宋大勇， 刘维岐, 张家维

(国家能源集团科学技术研究院有限公司，辽宁 沈阳 110100)

引 言

火电厂锅炉优化燃烧是火电厂节能减排和安全的关键所在[1]。对炉膛内的温度场进行测量，可以对不均匀的燃烧进行矫正，防止由于烟气的聚集而造成水冷壁的磨损和结焦，并预先抑制由燃烧偏斜造成的汽包两侧水位的偏差，以避免产生重大事故；而对炉膛出口的温度进行监测，不仅可以避免温度过高引发的管壁超温和过热器结焦，防止出口的启动温度提高过快对再热器管产生的损伤，而且通过对炉膛出口在不同负荷下的问题反馈，及时调整辐射热和对流热的比例，以提高热回收效率。另外，通过炉膛温度场监测还能够对燃烧器的风量分配、风煤比进行优化，对燃烧火焰的中心高度进行控制，以提高燃烧的效率；此外，还可以防止局部过热，减小氮氧化物的排放以及降低后续尾气脱硝的成本[2]。总之，炉膛温度场测量对锅炉优化燃烧具有重要意义。

1 炉膛温度测量方式

目前，炉膛温度测量方式主要有接触式传感器探测、辐射式温度计、飞灰颗粒辐射光谱法、声波测温法和激光光谱测温法。其中，接触式传感器探测是利用温度传感器作为测量探针，置于燃烧场内进行测量。该传感器虽然使用方便，但比较笨重、易变形、故障率高，而且测温范围受限[3]。辐射式温度计和飞灰颗粒辐射光谱法属于被动测温方法，辐射式温度计测温主要是通过烟气的红外辐射来测量温度，但由于炉膛内的温度是不均匀分布的状态，并且烟气成分的不确定性以及飞灰颗粒的影响，都会造成待测区域的不稳定，而导致测量误差很大[4]；而飞灰颗粒辐射光谱法主要是通过对炉膛内烟气中的飞灰颗粒辐射的可见光进行光学图像描绘，然后利用计算机对探测到的复杂图像进行处理，从而实现对炉膛内温度的测量。但是该方法也存在着很多缺点，由于某些因素的影响，如炉膛内飞灰颗粒的浓度和分布的不确定性、镜头污染以及图像处理算法等，会导致在测量过程中有较大的误差。同时，该方法还具有较高的系统成本和较大的维护工作量等缺点[5-6]。声波测量和激光光谱测量属于主动测温法，相比被动方法有更高的灵敏度和精度。前者是利用声波在传播时的声速或声波频率与介质温度的关系进行温度测量的，通常在传播方向和距离已知的情况下，通过测量声波传播时间结合热力学气体状态方程可求解得到温度[7]。该方法已有商品化产品并且在燃煤锅炉现场得到应用，但由于燃烧流动、温度梯度和背景噪声影响，测量信噪比和准确度有待提升[8]。

激光光谱学方法是近年来兴起的一种先进的非接触式测量技术，其中最常见的测温方法是双线测温法，通过测量同一被测气体的两条不同能级的谱线，利用谱线积分吸光度之比与温度的单值单调关系来测温。激光光谱法因测温精度高、鲁棒性好而受到青睐[9]，与计算机层析成像(CT)技术结合可测炉膛的温度场分布[10]。本文不同于传统的双线测温法，使用烟气中的CO2气体的一条谱线实现气体温度和浓度的同时测量，旨在为锅炉燃烧优化提供监控和判别的依据。

2 单谱线测温方法

目标气体的温度、压强可以分别依据高斯线宽和洛仑兹线宽计算得出，而待测气体的浓度是需要利用已测的温度、压强和吸收光谱的积分面积共同决定的。求取高斯线宽和洛仑兹线宽时，必定会求解福伊特函数。J. Li研究提出的一种方法[11]，通过对高斯线形和洛伦兹线形的加权求和来取代复杂的卷积从而近似解析福伊特线形，该方法在计算仿真过程中极其方便简洁，求解过程不涉及复杂卷积，而且该算法求解的精度满足谱线计算参数使用需求。

根据Beer-Lambert定律，气体直接吸收谱线的积分吸光度A可以表示为式(1)。

(1)

式中，It和I0分别是透射光强度和入射光强度；v为波数；P为压强；S是分子吸收线强；T为温度；x是气体浓度；L是光程。

直和算法模型是一种对高斯线型和洛伦兹线型简单加权求和的形式，由公式(2)表示。

φv(v,Δv)=CG×φG(v,ΔG)+CL×φL(v,ΔL)

(2)

由式(2)可以看出，利用直和模型将福伊特线形函数表达为高斯线形和洛伦兹线形线性求和的形式，且共同具有福伊特线宽。该模型在求解时需要准确地求出CG和CL直和系数，通过系数的权重比可以得出两种展宽机制对福伊特线形的影响轻重。

其中，直和加权系数CG和CL是无量纲d的函数，可由公式(3)～公式(5)表示。

CL=0.681 18(17)+0.612 93(31)·d-
0.183 84(39)·d2+0.115 68(44)·d3

(3)

CG=0.324 60(17)-0.618 25(31)·d+
0.176 81(39)·d2+0.121 09(44)·d3

(4)

(5)

通过对以上3个公式的计算，最终可以求得高斯线宽ΔG和洛仑兹线宽ΔL。然后利用这些参数依据高斯线形洛伦兹线形函数求出温度、压力和浓度等目标气体的参数信息，整个算法如图1流程图所示。

图1 解析Voigt线形的直和算法流程图

在实际的测量过程中，可以从数据库中目标气体的数据信息中首先求得积分吸光度A、福伊特线形φV和福伊特线宽ΔV，然后利用直和模型将福伊特线宽求出两个具有福伊特线宽的高斯线形фG和φL洛伦兹线形。最后对直和系数CL和CG进行非线性拟合，该非线性最小二乘的拟合模型由公式(6)表示。

(6)

利用最小二乘法模型表示直和系数的非线性拟合，通过最小化算法求得的数据和数据库中的数据之间误差的平方和求出最优的直和参数。其中，R为拟合的残差，yi为数据库中提取直接得到的吸收线形的数值，vi为波长或者频率，p为初始的直和参数，记作(CL，CG)。

利用公式(2)和公式(3)，当参数d为0时，设置最小二乘法的谱线初始参数(CL，CG)为(0.681 181 7,0.324 601 7)，然后与数据库设置的波数段的数据进行仿真迭代，直到算法收敛得到最优的拟合参数CL和CG，然后代入到公式(3)和公式(4)中，求出d，然后结合公式(5)和福伊特线宽公式，求出高斯线宽ΔG和洛伦兹线宽ΔL，最后利用积分吸光面积A的公式(1)，即可同时测量得到待测气体分子的浓度、温度以及压力参数。并采用Levenburg-Marquardt算法来求解非线性最小二乘问题，该算法是利用梯度最大(小)值的方法，通过模型函数对待测参数CL和CG向量在领域范围内作线性近似，忽略掉高阶导数项，变成线性最小乘问题，逼近最佳拟合，该算法具有收敛速度快等优点。

3 仿真研究

首先，确定目标气体，本文选择的是锅炉燃烧中含量丰富的CO2气体，它在近红外中具有相当数量的强吸收线，是激光吸收光谱测量中非常有吸引力的气体分子。接下来选择目标吸收谱线，适当选择谱线可以提高测量性能。单谱线测温需要满足几项选择原则：气体谱线应在待测温度范围内具有足够的吸收强度，以确保测量具有高的信噪比；所选谱线应避免附近谱线的干扰；在测量条件下，所选谱线的洛伦兹线宽与高斯线宽的比值ΔL/ΔG应在合适的范围内，这是由算法的本质是洛伦兹函数和高斯函数的加权求和决定的。

为了证实直和模型的算法流程和谱线筛选原则，将对直和算法是否可行进行仿真验证。从HITRAN数据库中，选取了CO2位于4 992.5 cm-1吸收谱线作为目标谱线，如图2所示，该谱线不仅有足够强的吸收，而且避免了H2O的干扰。仿真环境为：气压为0.1 MPa、温度为1 500 K、CO2的摩尔分数为4.0%、光程长度为10 cm，波数从4 992.1 cm-1到4 993 cm-1间隔为0.01 cm-1仿真，得到在90组数据的吸收谱线，依据算法流程图，对该吸收谱线进行拟合仿真，利用Matlab并结合Orign作图软件求得含有Voigt线宽的高斯线形以及洛仑兹线形如图3所示。最后，求出仿真条件下CO2的温度、压力以及浓度的测量值，在表2与仿真的设定值进行对比。

通过图4可以看出，当信噪比(SNR)在(0，20)区间内，测量得到的CO2气体温度的误差范围在(-13.3%，20%)以内。而测得的CO2气体压强和浓度的误差相对较大。通过对CO2加入不同程度的噪声对比，可以发现当原始数据组数越多，通过多次平均测量结果，所有测量值仍然可以与设定值保持一致。随着SNR的增加，测量不确定度逐渐变小，当SNR>20时，3个参数的测量不确定度都可在10%以内，SNR>30时，温度测量不确定度可以在3%以内。因此，为了保证测量的准确性，被测信号的信噪比最好大于30，测量时多次平均是必要的。此外，为了提高直和算法的精度，可以通过数据滤波预处理、均值预处理等方法保证数据具有较高的信噪比。

图2 CO2位于2 003 nm处的吸收谱线及周围干扰情况

图3 对CO2的仿真谱线进行拟合、分解的处理结果

图4 CO2不同程度的噪声对直和算法温度参数的影响

4 实验结果

在首钢某电厂150 MW高炉煤气燃气锅炉(GT11N2)，利用本文设计的实验系统进行了测量，现场安装示意图如第26页图5所示，首先，高炉煤气从母管出来后，进行除尘除湿后输送到煤气压缩机进行升压处理，与此同时对空气进行过滤及升压，然后将升压后的高炉煤气和空气输送到锅炉燃烧室进行燃烧，燃烧产生的CO2体积分数能够达到40%～50%。本测量系统安装在燃烧室顶下方约90 cm处，燃烧温度大约在1 400 K左右，在此处对温度进行实时测量并与热电偶测量的结果进行了对比，结果如第26页图6所示。实验结果表明，系统的测量结果与热电偶的测量结果较为一致，也证明了该系统可以适用于对燃烧室温度的测量。此外，后期的工作将与多光路测量相结合，利用CT技术对炉膛燃烧的截面进行二维重建，来测量燃烧过程中非均匀分布的温度场。

图5 高炉煤气燃气轮机燃烧炉膛温度测量示意图

图6 高炉煤气燃气锅炉炉膛温度测量结果

5 结论

火电厂锅炉燃烧温度场测量对于电厂安全和节能减排有重要意义。发展了基于单谱线的激光吸收光谱温度测量方法，以燃烧最普遍产物之一的二氧化碳气体为检测目标，选取其位于2 003 nm处的吸收谱线，用高斯函数和洛伦兹函数的直接加权求和代替卷积求解福伊特线形，从而解析气体的温度、浓度、压力等信息。仿真结果表明，测量的谱线信噪比大于30时，温度的测量误差可在3%以内。将系统应用到首钢某电厂机组功率为150 MW的高炉煤气燃气锅炉炉膛进行实地测量，并将系统的测量结果与热电偶的测量结果进行比较，两个结果较为吻合，表明该系统能够用于对锅炉炉膛的温度场测量等测温应用中。同时，该方法具有结构简单、实用方便等优点，可以扩展到其他燃烧场的诊断应用中，也为后续的燃烧优化和节能减排奠定了基础。