锅炉设备新型 市场竞争优势更大

它的主要功能是将压力高、低不同的信号输给电气开关，对外线路进行自动控制或连锁保护。方快选用进口丹麦丹佛斯压力控制器，能使蒸汽压力超压报警，达到极限时切断燃烧器；

钢材的导热性能颇好，管壁的厚度又较小，因此，式中管壁热阻一项可忽略不计。在运行、维护正常的锅炉设备新型中，水垢的沉积层是极薄或基本不存在，因此锅炉计算时，这一项也忽略不计；对于锅壳中的螺纹烟管与螺纹钢管式省煤器，由于介质侧放热系数αJ很大，热阻的数αJ值很小，亦可忽略不计；螺纹烟管除内壁灰污层使传热系数减小外，螺纹烟管管束烟气冲刷不均对传热系数也有不利影响作用。

针对工业过程动力学建模中,输入变量特征集确定困难的问题,提出了一种基于数据驱动的门控循环单元(GRU)神经网络模型.该模型可以通过学习自动提取输入数据与输出数据间的时空特征,简化人工智能模型的输入变量个数,减少了输入的冗余信息,降低了建模过程的难度,并具有较好的精确度和泛化能力.通过使用某燃煤机组实际运行数据中与氮氧化物(NOx)排放相关的数据作为模型输入,建立了基于GRU神经网络的燃煤锅炉设备新型NOx排放预测模型.并分别与传统循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)神经网络模型比较,验证了GRU神经网络模型在工业过程动力学建模中的优良性能。

针对目前锅炉设备新型受热面吹灰方式不合理的情况,权衡吹灰带来的锅炉效率的提高和蒸汽损耗,在确保锅炉安全运行的前提下,建立了吹灰优化模型.以某300MW燃煤电厂机组锅炉省煤器为研究对象,采用集散控制系统(DCS)的数据和基本热力学计算数据实时计算受热面污染率.通过分析相同工况下多组污染率得到同一测点不同时刻的增量分布,根据其分布曲线求取数学期望,根据已知的初始清洁状态,预测未来时刻的受热面清洁状态,以单位时间内换热量最大为目标,对吹灰周期进行了优化.结果表明:与传统吹灰方式相比,采用优化后的吹灰周期指导吹灰,既提高了传热效率,又可减少不必要的蒸汽浪费。

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