卫成业[1]2001年在《燃煤锅炉炉膛火焰温度场和浓度场测量及燃烧诊断的研究》文中提出我国日益严格环境保护标准要求减少电站锅炉的燃烧污染排放，而只有优化炉内燃烧工况，才能有效控制污染量；不仅如此，燃烧工况的优化还可以合理地减少燃料量和避免炉内爆管。作为燃烧优化措施之一，近年来，我国在燃烧器改造等方面做了大量工作，对电站锅炉燃烧状况的改善起到了重要作用，然而用于判断燃烧状况的炉内燃烧监测技术的研究却遇到了诸多问题，是一个相对落后的环节。本课题的主要目的在于建立一种基于火焰图像的用于炉内燃烧火焰温度场、颗粒浓度场测量及炉内燃烧诊断的监测系统。 本文的研究工作主要是采用面阵CCD摄像机及相关图像采集处理设备作为测量工具，实现煤粉火焰温度场、颗粒浓度场的测量。根据燃煤火焰辐射传递方程和弥散介质辐射特征，主要研究了投影温度场、叁维温度场和碳粒浓度场的重建模型、算法和工程应用。介绍了在300MW的煤粉锅炉上进行的温度场测量和燃烧诊断结果。 本文建立了投影温度测量的严格的数学定义和可行的测量方法。在综合考虑了所有可能的误差因素之后，提出了一种利用BP神经网络实现图像色度信息向投影温度映射的投影温度测量方法。 在对辐射传递微分方程进行网格化处理之后，本文建立了截面温度场测量模型、叁维温度场测量模型和碳粒浓度场测量模型。针对所提出了测量模型，发展相应的行之有效的计算方法。对建立的模型和计算方法进行了数值模拟，考察了其可行性、收敛性和数值稳定性。文中同时给出了实际测试结果。 本文详细介绍了火焰图像处理系统在300MW电站煤粉锅炉上的应用。阐述了系统的主要功能、指导思想和基本概况。利用这套系统，进一步发展了利用火焰图像实现燃烧诊断的相关研究。最后，提出将炉膛辐射温度作为中间被调量构成串级调节系统以改善锅炉调节对象的调节特性，研究了相应的模型和控制算法，文中给出了仿真计算结果。
王新军[2]2002年在《火焰可视化及燃烧智能诊断研究》文中认为我国日益严格的环境保护标准要求减少电站锅炉的燃烧污染排放，而优化锅炉炉内燃烧工况不仅是控制燃烧污染排放的有效途径，而且能减少燃料量和避免炉内爆管事故，从而能提高电站锅炉燃烧的安全性和经济性。作为燃烧优化措施，近年来，我国在燃烧器改造、冷态空气动力场数值模拟等方面做了大量工作，对电站锅炉燃烧状况的改善起到了重要作用。然而叁大主机中，相对于汽机和发电机组来说，用于判断燃烧状况的炉内燃烧监测技术的研究却是一个相对薄弱的环节。本文的主要研究目的是建立一套基于图像处理和人工智能技术的燃烧监控系统，来实现火焰可视化和燃烧智能诊断，从而为电站运行人员提供有效的运行指导信息。 首先，本文充分研究了火焰图像处理系统中彩色CCD的工作原理、色度学原理、成像系统的辐射度学原理、几何光学模型以及数字化成像原理，并建立了燃烧可视化监控系统的硬件框架。 其后，本文基于火焰图像，借鉴医学CT重建原理，建立了火焰截面温度场重建模型和算法，并进行了实验验证。针对截面温度场重建时间长，不能满足电站锅炉实时监控要求的矛盾，本文建立了截面温度场中心实时监测模型，为判断燃烧中心以及防止燃烧偏心、射流冲墙等不正常工况提供了重要的依据。 当然，燃烧状态的预测也是本文研究的重点。在利用自组织神经网络为燃烧状态定义了一个量化指标后，本文基于火焰图像和BP神经网络实现了燃烧状态的预测。 在燃烧污染物排放的监测上，本文也进行了大胆而富有成效的尝试，提出了炉膛出口NO_x排放量监测模型，实现了根据火焰图像来跟踪监测炉膛出口NO_x的排放浓度。 最后本文简要介绍了火焰图像处理系统在300MWe电站煤粉锅炉上的初步应用。阐述了系统的设计思想、硬件组成和软件功能。这套系统为进一步开展火焰可视化和燃烧智能诊断的研究打下了基础。
白卫东[3]2004年在《电站锅炉煤粉火焰安全监测及燃烧诊断方法研究》文中提出电站锅炉燃烧的稳定性直接关系到电站的安全和经济运行。因此，电站锅炉必须配备功能齐全、性能可靠的炉膛安全监视系统(FSSS)。 目前电站锅炉上所使用的火焰检测装置主要采用红外、紫外和可见光探头，根据所检测到的火焰辐射强度和闪烁频率来判断火焰的“有”或“无”。由于煤粉燃烧的动态特性非常复杂、煤质多变、燃烧器摆动等原因，使得这两种火焰检测器整定困难，运行中常常出现误判断，影响了锅炉机组的正常运行。 图像式火焰检测器具有直观、信息量大、符合人类的视觉习惯等优点，可以有效避免上述事故的发生。 本文的主要工作就是应用先进的计算机图像处理技术，根据火焰图像的光度信息、色度信息和辐射传递方程反演计算炉膛内的温度分布；探求定量判断燃烧火焰稳定性的方法；研究NO_x、SO_2的生成机理和排放规律，研究氧气分压、煤粉粒径、加热速率和气氛对煤粉燃烧速度的影响规律；对影响飞灰可燃物含量的各种因素及其影响规律进行了总结；最后使用上述的研究成果，结合电站锅炉运行参数和煤质数据对污染物排放和飞灰可燃物含量进行诊断研究。 首先，在实验台和电站锅炉上分别进行了实验研究，取得了稳定燃烧和爆燃熄火过程的火焰图像。通过对火焰状态的理解、分析，从火焰图像中提取出能够有效反映燃烧状态的七个通用特征量：火焰有效区域面积，高温区域面积、火焰有效区域亮度、火焰高温区域亮度、火焰高温面积率、火焰质心偏移距离和火焰的圆度。由此七个特征量构建一个特征矩阵，然后基于主元分析技术，提出一种对燃烧火焰的稳定性进行了监视和诊断的方法，采用T~2和SPE两个统计量对每一时刻的图像数据向量进行监测，检验是否超过各自的控制限，只要这两个统计量之一越限，则可判定燃烧出现异常。实验结果表明：该种方法能够在线实时地、有效地识别、判断燃油和燃煤火焰的燃烧状态，并且将结果以SPE图、T~2图和主元图的形式直观地表示出来。并且采用支持向量机方法进行了比较。浙江大学博士学位论文摘要 其次，在热天平和煤粉试验台上进行的煤粉燃烧实验和对万口工、S口:生成机理的研究结果表明: .随着煤粉粒度的减小、氧气分压的增大、加热速率的提高，煤粉燃 烧速度加快; .煤粉在氧气、二氧化碳和氮气的混合气氛中的燃烧速度也随着氧气 的分压降低而降低，但燃烧速度的绝对值远低于空气、纯氧中的燃 烧速度; .在通常的运行范围内，万久和502在一定程度上随炉膛温度、过量 空气系数、二次风温、一二次风比率的增大而增大; .在通常的运行范围内，飞灰可燃物含量与过量空气系数成反比，与 燃烬风率、烟气再循环率、燃料比、煤粉粒径成正比(过量空气系 数一定)，随容积热负荷的变化而有一个最佳值。 此外，在工业现场进行了多次关于飞灰可燃物含量、刃久排放量、S口2排放量与锅炉运行参数和煤质成分的相关试验。综合试验和理论分析结果，确定出对Nox、502生成和飞灰可燃物含量有重要影响的电站锅炉运行参数，结合反演出的温度场分布和煤质数据构造自变量矩阵;由飞灰可燃物含量、万认排放量、50:排放量构造因变量矩阵。由于在生产实际中无法时时获取煤质数据，因此本文分别对考虑煤质数据和忽略煤质数据两种情况，应用PLS和神经网络方法对飞灰可燃物含量、万久排放量、502排放量进行了对比计算。 最后，详细介绍了为300MW火电机组开发的火焰监测和燃烧诊断系统的硬件构成，软件界面和主要功能。以期指导电站锅炉的安全、经济运行。关键词:安全管理工程，环境工程学，工程热物理，主元分析，偏最小二乘，监测火焰图像，温度场测量，燃烧诊断，模式识别
黄群星[4]2005年在《炉内弥散介质辐射传递特性及燃烧过程优化控制研究》文中认为随着世界经济的发展,能源与环境的问题越来越严峻,四角切圆煤粉燃烧锅炉作为我国电力供应的主力机组,是国内石化燃料的主要消耗者和大气污染物的重点排放者,保证炉内燃烧过程的安全性,稳定性和经济性对于国民经济的可持续发展有着重要的现实意义。然而由于锅炉燃烧过程的复杂性以及现场测量条件的限制,导致常规的接触式测量方式无法用于炉内燃烧过程的分析和诊断。近几年来,随着光电检测技术的发展,基于炉内燃烧介质本身辐射特性的辐射能监测与分析技术成为目前国内外炉内燃烧诊断的一个新的研究方向。本课题的研究目的是在详细考察炉内介质辐射特性的基础上,利用辐射能与锅炉燃烧过程参数的对应关系,结合人工智能技术为优化炉内燃烧提供可视化的指导依据和可行的解决方案。 基于瑞利和Mie散射理论,对炉内不同成分的固体颗粒辐射特性进行了研究,利用逐线计算模型和谱带模型对炉内主要气体成分的吸收系数进行了计算讨论,并考察了气体吸收谱带的压力和温度增宽效应。同时我们还计算了固体粒子云和气固混合介质的辐射特性,并通过实验分析了基于多波长消光法的遗传算法粒度谱重建和基于可调谐激光器的气体浓度和温度测量技术。 在介质辐射特性计算的基础上,对炉内辐射传递进行了数值模拟研究。利用FLUENT等CFD数值模拟软件计算得到炉内介质浓度与温度的分布,建立了叁维逆向Monte Carlo辐射传热计算方法,并模拟计算了四角切圆煤粉炉内不同高度上CCD探测器所接受辐射能的变化特性。 提出了基于神经网络的快速映射算法和基于插值滤波反投影的快速算法来满足炉内燃烧过程分析的实时性要求。 研究了人工智能推理技术在炉内燃烧诊断分析中的应用,建立了燃烧诊断专家知识库,对智能推理和搜索技术在燃烧诊断的应用进行了探讨,研究了炉内燃烧过程安全性,稳定性和经济性的分析方法。 针对目前燃烧过程燃料控制中存在的时滞性问题,对基于辐射能的燃烧优化控制进行了深入实验和可行性研究。通过回归分析得到了辐射能与锅炉运行参数之间的对应关系。计算了燃烧过程传递函数的时间常数,并给出了以辐射能作为燃料调整提前反馈量的逻辑控制方案。
郭建民[5]2006年在《基于数字图像处理技术的锅炉火焰检测与污染物排放特性研究》文中提出电站锅炉燃烧的基本要求在于建立和保持稳定的燃烧火焰，安全可靠的燃烧诊断技术成为电厂安全性的重要条件和基本要求。利用CCD摄像机和图像处理技术对燃烧火焰进行参数测量和燃烧诊断，是一项随计算机技术、光学技术和数学方法的进展而发展起来的新兴技术。本文以可视化温度场测量与污染物排放分析为主要研究内容，具体内容如下：(1)利用火焰监测系统对现场运行锅炉的火焰温度场进行了测量。火焰监测系统由光学传递系统、CCD摄像器件、图像采集卡等部件组成。在各种不同工况下，结合火焰温度场的测量，对锅炉污染物排放特性进行了研究。通过实验研究，主要考察各种运行参数及其煤种的变化对污染物排放的影响规律。(2)利用Fluent软件对西柏坡3号炉两种不同运行工况进行了燃烧与污染物排放数值模拟，将计算结果与CCD等试验测量结果进行了对比。两者之间的数据具有较强的相关性，这为燃烧诊断系统将来与燃烧控制系统的结合初步建立了基础。(3)利用支持向量机的方法对污染物排放量进行了预测，并同神经网络的计算结果进行了对比。准确、快速地预报锅炉在不同工况下的排放特性，可为电站锅炉通过燃烧调整降低污染物排放和提高锅炉效率提供有效手段。利用灰色理论关联度分析对污染物排放的各影响因素进行了分析。参照关联分析的结果可以对运行进行调节，从而为降低污染物排放的措施提供参考。(4)利用基于模糊免疫网络算法，对火焰数字图像的分类应用进行了研究。根据火焰监测设备在现场获得的火焰图像，运用数字图像处理技术提取其特征量，然后对其进行分类研究，根据火焰图像类别是否属于连续的同一类别来判断燃烧状态发生变化。通过试验证明了该方法在数字图像火焰监测应用中的有效性。
薄煜[6]2013年在《水煤浆旋风炉高温低灰燃烧试验及模拟研究》文中指出随着能源需求持续增长,我国天然气和石油的净进口依赖性将大幅上升。结合我国以煤为主的能源结构,迫切地需要发展洁净煤技术作为我国能源调整的重要战略选择。煤燃烧过程中火焰清洁度和污染物排放是其代油代气技术发展的瓶颈。因此,结合水煤浆技术低灰低硫和液态排渣旋风炉高捕渣率的特点,开发一种新型煤清洁利用工艺具有很好的应用前景。为满足工程应用需求,该技术将水煤浆在旋风炉内燃烧产生的高温低灰烟气作为工业生产所需热量来源。本文首次针对该技术利用过程中的关键问题开展了一系列基础研究。本文系统地就燃水煤浆型液态排渣旋风炉设计方案进行了冷态模化试验和数值模拟。研究结果在获取炉内流场分布规律和颗粒浓度分布的同时,评价了不同燃烧器、配风方式、雾化角度和捕渣管形式的优劣,为热态应用提供了参考依据。在冷模试验基础上,结合数值模拟手段对旋风炉燃用水煤浆的主要运行参数进行了评估。结果表明,水煤浆在旋风炉内燃烧组织良好,试验系统负荷适应性至少在75%～100%之间,结合分级配风可有效降低旋风炉内NOx生成和排放。水煤浆在旋风炉内燃烧可提供具有足够热量的低灰高温烟气,其烟气有效辐射能力优于油、气体燃料。系统捕渣率平均达到94%,有效降低了烟气飞灰含量,验证了工业应用的可行性。本文通过基于火焰图像的两步式辐射反问题分析法进行叁维温度场重建,提出了一种新的针对旋风炉水煤浆燃烧的诊断方法。通过红外高温计对重建温度精度进行验证,其误差小于50K。根据重建温度特征,研究过量空气系数、配风方式和燃料负荷对燃烧性能的影响。火焰图像像素值的方差变化规律性反映了良好的火焰稳定性。不同工况下叁维温度场特征有效地反映了炉内真实情况。通过合理的送风,可以保证燃烧效率大于99%。高温烟气流场特性是影响燃水煤浆型旋风炉二次室传热特性的重要因素。本文利用二维颗粒图像测速技术(Particle image Velocimetry, PIV)对其流场特性进行非接触式测量,直接以高温烟气携带的飞灰颗粒作为示踪粒子的方法在试验中得到验证。通过流场信息的时均化,试验研究了过量空气系数和燃料负荷的影响作用,并得出烟气经分流器进入二次室后可维持较强刚性从而避免直接冲刷受热面的结果。数值模拟结果对PIV系统测量炉内真实环境的可靠性进行了验证,对二维PIV系统在热态流场测量中的应用具有指导意义。液态渣在旋风炉氧化性气氛下对耐火材料的侵蚀作用不同于煤气化炉中的还原性气氛。本文对旋风炉内经过一段暴露时间后的高铬耐火材料进行剖析,研究了由于渗透渣相互作用造成的耐火材料显微结构变化及温度水平和熔渣粘度对该作用的影响。结果验证了氧化性气氛下渣中Fe的赋存形式主要为Fe203,其较高的熔点削弱了渣在氧化性气氛下的渗透和化学腐蚀作用。在煤渣渗透过程中,渣中Fe203与耐火材料中的Cr203反应直至耗尽。由于渣填充至耐火材料孔隙结构中,造成了Cr203的溶解。同时由于高温下熔渣的粘度较低,侵蚀深度随温度升高而增加。
赵敬德[7]2004年在《煤粉火焰叁维温度分布重建及其在燃烧诊断技术中应用的研究》文中研究表明当今能源的短缺与环境状况的恶化不断威胁人类的健康和经济可持续发展，只有加强作为能源产业基础设施和重要污染源的电站锅炉的清洁高效燃烧过程的监控和管理，优化炉内燃烧工况，减少燃烧污染物的排放量，才能确保燃煤电站锅炉与环境友好的高效清洁生产工艺。 优化炉内的燃烧工况，最重要的基础环节就是对燃烧实施准确的检测，并在此基础上建立燃烧诊断和优化运行系统。但是长期以来，我们对电站锅炉炉内工况的检测还不全面，大多是通过蒸汽侧的参数和有限的火侧参数，借助运行人员的经验进行燃烧的运行调整，远远不能满足燃煤机组安全生产和环境保护的需要。 本文的研究，就是通过工业用CCD摄像机和计算机多媒体技术，实现对炉内燃烧工况的可视化检测，以获得对燃烧诊断更直接、更充分的火焰检测信息。在传统火焰监视电视的基础上，利用层析成像技术和逆问题求解的方法，重建了炉内的叁维温度分布，在次基础上开发了更有效的燃烧诊断技术。 本文首先综述了温度场测量技术以及图像法测温技术的发展状况，研究了图像法测温技术，重点是利用层析技术重建叁维温度分布方法的基本原理、主要技术环节和技术困难，指出本文在重建煤粉火焰叁维温度分布过程中将要研究解决的主要技术问题。 然后分别研究了重建煤粉火焰叁维温度分布过程中的几个主要技术环节及技术问题：(1)介质的辐射特性；(2)投影成像过程；(3)光子束在叁维复杂介质中的传输；(4)逆问题的求解。 最后，根据炉膛火焰的图像信息、测量得到的炉内温度场和对锅炉运行参数的分析，提出了2项基于屏前截面热负荷分析的燃烧诊断技术。 本文所提出的方法作为一种新型的燃烧诊断技术，既能为电站锅炉的运行和管理人员提供直观的、可视化的炉膛火焰信息，又能够测量炉内的温度分布，并给出运行指导信息。随着相关学科的发展和工程应用的深化，它必将不断完善，为锅炉的燃烧过程监控和管理提供强有力的帮助。
刘冬[8]2010年在《弥散介质温度场重建的辐射反问题研究》文中认为随着我国社会经济的持续发展,工业和生活对于电力的需求持续增长。在我国电力工业中,燃煤电站仍占有主导地位,燃煤电站锅炉的安全,经济,稳定的运行是至关重要的。燃烧火焰温度场是燃烧诊断的核心,先进有效的火焰温度场测量技术对于研究电站锅炉煤粉燃烧具有重要的科学意义和实用价值。本文结合弥散介质的辐射特性和辐射传热的计算方法,以辐射反问题研究作为基础,配以辐射反问题求解方法,建立一套利用彩色CCD摄像机,适用于弥散介质的叁维温度场重建模型及燃烧诊断方法。对于大空间弥散介质的温度场重建,其特点在于介质为吸收、发射和散射性介质,热辐射源很大,而接收器很小,因此需要建立一套介质适用性广,计算效率高的温度场重建模型,是本文研究的一个重点。从系统边界出射辐射信息反求系统内部的温度分布信息是典型的辐射反问题,反问题一般是严重病态问题,如何对大型病态重建矩阵方程进行有效快速合理的求解是研究的关键,是本文研究的另一个重点。首先给出了反问题不适定性的定义,研究了分析病态问题的有效方法(奇异值分解和Picard图),总结分析了各种反问题不适定方程的解法,分别为Tikhonov正则化方法,截断奇异值分解(TSVD)方法和最小二乘QR分解(LSQR)方法,并给出了正则化参数的选择方法—L曲线法。在此基础上,指出本文中使用的温度场重建辐射反问题病态方程的解法为LSQR算法,并给出讨论了求解炉膛叁维温度场重建反问题重建方程的实际算例。详细给出了弥散介质辐射传递的Monte Carlo算法,并且采用文献上的算例进行了验证,计算结果与文献结果吻合的较好。在此基础上,讨论了利用Monte Carlo方法和透镜光学成像原理来计算弥散介质燃烧火焰的辐射光学成像。作为温度场重建的基础性研究,提出了在可见光波段,基于正向Monte Carlo方法的叁维温度场重建模型,给出了具体的重建方程及求解方法,讨论了各种因素对温度场重建精度的影响。讨论分析了计算辐射传热的逆向Monte Carlo方法,在此基础上创新性地推导并提出了基于逆向Monte Carlo方法的叁维温度场快速重建模型,该模型可用于吸收、发射和散射性介质,并且计算时间短,非常适合于大炉膛和小接收器的辐射传热计算,具有实时在线计算系数矩阵并进行求解的潜力。采用算例讨论了各种因素对叁维温度场重建精度的影响。进行了正逆向Monte Carlo方法辐射传热计算及温度场重建的对比研究,发现逆向Monte Carlo方法的计算效率很高,可以达到实时在线建立重建方程并进行求解,两者重建误差相差并不是很大。还讨论了基于逆向Monte Carlo方法的二维均匀弥散介质温度场和辐射参数同时重建模型,以及危险废弃物焚烧回转窑二维截面温度场重建数值模拟研究。建立了利用CCD摄像机进行气体燃烧火焰叁维烟黑的温度场和浓度场同时重建的模型,该模型考虑了火焰烟黑辐射能的实际叁维容积发射与叁维成像,是从叁维重建区域上来进行重建,与区域内的火焰形式没有直接关系,因此可适用于对称火焰和非对称火焰,并通过数值模拟对该模型进行了数值验证,最后进行了实验应用研究,烟黑浓度分布与温度分布的重建结果较为合理,与文献上的一些温度分布情况具有一致性,为了验证重建温度分布值的准确性,使用热电偶对温度分布大致进行了测量,重建温度结果与测量温度结果吻合的较好。采用发展的基于逆向Monte Carlo方法的温度场快速重建模型对小型煤粉燃烧试验台火焰温度场进行了重建试验研究。重建温度场的高温区和低温区与文献重建结果对应较为一致,温度值大小也较为一致。重建结果温度较为细致清晰,重建出的回流区非常明显,并有偏斜,是由于火焰燃烧具有偏斜所致,把其中二维火焰图像转化为伪彩色温度图像,从伪彩色温度图像中可以清晰地看到煤粉回流区的情形,验证了本文的重建结果。进行了大型燃煤电站锅炉炉膛截面温度场和叁维温度场重建试验研究,采用了Fluent数值模拟锅炉实际运行工况,进而得到介质的浓度分布,计算得到粒子云的辐射参数分布,比一般文献上直接假设辐射参数值来的更为准确。对于截面温度场重建,重建温度场中有个明显的高温区,高温区周围的温度较低,且温度大小范围在合理范围内,符合一般炉膛内的温度分布规律。重建结果与文献中计算的结果进行了对比,温度值大小较为一致,本文重建温度分布更为详细,显示出了更为细致的高温区分布情况,而且可以看出高温区有偏置。对于叁维温度场的重建,重建温度场整体上呈现出中部温度高,四周温度低的趋势,温度范围也在合理范围内,与文献上得到的温度分布趋势相一致。计算了整体重建时间(包括建立重建矩阵方程的时间、读取系数矩阵的时间和求解时间)为1分钟左右,具有较好的在线重建能力。在线重建时,对于较为稳定的工况,可以使用同一系数矩阵,只需要求解方程即可,这时的计算时间只需要2-3s左右,具有更好的在线重建更新能力。最后,利用太赫兹时域光谱技术对0.2-1.6THz火焰碳黑的光学特性进行了初步研究,通过傅里叶变换得到了碳黑频域光谱,利用定点迭代法获得了太赫兹波段火焰碳黑的复折射率,并进行了对比。研究结果可为太赫兹波技术应用于光学燃烧诊断提供基础性数据,扩展了光学燃烧诊断应用的范围。
林彬[9]2004年在《基于图像处理的未燃烬碳与NOx排放量的预测及炉膛燃烧运行指导系统》文中研究表明电厂燃煤发电的安全、经济运行，清洁燃烧对企业、对环境，有着十分重要的作用。而优化锅炉炉内燃烧工况不仅是控制燃烧污染排放的有效途径，而且能减少燃料量和避免炉内爆管事故，从而能提高电站锅炉燃烧的安全性和经济性。为进行准确有效的燃烧调整，需要有可靠的检测手段，要求火焰监控系统能够实时提供反映燃烧过程的有效参数供燃烧诊断之用。本文的研究目的是建立一套基于图像处理和人工智能技术的燃烧监控系统，来实现火焰可视化和燃烧智能诊断，从而为电站运行人员提供有效的运行指导信息。 首先，本文研究了氧气分压、煤粉粒径、加热速率和气氛对煤粉燃烧速度的影响规律，对影响飞灰可燃物含量的各种因素及其影响规律进行了总结；研究了NOx的生成机理和排放规律，考察了各种运行参数对氮氧化物排放量的影响规律。这些影响因素为预测参数选择作了理论基础。 其次，应用先进的计算机图像处理技术，根据火焰图像的信息和辐射传递方程计算炉膛内的温度分布。进行了实验室测量实验和电站锅炉现场实验，验证了这种算法的可行性和合理性。 然后，根据上述的研究结果，结合电站锅炉运行参数和煤质数据，基于PLS方法对污染物排放和飞灰可燃物含量进行诊断预测研究，得到了基本可信的仿真模型。研究结果说明了根据运行参数可以较好地预测飞灰可燃物含量、NOx排放量，还可以分析各参数与锅炉的飞灰可燃物含量、NOx排放量的关系，为下一步的燃烧诊断和运行指导工作奠定了基础。 最后，介绍了为300MW火电机组开发的火焰监测和燃烧诊断系统的硬件构成，主要功能和软件界面。这个系统可指导电站锅炉的安全、经济运行，代表着火焰监测与燃烧智能诊断的热点研究方向。
卢保玲[10]2009年在《基于图像测温法的燃煤锅炉NO_x排放量预测》文中研究指明燃煤电厂是全球NO_x排放的主要来源之一。对燃煤电厂NO_x排放量进行预测,不仅对锅炉的燃烧调整具有指导作用,而且对于保护环境具有重要意义。本文研究的目的是通过图像测温法获得炉膛温度,连同其他一些主要运行参数对NO_x排放量进行预测,从而为电站运行人员提供有效的运行指导信息。本文以图像测温法和NO_x排放预测与分析为主要内容,具体如下:分析了NO_x生成机理和影响其排放的参数。根据采集的数据,分析了不同运行参数及煤质对NO_x排放的影响,找出主要运行参数。结果表明炉膛温度高低与分布的均匀性是影响NO_x排放量的重要参数之一,因此,有必要进行温度场的重建。基于图像测温法的温度场重建。对炉膛火焰数字图像进行降噪、局部增强和边缘检测,突出了图像中感兴趣的特征。然后通过比色法和色度学原理进行了测温和温度场重建。用VB编程进行温度的趋势图、伪彩色显示。其温度结果作为预测NO_x排放量的主要参数之一。基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的NO_x排放量预测。针对电厂燃煤锅炉NO_x排放量预测建模中输入因子过多而导致神经网络结构规模过大、泛化能力差的问题,通过主成分分析剔除冗余数据。并用贝叶斯正则化方法改进传统的BP神经网络,以300MW燃煤锅炉多工况运行数据为例,对NO_x排放量进行预测,并同综合烟气分析仪的测量值进行对比。结果表明,改进的BP神经网络预测方法与传统的BP神经网络方法相比,泛化能力有显着地提高;同时也表明,根据运行参数可以较好地预测NO_x的排放量。利用灰色关联度对NO_x排放有影响因素进行了定量分析。参照灰色关联度分析结果可以对运行进行调节,从而为降低NO_x排放提供参考。最后,通过Matlab和VB混合编程进行图像测温和NO_x排放量预测系统界面和模块功能的开发。
参考文献：
[1]. 燃煤锅炉炉膛火焰温度场和浓度场测量及燃烧诊断的研究[D]. 卫成业. 浙江大学. 2001
[2]. 火焰可视化及燃烧智能诊断研究[D]. 王新军. 浙江大学. 2002
[3]. 电站锅炉煤粉火焰安全监测及燃烧诊断方法研究[D]. 白卫东. 浙江大学. 2004
[4]. 炉内弥散介质辐射传递特性及燃烧过程优化控制研究[D]. 黄群星. 浙江大学. 2005
[5]. 基于数字图像处理技术的锅炉火焰检测与污染物排放特性研究[D]. 郭建民. 中国科学院研究生院（工程热物理研究所）. 2006
[6]. 水煤浆旋风炉高温低灰燃烧试验及模拟研究[D]. 薄煜. 浙江大学. 2013
[7]. 煤粉火焰叁维温度分布重建及其在燃烧诊断技术中应用的研究[D]. 赵敬德. 浙江大学. 2004
[8]. 弥散介质温度场重建的辐射反问题研究[D]. 刘冬. 浙江大学. 2010
[9]. 基于图像处理的未燃烬碳与NOx排放量的预测及炉膛燃烧运行指导系统[D]. 林彬. 浙江大学. 2004
[10]. 基于图像测温法的燃煤锅炉NO_x排放量预测[D]. 卢保玲. 北京交通大学. 2009