玉田縣燕山鍋爐制造廠 取得豐碩成果

為對爐膛結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jié)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(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該電站鍋爐爐膛結(jié)渣情況進行了預測.3種預測模型的結(jié)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(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于上述模型和傳統(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)分辨率可分別達到92％、92％、92％以及100％,且統(tǒng)計結(jié)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(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運行數(shù)據(jù)對爐膛局部結(jié)渣情況進行實時預測,誤差在3％以內(nèi),均方誤差為0.0134,預測結(jié)果可為吹灰提供指導。

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③低溫粘結(jié)z在低于露點區(qū)域，煙氣中的so3與H20結(jié)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(zhì)的水泥狀物質(zhì)，常呈硬結(jié)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(xiàn)象。

一、選擇與口碑好的玉田縣燕山鍋爐制造廠廠家合作，口碑是每個鍋爐廠家的招牌，在用戶群體中收獲良好口碑的廠家生產(chǎn)的鍋爐，必然也是品質(zhì)好的。無論是在耐腐蝕、使用壽命還是節(jié)能方面都做的面面俱到，效果良好。

介紹了應用在線優(yōu)化手段解決多變量、大擾動、大滯后的玉田縣燕山鍋爐制造廠控制策略.通過預測模型控制、專家規(guī)則控制、模糊控制、相互協(xié)調(diào)控制,實現(xiàn)煤粉鍋爐的工藝指標優(yōu)化,達到提升熱效率、提高工藝指標穩(wěn)定性及降低勞動強度的目的。

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