基于神经网络算法预测链条锅炉入炉煤水分掺混系统
2021-07-28张志刚武秀玲
内蒙古科技与经济 2021年12期
关键词:效率
阮 强,张志刚,陈 卓,武秀玲
(1.呼和浩特市城发供热有限公司;2.呼和浩特富泰热力股份有限公司,内蒙古 呼和浩特 010020)
工业锅炉是我国北方地区冬季集中供暖主要方式。我国在用工业锅炉约62万台。其中燃煤工业锅炉约47万台,占工业锅炉总数的80%以上,年消耗标准煤约4亿t,约占全国煤炭消耗总量的1/4[1]。链条炉排锅炉仍占在用燃煤工业锅炉总数的90%以上[2],链条锅炉燃烧效率为60%~70%[3,4]。近年来对链条炉排锅炉的增效节能改造主要针对锅炉进行强化燃烧、增加二次风或者应用飞灰复燃技术,改造取得了一定效果。提高链条炉排锅炉燃烧效率,应从更全面的燃烧细节深度挖掘。针对呼和浩特地区各集中区域供热热源厂的链条炉排锅炉进行调查分析发现,锅炉燃烧效率不高。煤粉燃烧过程中,司炉工要根据负荷和炉况变化,综合考虑给煤及鼓风速率、燃料特性、炉膛温度、煤层厚薄、烟气含氧率、火焰位置等,给出相应的操作。操作是否合理,取决于司炉工的技术水平和执业状态。不同操作班组的链条锅炉热效率相差5%~10%。在锅炉入炉煤水分检测环节中,基本通过人为判断入炉煤质水分,控制煤中水分掺混量[10]。由于员工工作环境质量差,人为判定存在诸多主观因素,而入炉煤水分含量直接影响锅炉的燃烧效率和经济运行。要保证链条锅炉持续高效运行,应从入炉煤水分掺混自动控制入手,实现环节自动检测自动掺混以提高锅炉燃烧效率。
