玉田县燕山锅炉制造厂 取得丰硕成果

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级超超临界玉田县燕山锅炉制造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。

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③低温粘结z在低于露点区域，烟气中的so3与H20结合形成比SO，并冷凝在低温受热面上。积灰与冷凝在管壁上的硫酸形成以硫酸钙为基质的水泥状物质，常呈硬结状，把管子或管子之间空隙堵塞，清理时很困难，对玉田县燕山锅炉制造厂t作影响很大。在燃用多硫多水多灰的燃料时更应注意，它主要在空气预热器冷端形成，同时伴随有低温腐蚀现象。

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