CN108268742A - 工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法，可有效解决对工业叶轮的节能改造问题，方法是，以水泵基本理论为基础，导出水泵性能改变的基本规则，确定转轮流道可变动的种类及这些几何参数改变的规律，结合正交设计，拟定改造方案；以水泵叶轮、流道的技术参数以及泵的现实工作参数为输入层，以泵的扬程或流量及效率的目标参数为输出层，确定被改造水泵叶轮流道的几何参数；按照叶轮参数进行水力设计，绘制叶轮木模图及三维图；配合原水泵流道，对改造水泵整体进行叶轮流场仿真，并计算性能指标；考虑与吸水室、压水室、导叶和泵轴的配合进行叶轮结构改造，绘制叶轮加工图，制造和更换叶轮。本发明适应面广，改造成本低，施工周期短。

Description

工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法

技术领域

本发明涉及工业循环水节能领域，特别是一种工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法。

背景技术

工业循环水靠水泵加压输送到工业生产的各个冷却环节，再经过冷却塔降温后循环使用，工业循环水系统是耗能大户，许多循环水系统存在低效高耗的现象，其中水泵是最主要的因素，造成低效高耗的原因有：1)水泵选型不合理，水泵实际工况偏离水泵设计工况。2)循环水系统设计不合理，使水泵靠出口阀调节适应系统要求。3)工业产能的变化引起的循环水参数改变，新增加或减少产能引起循环水量和压力的变化,造成水泵工况的改变。

改变循环水系统低效运行方式最有效的方法是循环水泵的技术改造。常用的方法有：1)更换合适新水泵。由于工业循环水泵普遍容量大，台数多，自身成本高，加上换泵需重新改造泵的基础及管路联接元部件，代价往往很高；2)变频改造。适应性受限，仅适合同时增大(/减小)扬程和流量情况，若需要扬程和流量一增一减的情况，变频是无能为力的；3)叶轮切割技术。虽是成本最低，实施最简单，但同样改造适应性受限，也仅适合同时增大(/减小)扬程和流量情况，应用面广窄，不能满足工业循环水泵叶轮的实际需要，因此，如何解决工业循环废水叶轮节能改造是业内一直希望解决的技术问题。

发明内容

针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明之目的就是提供一种工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法，可有效解决对工业叶轮的节能改造问题。

本发明解决的技术方案是，一种工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法，以工业循环水的实际要求为目标，在不改变泵体、泵轴及其它通流部件的情况下，仅通过二次优化叶轮更换二次优化后的叶轮，实现水泵节能改造，包括以下5个技术模块(步骤)：

模块1，是理论分析模块，以水泵基本理论为基础，导出水泵性能改变的基本规则，包括增扬程减流量、减扬程增流量、增扬程增流量、减扬程减流量的四种情况，确定转轮流道可变动的种类及这些几何参数改变的规律，结合正交设计，拟定合理的改造方案；

模块2，是用人工智能水泵性能预测模块，采用神经网络方法，以水泵叶轮、流道的技术参数以及泵的现实工作参数为输入层，以泵的扬程或流量及效率的目标参数为输出层，预测各改造方案的性能，经比较确定被改造水泵叶轮流道新的几何参数；

模块3，是水泵叶轮水力设计模块，针对泵的比转速分别采用一元理论或二元理论，按照模块2确定的叶轮参数进行水力设计，绘制叶轮木模图及三维图；

模块4，是改造叶轮的计算机仿真模块，针对模块3所设计的水泵叶轮，配合原水泵流道，对改造水泵整体进行CFD方法进行叶轮流场仿真，并计算性能指标，验证模块2确定的叶轮参数是否合适，并以此为据进一步修正叶轮改造方案；

模块5，是改造叶轮的结构设计模块，考虑与吸水室、压水室、导叶和泵轴的配合进行叶轮结构改造(设计)，绘制叶轮加工图，制造和更换叶轮。

本发明的目的是提供一种高效、低成本、且适应范围广的工业水泵节能改造方法，当循环水泵的性能与系统要求之间的偏差在一定范围时，可以根据循环水系统的实际需要，仅对原叶轮进行二次优化，就能达到用户要求。本方法的优点在于：1、适应面广，能够适应增扬程减流量，减扬程增流量，增扬程增流量，减扬程减流量4种要求；2、改造成本低，仅改变叶轮，不改变泵体、联接管道和泵基础，施工周期短，经济和社会效益巨。

附图说明

图1为本发明叶轮二次优化流程图，流程包括理论分析、神经网络水泵性能预测、叶轮水力设计、叶轮结构设计共5个技术模块。

图2为本发明叶轮叶片流道可改变参数及其区间图，其中，图2-a叶轮轴面参数变动区间；图2-b叶片包角变动区间；图2-c叶片进口角变动区间；图2-d叶片出口角变动区间。

图3为本发明水泵性能预测神经网络结构图。

具体实施方式

以下结合附图1～3对本发明的具体实施方式作详细说明。

由图1～3给出，本发明给出的一种工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法，以工业循环水的实际要求为目标，在不改变泵体、泵轴及其它通流部件的情况下，仅通过二次优化叶轮而实现水泵节能改造，包括以下模块：

模块1，理论分析模块，根据水泵现有性能指标与要求的目标指标的差别，理论分析模块以水泵基本方程式，包括扬程及流量与泵几何参数关系表达式、水泵相似理论和水泵叶轮切割定律为依据，以具体工程需要的水泵性能为目标，对叶轮改造进行理论分析，以叶轮进口直径D₁、出口直径D₂、叶片进口角度β₁、出口角度β₂、叶片包角θ、叶片数Z、叶片出口宽度b₂为变量，结合具体工程需要的增扬程减流量、减扬程增流量、增扬程增流量、减扬程减流量的四种情况，确定改变转轮流道几何参数的技术方案(原则)，作为叶轮改造和参数确定的理论依据；根据流量、扬程的增、减类型及数值，进一步根据叶轮进口直径D₁、出口直径D₂、叶片数Z、叶片出口边宽度b₂、叶片进出口角度β₁、β₂和包角θ的7种可变动叶轮参数对水泵某性能的影响程度，剔除影响微小的参数，筛选出几种影响较大的参数，确定i种参数增与减的组合，形成若原则性技术方案，在此基础上，对每一种参数选出j水平级进行正交试验，构成L_n(jⁱ)正交试验的n种方案；基于不改变泵体流道只优化叶轮的水泵优化，叶轮外、部轮廓是不能变更的，可以小范围变动的参数是叶轮的进口直径D₁、出口直径D₂和叶片出口边宽度b₂；允许较大范围改变的参数是叶片的入口角β₁、出口安放角β₂、叶片包角θ、叶片数目Z，共7个参数，水泵叶轮二次优化改造正交试验，根据水泵理论选择这7个试验因素中的若干个，由于二次改造参数变动的范围有限，可选择3～5参数(水平)作为参加正交试验；

模块2，是用人工智能水泵性能预测模块，采用BP神经网络，即监督学习型神经网络，在监督学习中，把比转速相近的同类型水泵的叶轮流道几何参数与性能参数作为第一类学习样本，把同型号叶轮切割成系列A、B、C等水泵的几何参数与性能参数作为第二类学习样本，对网络进行训练与校核，得到误差信号，以此仅控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值；利用训练后的网络，以叶轮改造拟定方案的流道参数和水泵的某些工作参数为输入，对拟定改造方案进行性能预测，将预测结构作为进一步调整和确定改造方案的依据；采用前馈神经网络模型(BP模型)来预测泵的性能，BP网络由输入层、输出层及中间层构成，每层由若干个神经元构成，最基本的3层BP神经网络结构如图1所示；

以水泵的几何参数和工作参数为输入层，以泵的扬程、流量等目标参数为输出层进行水泵性能预测的前提是对网络进行训练；为了提高预测精度，以同类型相近比转速水泵的几何参数和性能作为第一类学习样本，以被改造水泵的转轮切割A、B、C系列的泵作为第二类学习样本，分别进行网络训练，经学习后获得2种不同的网络，同时用于叶轮改造泵的性能预测，以相互比较验证，增加预测的可靠性；

模块3，是水泵叶轮水力设计模块，针对泵的比转速的高低分别采用一元理论或二元理论，按照模块2确定的叶轮参数进行水力设计，绘制叶轮木模图及三维图；

模块4，是改造叶轮的计算机仿真模块，针对模块3所设计的水泵叶轮，配合原水泵流道，对改造水泵整体用CFD方法进行叶轮流场仿真，分析水泵各通流部件的速度场和压力场，并计算其主要性能指标扬程H、流量Q和效率η，验证模块2所确定的叶轮参数是否合适，依据仿真结果，并根据与目标性能的偏差修改设计，重复应用模块1～4，直至达到要求；

模块5，是改造叶轮的结构设计模块，考虑与吸水室、压水室和泵轴的联接进行叶轮结构设计，绘制叶轮加工图，进行改造后的叶轮生产，并经改造二次优化后的叶轮替换原叶轮，即可实现工业循环水泵的节能。

由上述可以看出，本发明模块1的理论分析针对水泵改造目标确定叶轮参数变动的规则，正交实验设计与人工智能、CFD仿真相结合进行的方案优化(流程)，包括：

用理论分析模块1对叶轮改造进行理论分析,确定叶轮可变动的i种几何参数及其可变动区间,进行正交试验设计,确定i种试验因素、j级试验水平参加正交试验，形成L_n(jⁱ)正交实验表所构成的n个方案；

用人工智能模块2(神经网络方法)对模块1形成的n种试验各方案进行性能预测，以各水泵叶轮的不可变更原几何参数和可变更的参加正交试验的几何参数为输入，以改造目标的性能参数(水头、流量、效率)为输出进行分析，优选出3种以上方案；

用叶轮改造水力设计模块3对各方案进行转轮水力设计，确定叶轮流道几何形状；

用CFD仿真模块4对各方案进行流场计算与性能分析，用分析结果与改造目标参数进行比较，进行方案排序，并根据比较结果修改叶轮改造参数的修改。重复此流程直至满足改造目标，选出最佳方案；

用叶轮结构设计模块5对改造确定方案进行叶轮结构设计，绘制叶片木模图与叶轮加工图进行生产，并根据改造生产后的叶轮替换原工业循环水泵的叶轮，即可实现工业循环水泵的节能。

本发明经实地应用与实验，效果非常好，水泵改造高效，成本低，工期短，有关实验资料如下：

实验1：减扬程减流量改造(具体说明改造情况)

某发电有限公司循环水系统的单级双吸水泵设计流量725m³/h，设计扬程40m，转速1490r/min，配套电机132kW。水泵叶轮进口直径216mm，出口直径420mm水泵实际运行需要的流量为520m³/h，扬程为38m，故水泵的流量余量为28％以上，水泵长期靠出口阀门限开度运行，不仅产生无谓节流损失，泵效率也较低，造成能源的严重浪费。公司决定采取叶轮二次优化方式进行水泵节能改造。

根据本发明的方法流程，首先应用模块1实行对水泵本身及应用现状进行理论分析，认认改造的目标是扬程基本不变，消减泵的设计流量，以水泵流量520m³/h、扬程38m为设计工况，这种情况下靠叶轮切割是无法实现目标的。理论分析认为，在泵体不改变情况下，可改变的参数是叶轮进口直径D₁、出口直径D₂、叶片包角θ、进口角β₁、出口角β₂，这5个参数的可变动区间较大，另外，叶轮的出口宽度b₂随着D₂的减小必然会增大。根据改造目标，理论分析结构确定以减小叶轮出口径D₂为主，适当增加叶片进口角β₁、减小叶片出口角β₂，叶片进口径D₁参加优化，叶片出口边宽度b₂随D₂的变化而相应变化的原则。

此后应用正交设计块构造试验方案，确定D₁、D₂、β₁、β₂、b₂共5因素、每因素4水平进行正交试验构成L₁₆(4⁵)正交试验方案，供模块3人工智能预测各方案性能使用。

模块2神经网络水泵性能预测模块以D₁、D₂、β₁、β₂、b₂共5因素和水泵转速n、扬程H为输入，与水泵流量Q和效率η为输出，构成7—9—2网络，对正交设计提供的16种方案进行预测，预测结果中筛选出3种与设计目标最接近的方案。

模块3叶轮水力设计模块根据改造叶轮的参数估算叶轮的比转速n_s，本例的水泵叶轮属于中高比转速范围，决定采用二元理论设计叶轮，对于模块3提供的3种方案，分别设计叶轮，绘制木模图。

模块4根据模块3提供的3种叶轮水力设计方案对CFD仿真与性能分析，计算各方案的流量与效率，并与改造目标相比较，按误差大小进行排序，优选出最佳方案。优化后的转轮参数为：叶轮进口径D₁不变，出口径D₂为408mm，较原来减小12mm；叶片包角θ不变，进口角β₁增大2°，出口角β₂减小1°。预测的水泵最优工况的扬程为38.5m，流量为525m³/h，效率为77.65％，电动机电功率为78.8kW，较原来下降45kW。

模块5根据模块4的优选方案进行叶轮结构设计，绘制叶轮加工图，进行叶轮加工和现场安装，实测结果满足工程要求。

实验2：

某公司污水排放系统的单级单级离心泵设计流量380m³/h，设计扬程7m，转速1450r/min,配套电机15kW。水泵叶轮进口直径193mm，出口直径245mm，叶片出口宽度b₂为68mm，叶片数3，叶片包角θ为90°，叶片出口安放角β₂为24°。由于水泵实际运行时需要的扬程为6m、流量为410m³/h，实际扬程小于设计扬程，实际流量远大于水泵的设计流量，水泵常常偏离设计工况运行，水泵运行效率低，电动机超载发热。公司决定采取叶轮二次优化方式进行水泵节能改造，把水泵设计流量调到实际需要流量，增加泵的运行效率。

根据本发明的方法流程，首先应用模块1实行对水泵本身及应用现状进行理论分析，认认改造的目标是适当减小扬程，较大幅增加泵的设计流量，以水泵流量410m³/h、扬程6m为设计工况。理论分析认为，本改造例属于减扬程增流量情况，在泵体不改变情况下，可改变的参数是叶轮进口直径D₁、出口直径D₂、叶片数Z、叶片包角θ、进口角β₁、出口角β₂，这6个参数。考虑到污水泵的特殊情况，叶片数不宜改变，根据改造目标，理论分析确定以减小叶轮出口径D₂、增加进口角β₁、增加叶片包角θ和叶片出口变宽度b₂，减小叶片出口角β₂，可以达到增流量并适当减低扬程，并使最优工况点向大流量方向移动的目的。

此后应用正交设计块构造试验方案，确定D₂、θ、β₁、β₂、b₂共5因素、每因素4水平进行正交试验构成L₁₆(4⁵)正交试验方案，供模块3人工智能预测各方案性能使用。

模块2神经网络水泵性能预测模块以D₂、θ、β₁、β₂、b₂共5因素和水泵转速n、扬程H为输入，与水泵流量Q和效率η为输出，构成7—9—2网络，对正交设计提供的16种方案进行预测，预测结果中筛选出3种与设计目标最接近的方案。

模块3叶轮水力设计模块根据改造叶轮的参数估算叶轮的比转速n_s，本例的水泵叶轮属于中高比转速范围，决定采用二元理并结合污水泵的特殊要求论设计叶轮，对于模块3提供的3种方案，分别设计叶轮，绘制木模图。

模块4根据模块3提供的3种叶轮水力设计方案对CFD仿真与性能分析，计算各方案的流量与效率，并与改造目标相比较，按误差大小进行排序，优选出最佳方案。优化后的转轮参数为：叶轮进口径D₁不变，出口径D₂为235mm，较原来减小10mm；叶片包角θ由原90°增加到110°，叶轮出口宽度b₂有68mm增加到70mm，进口角β₁增加2°、叶片出口角β₂由原25°减少到15°，预测的水泵最优工况的扬程为6.15m，流量为410m³/h，效率为64.5％，较原水泵提高1.5，电动机电功率为12.2kW，原电动机容量15kW，不用更换。

模块5根据模块4的优选方案进行叶轮结构设计，绘制叶轮加工图，进行叶轮加工和现场安装，实测结果满足工程要求。

实验证明，本发明的积极贡献在于：

1)、本发明的关键是以叶轮的二次优化为关键技术，比变频法和叶轮切割法的适用性都要广泛，在一定范围内可以适用增扬程减流量、减扬程增流量、增扬程增流量、减扬程减流量的四种情况，这是其它方法无法做到的。

2)、本发明的另一个贡献是叶轮二次优化采用了正交设计、人工神经网络、流体机械CFD仿真等先进技术和方法，提高了技术改造的成功率和改造效果。

3)、本发明的有益效果是使水泵改造高效、低成本和短工期，是叶轮改造上的一大创新，经济和社会效益巨大。

Claims (3)

1.一种工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法，以工业循环水的实际要求为目标，在不改变泵体、泵轴及其它通流部件的情况下，仅通过二次优化叶轮更换二次优化后的叶轮，实现水泵节能改造，其特征在于，包括以下5个技术模块：

模块1，是理论分析模块，以水泵基本理论为基础，导出水泵性能改变的基本规则，包括增扬程减流量、减扬程增流量、增扬程增流量、减扬程减流量的四种情况，确定转轮流道可变动的种类及这些几何参数改变的规律，结合正交设计，拟定合理的改造方案；

模块2，是用人工智能水泵性能预测模块，采用神经网络方法，以水泵叶轮、流道的技术参数以及泵的现实工作参数为输入层，以泵的扬程或流量及效率的目标参数为输出层，预测各改造方案的性能，经比较确定被改造水泵叶轮流道新的几何参数；

模块3，是水泵叶轮水力设计模块，针对泵的比转速分别采用一元理论或二元理论，按照模块2确定的叶轮参数进行水力设计，绘制叶轮木模图及三维图；

模块4，是改造叶轮的计算机仿真模块，针对模块3所设计的水泵叶轮，配合原水泵流道，对改造水泵整体进行CFD方法进行叶轮流场仿真，并计算性能指标，验证模块2确定的叶轮参数是否合适，并以此为据进一步修正叶轮改造方案；

模块5，是改造叶轮的结构设计模块，考虑与吸水室、压水室、导叶和泵轴的配合进行叶轮结构改造，绘制叶轮加工图，制造和更换叶轮。

2.根据权利要求1所述的工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法，其特征在于，以工业循环水的实际要求为目标，在不改变泵体、泵轴及其它通流部件的情况下，仅通过二次优化叶轮而实现水泵节能改造，包括以下模块：

模块1，理论分析模块，根据水泵现有性能指标与要求的目标指标的差别，理论分析模块以水泵基本方程式，包括扬程及流量与泵几何参数关系表达式、水泵相似理论和水泵叶轮切割定律为依据，以具体工程需要的水泵性能为目标，对叶轮改造进行理论分析，以叶轮进口直径D₁、出口直径D₂、叶片进口角度β₁、出口角度β₂、叶片包角θ、叶片数Z、叶片出口宽度b₂为变量，结合具体工程需要的增扬程减流量、减扬程增流量、增扬程增流量、减扬程减流量的四种情况，确定改变转轮流道几何参数的技术方案，作为叶轮改造和参数确定的理论依据；根据流量、扬程的增、减类型及数值，进一步根据叶轮进口直径D₁、出口直径D₂、叶片数Z、叶片出口边宽度b₂、叶片进出口角度β₁、β₂和包角θ的7种可变动叶轮参数对水泵某性能的影响程度，剔除影响微小的参数，筛选出几种影响较大的参数，确定i种参数增与减的组合，形成若原则性技术方案，在此基础上，对每一种参数选出j水平级进行正交试验，构成L_n(jⁱ)正交试验的n种方案；基于不改变泵体流道只优化叶轮的水泵优化，叶轮外、部轮廓是不能变更的，可以小范围变动的参数是叶轮的进口直径D₁、出口直径D₂和叶片出口边宽度b₂；允许较大范围改变的参数是叶片的入口角β₁、出口安放角β₂、叶片包角θ、叶片数目Z，共7个参数，水泵叶轮二次优化改造正交试验，根据水泵理论选择这7个试验因素中的若干个，由于二次改造参数变动的范围有限，可选择3～5参数作为参加正交试验；

模块2，是用人工智能水泵性能预测模块，采用BP神经网络，即监督学习型神经网络，在监督学习中，把比转速相近的同类型水泵的叶轮流道几何参数与性能参数作为第一类学习样本，把同型号叶轮切割成系列A、B、C等水泵的几何参数与性能参数作为第二类学习样本，对网络进行训练与校核，得到误差信号，以此仅控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值；利用训练后的网络，以叶轮改造拟定方案的流道参数和水泵的某些工作参数为输入，对拟定改造方案进行性能预测，将预测结构作为进一步调整和确定改造方案的依据；采用前馈神经网络模型来预测泵的性能，BP网络由输入层、输出层及中间层构成，每层由若干个神经元构成；

以水泵的几何参数和工作参数为输入层，以泵的扬程、流量等目标参数为输出层进行水泵性能预测的前提是对网络进行训练；为了提高预测精度，以同类型相近比转速水泵的几何参数和性能作为第一类学习样本，以被改造水泵的转轮切割A、B、C系列的泵作为第二类学习样本，分别进行网络训练，经学习后获得2种不同的网络，同时用于叶轮改造泵的性能预测，以相互比较验证，增加预测的可靠性；

模块3，是水泵叶轮水力设计模块，针对泵的比转速的高低分别采用一元理论或二元理论，按照模块2确定的叶轮参数进行水力设计，绘制叶轮木模图及三维图；

模块4，是改造叶轮的计算机仿真模块，针对模块3所设计的水泵叶轮，配合原水泵流道，对改造水泵整体用CFD方法进行叶轮流场仿真，分析水泵各通流部件的速度场和压力场，并计算其主要性能指标扬程H、流量Q和效率η，验证模块2所确定的叶轮参数是否合适，依据仿真结果，并根据与目标性能的偏差修改设计，重复应用模块1～4，直至达到要求；

模块5，是改造叶轮的结构设计模块，考虑与吸水室、压水室和泵轴的联接进行叶轮结构设计，绘制叶轮加工图，进行改造后的叶轮生产，并经改造二次优化后的叶轮替换原叶轮，即可实现工业循环水泵的节能。

3.根据权利要求1所述的工业循环水泵叶轮二次优化节能改造方法，其特征在于，所述的理论分析模块1，针对水泵改造目标确定叶轮参数变动的规则，正交试验设计与人工智能、CFD仿真相结合进行的方案优化流程。