CN105042582B - 一种循环流化床锅炉炉膛释放热量监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了属于循环流化床燃烧技术领域的一种循环流化床锅炉炉膛释放热量监测系统及方法，该系统包括：数据通讯及处理装置、工业分析仪、煤炭热量仪、给煤量检测装置、石灰石给粉检测装置及床温检测装置；数据通讯及处理装置对循环流化床锅炉炉膛内释放热量进行监测，包括通讯模块、焦炭燃烧模块、挥发分燃烧模块和石灰石脱硫模块，通过分别计算炉膛内焦炭燃烧释放热量、挥发分析出燃烧释放热量、石灰石脱硫过程释放热量，进而累加得到炉膛内总释放热量。循环流化床炉膛内部释放热量的监测，对锅炉安全和高效运行具有重要指导意义。
Description
技术领域
本发明属于循环流化床燃烧技术领域，特别涉及一种循环流化床炉膛内部释放热量的监测系统及方法。
背景技术
循环流化床(CFB)燃烧技术是近几十年来迅速发展起来的一种高效、低污染燃烧技术，具有燃烧效率高、燃料适应性广、负荷调节范围大、氮氧化物排放低、石灰石炉内脱硫成本低等优点。
循环流化床锅炉与普通煤粉锅炉相比，最大的不同在于燃烧机制的不同。普通煤粉炉的燃烧释放热量来自于瞬间进入炉膛的给煤量，一旦给煤供应停止，燃烧也随之很快终止；而循环流化床锅炉因其特有的流化燃烧方式和脱硫方式，使得炉膛内存储着大量的焦炭以及处于不同状态的石灰石颗粒，其炉内释放热量主要来自于三方面：炉内存储焦炭的燃烧、挥发分的析出燃烧和石灰石脱硫过程的放热。目前，还没有适用于超临界循环流化床锅炉这种大惯性、大延迟系统的热量信号监控系统和监控方法。而如果能够实时有效监测出循环流化床炉内存储热量情况，对锅炉的安全运行操作以及追求锅炉热效率最大化具有重要借鉴意义。
发明内容
本发明的目的在于提出一种循环流化床锅炉炉膛释放热量监测系统及方法，其特征在于，该系统包括：数据通讯及处理装置、工业分析仪、煤炭热量仪、给煤量检测装置、石灰石给粉检测装置及床温检测装置；数据通讯及处理装置通过通讯模块接收其他各装置所采集到的数据，焦炭燃烧、挥发分燃烧和石灰石脱硫三个模块分别计算炉膛内残存焦炭燃烧释放热量、挥发分析出燃烧释放热量、石灰石脱硫过程释放热量，三者之和即为炉膛内总释放热量，从而对循环流化床锅炉炉膛内释放热量进行监测。
所述与数据通讯及处理装置相连的各检测装置都是由相应的多个传感器组成。
一种循环流化床炉膛内部释放热量的监测方法，其特征在于，包括：
1)建立炉膛内部释放热量的监测系统；
2)数据通讯及处理装置接收工业分析仪、煤炭热量仪、给煤量检测装置、石灰石给粉检测装置及床温检测装置得到的数据，接收的数据包括：工业分析仪测得的固定碳含量C，％；煤炭热量仪测得的煤低位发热量QNet，kJ/kg；给煤量检测装置检测得到的给煤量Fc，kg；石灰石给粉检测装置检测得到的石灰石给粉量FCa，kg；床温检测装置测得的炉膛床温T，℃。其中固定碳含量C和煤低位发热量QNet是反映煤质变化的重要参数，将二者输送至炉膛内释放热量监测系统，可以实现在线煤质校正。
3)对循环流化床锅炉炉膛内释放热量进行监测，焦炭燃烧、挥发分燃烧和石灰石脱硫三个模块分别计算炉膛内残存焦炭燃烧释放热量QC、挥发分析出燃烧释放热量QV、石灰石脱硫过程释放热量QCa，三者之和即为炉膛内总释放热量Q，即Q＝QC+QV+QCa，释放热量的单位为kJ。
所述的焦炭燃烧模块释放热量计算方法如下：
式中，Rc为炉内焦炭颗粒整体燃烧速度，kg/s；Mc为碳的摩尔质量，g/mol；mc为炉内存储焦炭量，kg；Fc为单位时间给煤量，kg/s；C为固定碳含量，％；N为炉膛内所含焦炭颗粒数目，个；Rc,i为单个焦炭颗粒燃烧速度，kg/s；dc为炉内焦炭颗粒直径，m；ρc为焦炭颗粒密度，mg/m3；kc为焦炭颗粒燃烧速率常数，exp为指数e，取值2.718；氧气浓度PO2为炉膛氧气分压，Pa；燃烧反应机理因子
所述的挥发分燃烧模块释放热量，由于煤的低位发热量包括固定碳和挥发分燃烧所释放的热量组成，所以单位千克的煤中挥发分燃烧所能释放的热量由总热值和固定碳热值相减进行估算，故挥发分燃烧所释放热量通过下式计算：
其中，Hv为每千克煤中挥发分燃烧释放的热量，kJ/kg。
所述的石灰石脱硫模块释放热量，其特征在于，加入的CaCO3颗粒被直接分成两部分，即参与煅烧的部分和未煅烧的部分，活性CaCO3即指存储在炉膛内能够发生煅烧的CaCO3量，未煅烧的部分直接随排渣系统排出炉外；煅烧生成的CaO颗粒也被直接分成两部分，即参与固硫反应的部分和未发生固硫的部分，活性CaO即指存储在炉膛内能够参与固硫反应的CaO量，而未发生固硫的部分直接随排渣系统排出炉外，则所述的石灰石脱硫模块释放热量通过下式计算：
式中，RCaO分别为炉内活性CaCO3煅烧分解速率和活性CaO固硫速率，kg/s；mCaO分别为炉内活性CaCO3和活性CaO存储量，kg；GCaO分别为活性CaCO3加入量和活性CaO生成量，kg；RCaO分别为活性CaCO3煅烧消耗量和活性CaO固硫消耗量，kg；MCaO分别为CaCO3和CaO摩尔质量，g/mol；FCa为单位时间石灰石给粉量，kg/s；为石灰石中CaCO3的纯度，％；sca为CaCO3颗粒有效比表面积，取为7×104m2/kg；通过求得，为炉内SO2分压，kPa；煅烧反应速率常数其中指前因子A1调节范围在(7.14～7.31)×105内，活化能E1则处于40～205kJ/mol之间；固硫反应速率常数kCaO＝A2·exp(-E2/RT)，指前因子A2约为1.0×10-2，活化能E2在34～78kJ/mol之间；煅烧分解率与固硫利用率ηCaO通过下式求解：
式中，CaCO3煅烧生成的CO2体积量m3；石灰石固硫反应所脱除的SO2体积量：m3；为脱硫效率，％；燃煤理论烟气量表示为m3；燃烧所需空气量m3；Sy为尾部烟道横截面积，m2；v为尾部烟气流速，m/s；ηCa代表钙基总利用率，％；Car、Har、Mar、Nar、Oar、Sar分别为煤中碳、氢、水分、氮、氧、硫各元素收到基，(％)；α为过量空气系数。
本发明的有益效果是对燃烧过程极为复杂的循环流化床炉内释放热量进行了实时监控，炉内释放热量来自于残存焦炭和挥发分的燃烧，以及炉内脱硫过程的吸放热，本发明通过分别建立三者的热量模型，使得对于循环流化床锅炉热量信号的监测更为精准和合理，能够为实际运行操作提供重要参考依据，保证循环流化床锅炉安全运行的同时，追求锅炉热效率的最大化。
附图说明
图1为一种循环流化床锅炉炉膛释放热量监测系统示意图；
图2为本发明提出的煅烧分解率和固硫利用率的在线预测流程图；
图3为活性CaCO3炉内存储量示意图；
图4为活性CaO炉内存储量示意图；
图5为根据本发明所提出的热量监测方法对机组功率的预测效果图。
具体实施方式
本发明提出一种循环流化床的锅炉炉内释放热量监测系统及方法，下面结合附图和具体实施例对本发明作详细说明。
图1为一种循环流化床锅炉炉膛释放热量监测系统示意图，其系统包括：数据通讯及处理装置、工业分析仪、煤炭热量仪、给煤量检测装置、石灰石给粉检测装置；数据通讯及处理装置包括相关通讯模块、焦炭燃烧模块、挥发分燃烧模块和石灰石脱硫模块，通讯模块接收工业分析仪、煤炭热量仪、给煤量检测、石灰石给粉检测等装置传送来的检测数据，依此分别计算炉膛内残存焦炭燃烧释放热量、挥发分析出燃烧释放热量、石灰石脱硫过程释放热量，三者之和即为炉膛内总释放热量，即Q＝QC+QV+QCa，其中Q、QC、QV、QCa分别表示炉膛内部总释放热量、焦炭燃烧释放热量、挥发分燃烧释放热量和石灰石脱硫过程释放热量，kJ。
所述数据通讯及处理装置接收的数据变量主要包括：工业分析仪测得的固定碳含量C，％；煤炭热量仪测得的煤低位发热量QNet，kJ/kg；给煤量检测装置检测得到的给煤量Fc，kg；石灰石给粉检测装置检测得到的石灰石给粉量FCa，kg。其中固定碳含量C和煤低位发热量QNet是反映煤质变化的重要参数，二者输送至热量监控系统中，进行在线煤质校正。
所述的焦炭燃烧模块释放热量计算过程如下：
式中，Rc为炉内焦炭颗粒整体燃烧速度，kg/s；Mc为碳的摩尔质量，g/mol；mc为炉内存储焦炭量，kg；Fc为单位时间给煤量，kg/s；C为固定碳含量，％；N为炉膛内所含焦炭颗粒数目，个；Rc,i为单个焦炭颗粒燃烧速度，kg/s；dc为炉内焦炭颗粒直径，m；ρc为焦炭颗粒密度，mg/m3；kc为焦炭颗粒燃烧速率常数，exp为指数e，取值2.718；氧气浓度PO2为炉膛氧气分压，Pa；燃烧反应机理因子
所述的挥发分燃烧模块释放热量，其特征在于，由于煤的低位发热量主要有固定碳和挥发分二者燃烧所释放的热量，所以单位千克的煤中挥发分燃烧所能释放的热量可以由总热值和固定碳热值相减进行估算，故挥发分燃烧所释放热量可以通过下式计算：
其中，Hv为每千克煤中挥发分燃烧释放的热量，kJ/kg。
所述石灰石脱硫模块释放热量，其特征在于，加入的CaCO3颗粒被直接分成两部分，即参与煅烧的部分和未煅烧的部分，活性CaCO3即指存储在炉膛内能够发生煅烧的CaCO3量，未煅烧的部分直接随排渣系统排出炉外；煅烧生成的CaO颗粒也被直接分成两部分，即参与固硫反应的部分和未发生固硫的部分，活性CaO即指存储在炉膛内能够参与固硫反应的CaO量，而未发生固硫的部分直接随排渣系统排出炉外。所述的石灰石脱硫模块释放热量通过下式计算：
式中，RCaO分别为炉内活性CaCO3煅烧分解速率和活性CaO固硫速率，kg/s；mCaO分别为炉内活性CaCO3和活性CaO存储量，kg；GCaO分别为活性CaCO3加入量和活性CaO生成量，kg；RCaO分别为活性CaCO3煅烧消耗量和活性CaO固硫消耗量，kg；MCaO分别为CaCO3和CaO摩尔质量，g/mol；FCa为单位时间石灰石给粉量，kg/s；为石灰石中CaCO3的纯度，％；sca为CaCO3颗粒有效比表面积，取为7×104m2/kg；通过求得，为炉内SO2分压，kPa；煅烧反应速率常数其中指前因子A1调节范围在(7.14～7.31)×105内，活化能E1则处于40～205kJ/mol之间；固硫反应速率常数kCaO＝A2·exp(-E2/RT)，指前因子A2约为1.0×10-2，活化能E2在34～78kJ/mol之间；煅烧分解率与固硫利用率ηCaO通过下式求解：
式中，CaCO3煅烧生成的CO2体积量m3；石灰石固硫反应所脱除的SO2体积量：m3；为脱硫效率，％；燃煤理论烟气量表示为m3；燃烧所需空气量m3；Sy为尾部烟道横截面积，m2；v为尾部烟气流速，m/s；ηCa代表钙基总利用率，％；Car、Har、Mar、Nar、Oar、Sar分别为煤中碳、氢、水分、氮、氧、硫各元素收到基，(％)；α为过量空气系数。
图2为煅烧分解和固硫利用率两个参数的在线预测流程图。
为进一步适应不同运行工况，选用多项式函数与炉内温度进行拟合并在线预测，本发明拟合多项式形如下式：
ηCaO＝a2T5+b2T4+c2T3+d2T2+e2T+f2
其中，a1～f1与a2～f2为多项式系数。其在线预测的具体步骤如下：
Step 1：收集初始样本，构建初始多项式；
Step 2：利用此多项式对新工况k进行预测，当得到相关传感器的实际测量值之后，将计算值与预测值进行对比。如果二者误差都小于误差设定值0.03，则执行Step 7；否则，执行Step 3；
Step 3：对于第k组工况，选取前50组(即第k-51组至第k-1组)数据用来拟合新的多项式；
Step 4：用拟合后的多项式对第k组工况进行预测，如果二者误差都小于设定值0.03，则表示拟合数据段选取有效，执行Step 7；否则，i<200时执行Step 5，i＝200时执行Step 6；
Step 5：扩展拟合数据段，即用第k-50-i至第k-1组数据作为新的数据段进行拟合，i＝1,2,…,200，如i≤200返回Step 4，否则，执行Step 6；
Step 6：缩短拟合数据段，即用第k-50+j至第k-1组数据作为拟合段进行拟合，j＝1,2,…,45，如j≤45，执行Step 4，否则，采用历次拟合预测中误差最小的多项式，执行Step7；
Step 7：判断测试样本是否结束，若结束则停止程序；否则执行Step 2，对下一样本进行预测。
图3～图4分别为石灰石脱硫模块所建模型中的活性CaCO3存储量、活性CaO存储量。从图中可以看出，活性CaCO3存储量要低于活性CaO的存储量，其原因在于煅烧过程要快于固硫过程，较多的脱硫剂颗粒停留在了固硫阶段，模型的数值结果验证了实际机理试验结果。
图5为机组功率的预测效果图。根据本发明所构造的炉膛释放热量信号乘以机组效率即为机组的预测功率，通过和实际功率对比验证，证明了本发明所提出的热量信号构建方法的有效性。
所述系统中与数据通讯及处理装置相连的各检测装置都是由多个传感器组成，测点数据收集过程是在多个传感器采集数据的基础上，运用分批估计方法对多源信号进行处理，防止因某传感器故障所带来的检测误差。具体步骤如下：
步骤1：依据空间位置相邻的测点数据不在一组的原则，将所有2N个传感器测点数据分为两组：
x11,x12,…,x1N；x21,x22,…,x2N
步骤2：其算术平均值分别为：
步骤3：对应的标准差分别为：
步骤4：根据分批估计理论可得，经过多传感器数据融合处理之后的最终测点数据x取为：
上述式中,各符号含义如下：
C、Car、Har、Mar、Nar、Oar、Sar—分别为煤中固定碳含量、碳、氢、水分、氮、氧、硫各元素收到基，(％)；
—炉膛内氧气浓度、二氧化硫浓度，(mol/m3)；
Fc、FCa—分别为单位时间给煤量、单位时间石灰石给粉量，(kg/s)；
GCaO—分别为活性CaCO3投入量和活性CaO的生成量，kg；
Mc、MCaO—分别为碳、CaCO3、CaO的摩尔质量(g/mol)；
N—炉膛内所含焦炭颗粒数目(个)；
R—气体摩尔常数，一般取8.314；
Rc,i、Rc—单个焦炭颗粒燃烧速度和炉内焦炭颗粒整体燃烧速度(kg/s)；
RCaO—煅烧消耗活性CaCO3量和固硫消耗活性CaO量，(kg)；
T—炉膛内部温度(K)；
V0、VC,y、Vy—燃煤所需空气量、燃煤理论烟气量、石灰石煅烧生成CO2量、石灰石固硫消耗SO2量、CFB理论烟气量(m3)；
dc—炉内焦炭颗粒直径(m)；
mc、mCaO—炉内存储焦炭量、活性CaCO3量和CaO量，kg；
—分别为炉膛内氧气分压力、二氧化硫分压力(Pa)；
Sy—尾部烟道横截面积(m2)；
v—尾部烟气流速(m/s)；
α—过量空气系数；
—石灰石中CaCO3的纯度(％)，取为0.88；
ηCaO、ηCa、—CaCO3煅烧过程分解率、CaO固硫过程利用率、石灰石钙基总利用率、脱硫效率(％)；
ρc—焦炭颗粒密度(mg/m3)。
Claims (5)
1.一种循环流化床锅炉炉膛释放热量监测系统，其特征在于，该系统包括：数据通讯及处理装置、工业分析仪、煤炭热量仪、给煤量检测装置、石灰石给粉检测装置及床温检测装置；数据通讯及处理装置包括通讯模块、焦炭燃烧模块、挥发分燃烧模块、石灰石脱硫模块；通讯模块接收给煤量检测装置、石灰石给粉检测装置及床温检测装置传送来的数据，依此分别计算炉膛内残存焦炭燃烧释放热量、挥发分析出燃烧释放热量、石灰石脱硫过程释放热量，进而将三者累加即为炉膛内总释放热量；分别计算炉膛内残存焦炭燃烧释放热量、挥发分析出燃烧释放热量、石灰石脱硫过程释放热量如下：
所述残存焦炭燃烧释放热量计算方法如下：
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</mrow>
式中，Rc为炉内焦炭颗粒整体燃烧速度，kg/s；Mc为碳的摩尔质量，g/mol；mc为炉内存储焦炭量，kg；Fc为单位时间给煤量，kg/s；C为固定碳含量，％；N为炉膛内所含焦炭颗粒数目，个；Rc,i为单个焦炭颗粒燃烧速度，kg/s；dc为炉内焦炭颗粒直径，m；ρc为焦炭颗粒密度，mg/m3；kc为焦炭颗粒燃烧速率常数，exp为指数e，取值2.718；氧气浓度 为炉膛氧气分压，Pa；燃烧反应机理因子 T为炉膛床温；R代表摩尔气体常数，取值8.314J/mol·K；
所述的挥发分析出燃烧释放热量，由于煤的低位发热量包括固定碳和挥发分燃烧所释放的热量，所以单位千克的煤中挥发分燃烧所能释放的热量由总热值和固定碳热值相减进行估算，故挥发分燃烧所释放热量通过下式计算：
<mrow>
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</mrow>
其中，Hv为每千克煤中挥发分燃烧释放的热量，kJ/kg；QNet为煤低位发热量；
所述的石灰石脱硫过程释放热量通过下式计算：
<mrow>
<msub>
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</mrow>
式中，mCaO分别为炉内活性CaCO3和活性CaO存储量，kg；GCaO分别为活性CaCO3加入量和活性CaO生成量，kg；RCaO分别为活性CaCO3煅烧消耗量和活性CaO固硫消耗量，kg；MCaO分别为CaCO3和CaO摩尔质量，g/mol；FCa为石灰石给粉量，kg/s；为石灰石中CaCO3的纯度，％；sca为CaCO3颗粒有效比表面积，取为7×104m2/kg；通过求得，为炉内SO2分压，kPa；煅烧反应速率常数其中指前因子A1调节范围在内，活化能E1则处于之间；固硫反应速率常数kCaO＝A2·exp(-E2/RT)，指前因子A2为1.0×10-2，活化能E2在 之间；煅烧分解率与固硫利用率ηCaO通过下式求解：
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</mrow>
</mrow>
式中，CaCO3煅烧生成的CO2体积量m3；石灰石固硫反应所脱除的SO2体积量：m3；为脱硫效率，％；燃煤理论烟气量表示为m3；燃烧所需空气量m3；Sy为尾部烟道横截面积，m2；v为尾部烟气流速，m/s；ηCa代表钙基总利用率，％；Car、Har、Mar、Nar、Oar、Sar分别为煤中碳、氢、水分、氮、氧、硫各元素收到基；α为过量空气系数。
2.根据权利要求1所述一种循环流化床锅炉炉膛释放热量监测系统，其特征在于，与数据通讯及处理装置相连的各检测装置都是由相应的多个传感器组成。
3.一种根据权利要求1所述循环流化床锅炉炉膛释放热量监测系统的监测方法，其特征在于，包括：
1)建立炉膛内部释放热量的监测系统；
2)数据通讯及处理装置接收的数据包括：工业分析仪测得的固定碳含量C，％；煤炭热量仪测得的煤低位发热量QNet，kJ/kg；给煤量检测装置检测得到的给煤量；石灰石给粉检测装置检测得到的石灰石给粉量；床温检测装置测得的炉膛床温T，℃；其中固定碳含量C和煤低位发热量QNet是反映煤质变化的重要参数，将二者输送至炉膛内释放热量监测系统，以实现煤质校正；
3)对循环流化床锅炉炉膛内释放热量进行监测，焦炭燃烧、挥发分燃烧和石灰石脱硫三个模块分别计算炉膛内残存焦炭燃烧释放热量QC、挥发分析出燃烧释放热量QV、石灰石脱硫过程释放热量QCa，三者之和即为炉膛内总释放热量Q，即Q＝QC+QV+QCa，释放热量的单位为kJ。
4.根据权利要求3所述的监测方法，其特征在于，加入的CaCO3颗粒被直接分成两部分，即参与煅烧的部分和未煅烧的部分，活性CaCO3即指存储在炉膛内能够发生煅烧的CaCO3量，未煅烧的部分直接随排渣系统排出炉外；煅烧生成的CaO颗粒也被直接分成两部分，即参与固硫反应的部分和未发生固硫的部分，活性CaO即指存储在炉膛内能够参与固硫反应的CaO量，而未发生固硫的部分直接随排渣系统排出炉外。
5.根据权利要求3所述的监测方法，其特征在于，为进一步适应不同运行工况，选用多项式函数将煅烧分解率和固硫利用率与炉内温度进行拟合并在线预测，本拟合多项式形如下式：
<mrow>
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<mn>1</mn>
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</mrow>
ηCaO＝a2T5+b2T4+c2T3+d2T2+e2T+f2
其中，与为多项式系数,其在线预测的具体步骤如下：
Step1：收集初始样本，构建初始多项式；
Step2：利用此多项式对新工况k进行预测，当得到相关传感器的实际测量值之后，将计算值与预测值进行对比；如果二者误差都小于误差设定值0.03，则执行Step7；否则，执行Step3；
Step3：对于第k组工况，选取前50组,即第k-50组至第k-1组；数据用来拟合新的多项式；
Step4：用拟合后的多项式对第k组工况进行预测，如果二者误差都小于设定值0.03，则表示拟合数据段选取有效，执行Step7；否则，i<200时执行Step5，i＝200时执行Step6；
Step5：扩展拟合数据段，即用第k-50-i至第k-1组数据作为新的数据段进行拟合，i＝1,2,…,200，如i≤200返回Step4，否则，执行Step6；
Step6：缩短拟合数据段，即用第k-50+j至第k-1组数据作为拟合段进行拟合，j＝1,2,…,45，如j≤45，执行Step4，否则，采用历次拟合预测中误差最小的多项式，执行Step7；
Step7：判断测试样本是否结束，若结束则停止程序；否则执行Step2，对下一样本进行预测。
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