电站锅炉NOx排放与效率的响应特性模型

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第24卷第2期动力工程Vo1.24No.22004年4月P()WERENGINEERINGApr.2004文章编号:1000—6761(2004)02—0254—06电站锅炉NOx排放与效率的响应特性模型王培红,李磊磊,陈强,董益华(东南大学动力系,南京210096)摘要:由于锅炉设备结构庞大,运行条件复杂,燃料性质多变差等因素,建立电站锅炉排放特性的函数模型难度极大.为满足锅炉高效低污染燃烧优化研究的需要,借助优化燃烧特性试验数据,建立了神经网络型与函数型的混合模型。算例表明:该模型能正确地描述电站锅炉NOx排放与效率的响应特性。图1表6参5

2、关键词:动力机械工程;锅炉;燃烧特性;NOx排放;神经网络中图分类号:TK31文献标识码:AResponseCharacteristicsModelofNOxEmissionandEfficiencyforPowerStationBoilerWANGPei—hong,LILei—lei。CHENQiang.DONGYi—hua(Dept.ofPower,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China)Abstract:Inordertoobtainhighefficiencyandlowemissioncombustion,weneedNOxemissiona

3、ndeffi—ciencyresponsecharacteristicsmodelofcoal—firedboiler.Buildingthismodelisverydifficult,becauseofhugeboilerarchitecture,complicatedoperatingconditions.variedcoalandSOon.Basedonoptimizedcorn—bustionexperimentdata,weheredevelopanewapproachtocombineneuralnetworkwithfunction—typemode1.theapproachr

4、esultsinamixedmode1.Thecalculatingsamplesinthepapershowthatthepro—posedmixedmodeldescribesNOxemissionandefficiencyresponsecharacteristicsofcoal—firedboilerwel1.Fig1,tables6andrefs5.Keywords:powerandmechanicalengineering;boiler;combustioncharacteristics;NOxemission;neuralnetwork本文研究电站锅炉燃烧产物(简称排放物)中气

5、论、实验和计量技术研究的不完备,目前难以用基于体污染物NOx、飞灰含碳量、排烟氧量和效率的响机理的简洁明确的函数型模型描述,应用人工神经应特性。锅炉排放物的生成机制很复杂。受多种因素网络技术的智能软测量模型应运而生。的制约,诸如煤种、锅炉热负荷、风煤比、配风方式、为满足锅炉高效低污染燃烧优化研究的需要,炉膛温度以及炉膛温度分布的均匀度等等。鉴于理掌握锅炉NOx排放与效率的响应特性,本文在锅炉排放物生成机制分析、简化反平衡炉效机理模型和收稿日期:2003—12-20特性试验的基础上,建立了以各种运行操作量(如阀基金项目:江苏省自然科学基金(BK2001005)和东南大学预研门开度等)为输入,以

6、氮氧化物NOx和锅炉效率基金(XJ030306)作者简介:王培红(1959一),男.工学博士.东南大学动力系教授。effb为输出的神经网络与函数混合模型。从事火电机组性能分析与经济运行方式等方面的教学和研究工作。维普资讯http://www.cqvip.com第2期王培红.等:电站锅炉NOx排放与效率的响应特性模型干烟气损失、固体未完全燃烧损失和气体未完全燃1锅炉NOx的生成机制与影响因素烧损失的增加.而使锅炉的燃烧效率下降由于氮的键能不同以及与氮进行反应的介质成2锅炉的反平衡效率分析分的不同,NOx有三种不同的生成机制。(1)热力型NOx:热力型NOx是燃烧用空气中在热平衡分析的基础上,使

7、用反平衡方法计算的N2在高温下氧化而生成的氮氧化物,它占煤粉锅炉效率,在锅炉运行分析中已经得到广泛应用。在燃烧NOx生成量的2O左右。根据捷里道维奇的反平衡锅炉效率中,受运行状况和燃料特性影响较实验结果,其生成量与温度及氧气浓度有关。大的损失项目包括干烟气损失、固体未完全燃烧损(2)快速反应型NOx:对于碳氢化合物燃料,在失和气体未完全燃烧损失。燃料过浓的区域,在火焰面上快速生成大量NOx,干烟气损失取决于排

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