低氮燃燒器燃氣鍋爐 在創(chuàng)新發(fā)展道路上砥礪前行

方快天然氣鍋爐在各大行業(yè)均有應(yīng)用，國字頭辦事機關(guān)、大型商場及集中住宅區(qū)，以及如達利、伊利、中石化、APEC會議（2014年）等大型企業(yè)及國際會議，都有方快鍋爐的身影。

給低氮燃燒器燃氣鍋爐吹灰可能會造成鍋爐負壓、汽溫、汽壓、負荷、水位的波動，而且對不同的受熱面吹灰給鍋爐帶來的影響也不盡相同，在吹灰過程中應(yīng)對這些參數(shù)加強查看。關(guān)于鍋爐吹灰的影響，有以下幾個方面：1、吹灰對于燃燒的穩(wěn)定造成一定的影響，在吹灰過程中應(yīng)加強燃燒的監(jiān)測工作。2、在低負荷運行及燃燒不穩(wěn)定時，不能進行吹灰工作；同時，吹灰使得受熱面清潔，吸熱量增加，因而使得排煙溫度降低。3、由于吹灰會造成爐膛負壓波動較大，在吹灰過程中應(yīng)維持較大負壓以防止爐膛冒正壓。

針對燃燒過程中變量之間的強非線性和耦合性,利用極限學(xué)習(xí)機(ELM)和改進的鯨魚優(yōu)化算法(WOA)進行混合建模.該方法利用Sin混沌自適應(yīng)鯨魚優(yōu)化算法(CAWOA)對極限學(xué)習(xí)機的模型參數(shù)進行搜索和優(yōu)化,以提高極限學(xué)習(xí)機的泛化性能.在CAWOA算法中,通過引入Sin混沌搜索策略和自適應(yīng)慣性權(quán)值來改善WOA算法的全局優(yōu)化性能.在此基礎(chǔ)上,利用優(yōu)化后的極限學(xué)習(xí)機對330MW煤粉鍋爐的NOx排放質(zhì)量濃度進行預(yù)測,建立了CAWOA-ELM的NOx排放量預(yù)測模型,并與同類算法模型進行對比研究.結(jié)果表明:該方法具有更好的泛化能力,能更加精確地預(yù)測NOx排放量。

通風(fēng)截面比的大小直接影響到爐排的漏煤率、通風(fēng)阻力、供風(fēng)的均勻性和爐排工作的可靠性。通風(fēng)截面比與煤種有關(guān)，與通風(fēng)方式有關(guān)。對機械通風(fēng)，一般來說可選用較小的通風(fēng)截面比。

鍋爐壓力容器危險性高,因其使用不當(dāng)而導(dǎo)致的突發(fā)事故,嚴重影響著人們的正常生產(chǎn)和生活,這是由鍋爐壓力容器的危險性與復(fù)雜性決定的.大量有毒氣體和一些易燃燒的氣體存儲其中,稍不注意或處理不當(dāng),就可能帶來無法挽救的后果.那么,在特種設(shè)備鍋爐壓力容器檢驗中,怎樣確保其檢驗效果呢?文章通過逐層介紹、分析和研究,指出其中存在的問題,并給出解決的策略。

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