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为对炉膛结渣情况进行有效预测,通过基于燃煤特性的单一指标与多指标综合预测模型和模糊神经网络分别对一台300MW级亚临界、一台600MW级亚临界以及两台1000MW级超超临界济南市锅炉生产厂家机组炉膛结渣情况进行了计算分析;针对300MW级亚临界锅炉机组建立了膜式水冷壁实际热流密度的计算模型,并利用基于污染系数的神经网络对该电站锅炉炉膛结渣情况进行了预测.3种预测模型的结果表明:单一指标和多指标综合预测模型一定程度上可对炉膛结渣情况进行预测,但其分辨率较低,且模型中各指标对于不同煤种和炉型的分辨率存在差异;模糊神经网络相对于上述模型和传统神经网络分辨率较高,所构建的4种模糊神经网络分辨率可分别达到92%、92%、92%以及100%,且统计结果的分辨率也可达到100%,对不同炉型和煤种的适用性更强.另外,基于污染系数的神经网络可根据电站运行数据对炉膛局部结渣情况进行实时预测,误差在3%以内,均方误差为0.0134,预测结果可为吹灰提供指导。
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相应的过热器受热面也较小,且蒸汽温度较低,可布置在烟温较低的区域,以便全部采用碳钢制造。不进行过热时,直接输出饱和蒸汽,济南市锅炉生产厂家中不装设过热器。加热吸热量不大,但因给水温度低,因而为了降低排烟度,通常优先装用省煤器。有时采用空气预热器,尤其是当有较多高温回水进入给水而不宜采用省煤器时。
为对炉膛结渣情况进行有效预测,通过基于燃煤特性的单一指标与多指标综合预测模型和模糊神经网络分别对一台300MW级亚临界、一台600MW级亚临界以及两台1000MW级超超临界锅炉机组炉膛结渣情况进行了计算分析;针对300MW级亚临界锅炉机组建立了膜式水冷壁实际热流密度的计算模型,并利用基于污染系数的神经网络对该电站锅炉炉膛结渣情况进行了预测.3种预测模型的结果表明:单一指标和多指标综合预测模型一定程度上可对炉膛结渣情况进行预测,但其分辨率较低,且模型中各指标对于不同煤种和炉型的分辨率存在差异;模糊神经网络相对于上述模型和传统神经网络分辨率较高,所构建的4种模糊神经网络分辨率可分别达到92%、92%、92%以及100%,且统计结果的分辨率也可达到100%,对不同炉型和煤种的适用性更强.另外,基于污染系数的神经网络可根据电站运行数据对炉膛局部结渣情况进行实时预测,误差在3%以内,均方误差为0.0134,预测结果可为吹灰提供指导。互联网与工业的深度融合,方快已脱离传统行业固有的老旧思想,逐步走向智能化的高新技术企业发展道路。锅炉原始排尘浓度低:由于炉膛后部设置灰尘粗分离转向室,而且炉膛容积大,则可确保锅炉原始排尘浓度低于标准允许值。"煤改气"、"煤改电"集中供热是国家推行的治污降霾·保卫蓝天的重要途径,以固体蓄热锅炉在居住建筑与公共建筑中的应用为例,分析了其设备选型、运行策略、项目投资运行费用与燃气真空相变锅炉的差异,可为固体蓄热锅炉在集中供热领域的应用提供借鉴。
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