CN206788088U - 一种锅炉飞灰含碳量在线测量装置 - Google Patents
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Abstract
本实用新型涉及一种锅炉飞灰含碳量在线测量装置,其解决了现有锅炉管道内飞灰含碳量的检测装置结构复杂,测量不准确,可靠性差,维护量大的技术问题,其包括电荷感应传感器、A/D转换单元、数据采集单元、DSP处理器、信号输出单元和短管底座,A/D转换单元与电荷感应传感器连接,数据采集单元与A/D转换单元连接,DSP处理器与数据采集单元连接,信号输出单元与DSP处理器4连接,电荷感应传感器穿过短管底座。本实用新型广泛用于锅炉飞灰含碳含碳量的在线测量。
Description
技术领域
本实用新型涉及一种检测装置,尤其是涉及一种锅炉飞灰含碳量在线测量装置。
背景技术
目前,电厂的发电机组运行时,面临着燃烧不完全,热效率低,受热面磨损大,尾部烟温过高,锅炉运行安全性能低,不利于粉煤灰的综合利用。
要解决以上问题,就需要一种设备来在线检测燃煤锅炉管道内的烟气,然而现有电厂应用测量所采用化学灼烧失重技术测量过程复杂,执行部件繁多,结构复杂,在测量过程中存在诸多不稳定因素,设备可靠性差,维护量大,数据一致性差,分析滞后,经常提供虚假测量数据。
发明内容
本实用新型为了解决现有锅炉管道内飞灰含碳量的检测装置结构复杂,测量不准确,可靠性差,维护量大的技术问题,提供一种结构简便,测量准确,可靠性强的锅炉飞灰含碳量在线测量装置。
本实用新型提供的锅炉飞灰含碳量在线测量装置,包括电荷感应传感器、A/D转换单元、数据采集单元、DSP处理器、信号输出单元和短管底座,A/D转换单元与电荷感应传感器连接,数据采集单元与A/D转换单元连接,DSP处理器与数据采集单元连接,信号输出单元与DSP处理器4连接,电荷感应传感器穿过短管底座。
优选地,电荷感应传感器为无源电荷感应传感器。
本实用新型的有益效果是,飞灰含碳量实时数据为运行正确调整燃烧状态提供了可靠的依据,使飞灰含碳量维持在最佳水平。
采用动态电荷感应技术,功率密度谱分析,连续精准测量飞灰含碳量变化。
测量数据不受煤种、温度、灰份、粘性、压力、流速等因素的影响,数据可靠性高。
电荷感应传感器安装与更换非常简单,更换不需要从新标定。
插入式无源电荷感应传感器积灰对测量精度无影响,实现真正意义上额免吹扫、免维护。
本实用新型进一步的特征,将在以下具体实施方式的描述中,得以清楚地记载。
附图说明
图1是本实用新型的原理框图;
图2电荷感应传感器安装在管道上的示意图。
图中符号说明:
1.电荷感应传感器,2.A/D转换单元,3.数据采集单元,4.DSP处理器,5.信号输出单元,6.管道,7.短管底座。
具体实施方式
如图1和2所示,A/D转换单元2与电荷感应传感器1连接,数据采集单元3与A/D转换单元2连接,DSP处理器4与数据采集单元3连接,信号输出单元5与DSP处理器4连接。
电荷感应传感器1至于管道内,粉尘颗粒经过相互碰撞、摩擦之后,将带有一定的电荷量,同时产生一定的电荷场,当这些粉尘颗粒通过电荷感应传感器1的探头附近时,在电荷感应传感器探头表面将会产生等量的感应电荷,随后产生感应电流,即在电荷感应传感器探头上产生一个随机模拟信号,A/D转换单元2将此模拟信号转换成数字信号并以数字传送方式发送给数据采集单元3,数据采集单元3输出的数据发送给DSP处理器4,DSP处理器4对接收到的数据进行计算,计算后的数据从含碳量数据从输出单元5输出。随机信号经过DSP处理器4的数字信号处理和快速功率密度谱变化分析,就可稳定测出相对含碳量,连续测量可得到准确的含碳量变化情况,经过现场标定或实验室标定即可得到含碳量百分比绝对值。
采用高耐磨无源电荷感应传感器,每秒对10000个飞灰颗粒统计,无需进行取样,测量本质无漂移,免维护。
使用时,在锅炉的管道6上开孔,将短管底座7焊接到管道6上,将电荷感应传感器1的探头从短管底座7插入到管道6中。
以上所述仅对本实用新型的优选实施例而已,并不用于限制本实用新型,对于本领域的技术人员来说,本实用新型可以有各种更改和变化。
Claims (2)
1.一种锅炉飞灰含碳量在线测量装置,其特征在于,包括电荷感应传感器、A/D转换单元、数据采集单元、DSP处理器、信号输出单元和短管底座,所述A/D转换单元与电荷感应传感器连接,数据采集单元与A/D转换单元连接,DSP处理器与数据采集单元连接,信号输出单元与DSP处理器4连接,电荷感应传感器穿过短管底座。
2.根据权利要求1所述的锅炉飞灰含碳量在线测量装置,其特征在于,所述电荷感应传感器为无源电荷感应传感器。
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CN201720583412.1U CN206788088U (zh) | 2017-05-23 | 2017-05-23 | 一种锅炉飞灰含碳量在线测量装置 |
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Publications (1)
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CN108760592A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-11-06 | 西安理工大学 | 一种基于bp神经网络的飞灰含碳量在线测量方法 |
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2017
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN108760592A (zh) * | 2018-04-23 | 2018-11-06 | 西安理工大学 | 一种基于bp神经网络的飞灰含碳量在线测量方法 |
CN108760592B (zh) * | 2018-04-23 | 2021-05-18 | 西安理工大学 | 一种基于bp神经网络的飞灰含碳量在线测量方法 |
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