玉田縣燕山鍋爐制造廠 取得豐碩成果

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級超超臨界玉田縣燕山鍋爐制造廠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。

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③低溫粘結z在低于露點區域，煙氣中的so3與H20結合形成比SO，并冷凝在低溫受熱面上。積灰與冷凝在管壁上的硫酸形成以硫酸鈣為基質的水泥狀物質，常呈硬結狀，把管子或管子之間空隙堵塞，清理時很困難，對玉田縣燕山鍋爐制造廠t作影響很大。在燃用多硫多水多灰的燃料時更應注意，它主要在空氣預熱器冷端形成，同時伴隨有低溫腐蝕現象。

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