為對(duì)爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行有效預(yù)測(cè),通過(guò)基于燃煤特性的單一指標(biāo)與多指標(biāo)綜合預(yù)測(cè)模型和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)一臺(tái)300MW級(jí)亞臨界、一臺(tái)600MW級(jí)亞臨界以及兩臺(tái)1000MW級(jí)超超臨界鍋爐機(jī)組爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了計(jì)算分析;針對(duì)300MW級(jí)亞臨界鍋爐機(jī)組建立了膜式水冷壁實(shí)際熱流密度的計(jì)算模型,并利用基于污染系數(shù)的神
為對(duì)爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行有效預(yù)測(cè),通過(guò)基于燃煤特性的單一指標(biāo)與多指標(biāo)綜合預(yù)測(cè)模型和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)一臺(tái)300MW級(jí)亞臨界、一臺(tái)600MW級(jí)亞臨界以及兩臺(tái)1000MW級(jí)超超臨界濟(jì)南市鍋爐生產(chǎn)廠家機(jī)組爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了計(jì)算分析;針對(duì)300MW級(jí)亞臨界鍋爐機(jī)組建立了膜式水冷壁實(shí)際熱流密度的計(jì)算模型,并利用基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該電站鍋爐爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了預(yù)測(cè).3種預(yù)測(cè)模型的結(jié)果表明:單一指標(biāo)和多指標(biāo)綜合預(yù)測(cè)模型一定程度上可對(duì)爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行預(yù)測(cè),但其分辨率較低,且模型中各指標(biāo)對(duì)于不同煤種和爐型的分辨率存在差異;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于上述模型和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率較高,所構(gòu)建的4種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率可分別達(dá)到92%、92%、92%以及100%,且統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分辨率也可達(dá)到100%,對(duì)不同爐型和煤種的適用性更強(qiáng).另外,基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)爐膛局部結(jié)渣情況進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),誤差在3%以?xún)?nèi),均方誤差為0.0134,預(yù)測(cè)結(jié)果可為吹灰提供指導(dǎo)。
互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)的深度融合,方快已脫離傳統(tǒng)行業(yè)固有的老舊思想,逐步走向智能化的高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展道路。中國(guó)好技術(shù),領(lǐng)先產(chǎn)學(xué)研。隨著集團(tuán)對(duì)自身追求的不斷提高,方快與清華大學(xué)、西安交通大學(xué)和鄭州大學(xué)達(dá)成合作,簽署產(chǎn)學(xué)研合作協(xié)議,并建立了升級(jí)工程技術(shù)研究中心——清潔濟(jì)南市鍋爐生產(chǎn)廠家實(shí)驗(yàn)室,進(jìn)行燃燒領(lǐng)域的探索與嘗試。今年,集團(tuán)還與合肥通用機(jī)械研究院陳學(xué)東院士達(dá)成合作,成立“院士工作站”,作為行業(yè)內(nèi)尖端技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新基地。確認(rèn)過(guò)眼神,方快鍋爐是不可多得的優(yōu)秀企業(yè)。
濟(jì)南市鍋爐生產(chǎn)廠家原始排塵濃度低:由于爐膛后部設(shè)置灰塵粗分離轉(zhuǎn)向室,而且爐膛容積大,則可確保鍋爐原始排塵濃度低于標(biāo)準(zhǔn)允許值。
"煤改氣"、"煤改電"集中供熱是國(guó)家推行的治污降霾·保衛(wèi)藍(lán)天的重要途徑,以固體蓄熱濟(jì)南市鍋爐生產(chǎn)廠家在居住建筑與公共建筑中的應(yīng)用為例,分析了其設(shè)備選型、運(yùn)行策略、項(xiàng)目投資運(yùn)行費(fèi)用與燃?xì)庹婵障嘧冨仩t的差異,可為固體蓄熱鍋爐在集中供熱領(lǐng)域的應(yīng)用提供借鑒。
相應(yīng)的過(guò)熱器受熱面也較小,且蒸汽溫度較低,可布置在煙溫較低的區(qū)域,以便全部采用碳鋼制造。不進(jìn)行過(guò)熱時(shí),直接輸出飽和蒸汽,濟(jì)南市鍋爐生產(chǎn)廠家中不裝設(shè)過(guò)熱器。加熱吸熱量不大,但因給水溫度低,因而為了降低排煙度,通常優(yōu)先裝用省煤器。有時(shí)采用空氣預(yù)熱器,尤其是當(dāng)有較多高溫回水進(jìn)入給水而不宜采用省煤器時(shí)。
為對(duì)爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行有效預(yù)測(cè),通過(guò)基于燃煤特性的單一指標(biāo)與多指標(biāo)綜合預(yù)測(cè)模型和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)一臺(tái)300MW級(jí)亞臨界、一臺(tái)600MW級(jí)亞臨界以及兩臺(tái)1000MW級(jí)超超臨界鍋爐機(jī)組爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了計(jì)算分析;針對(duì)300MW級(jí)亞臨界鍋爐機(jī)組建立了膜式水冷壁實(shí)際熱流密度的計(jì)算模型,并利用基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該電站鍋爐爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了預(yù)測(cè).3種預(yù)測(cè)模型的結(jié)果表明:單一指標(biāo)和多指標(biāo)綜合預(yù)測(cè)模型一定程度上可對(duì)爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行預(yù)測(cè),但其分辨率較低,且模型中各指標(biāo)對(duì)于不同煤種和爐型的分辨率存在差異;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對(duì)于上述模型和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率較高,所構(gòu)建的4種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率可分別達(dá)到92%、92%、92%以及100%,且統(tǒng)計(jì)結(jié)果的分辨率也可達(dá)到100%,對(duì)不同爐型和煤種的適用性更強(qiáng).另外,基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)爐膛局部結(jié)渣情況進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),誤差在3%以?xún)?nèi),均方誤差為0.0134,預(yù)測(cè)結(jié)果可為吹灰提供指導(dǎo)。互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)的深度融合,方快已脫離傳統(tǒng)行業(yè)固有的老舊思想,逐步走向智能化的高新技術(shù)企業(yè)發(fā)展道路。鍋爐原始排塵濃度低:由于爐膛后部設(shè)置灰塵粗分離轉(zhuǎn)向室,而且爐膛容積大,則可確保鍋爐原始排塵濃度低于標(biāo)準(zhǔn)允許值。"煤改氣"、"煤改電"集中供熱是國(guó)家推行的治污降霾·保衛(wèi)藍(lán)天的重要途徑,以固體蓄熱鍋爐在居住建筑與公共建筑中的應(yīng)用為例,分析了其設(shè)備選型、運(yùn)行策略、項(xiàng)目投資運(yùn)行費(fèi)用與燃?xì)庹婵障嘧冨仩t的差異,可為固體蓄熱鍋爐在集中供熱領(lǐng)域的應(yīng)用提供借鑒。
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