金华锅炉厂 凭借强劲实力成功打入化工行业

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级超超临界金华锅炉厂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。

4月15日-16日，由美国机械工程师协会指派的ASME联审组，对我公司ASME质量控制体系和演示产品进行了现场审核。经过严谨且严格的审核后，联审组长（AIS）正式宣布：“方快金华锅炉厂有限公司现场审核通过，推荐ASME颁发：动力锅炉（S）和压力容器（U）认证证书和钢印。”

主要使用的是光电倍增管、光敏电阻和光电池，它们都有紫外型或红外型，一种光电转换元件，工作原理将光照辐射的强弱转变成相应的强弱电流。并呈线性状态输出，有时感应电流弱，要通过放大，才能对控制器产生作用。

为有效掌握杭州工业金华锅炉厂运行整体能效状况,为锅炉节能提供理论和技术依据,对183台工业锅炉进行了能效测试.测试采用运行工况热效率简单测试,热效率采用反平衡计算方法.测试完毕,从排烟温度、过量空气系数、炉渣含碳量、炉体外表面温度、负荷率及热效率等指标对测试结果进行分析,并提出造成的原因和改进措施.结论如下:排烟温度和过量空气系数普遍偏高;炉渣含碳量和炉体外表面温度控制较好;锅炉负荷率整体偏低,燃煤/生物质锅炉平均负荷率只有58％;热效率总体偏低,燃油(气)锅炉较好,平均为88％,而燃煤/生物质锅炉平均仅为69％;2t/h以下锅炉是淘汰重点,2～20t/h锅炉节能空间较大。

目前可供使用的燃烧器的种类很多，没有统一的规定，如按空气供给形式可分为大气式燃烧器和扩散式燃烧器，还可分为自然引风式和鼓风式；如按燃料混合情况可分为预混式（前混式）和外混式（后混式）；如按压力情况分为低压燃烧器（P＜5000Pa）和高压燃烧器(5000Pa≤p≤300000Pa)。

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