CN202598481U - 锅炉对流受热面灰污监测装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种锅炉对流受热面灰污监测装置，属于燃料燃烧在线监测设备领域。该装置为多对声波发生器和声波接收器安装在锅炉水冷壁四周平面相应位置，声波接收器信号输出与信号调理器相连，信号调理器通过数据线与接线盒连接，接线盒通过输入/输出装置连接到主机程序控制器。，本实用新型是基于声学测温以及神经网络的锅炉对流受热面灰污的监测系统分别应用到神经网络和数据库，通过神经网络预测锅炉对流受热面清洁时潜在吸热量，数据库系统定时读取电站DAS中所需数据，最终将灰污结构传输到主机界面中。能及时锅炉受热面形成积灰或者结渣的状态，实时采取措施，保证火力发电机组锅炉正常运行，运行安全，避免导致意外停炉事故。

Description

锅炉对流受热面灰污监测装置

技术领域

本实用新型属于燃料燃烧在线监测设备领域，特别涉及一种锅炉对流受热面灰污监测装置。  

背景技术

火力发电机组锅炉在正常运行，当燃料为固体燃料（如煤）或者含灰份的液体燃料，由高温烟气夹带的熔化或部分熔化的粘性颗粒碰撞在炉墙或受热面则造成结渣，而温度低于灰熔点的灰粒在受热面上沉积则造成积灰，一旦锅炉受热面形成积灰或者结渣，受热面的传热能力降低，工质吸热量减少，烟气侧温度升高，影响锅炉的经济性，降低发电厂效率，严重则导致意外停炉，直接危及锅炉的运行安全。 

为解决上述由锅炉对流受热面灰污带来的问题，各电厂都配有吹灰器。电厂通过定时定量的吹灰方式清扫锅炉对流受热面的灰污，此种方法常常使受热面吹灰过于频繁或者吹灰力度不够。吹灰过于频繁，不仅浪费吹灰所使用的工质，而且致使受热面机械疲劳和热疲劳加剧，受热面的寿命降低；吹灰力度不够，不仅会造成受热面灰污状况加剧，而且容易致使受热面形成难以清除掉渣层。 

实用新型内容

本发明的目的是针对火力发电机组锅炉在运行中由高温烟气夹带的熔化或部分熔化的粘性颗粒碰撞在炉墙或受热面则造成结渣，而温度低于灰熔点的灰粒在受热面上沉积则造成积灰，一旦锅炉受热面形成积灰或者结渣，受热面的传热能力降低，工质吸热量减少，烟气侧温度升高，影响锅炉的经济性，降低发电厂效率，严重则导致意外停炉，直接危及锅炉的运行安全的不足，而提供一种锅炉 对流受热面灰污监测装置，其特征在于，所述锅炉对流受热面灰污监测装置为多对声波发生器和声波接收器安装在锅炉水冷壁四周平面相应的声波导管上，声波接收器信号输出与信号调理器相连，信号调理器通过数据线与接线盒连接，接线盒通过输入/输出装置连接到主程序控制器。 

所述声波发生器和声波接收器安装在锅炉水冷壁四周平面的同一横切面的声波导管上。 

所述主机程序控制器通过功率放大器将产生的声波信号传给各声波发生器。 

本实用新型的有益效果是通过本监测装置对锅炉对流受热面灰污面监测，能及时锅炉受热面形成积灰或者结渣的状态，实时采取措施，保证火力发电机组锅炉正常运行，运行安全，避免导致意外停炉事故。 

附图说明

图1为锅炉对流受热面新型灰污监测装置结构示意图。 

图2单路径声学测温示意图 

图3神经网络示意图 

图4软件流程图 

图1中标号：1—声波发生器，2—声波接收器，3—信号调理器，4—接线盒，5—功率放大器，6—输入／输出装置，7—主机程序控制器，8—声波导管，9—温度显示器。 

具体实施方式

本实用新型提供一种锅炉对流受热面灰污监测装置。下面结合附图对本实用新型做进一步说明。 

本实用新型锅炉对流受热面新型灰污监测装置结构如图1所示，多对声波 发生器1和声波接收器2安装在锅炉水冷壁四周面相应的声波导管8上，声波接收器2的信号输出与信号调理器3相连，信号调理器3与接线盒4由数据线连接，接线盒4通过输入/输出装置6连接到主机程序控制器7。主机程序控制器7通过功率放大器5将产生的声波信号传输给声波发生器1。并且声波发生器1和声波接收器2安装在锅炉水冷壁四周平面的同一横切面的声波导管8上. 锅炉水冷壁两对面的声波发生器1和声波接收器2一对一，或一个声波发生器1对多个声波接收器2。 

本实用新型的工作过程为采用如图4所示的软件流程图，软件运行开始，发出指令使硬件依次运作，数据采集，系统访问电厂DAS数据库、计算锅炉对流受热面烟气侧温度场，结果保存到数据库SQL系统中，数据库SQL系统访问电厂DAS数据库，相关数据输入BP神经网络输入层，BP神经网络预测清洁时受热面的潜在吸热量，计算程序计算实际时受热面吸热量，计算锅炉对流受热面灰污系数，存入数据库SQL系统，以便软件提供烟气温度场、各对流受热面灰污系数、相关数据变化趋势和灰污报警信号。 

上述工作过程所涉及的声学测温原理如图２所示，声波信号由炉膛左侧测点的声波发生器1发出，被右侧的接收器2测到，通过声波飞渡时间的测量，可以用来确定声波在传播路径上的平均速度，根据平面波的运动方程、平面波的波动方程以及气体状态方程推导出声波测温的原理方程如下： 

$c=\frac{L}{\mathrm{\τ}}\sqrt{\frac{\mathrm{\γR}}{m}(t+273.15)}=Z\sqrt{(t+273.15)}$

式中，τ为飞渡时间，s； 

L为测点距离，m； 

c为介质中声波的传播速度，m/s； 

R为理想气体普适常数，J/mol·k； 

t为气体温度，℃； 

γ为气体的绝热指数（定压比热容与定容比热容之比值）； 

m为气体分子量，kg/mol。 

对于给定的气体混合物

 为一常数，故声波在其中的传播速度取决于气体的温度。由上式得出单路径温度计算公式：

 单路径温度计算公式计算得到温度显示在温度显示器9上。 

人工神经网络通过训练来获得输入量与输出量之间的关系。人工神经网络包含一个个互相连接的神经元，神经元之间通过线性或者非线性的传递函数相连接。这种结构使得人工神经网络能够应用于一个非线性系统。本文建立模型使用的BP网络这一名称来源于它的学习算法：误差反向传播（Error Back Propagation）学习算法，简称BP算法，BP网络是采用BP学习算法的网络。经典BP网络是全连接的前向网络（如图3所示），可分成三个部分：下面为输入层、中部为隐含层和上部为输出层。输入层接受外界的信息，隐含层是特征表征层，用于储存学习对象的特征信息，输出层将网络计算结果输出。 

当受热面受到灰污以后，其传热效能会变差，对于锅炉对流受热面来说就表现在其换热量的减少上，所以可以从这方面分析，从而提取灰污特征系数。 

在一定渣层物理、化学特性范围内有，灰沉积厚度δ_d可由下式求得： 

δ_d＝D₀·(q_notclean/q_clean)        (0-1) 

式中， 

D₀－常数； 

q_notclean－受热面的实际吸热量； 

q_clean－清洁受热面的潜在吸热量 

清洁受热面的潜在吸热量就是被监测受热面在实际运行工况下，受热面清洁时的潜在吸热量。因此，可以定义灰污特征参数为： 

T＝1-Q_sj/Q_qj          (0-2) 

式中： 

Q_sj：受热面实际吸热量 

Q_qj：清洁受热面吸热量 

当受热面清洁时，T为最小值，即趋于零；当污垢很厚时，管壁温度接近于烟气温度，受热面吸热量趋于零，T达到最大，即趋于1。从上面的分析可以看到T能很好反应灰污状况，因此，选择灰污特征参数T作为监测灰污程度的参数。 

对于被监测的受热面来说，受热面的实际吸热量Q_sj可以通过测得进出口工质的温度、压力和流量来计算得到，而温度、压力和流量这些参数可以通过电厂现有的数据采集系统（DAS）非常准确的得到，继而按如下公式得到受热面的实际吸热量Q_sj： 

Q_sj＝D(h₂-h₁)        (0-3) 

其中： 

D：受热面对应的工质流量；h₂：工质出口焓；h₁：工质进口焓； 

这样通过电厂现有的数据采集系统(DAS)可以准确的计算得到各受热面的实际吸热量。各受热面清洁状况下的潜在吸热量是受许多因素影响的变量，呈现出很强的非线性特点，对于这个问题是通过建立神经网络模型来解决的。 

Claims (3)

1.一种锅炉对流受热面灰污监测装置，其特征在于，所述锅炉对流受热面灰污监测装置为多对声波发生器和声波接收器安装在锅炉水冷壁四周平面相应的声波导管上，声波接收器信号输出与信号调理器相连，信号调理器通过数据线与接线盒连接，接线盒通过输入/输出装置连接到主程序控制器。

2.根据权利要求1所述一种锅炉对流受热面灰污监测装置，其特征在于，所述声波发生器和声波接收器安装在锅炉水冷壁四周平面的同一横切面的声波导管上；锅炉水冷壁两对面的声波发生器和声波接收器一对一，或一个声波发生器对多个声波接收器。

3.根据权利要求1所述一种锅炉对流受热面灰污监测装置，其特征在于，所述主程序控制器通过功率放大器将产生的声波信号传给各声波发生器。

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