CN102841983A - 一种工业窑炉热效率在线监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种工业窑炉热效率在线监测方法，包括如下步骤：以周期T采集工业窑炉相关运行参数；设热效率计算的滑动平均周期为kT，在第k个计算周期，计算实时热效率；计算(k-1)个计算周期内工业窑炉的累计热收入项占k个周期内累计热收入项的权重：读取(k-1)时刻的加权滑动平均热效率，计算k时刻的加权滑动平均热效率；重复前述步骤，进行(k+1)时刻滑动平均热效率的计算，即进行热效率的连续在线分析。此种监测方法可有效处理运行参数、设备负荷、金属蓄热波动的影响，以保证输出结果趋势正确、稳定可靠。

Description

一种工业窑炉热效率在线监测方法

技术领域

本发明属于工业窑炉性能在线分析领域，特别涉及一种一体化的钢铁企业工业窑炉热效率在线监测方法，实现了对工业窑炉性能的连续在线分析。 

背景技术

我国在工业化进程中，经济迅速发展，但这种经济的发展多是以高能耗、高消耗和巨大环境负荷为代价的，尤其在钢铁、化工等行业能源消耗高更为突出。近几年来，节能在很大程度上已成为钢铁企业的自觉行为，吨钢综合能耗以及各工序能耗有很大程度的降低，但与发达工业国家相比，仍有较大差距，这表明我国钢铁企业仍有较大的节能潜力。除了采用不断涌现的节能技术改造外，通过强化设备性能监测、改善运行管理方式，也是钢铁企业节能减排的重要手段。 

工业窑炉是钢铁企业的重要耗能设备，由于设备服役年限的增加，其运行热效率往往达不到设计值，而传统的热平衡试验因耗费大量的人力物力，在钢铁企业鲜有进行，因此长期以来工业窑炉的运行经济性一直缺乏有效评价。 

钢铁企业能源管控系统是发改委重点推广的节能减排技术，也是国家“十二五”节能重点工程之一，该系统的搭建为实现工业窑炉的运行在线监测提供了条件。利用能源管控系统采集的实时数据实现设备性能的在线监测，既可以实时评价设备的经济性，也可以评价运行参数的偏差及其对经济性造成的影响，进而实现运行优化的操作指导。 

《工业燃料炉热平衡测定与计算基本规则》（GB/T 13338-91）规定了使用燃料的工业炉热平衡测定与计算的基本规则，该标准提出的热平衡计算模型主要用于工业热平衡试验，对测定条件和测定持续时间做了严格规定，要求设备处于稳态或者准稳态工况，测定的时间一般不低于1h，而实际生产运行时，由于随机因素引起的参数波动以及工业窑炉金属蓄热的影响，利用以上模型进行在线监测，不仅达不到实时性能分析的要求，而且各种随机因素会对结果产生较大影响。 

在计算热平衡时，首先应划定热平衡区域，本发明以全炉区域为例，把进入该区域的热量作为热收入，反之作为热支出，热平衡的方程式如下： 

∑Q_in=∑Q_out    （1） 

工业窑炉的热效率定义为： 

$\mathrm{\η}=\frac{Q_0}{\mathrm{\Σ}{Q}_{\mathrm{in}}}---\left(2\right)$

上述公式中，∑Q_in表示收入的各项热量之和（即热收入项），(kJ/s)；∑Q_out表示支出的各项热量之和，Q₀表示物料带出的物理热量，(kJ/s)；η表示热效率，(%)。 

热收入项与热支出项对应的计算公式参照《工业燃料炉热平衡测定与计算基本规则》（GB/T 13338-91）确定，通过计算收入的各项热量之和∑Q_in与物料带出的物理热量Q₀，按公式（2）得到窑炉的实时热效率η。当运行参数波动时，实时热效率也会产生波动，但热效率的瞬时波动并不表明设备能效发生蜕变，因此利用该模型指导设备的运行存在局限性。这主要是因为实时热效率模型针对工业热平衡试验建立，工况为稳态或者准稳态，一般不会存在参数的较大幅度波动，而且计算时一般取1h内各参数的平均值进行计算，即使个别参数有短时的大幅波动，也不会对计算结果产生影响。为得到适用于在线分析的热效率模型，原则上需对参与公式（2）计算的各运行参数对时间积分，但积分算法复杂，不适合在线应用。 

通过以上分析，目前缺乏一种符合要求的热效率监测方法，基于此种需求，本案由此产生。 

发明内容

本发明的目的，在于提供一种工业窑炉热效率在线监测方法，其可有效处理运行参数、设备负荷、金属蓄热波动的影响，以保证输出结果趋势正确、稳定可靠。 

为了达成上述目的，本发明的解决方案是： 

一种工业窑炉热效率在线监测方法，包括如下步骤： 

（1）对工业窑炉相关运行参数进行实时采集，数据采样的周期为T(s)； 

（2）设定热效率计算的滑动平均周期为kT(s)，存储空间Q[k-1]用于存储 当前时刻及往前(k-2)个计算周期内的热收入项，存储空间y存储上一时刻的加权滑动平均热效率； 

（3）在第k个计算周期，从实时数据库中读取窑炉的相关运行参数，计算工业窑炉的热收入项Q_k(kJ/s)和物料带出的物理热量Q_0k(kJ/s)，依据下式计算实时热效率η_k(%)： 

$\mathrm{\η}=\frac{Q_0}{\mathrm{\Σ}{Q}_{\mathrm{in}}};$

（4）读取存储空间Q[k-1]中的数据，计算(k-1)个计算周期内工业窑炉的累计热收入项 

占k个周期内累计热收入项 

的权重L_k-1： 

$L_{k-1}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T},\%;$

（5）读取(k-1)时刻的加权滑动平均热效率η_av(k-1)，计算k时刻的加权滑动平均热效率为： 

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{avk}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_{0i}*T}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}*100\%=L_{k-1}*{\mathrm{\η}}_{\mathrm{av}(k-1)}+(1-L_{k-1})*{\mathrm{\η}}_k;$

（6）将η_avk存储到y中，将当前时刻k及往前(k-2)个周期内的热收入项存储到存储空间Q[k-1]中； 

重复步骤（1）～（6），进行(k+1)时刻滑动平均热效率的计算，即进行热效率的连续在线分析。 

采用上述方案后，本发明的优点在于：提出的基于热负荷加权滑动平均的工业窑炉热效率计算模型本质上为热效率随时间的积分模型，但回避了对每个参与计算参数积分的过程，能有效处理运行参数、设备负荷、金属蓄热波动的影响，以保证输出结果趋势正确，稳定可靠，且方便于现场应用。 

具体实施方式

以下将对本发明的技术方案进行详细说明。 

为了克服现有热效率模型存在的种种不足，本发明提供一种工业窑炉热效率在线监测方法，根据滑动平均算法原理对公式（2）（即实时热效率模型）进行改进，得到计算简便、具有积分意义的热效率模型，步骤如下： 

（1）利用能源管控系统对工业窑炉相关运行参数进行实时采集，设数据采样的周期为T(s)； 

（2）本发明设定热效率计算的滑动平均周期为kT(s)，存储空间Q[k-1]用于存储当前时刻及往前(k-2)个计算周期内的热收入项，存储空间y存储上一时刻的加权滑动平均热效率； 

（3）在k时刻，从能源管控系统实时数据库中读取窑炉的相关运行参数（燃料消耗量、空气消耗量、空气预热温度等），依照《工业燃料炉热平衡测定与计算基本规则》（GB/T 13338-91）的规定，计算工业窑炉的热收入项Q_k(kJ/s)，物料带出的物理热量Q_0k(kJ/s)，依据公式（2）计算实时热效率η_k(%)； 

（4）读取存储空间Q[k-1]中的相关数据，计算(k-1)个计算周期内工业窑炉的累计热收入项 

占k个周期内累计热收入项 

的权重L_k-1： 

$L_{k-1}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T},\%;$

（5）读取(k-1)时刻的加权滑动平均热效率η_av(k-1)，计算k 时刻的加权滑动平均热效率为： 

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{avk}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_{0i}*T}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}*100\%=\frac{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*{\mathrm{\η}}_{i}T+Q_k{\mathrm{\η}}_{k}T}{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T+Q_{k}T}*100\%;$

$=\frac{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}*\frac{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*{\mathrm{\η}}_i*T}{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}+(1-\frac{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T})*\frac{Q_{0k}}{Q_k}$

化简后即得：η_avk=L_k-1*η_av(k-1)+(1-L_k-1)*η_k； 

（6）将η_avk存储到y中，将当前时刻k及往前(k-2)个周期内的热收入项存储到存储空间Q[k-1]中； 

重复步骤（1）～（6），进行(k+1)时刻滑动平均热效率的计算，即进行热效率的连续在线分析。 

综上所述，本发明一种工业窑炉热效率在线监测方法，在传统热平衡模型的基础上，结合加权滑动平均算法加以改进，可有效消除参数波动对实时热效率的影响，该模型可用于能源管控系统，实现对钢铁企业工业窑炉（加热炉、预热炉等）热效率的连续在线监测，实时掌握设备的运行状况，为设备的优化运行提供指导。 

以上实施例仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明保护范围之内。 

Claims (1)

1.一种工业窑炉热效率在线监测方法，其特征在于包括如下步骤：

（1）对工业窑炉相关运行参数进行实时采集，数据采样的周期为T；

（2）设定热效率计算的滑动平均周期为kT，存储空间Q[k-1]用于存储当前时刻及往前(k-2)个计算周期内的热收入项，存储空间y存储上一时刻的加权滑动平均热效率；

（3）在第k个计算周期，从实时数据库中读取窑炉的相关运行参数，计算工业窑炉的热收入项Q_k和物料带出的物理热量Q_0k，依据下式计算实时热效率η_k：

$\mathrm{\η}=\frac{Q_0}{\mathrm{\Σ}{Q}_{\mathrm{in}}};$

（4）读取存储空间Q[k-1]中的数据，计算(k-1)个计算周期内工业窑炉的累计热收入项

占k个周期内累计热收入项

的权重L_k-1：

$L_{k-1}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k-1}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T},\%;$

（5）读取(k-1)时刻的加权滑动平均热效率η_av(k-1)，计算k时刻的加权滑动平均热效率为：

${\mathrm{\η}}_{\mathrm{avk}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_{0i}*T}{\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{Q}_i*T}*100\%=L_{k-1}*{\mathrm{\η}}_{\mathrm{av}(k-1)}+(1-L_{k-1})*{\mathrm{\η}}_k;$

（6）将η_avk存储到y中，将当前时刻k及往前(k-2)个周期内的热收入项存储到存储空间Q[k-1]中；

重复步骤（1）～（6），进行(k+1)时刻滑动平均热效率的计算，即进行热效率的连续在线分析。