之增大，著火困難，達到著火所需的時間變長，燃燒穩定性降低，火焰中心上移，爐膛輻射受熱面吸收的熱量減少，對流受熱面吸收的熱量增加，尾部排煙溫度升高，排煙損失增大。

燃燒器調試之前的檢查及注意事項調試以前的查驗。張望燃氣可否到位，燃氣管路的可否清潔順暢，閥門可否已開啟。有沒管路泄漏征象，管道裝配可否適宜。從燃氣閥前管道放氣排空，以確保管路中無同化氛圍，同時排空管應接出室外。點燃機里面查驗1。百取點燃器的點燃頭可否裝配和調解好。機電回旋的方位可否準確。外面的電路聯接可否相符條件。左證線路境況對點燃機實行冷態模仿，察看運轉中設備的各個部件可否正常及火焰探測保障部門可否正常。點燃機的調試1。查驗外面的燃氣可否到位，管路可否順暢，外面電源操縱到位。把點燃機的負荷調至小負荷，點燃位置相對調至小負荷，封閉窮負荷實行點燃并察看火焰境況，左證火焰境況對伺服馬達抑或風門。注意事項。百取點燃器連綿產生二次點燃步調失敗時，應停機查驗，點燃機的供氣體系可否正常，電路連線可否準確，解除毛病后方可從頭啟動點燃機。供氣管路嚴禁用扳手或金屬棒敲擊、沖突，防止導致靜電或火花，激發燃氣爆炸。嚴禁在供氣閥組或管道法蘭面等處抽煙、焊接、切割等違章功課。嚴禁在管路及閥組和調壓閥旁實行任何明火考試，防止重窮事變產生。考試供氣管路中可否有燃料，常常用氣體低壓表考試可以。在供氣管路中，便是實行過排空，但管壁有殘留氣體或液滴，如遇靜電火花和明火一樣會導致點燃及爆炸。當供氣管路已通氣，而閥組有毛病時需求摧毀，最初強制切斷閥組前端總閥，繼而對總閥至閥組這一段管道中氣體實行放空，以后干才實行閥組的摧毀以及維修。

結論：

為對爐膛結渣情況進行有效預測,通過基于燃煤特性的單一指標與多指標綜合預測模型和模糊神經網絡分別對一臺300MW級亞臨界、一臺600MW級亞臨界以及兩臺1000MW級超超臨界鍋爐機組爐膛結渣情況進行了計算分析;針對300MW級亞臨界鍋爐機組建立了膜式水冷壁實際熱流密度的計算模型,并利用基于污染系數的神經網絡對該電站鍋爐爐膛結渣情況進行了預測.3種預測模型的結果表明:單一指標和多指標綜合預測模型一定程度上可對爐膛結渣情況進行預測,但其分辨率較低,且模型中各指標對于不同煤種和爐型的分辨率存在差異;模糊神經網絡相對于上述模型和傳統神經網絡分辨率較高,所構建的4種模糊神經網絡分辨率可分別達到92％、92％、92％以及100％,且統計結果的分辨率也可達到100％,對不同爐型和煤種的適用性更強.另外,基于污染系數的神經網絡可根據電站運行數據對爐膛局部結渣情況進行實時預測,誤差在3％以內,均方誤差為0.0134,預測結果可為吹灰提供指導。保溫措施對電加熱鍋爐的重要性：近期，方快鍋爐的現場調查人員向我們反饋，很多企業使用的電鍋爐并沒有做保溫處理措施，大量的熱量散發到外界，被白白浪費掉了。爐水位低于水位表最低可見邊緣。鍋爐燃氣煤質存在的問題鍋爐燃氣煤質存在的問題有：1、煤炭灰份較多，2、煤炭顆粒不均，3、煤炭中含有大量的雜質，4、煤炭的發熱值較低，5、燃燒時不易引燃著火，6、煤炭中水分含量不定。