基于辐射能信号的锅炉燃料调节特性研究

利用炉膛内辐射能信号快速反映燃烧率的能力,将辐射能信号引入到锅炉燃料控制系统中,分析了辐射能信号参与燃料控制的优势.根据机组运行负荷不同而炉内燃烧存在差异的特点,以辐射能信号作为中间变量利用分段辨识的方法建立燃烧系统的数学模型.研究结果表明该方法较原控制系统超前30~45s完成入炉燃料量的调整.针对锅炉两种不同制粉系统,分别计算了炉膛辐射能信号响应燃料量变化的动态时间以及与机组负荷的对应关系,对辐射能信号在燃烧系统中动态时间的量化与分析,为其参与炉内燃烧调整提供数据支持.     

基于炉膛辐射能信号的主汽压特性及仿真研究

采用了基于火焰图像处理的炉膛辐射能信号检测系统对湘潭电厂300MW燃煤机组进行了现场检测，并对机组进行了锅炉燃料扰动和汽机调门开度扰动的开环试验，获得主汽系统的动态特性，将炉膛辐射能信号引入燃烧控制系统，对入炉燃料量进行反馈控制，仿真试验表明，该控制方案可以有效克服燃料量内扰和负荷外扰对主汽压力的影响，维持主汽压力的稳定。     

基于神经网络的火焰燃烧稳定性算法研究

本文旨在研究锅炉火焰燃烧的稳定性问题,提高锅炉燃烧火焰的检测准确度.针对锅炉燃烧监控系统所采集的火焰动态图像进行分析来检测锅炉内火焰燃烧稳定性,燃烧受影响的火焰出现短时脉动时,传统的基于灰度方差的检测方法不能避免火焰脉动的影响,造成对锅炉内燃烧稳定性检测准确度不高的问题.本文提出一种基于神经网络的火焰燃烧稳定性检测方法,选取与火焰稳定性直接相关的多个特征作为神经网络的输入向量,对样本多次训练能去除杂质燃烧或调峰引起的微小脉动的影响,克服了传统方法检测准确度不高的问题.实验证明,该方法能够有效避免杂质和调峰对燃烧的影响,对锅炉内的燃烧稳定性做出准确检测.     

基于三维温度场可视化的锅炉NOx排放试验研究

在一台采用三维温度场可视化监控系统的300MW锅炉上进行了NOx排放规律的试验研究,得到锅炉负荷、过量空气系数、燃烧器摆角、燃尽风量、二次风配风方式和层间燃料分配等与NOx排放、飞灰含碳量、炉膛总辐射能及炉内三维温度分布的关系.试验结果表明,NOx排放与炉内三维温度分布具有很强的相关性,炉膛辐射能很好地反映炉内的燃烧状况,可为实现高效低NOx排放提供指导信息.     

韶关发电厂“W”火焰锅炉运行特性初探

韶关发电厂10号炉是“W”型火焰燃煤锅炉,结合10号炉在调试运行中出现的问题,对该锅炉的温度和燃烧等特性进行了分析。有助于我们进一步掌握该锅炉特性,确保机组安全经济运行。     

基于神经网络的电站锅炉燃烧诊断方法研究

根据电站锅炉燃烧过程的特点,利用图像处理技术提取了表征火焰燃烧特性的特征量,提出了基于BP神经网络的锅炉炉膛火焰燃烧状态的模式识别方法.针对锅炉燃烧诊断实时性强的要求,设计开发了一套PC机加信号处理系统(DSP)的实时图像采集与燃烧诊断系统,在200MW锅炉上进行试验.结果表明,该系统简便实用,可实现锅炉运行过程的燃烧诊断,为电站锅炉的安全、经济运行提供可靠的依据,具有一定的工程应用前景.     

炉内火焰监测的现状及其发展方向

当前国内自行设计的和引进的红外线炉内火焰监测器均用于判断锅炉内火焰有无,基本上都采用光敏元件检测火焰。而国外最近发表的炉内燃烧监视装置的图像处理技术,除了能监视火焰状况以外,还能定量地给出火焰参数。如,火焰面积火焰长度、火焰中心位置、火焰最大亮度位置、火焰平均亮度,标准偏差等。并且能对每个燃烧喷咀进行控制。本文介绍了目前国内外锅炉内火焰监测的概况。     

混烧锅炉富氧燃烧的数值模拟

富氧燃烧会对煤粉和高炉煤气混烧锅炉炉内的燃烧特性产生重要影响.以130 t/h煤粉和高炉煤气混烧锅炉为研究对象,采用Fluent流体力学软件,对助燃气体(O2/N2)在3种不同氧气体积百分数(21％,23％,27％)工况下煤粉和高炉煤气混烧锅炉炉内的燃烧过程进行数值模拟.模拟得到3种工况下:炉内的温度场分布,烟气流场特性,火焰长度.模拟结果表明:随着氧气浓度的增加,燃料着火速度更快,燃烧更稳定,出口烟温逐渐降低,炉内烟气流速逐渐减少,强化了炉内传热效果,提高了锅炉热效率.     

在W型火焰锅炉冷模中组织γ型气流的试验研究

提出了一种在Ｗ型火焰锅炉中组织燃烧工况的新方法－组织γ型火焰燃烧的方法，并在冷态模型试验台上作了试验研究，得出了不同工况的炉内γ型气流流场图谱，并对不同工况流场的主气流速度衰减规律和炉内气流充满度等进行了分析，最后，总结了γ型气流流场的配风规律，并分析了炉内结渣的可能性。     

基于PCI总线和DSP的锅炉火焰温度场测量系统

针对电站锅炉温度场测量及燃烧诊断中存在的问题,设计了一套基于PCI总线和DSP的嵌入式火焰图像处理系统,给出了与DSP接口的电路以及程序设计的方法.经过200MW机组的试验表明,该系统实现了高速连续的视频采集及处理,其温度场测量相对误差小于5%,满足了火焰监测和燃烧诊断的实时性以及系统对测量精度的要求.