论模糊数学方法预测电站锅炉结渣的新发展

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时间:2018-11-28

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1、论模糊数学方法预测电站锅炉结渣的新发展  [论文关键词]电站锅炉结渣模糊数学预测  [论文摘要]用模糊数学方法预测燃煤锅炉结渣特性的新发展,阐述了各评判方法的优缺点。  锅炉结渣是长期困扰电站锅炉设计和运行的问题,威胁着电站锅炉的安全和经济运行。准确预测锅炉的结渣倾向,为大型电站锅炉的设计及运行提供科学依据,对提高锅炉的可用率,节约能源具有重要的现实意义和实用价值。  结渣过程是极其复杂的物理化学过程,取决于许多因素的综合影响。它不仅与煤的灰分含量及其物理化学性质有关,还与燃烧器型式、炉膛结构和设计参数、炉内温度水平、空气动力工

2、况、气氛条件以及受热面的布置等有关。国内外专家学者对结渣进行了广泛、深入的研究,提出了各类结渣预测方法并取得了一定的成果。本文主要阐述近年来采用模糊数学方法预测结渣特性的新发展。    一、结渣评判指标  目前,国内外判断电厂煤结渣的因素主要有两个方面:①根据煤的成分特性进行判断,比如煤灰中碱酸比B/A、硅比G、硅铝比SiO2/Al2O3、铁钙比等;②根据煤灰的物理特性进行判断,包括软化温度t2、灰渣粘度、煤灰烧结特性等。此外还有一些判定结渣的指标,如沾污指数Rf、煤灰粘度结渣指标、硫结渣指标RS、煤灰三元相图等。陈立军,文孝强

3、等对结渣的评判指标做了归纳。  美国EPRI曾调研了各种结渣指数的分辨情况,调研结果表明,没有任何一项单一的指数可以完全正确预报结渣倾向,但任何一项指数又都有相当的可靠性(70%左右)。    二、模糊数学方法  单指标评判和预测煤的结渣性准确率较低,难以满足实际需要。有必要找到一种能根据具体情况确定出不同指标的不同置信度的方法,以使判别结果更符合客观实际,因而产生了综合评判方法。  煤的结渣程度由弱到强的变化是一个由量变到质变的过程,是一个模糊问题。模糊数学是用数学方法研究和处理具有“模糊性”现象的一门学科,因而能很好的评判煤

4、的结渣倾向。  (一)模糊综合评判  单一结渣特性判别指数分辨率低的一个重要原因是分割界限太明确,人为地把复杂的模糊性现象简单地处理成了清晰现象,并且单一指标只能从某个方面因素判别其结渣程度。为了提高预报的可靠性,必须兼顾多种因素综合评判。  综合评判是一种通过考虑不同因素表现出的不同作用而得到全面、合理结论的决策手段。这方面研究的共同点是选取一些常规结渣指标作为因素集,取用结渣程度“轻微”、“中等”、“严重”三级被择集作为评语集,并确定因素集中各因素的权重,进行单因素评判,最后按某一模型加以单级模糊综合评判,得到综合评判向量。

5、按最大隶属度原则,判定该煤种的结渣程度等级。上述方法使用方便,在实践中得到广泛应用,取得较好的效果。选择具有较高准确度的评判指标,在合理选择隶属函数和权重集的基础上,能够最大程度地减少人为因素的影响,使判别结果更准确。其关键在于从实际情况出发,建立合适的隶属函数和权重集。  1.综合评判模型的发展及评判因数集的选取  孙亦碌等人采用模糊数学的方法预测燃煤结渣性,并编制了用于综合判别的RTSQ程序,此模型为燃煤结渣特性模糊综合评判的雏形。  冯宝安等人提出了常规结馇指标的模糊综合评判方法,并将其用于8个煤种的结馇特性判,所得评判结

6、果与实际结渣状况相符。又应用主因素决定型M(Λ,V)、主因素突出型M(·,V)、综合评判型M(Λ,)及加权平均型M(·,+)四种单级模糊综合评判模型对国内8个煤种的常规结渣指标进行评判,由评判结果比较得出单级模型M(Λ,V)的准确率最高的结论。  邱建荣等人对单一煤种及混煤的结渣特性进行了研究,以软化温度t2、硅铝比SiO2/Al2O3、硅比G、碱酸比B/A为评判因素集对煤的结渣特性进行了评判。该方法不仅能够全面考虑各种煤质因素在具体情况下对结渣程度的综合影响,而且考虑了不同指标在不同情况下的重要程度,因而与常规指标相比,其评价

7、更为全面客观。  杨圣春提出了分别适合于预测单一煤种和混煤的模糊评判模型CSM1和CSM2。刘伯谦等人针对元宝山褐煤的结渣特性预报不准确的问题,提出了将改进了的常规指标及锅炉运行参数等多种单一判别准则运用于模糊数学,对褐煤结渣状况进行了有效判别。  浙江大学曹欣玉、兰泽全等人在分析单一结渣判别指标的缺陷及其原因的基础上,针对常规指标评判水煤浆结渣倾向准确率普遍不高的问题,有针对性地提取了分辨率较高的结渣综合指数R以及4个常规指标构成评判因素集。该方法较传统的方法有更高的准确性。  2.隶属函数的确定  关于隶属函数的确定人们一直

8、都是采用线性函数,杨圣春提出的混煤结渣模型CBM2的隶属度函数采用正态分布,函数变化较慢,评判结果表明该模型具有较高的分辨率和可信度,可为锅炉燃用混煤进行优化配煤提供参考。但该模型是否适用任何煤种,还有待于进一步通过实践来验证。  浙江大学舒红宁、黄镇宇尝试性地

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