CN109297077A - 一种中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用及监测系统和方法 - Google Patents
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Abstract
一种中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统，采用双工质相对独立的结构，包括与地热井中心管相连接的板式换热器，板式换热器的地源侧出口连接高温热泵，高温热泵的蒸发器出口连接低温热泵的蒸发器入口和混水系统的入口，低温热泵的蒸发器出口和混水系统的出口共同连接循环泵系统，循环泵系统经输水管道回接地热井；板式换热器的换热水出口连接高温热泵和低温热泵的冷凝器，高温热泵和低温热泵的升温水出口连接用户，经用户使用后的回水送至板式换热器的换热水入口，本发明还提供了梯级利用系统的监测系统和方法，本发明基于梯级利用系统，提升了能源的利用效率，并基于监测系统对整个供热系统关键点进行监测，详尽掌控整个供热系统的运行效率。
Description
技术领域
本发明属于中深层地岩热供热技术领域，特别涉及一种中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用及监测系统和方法。
背景技术
中深层(2000至4000米范围内)地岩热热量储存丰富，开发潜力大。同轴地埋管式井下换热器的出现提高了地层热量的换取效率，当地热井开采深度达到2000米时，地层底层温度温度可达50℃以上，如果直接利用单级地源热泵系统容易造成能源的浪费。
发明内容
为了解决中深层无干扰地岩热供热系统实际运行效率低，能源利用率可视化不明确和系统故障不易发现等技术难题，本发明的目的在于提供一种中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用及监测系统和方法，基于梯级利用系统，提升了能源的利用效率，并基于监测系统对整个供热系统关键点进行监测，详尽掌控整个供热系统的运行效率，解决目前供热系统运行效率不够明确及系统故障不易及时发现等问题，从而提高地热能的利用效率，避免能源浪费。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统，采用双工质相对独立的结构，其特征在于，包括与地热井1中心管相连接的板式换热器8，板式换热器8的地源侧出口连接高温热泵2，高温热泵2的蒸发器出口连接低温热泵3的蒸发器入口和混水系统4的入口，低温热泵3的蒸发器出口和混水系统4的出口共同连接循环泵系统5，循环泵系统5经输水管道回接地热井1；板式换热器8的换热水出口连接高温热泵2和低温热泵3的冷凝器，高温热泵2和低温热泵3的升温水出口连接用户9，经用户9使用后的回水送至板式换热器8的换热水入口。
所述双工质相对独立指地源侧循环换热工质与供热侧循环换热工质相互独立，其中，出地热井1中心管的地源侧循环换热工质在板式换热器8中进行换热后，从地源侧出口进入高温热泵2的蒸发器，再经混水系统4和/或低温热泵3的蒸发器，通过循环泵系统5回到地热井1，由此形成地源侧循环；出用户9使用端的供热侧循环换热工质经板式换热器8一次换热后，分别经高温热泵2和低温热泵3的冷凝器再次进行升温，达到供热末端供水温度后由离心泵7输送回用户9，由此形成供热侧循环。
出地热井1井筒换热器的循环工质为温度45℃左右的水，首先经过板式换热器8与供热侧回水温度进行换热，温度降低到一定程度后进入高温热泵2的蒸发器进行降温，随后进入低温热泵3蒸发器再次降温，水温降低到10℃以下时重新进入井筒进行循环。
在供热末端，针对高层建筑采用分级供暖。
本发明还提供了所述中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统的监测系统，包括中央数据收集系统，中央数据收集系统通过GPRS无线传输装置对地热井1、板式换热器8、高温热泵2、低温热泵3、循环泵系统5、混水系统4和末端供热系统的数据进行采集与监测，并且实施故障诊断。
所述地热井1的地埋管换热器安装有用于监测地热井1供回水温度以及计量地热井1供回水流量的温度传感器和流量计6，通过温度和流量监测地源侧循环是否存在泄露；所述板式换热器8供回水管处安装有用于监测换热前后温度变化的温度传感器；所述末端供热系统供回水管处安装有用于监测供热末端供回水温度的温度传感器和用于监测供水压力的压力传感器；所述高温热泵2和低温热泵3供回水管处安装有用于监测热泵蒸发器/冷凝器供回水温度的温度传感器。
本发明还提供了基于所述监测系统监测中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统的方法，具体实施步骤如下：
a.监测系统的建立；
数据采集装置即中深层无干扰地埋管换热器系统安装的温度传感器和流量计，板式换热器系统供回水管处安装的温度传感器，末端供热系统供回水管处安装的温度传感器和压力传感器，高温/低温热泵系统供回水管处安装的温度传感器。以上系统可以独立运行确保各个子系统的安全可靠，也可以联合运行通过控制逻辑与反馈调节使系统处于一个动态平衡。数据传输装置即采用GPRS无线发射/接收器。中央数据收集系统即数据中心主要对数据进行接收、储存、处理和分析；
b.故障诊断模型的建立；
构造一种小波神经网络算法即小波包分析与人工神经网络结合，建立故障诊断模型，模拟地热井1供回水温度，板式换热器8供回水温差，高温热泵2和低温热泵3换热前后温差，地源侧循环水量4种故障，在系统正常状态下运行所得数据或者在确定系统关键参数的情况下建立系统运行动态仿真模型，通过仿真得到各个监测点的理论数据，所得数据采用小波变换消除噪音重构数据，对系统中的故障点进行识别，然后提取信号的特征向量，构造特征样本空间，将特征样本空间建立BP神经网络故障预测模型进行故障诊断；
c.系统运行效果评价；
对整个供热系统监测所得数据进行分析计算后，确定热泵机组的最优COP值、系统能量转化机理和系统耗电量，当供热侧所需热量发生变化时，通过监测系统反馈给中央数据处理器调节地源侧供热量，使系统处于动态平衡。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明采用了双工质(水)独立循环，对地源侧循环设施与供热侧循环设施具有保护作用。
2.本发明采用了板式换热器、高温热泵和低温热泵串联的梯级利用方法对能量实施多次利用，提高了能量的利用效率。
3.本发明采用了中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用方法提升了地热能的品位、提高了地热开采功率和能量转化效率。
4.本发明采用了监测系统，对供热系统关键点实施监测，根据外界温度变化、供热末端热需求量变化及时反馈给调节系统使其做出调整，使供热系统处于动态平衡。
5.本发明采用了故障诊断技术，提出基于小波神经网络算法对中深层地岩热能梯级利用系统的故障进行监测与诊断。
附图说明
图1是本发明系统示意图。
图2是供热系统故障诊断流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利作进一步详细说明，但本发明专利的保护范围不局限于所述实施例。
本发明一种中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统，采用双工质(水)相对独立的系统。如图1所示，其包括与地热井1中心管相连接的板式换热器8，板式换热器8的地源侧出口连接高温热泵2，高温热泵2的蒸发器出口连接低温热泵3的蒸发器入口和混水系统4的入口，低温热泵3的蒸发器出口和混水系统4的出口共同连接循环泵系统5，循环泵系统5经输水管道回接地热井1；板式换热器8的换热水出口连接高温热泵2和低温热泵3的冷凝器，高温热泵2和低温热泵3的升温水出口连接用户9，经用户9使用后的回水送至板式换热器8的换热水入口。
所谓双工质相对独立指地源侧循环换热工质与供热侧循环换热工质相互独立，其中，出地热井1中心管的地源侧循环换热工质在板式换热器8中进行换热(降温)后，从地源侧出口进入高温热泵2的蒸发器再次换热(降温)，再经混水系统4，通过循环泵系统5回到地热井1，或者，进一步经低温热泵3的蒸发器第三次换热(降温)，再通过循环泵系统5回到地热井1，由此形成地源侧循环。
出用户9使用端的供热侧循环换热工质经板式换热器8一次换热后，分别经高温热泵2和低温热泵3的冷凝器再次进行升温，达到供热末端供水温度后由离心泵7输送回用户9，由此形成供热侧循环。其中在供热末端，可针对高层建筑采用分级供暖。
本发明梯级利用系统，结合工程所在地区大地热流密度和地层温度梯度，经中深层地岩热井同轴地埋管式井下换热器换热后地缘侧供水温度基本可以保持在45℃左右，换热后的地缘侧循环水首先经过板式换热器8与供热侧回水温度进行换热，温度降低到一定程度后进入高温热泵2的蒸发器进行降温，随后进入低温热泵3的蒸发器再次降温，水温降低到10℃以下时重新进入井筒进行循环。供热侧循环水的回水温度大约是35℃，经板式换热器8一次换热后，分别经高温热泵2和低温热泵3的冷凝器再次进行升温，达到供热末端供水温度要求的45℃左右后由离心泵7输送到用户9。
本发明还提供了该利用系统的监测系统，包括中央数据收集系统，中央数据收集系统通过GPRS无线传输装置对地热井1、板式换热器8、高温热泵2、低温热泵3、循环泵系统5、混水系统4和末端供热系统的数据进行采集与监测，并且实施故障诊断。
其中，数据收集的装置包括：
地热井1的地埋管换热器安装的用于监测地热井1供回水温度以及计量地热井1供回水流量的温度传感器和流量计6，通过温度和流量监测地源侧循环是否存在泄露；板式换热器8供回水管处安装的用于监测换热前后温度变化的温度传感器；末端供热系统供回水管处安装的用于监测供热末端供回水温度的温度传感器和用于监测供水压力的压力传感器；高温热泵2和低温热泵3供回水管处安装的用于监测热泵蒸发器/冷凝器供回水温度的温度传感器。
利用该监测系统监测中深层地岩热能供热系统梯级利用系统的方法，具体实施步骤如下：
a.监测系统的建立：数据采集装置即前述各处安装的温度传感器和流量计，各系统可以独立运行确保各个子系统的安全可靠，也可以联合运行通过控制逻辑与反馈调节使系统处于一个动态平衡。数据传输装置即采用GPRS无线发射/接收器。中央数据收集系统即数据中心主要对数据进行接收、储存、处理和分析。
b.故障诊断模型的建立：针对中深层无干扰地岩热供热梯级利用系统作为一个复杂而又庞大的非线性系统很难提取有效的故障特征，构造了一种小波神经网络算法即小波分析与人工神经网络结合。
(1)基于建设中的“甘肃省某中深层无干扰地岩热(132420m2)供暖项目”作为中深层无干扰地岩热供热梯级利用系统工程测试平台，在该项目配置在线状态监测系统，通过工程测试分别对该系统实施监测。建立故障诊断模型，模拟地热井1供回水温度，板式换热器8供回水温差，高温热泵2和低温热泵3换热前后温差，地源侧循环水量4种故障，最后采集在4中模拟下的故障状态和系统正常状态下的数据，采用归一化处理对数据进行简化构成数据矩阵A。
(2)采用小波分析提取特征信息，利用mallat算法实现信号的分解与重构，该算法可以表示为：
其中：n表示故障点频率的层数；
m表示数据总层数。
采用公式(1)(2)计算出小波变换每层细节系数对应的频段，同时计算结果也包括故障点频率的第n层小波系数重构的细节系数。
(3)采用小波阈值去噪法，将故障状态下的数据通过选定的层数为n的小波对信号进行小波分解，在分解后取合适的阈值，采用无偏风险估计阈值(rigrsure)法步骤如下。
第一步：把信号s(i)中的每个元素取绝对值，在由小到大排序，然后将各个元素取平方，从而得到新的信号序列
f(k)＝(sort(|s|))2 (k＝0，1，.....，N-1) (3)
第二步：若取阈值为f(k)的第k个元素的平方根，即
则该阈值产生的风险为：
第三步：根据所得到的风险曲线Risk(k)，则最小风险所对应的值为kmin，那么rigrsure阈值定义为：
第四步：用阈值函数对每一层的系数进行量化，随后系数重构得到重构信号，计算重构信号的突变坐标，横坐标为故障发生的时间点并且提取故障发生的数据集。
(4)BP神经网络故障预测模型的建立过程为：根据步骤(1)中提取到的4个特征值构成的特征样本空间S，作为BP神经网络的训练样本和检测样本，对不同的故障信号进行分类输出。
(5)BP神经网络的训练：配置参数的设置是保证系统稳定性的前提，学习速率因该控制在0.01～0.1之间。为了使BP神经网络的误差相对较小，经过多次训练调整时发现，当学习速率为某一合适值时，误差曲线下降较快。假设BP神经网络的误差在小于10-6时完成训练，并且保存训练后的网络权值。BP神经网络训练完成后，连接权值将不会发生改变。将生成的权值数据植入到系统故障诊断代码中，用于判断中深层无干扰地岩热供热梯级利用系统的故障诊断是否正确。用于检测的样本数据输入到故障诊断代码中，得到BP神经网络的一个输出向量，作为故障诊断的判断依据。最后向该网络输入经小波提取的故障特征测试信号。选取已知的8组测试样本特征向量，其中4组为无故障特征向量，另4组为故障特征向量，最后该系统的诊断结果与中深层无干扰地岩热供热梯级利用系统的4种状态保存一致。
c.系统运行效果评价：对整个供热系统监测所得数据进行分析计算后，确定热泵机组的最优COP值、系统能量转化机理和系统耗电量。当供热侧所需热量发生变化时，例如：当地室外温度变化，在不同时间段内区分住宅区与办公区等。通过监测系统反馈给中央数据处理器调节地源侧供热量，是系统处于动态平衡
(1)对整个供热系统监测所得数据进行分析计算，确定热泵机组的最优COP值：
热泵机组性能系数计算：
式中：COP为热泵机组制热性能系数；
Q为热泵机组供热量，KW；
W为热泵机组输入总功率，KW。
热泵机组供热量计算：
Q＝G·Cp·(ts-th) (8)
式中：G为地源侧平均水流量，kg/s；
Cp为水的定压比热，kJ/(kg·℃)；
ts为地源侧进水温度，℃；
th为供热侧出水温度，℃。
对公式(7)推导进一步可知：热泵机组的供热量Q来源于两部分，一部分是热泵系统从低温热源吸取的热量为Q1，另一部分则是系统在整个循环过程中所消耗的功为W，所以Q＝Q1+W。
从公式(9)可以看出，热源热泵系统的供热系数永远大于1，即地源热泵的供热量永远大于所消耗的功，性能效率与工质的性状无关，只取决于高低温两个热源的温度，温差越小，热泵供热系数就越大。
(2)系统能量转化机理：此过程涉及到热力学第一第二定律、系统能量守恒方程、守恒方程和(火积)耗散极值原理等热学知识。
(3)系统耗电量只需要通过电表计量，统计就可以进行对比。
(4)例如：当地室外温度变化，在不同时间段内区分住宅区与办公区等。通过监测系统反馈给中央数据处理器调节地源侧供热量，是系统处于动态平衡。
举例是对系统监测后可以达到的目的做进一步的明确。
Claims (7)
1.一种中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统，采用双工质相对独立的结构，其特征在于，包括与地热井(1)中心管相连接的板式换热器(8)，板式换热器(8)的地源侧出口连接高温热泵(2)，高温热泵(2)的蒸发器出口连接低温热泵(3)的蒸发器入口和混水系统(4)的入口，低温热泵(3)的蒸发器出口和混水系统(4)的出口共同连接循环泵系统(5)，循环泵系统(5)经输水管道回接地热井(1)；板式换热器(8)的换热水出口连接高温热泵(2)和低温热泵(3)的冷凝器，高温热泵(2)和低温热泵(3)的升温水出口连接用户(9)，经用户(9)使用后的回水送至板式换热器(8)的换热水入口。
2.根据权利要求1所述中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统，其特征在于，所述双工质相对独立指地源侧循环换热工质与供热侧循环换热工质相互独立，其中，出地热井(1)中心管的地源侧循环换热工质在板式换热器(8)中进行换热后，从地源侧出口进入高温热泵(2)的蒸发器，再经混水系统(4)和/或低温热泵(3)的蒸发器，通过循环泵系统(5)回到地热井(1)，由此形成地源侧循环；出用户(9)使用端的供热侧循环换热工质经板式换热器(8)一次换热后，分别经高温热泵(2)和低温热泵(3)的冷凝器再次进行升温，达到供热末端供水温度后由离心泵(7)输送回用户(9)，由此形成供热侧循环。
3.根据权利要求1所述中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统，其特征在于，出地热井(1)井筒换热器的循环工质为温度45℃左右的水，首先经过板式换热器(8)与供热侧回水温度进行换热，温度降低到一定程度后进入高温热泵(2)的蒸发器进行降温，随后进入低温热泵(3)蒸发器再次降温，水温降低到10℃以下时重新进入井筒进行循环。
4.根据权利要求1所述中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统，其特征在于，在供热末端，针对高层建筑采用分级供暖。
5.权利要求1所述中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统的监测系统，其特征在于，包括中央数据收集系统，中央数据收集系统通过GPRS无线传输装置对地热井(1)、板式换热器(8)、高温热泵(2)、低温热泵(3)、循环泵系统(5)、混水系统(4)和末端供热系统的数据进行采集与监测，并且实施故障诊断。
6.根据权利要求5所述监测系统，其特征在于，所述地热井(1)的地埋管换热器安装有用于监测地热井(1)供回水温度以及计量地热井(1)供回水流量的温度传感器和流量计(6)，通过温度和流量监测地源侧循环是否存在泄露；所述板式换热器(8)供回水管处安装有用于监测换热前后温度变化的温度传感器；所述末端供热系统供回水管处安装有用于监测供热末端供回水温度的温度传感器和用于监测供水压力的压力传感器；所述高温热泵(2)和低温热泵(3)供回水管处安装有用于监测热泵蒸发器/冷凝器供回水温度的温度传感器。
7.基于权利要求5所述监测系统监测中深层无干扰地岩热供热系统梯级利用系统的方法，其特征在于，具体实施步骤如下：
a.监测系统的建立；
b.故障诊断模型的建立；
构造一种小波神经网络算法即小波分析与人工神经网络结合，建立故障诊断模型，模拟地热井(1)供回水温度，板式换热器(8)供回水温差，高温热泵(2)和低温热泵(3)换热前后温差，地源侧循环水量4种故障，在系统正常状态下运行所得数据或者在确定系统关键参数的情况下建立系统运行动态仿真模型，通过仿真得到各个监测点的理论数据，所得数据采用小波变换消除噪音重构数据，对系统中的故障点进行识别，然后提取信号的特征向量，构造特征样本空间，将特征样本空间建立BP神经网络故障预测模型进行故障诊断；
c.系统运行效果评价；
对整个供热系统监测所得数据进行分析计算后，确定热泵机组的最优COP值、系统能量转化机理和系统耗电量，当供热侧所需热量发生变化时，通过监测系统反馈给中央数据处理器调节地源侧供热量，使系统处于动态平衡。
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