山西嘉科鍋爐有限公司 提升企業(yè)自身核心競爭力

導讀：

準確預測燃煤鍋爐尾部煙氣的酸露點和酸凝結對深度降低排煙溫度、保障尾部換熱設備的安全高效運行十分重要.尾部煙氣中存在的飛灰顆粒對酸露點和酸凝結液滴的發(fā)生有很大影響,不可忽略.考慮煙氣中超細飛灰顆粒對酸露點和酸凝結的影響,提出了飛灰粒徑對考慮局部凝結質量傳輸效果的酸露點和酸凝結迭代計算方法,實現(xiàn)了酸露點

準確預測燃煤鍋爐尾部煙氣的酸露點和酸凝結對深度降低排煙溫度、

準確預測燃煤山西嘉科鍋爐有限公司尾部煙氣的酸露點和酸凝結對深度降低排煙溫度、保障尾部換熱設備的安全高效運行十分重要.尾部煙氣中存在的飛灰顆粒對酸露點和酸凝結液滴的發(fā)生有很大影響,不可忽略.考慮煙氣中超細飛灰顆粒對酸露點和酸凝結的影響,提出了飛灰粒徑對考慮局部凝結質量傳輸效果的酸露點和酸凝結迭代計算方法,實現(xiàn)了酸露點和壁面溫度下酸凝結的準確預測.當飛灰粒徑低于中肯半徑(rash＜r0)時,飛灰粒徑對凝結率有顯著影響;隨著飛灰粒徑的降低,硫酸蒸氣、水蒸氣以及酸液凝結率明顯增加,尤其是硫酸蒸氣凝結率;飛灰粒徑越小,凝結越易發(fā)生.然而,過冷度超過30℃時,煙氣中超細飛灰顆粒對低溫壁面酸凝結的影響可以忽略不計.煙氣攜帶而不被低溫壁面捕獲的凝結酸液量較少,煙氣中超細飛灰顆粒對煙氣酸蒸氣的降低作用可以忽略不計.理論計算方法為分析現(xiàn)場酸-灰作用積灰層提供理論依據(jù),對于優(yōu)化燃煤鍋爐尾部煙道的安全高效運行有重大指導意義。

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新年伊始，方快集團一行人就帶著新春的祝福和對小朋友的美好祝愿，攜數(shù)萬元學習與生活用品，將溫暖送給安陽市兒童福利院的孩子們。

裝在意大利Sardinia的配340MW機組的循環(huán)

裝在意大利Sardinia的配340MW機組的循環(huán)流化床山西嘉科鍋爐有限公司在2005年已投運。2003年由F.W.公司生產(chǎn)的460MW超臨界壓力循環(huán)流化床鍋爐已在波蘭開工建設，在2006年底已投運。FW型循環(huán)流化床鍋爐具有不少技術特點，例如鍋爐中采用的氣水冷高溫旋風分離器、INTREX（整體式〉外置換熱器、方形高溫分離器等均為其特有專利。

為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模型自適應監(jiān)督預測的環(huán)控制算法.設計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環(huán)的自適應學習模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進行自適應調整的問題,提高了預測模型的精度;針對所設計控制系統(tǒng),設計了狀態(tài)反饋自適應控制器,并對所設計控制器的漸進穩(wěn)定性進行了證明,為應用提供了理論基礎;通過在電廠山西嘉科鍋爐有限公司汽機聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預測控制算法。

來自鍋筒的飽和蒸汽通過過熱器受熱面，過熱器受熱面采用件38mm×4.5mm的光管管束焊接并彎制而成，錯列布置。

結論：

準確預測燃煤鍋爐尾部煙氣的酸露點和酸凝結對深度降低排煙溫度、保障尾部換熱設備的安全高效運行十分重要.尾部煙氣中存在的飛灰顆粒對酸露點和酸凝結液滴的發(fā)生有很大影響,不可忽略.考慮煙氣中超細飛灰顆粒對酸露點和酸凝結的影響,提出了飛灰粒徑對考慮局部凝結質量傳輸效果的酸露點和酸凝結迭代計算方法,實現(xiàn)了酸露點和壁面溫度下酸凝結的準確預測.當飛灰粒徑低于中肯半徑(rash＜r0)時,飛灰粒徑對凝結率有顯著影響;隨著飛灰粒徑的降低,硫酸蒸氣、水蒸氣以及酸液凝結率明顯增加,尤其是硫酸蒸氣凝結率;飛灰粒徑越小,凝結越易發(fā)生.然而,過冷度超過30℃時,煙氣中超細飛灰顆粒對低溫壁面酸凝結的影響可以忽略不計.煙氣攜帶而不被低溫壁面捕獲的凝結酸液量較少,煙氣中超細飛灰顆粒對煙氣酸蒸氣的降低作用可以忽略不計.理論計算方法為分析現(xiàn)場酸-灰作用積灰層提供理論依據(jù),對于優(yōu)化燃煤鍋爐尾部煙道的安全高效運行有重大指導意義。新年伊始，方快集團一行人就帶著新春的祝福和對小朋友的美好祝愿，攜數(shù)萬元學習與生活用品，將溫暖送給安陽市兒童福利院的孩子們。裝在意大利Sardinia的配340MW機組的循環(huán)流化床鍋爐在2005年已投運。為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模型自適應監(jiān)督預測的環(huán)控制算法.設計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環(huán)的自適應學習模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進行自適應調整的問題,提高了預測模型的精度;針對所設計控制系統(tǒng),設計了狀態(tài)反饋自適應控制器,并對所設計控制器的漸進穩(wěn)定性進行了證明,為應用提供了理論基礎;通過在電廠鍋爐汽機聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預測控制算法。