JP2018204872A - Method and apparatus for determining property and falling of ash adhering to boiler facility - Google Patents

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Abstract

To accurately grasp the property and falling possibility of ash adhering to a boiler facility without stopping the operation of a boiler.SOLUTION: A method for determining the property and falling of ash adhering to a boiler facility comprises: a step (S1) of acquiring time-series data of a heat absorbing amount of the boiler facility over a predetermined time; a step (S4) of performing Fourier transformation on the acquired time-series data of the heat absorbing amount; a step (5) of extracting a cycle having high-intensity peak in the time-series data subjected to the Fourier transformation; and a step (S8) of determining that the cycle having the peak is a cycle of ash falling off from the boiler facility.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法及び灰の性状・脱落判定装置に関する。   The present invention relates to a ash property / drop-off determination method and an ash property / drop-off determination device attached to boiler equipment.

石炭を燃料とする火力発電所のボイラ内では、灰が過熱器・再熱器・節炭器・火炉等のボイラ設備の表面に付着し、発電効率を下げることが知られている。また、付着灰が脱落することなく長時間経過すると、灰が大きな塊となり、その後脱落した際に災害を起こしたり、炉底を損傷することもある。
このようなボイラ設備に対する灰付着の影響やリスク評価を行うためには、付着している灰の性状・脱落のしやすさを把握することが必要となる。付着している灰の性状・脱落のしやすさを評価する際には、(1)ボイラの運転を停止して付着した灰を採取して評価する方法、(2)炉底から排出される灰を採取して評価する方法、(3)ボイラ内にカメラを設置し、カメラで撮像した画像、映像に基づいて評価する方法、(4)過熱器の吊下管にひずみゲージを設置し、検出されたひずみ量に基づいて評価する方法、(5)ボイラ内に温度や熱の測定機器を設置し、その測定結果に基づいて評価する方法(例えば、特許文献1,2参照)、(6)設計上の有効な炉の面積と現状の有効な炉の面積とから汚れ度を算出して評価する方法(例えば、特許文献3参照)等、が用いられる。
In a boiler of a thermal power plant that uses coal as fuel, it is known that ash adheres to the surface of boiler facilities such as a superheater, a reheater, a economizer, and a furnace and lowers power generation efficiency. In addition, if the attached ash does not fall off for a long time, the ash becomes a large lump, and when it falls off, a disaster may occur or the furnace bottom may be damaged.
In order to evaluate the impact and risk of ash adhesion on such boiler facilities, it is necessary to grasp the properties of the ash adhering and the ease of dropping off. When evaluating the nature of the attached ash and the ease of dropping off, (1) a method of collecting and evaluating the attached ash after stopping the boiler operation, (2) discharged from the furnace bottom A method for collecting and evaluating ash, (3) A camera installed in the boiler, and a method for evaluating based on images and images captured by the camera, (4) A strain gauge is installed on the suspension pipe of the superheater, (5) A method of evaluating based on the measurement result (for example, refer to Patent Documents 1 and 2), (5) A method for evaluating based on the measurement result ) A method of calculating and evaluating the degree of contamination from the design effective area of the furnace and the current effective area of the furnace (for example, see Patent Document 3) is used.

実開平3−104625号公報Japanese Utility Model Publication No. 3-104625 特開平9−250708号公報JP-A-9-250708 特開平8−75137号公報JP-A-8-75137

しかし、上記(1)の方法では、灰の性状・脱落のしやすさを評価するためにボイラの運転を停止する必要があり、大きな経済的損失が生じる。上記(2)の方法では、数日前に脱落した灰を採取してしまうおそれがあり、現在の灰の性状・脱落のしやすさを正確に把握できるわけではない。また、ボイラの構造によっては炉底の灰の採取が困難な場合もある。上記(3)の方法では、カメラで撮像可能な範囲内に存在する灰しか評価することができない。上記(4)の方法では、測定できるのは吊下管に付属する過熱器・再熱器の重量のみで、吊下げ構造ではない部位の測定はできない。上記(5)の方法では、付着した灰の量を推定しているだけであり、灰の性状・脱落のしやすさを把握できるわけではない。上記(6)の方法では、現状の過熱器の汚れ度を算出しているだけであり、灰の性状・脱落のしやすさを評価するものではない。   However, in the method (1), it is necessary to stop the operation of the boiler in order to evaluate the properties of ash and the ease of dropping off, resulting in a large economic loss. In the method (2), there is a risk of collecting ash that has fallen several days ago, and it is not possible to accurately grasp the current properties and ease of ash removal. Also, depending on the boiler structure, it may be difficult to collect the bottom ash. In the method (3), only ash existing within the range that can be imaged by the camera can be evaluated. In the method of (4) above, only the weight of the superheater / reheater attached to the suspension pipe can be measured, and it is not possible to measure a portion that is not a suspended structure. In the above method (5), only the amount of adhering ash is estimated, and it is not possible to grasp the properties of ash and the ease of dropping off. In the above method (6), the degree of contamination of the current superheater is merely calculated, and the property of ash and the ease of dropping off are not evaluated.

そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ボイラの運転を停止することなく、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落のしやすさを的確に把握することができる、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法及び灰の性状・脱落判定装置を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and it is possible to accurately grasp the properties of ash attached to the boiler equipment and the ease of dropping without stopping the operation of the boiler. It is an object of the present invention to provide a ash property / drop-off determination method and an ash property / drop-off determination device attached to equipment.

上記課題を解決するため、本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法であって、所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データを取得するステップと、取得した前記収熱量の時系列データをフーリエ変換するステップと、フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するステップと、前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定するステップと、を有することを特徴とする。   In order to solve the above-mentioned problems, the present invention is a method for determining the properties and dropout of ash adhering to boiler equipment, the step of obtaining time series data of the amount of heat collected from the boiler equipment over a predetermined time, and the obtained amount of collected heat Fourier transforming the time-series data, extracting a period having an intensity peak in the Fourier-transformed time-series data, and determining the period having the peak as a period in which ash drops from the boiler equipment It is characterized by having.

また、前記フーリエ変換をする前に、前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃えるステップと、前記窓関数を掛け合わせた前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成するステップと、を有することが好ましい。   Further, before the Fourier transform, multiplying the time series data of the amount of heat collected by a window function to align the start and end of the time series data to the same value, and the time series multiplied by the window function It is preferable to have a step of creating a time series data for Fourier transform by connecting a plurality of data.

また、前記強度のピークを有する周期を抽出するステップは、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出するステップと、算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するステップと、を有することが好ましい。   The step of extracting the period having the intensity peak includes calculating the difference between the average intensity of the start point and the end point of the predetermined section of the Fourier-transformed time-series data and the maximum intensity in the predetermined section; Preferably, when the calculated intensity difference is greater than or equal to a predetermined value, the maximum intensity is determined as an intensity peak in the Fourier-transformed time series data.

上記課題を解決するため、本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置であって、所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データをフーリエ変換するデータ解析部と、前記データ解析部によりフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するピーク抽出部と、前記ピーク抽出部により抽出された前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定する性状・脱落周期判定部と、を備えることを特徴とする。   In order to solve the above-mentioned problems, the present invention is an apparatus for determining the properties and dropout of ash adhering to boiler equipment, a data analysis unit for Fourier-transforming time series data of the amount of heat collected from the boiler equipment over a predetermined time, and the data A peak extraction unit that extracts a cycle having an intensity peak in time-series data Fourier-transformed by the analysis unit, and a cycle having the peak extracted by the peak extraction unit is determined as a cycle in which ash drops from the boiler equipment And a property / drop-off period determination unit.

また、前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃える前処理部と、前記前処理部により処理された前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成する解析データ作成部と、を備えることが好ましい。   In addition, a preprocessing unit that multiplies the time series data of the heat collection amount by a window function to align the start and end of the time series data to the same value, and a plurality of the time series data processed by the preprocessing unit are connected. And an analysis data creation unit for creating time-series data for Fourier transform.

また、前記ピーク抽出部は、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する強度差算出部と、前記強度差算出部により算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するピーク判定部と、を備えることが好ましい。   In addition, the peak extraction unit includes an intensity difference calculation unit that calculates a difference between an average intensity of a start point and an end point of a predetermined section of Fourier-transformed time series data and a maximum intensity in the predetermined section, and the intensity difference calculation And a peak determination unit that determines that the maximum intensity is an intensity peak in the Fourier-transformed time-series data when the difference in intensity calculated by the unit is equal to or greater than a predetermined value.

本発明によれば、ボイラの運転を停止することなく、付着した灰の性状・脱落のしやすさを的確に把握することができる。   According to the present invention, it is possible to accurately grasp the properties of the attached ash and the ease of dropping off without stopping the operation of the boiler.

灰の性状・脱落判定装置のブロック図である。It is a block diagram of the ash property / drop-off determination device. 収熱量の時系列データを示すグラフである。It is a graph which shows the time series data of the amount of heat collection. (a)は図2に示す時系列データに窓関数を掛け合わせたときのデータを説明する図であり、(b)は窓関数を掛け合わせたデータを複数個繋いだデータを示す図である。(A) is a figure explaining the data when a window function is multiplied with the time series data shown in FIG. 2, (b) is a figure which shows the data which connected the data which multiplied the window function in multiple numbers. . 灰の性状・脱落判定方法のフローチャートである。It is a flowchart of the ash property / drop-off determination method. 図3(b)の時系列データをフーリエ変換したグラフである。It is the graph which carried out the Fourier-transform of the time series data of FIG.3 (b). (a)は図5のグラフに包絡線を描いたものであり、(b)はピーク差の算出方法を説明する図である。(A) depicts an envelope in the graph of FIG. 5, and (b) is a diagram for explaining a peak difference calculation method. (a)はボイラ設備に付着している灰が多い場合において灰の脱落前後の状態を説明する模式図であり、(b)はボイラ設備に付着している灰が少ない場合において灰の脱落前後の状態を説明する模式図である。(A) is a schematic diagram explaining the state before and after ash dropping off when there is a lot of ash adhering to the boiler equipment, and (b) is before and after ash dropping off when there is little ash adhering to the boiler equipment. It is a schematic diagram explaining the state. (a)はボイラ内の定期点検前(炉内清掃前)の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフであり、(b)はボイラ内の定期点検後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。(A) is a graph obtained by Fourier transforming the time series data of the amount of heat collected before periodic inspection in the boiler (before cleaning the furnace), and (b) is the time series data of the amount of heat collected after periodic inspection in the boiler. It is the converted graph. ボイラの運転を停止してから数日経過し、再起動した後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。It is the graph which carried out the Fourier-transform of the time series data of the amount of heat recovery after several days have passed since stopping the driving | operation of a boiler, and restarting. (a)は、収熱量の時系列データをフーリエ変換した際のピーク(1つめ)の強度差を定期点検前のデータ、定期点検後のデータ、ボイラの運転を数日停止した後のデータで比較したものである。(b)は、ピーク(2つめ)の強度差を同様に比較したものである。(A) shows the intensity difference of the peak (first) when the time series data of the amount of heat collected is Fourier transformed before the periodic inspection, the data after the periodic inspection, and the data after the boiler operation is stopped for several days. It is a comparison. (B) compares the intensity difference of a peak (2nd) similarly. (a)は収熱量が一定となる場合の収熱量の時系列データを示すグラフであり、(b)は(a)の時系列データをフーリエ変換したグラフである。(A) is a graph showing the time series data of the amount of heat collected when the amount of heat collected is constant, and (b) is a graph obtained by Fourier transforming the time series data of (a). (a)は収熱量が徐々に減少する場合の収熱量の時系列データを示すグラフであり、(b)は(a)の時系列データをフーリエ変換したグラフである。(A) is a graph showing the time series data of the amount of heat collected when the amount of collected heat gradually decreases, and (b) is a graph obtained by Fourier transforming the time series data of (a).

本発明の好ましい実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す実施の形態は一つの例示であり、本発明の範囲において、種々の形態をとり得る。灰の性状・脱落判定装置は、例えば、石炭を燃料とする火力発電所のボイラの制御盤に設けられており、ボイラ設備(例えば、過熱器、再熱器、節炭器、火炉等)に付着する灰の脱落のしやすさ、すなわち、付着した灰がどの程度の時間間隔で炉底に落下するのかを判定するものである。   A preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, embodiment shown below is one illustration and can take a various form in the scope of the present invention. The ash property / drop-off determination device is provided, for example, in a boiler control panel of a thermal power plant that uses coal as fuel, and is installed in boiler equipment (eg, superheater, reheater, economizer, furnace, etc.). The ease of dropping off the attached ash, that is, the time interval at which the attached ash falls to the furnace bottom is determined.

<灰の性状・脱落判定装置>
図1に示すように、灰の性状・脱落判定装置(以下、性状・脱落判定装置という)100は、データ取得部1と、前処理部2と、解析データ作成部3と、データ解析部4と、ピーク抽出部5と、性状・脱落周期判定部6と、記憶部7と、を備えている。
データ取得部1は、図2に示すように、ボイラ設備のうち少なくとも一つの構成部位の収熱量の時系列データを取得する。データ取得部1は、外部で作成された時系列データを取得してもよいし、データ取得部1自身が収熱量の時系列データを作成してもよい。
前処理部2は、データ取得部1によって取得した収熱量の時系列データに、図3(a)に示すような窓関数を掛け合わせて、当該時系列データの始端と終端を同じ値に揃える。
解析データ作成部3は、前処理部2により処理された時系列データを複数個繋いで、図3(b)に示すようなフーリエ変換用の時系列データを作成する。
データ解析部4は、解析データ作成部3によって作成された時系列データをフーリエ変換する。
<Ashes / dropping judgment device for ash>
As shown in FIG. 1, an ash property / dropout determination device (hereinafter referred to as a property / dropout determination device) 100 includes a data acquisition unit 1, a preprocessing unit 2, an analysis data creation unit 3, and a data analysis unit 4. A peak extraction unit 5, a property / drop-off period determination unit 6, and a storage unit 7.
As shown in FIG. 2, the data acquisition unit 1 acquires time-series data on the amount of heat collected from at least one component of the boiler equipment. The data acquisition unit 1 may acquire time-series data created externally, or the data acquisition unit 1 itself may generate time-series data of the amount of heat collected.
The preprocessing unit 2 multiplies the time series data of the amount of heat collected acquired by the data acquisition unit 1 with a window function as shown in FIG. 3A, and aligns the start and end of the time series data to the same value. .
The analysis data creation unit 3 connects a plurality of time series data processed by the preprocessing unit 2 to create time series data for Fourier transform as shown in FIG.
The data analysis unit 4 performs Fourier transform on the time series data created by the analysis data creation unit 3.

ピーク抽出部5は、データ解析部4によってフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出する。ここで、ピーク抽出部5は、強度差算出部51と、ピーク判定部52と、を備えている。
強度差算出部51は、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する。ピーク判定部52は、強度差算出部51により算出された強度差が所定値以上の場合に、当該最大強度をフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定する。
性状・脱落周期判定部6は、ピーク抽出部5により抽出されたピークを有する周期を灰がボイラ設備から脱落する周期と判定する。
記憶部7は、データ取得部1により取得したデータ、窓関数を掛け合わせた時系列データ、フーリエ変換した時系列データ等の各種データ、処理プログラム等を記憶する。
The peak extraction unit 5 extracts a period having an intensity peak in the time series data Fourier-transformed by the data analysis unit 4. Here, the peak extraction unit 5 includes an intensity difference calculation unit 51 and a peak determination unit 52.
The intensity difference calculation unit 51 calculates the difference between the average intensity of the start point and the end point of the predetermined section of the time series data subjected to Fourier transform and the maximum intensity in the predetermined section. When the intensity difference calculated by the intensity difference calculation unit 51 is greater than or equal to a predetermined value, the peak determination unit 52 determines that the maximum intensity is an intensity peak in the time series data subjected to Fourier transform.
The property / drop-off period determination unit 6 determines that the cycle having the peak extracted by the peak extraction unit 5 is a cycle in which ash drops from the boiler equipment.
The storage unit 7 stores various data such as data acquired by the data acquisition unit 1, time series data multiplied by a window function, time series data subjected to Fourier transform, a processing program, and the like.

<灰の性状・脱落判定方法>
以下、図4に示すフローチャートを用いて、ボイラの熱交換部に付着した灰の性状・脱落判定方法について説明する。なお、以下の形態では、過熱器に付着した灰の脱落のしやすさについて判定する。また、過熱器に限らず、ボイラ設備を構成するものであれば、どの構成部位に付着した灰の脱落のしやすさを判定してもよく、以下の方法が適用できる。
図4に示すように、データ取得部1によって、予め設定した所定時間における過熱器の収熱量の時系列データを取得する(ステップS1)。ここで、データを取得する時間、及び、データを取得するピッチは、任意に設定することができる。取得された収熱量の時系列データをグラフに表すと、図2に示すようになる。また、収熱量の時系列データは、発電量や使用バーナーを一定とし、単一の炭種が用いられている期間から採取した。
<Ashes / deletion method of ash>
Hereinafter, the property / drop-off determination method of the ash attached to the heat exchange part of the boiler will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In the following embodiment, it is determined whether the ash attached to the superheater is easily removed. In addition to the superheater, as long as it constitutes boiler equipment, the ease of dropping off the ash attached to any constituent part may be determined, and the following method can be applied.
As shown in FIG. 4, the data acquisition unit 1 acquires time-series data of the amount of heat collected by the superheater at a predetermined time set in advance (step S1). Here, the time for acquiring the data and the pitch for acquiring the data can be arbitrarily set. The obtained time series data of the amount of collected heat is shown in a graph as shown in FIG. In addition, the time series data of the amount of heat collected was collected from the period when a single coal type was used with the power generation amount and the burner used being constant.

次に、図3(a)に示すように、前処理部2によって、取得した収熱量の時系列データに、始端と終端の値が0となる窓関数(ハニング関数)を掛け合わせ、時系列データの始端と終端を0にする(ステップS2)。これは、限られた時系列データが無限に続くものと仮定して次ステップのフーリエ変換を行うが、図2に示すように、取得した時系列データの始端と終端の値が異なるため、時系列データを複数個繋げた場合にデータが連続しないため、解析精度が低下する。そこで、フーリエ変換によるデータの解析精度を向上させるため、窓関数を時系列データに掛け合わせて、時系列データが連続して繋がるようにしている。
次に、図3(b)に示すように、解析データ作成部3は、窓関数が掛け合わされた時系列データを複数個繋げ、フーリエ変換するための時系列データを作成する(ステップS3)。
Next, as shown in FIG. 3A, the pre-processing unit 2 multiplies the acquired time series data of the amount of collected heat by a window function (Hanning function) in which the start and end values are 0, thereby obtaining a time series. The beginning and end of the data are set to 0 (step S2). This is based on the assumption that the limited time series data continues indefinitely, but the next step Fourier transform is performed, but as shown in FIG. When a plurality of series data are connected, the data is not continuous, so the analysis accuracy is lowered. Therefore, in order to improve the analysis accuracy of the data by Fourier transform, the time series data is continuously connected by multiplying the window function by the time series data.
Next, as shown in FIG. 3B, the analysis data creation unit 3 creates a time series data for Fourier transform by connecting a plurality of time series data multiplied by the window function (step S3).

次に、データ解析部4は、ステップS3で作成された時系列データをフーリエ変換する(ステップS4)。ここで、過熱器に付着する灰は、付着と脱落を繰り返している場合、時系列データをフーリエ変換することにより、周期毎に強度の大きさを抽出することができ、強度が大きな周期ほど収熱量の変化が大きい、すなわち、灰が過熱器の表面から脱落する周期と考えることができるからである。図3(b)に示す時系列データをフーリエ変換すると、図5に示すようなグラフとなる。   Next, the data analysis unit 4 performs a Fourier transform on the time series data created in step S3 (step S4). Here, when the ash adhering to the superheater repeatedly adheres and falls off, the magnitude of the intensity can be extracted for each period by Fourier transforming the time series data, and the period with the higher intensity is collected. This is because the change in the amount of heat is large, that is, it can be considered as a cycle in which ash falls off the surface of the superheater. When the time series data shown in FIG. 3B is Fourier transformed, a graph as shown in FIG. 5 is obtained.

次に、ピーク抽出部5は、フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出する(ステップS5)。
ステップS5において、ピークの抽出は、図6(a)に示すように、図5に示すグラフに包絡線を描く。
次に、図6(b)に示すように、強度差算出部51は、所定の周期幅内において、最小周期t1の強度と最大周期t2の強度との平均値と、当該区間内での最大強度値との差を算出する(ステップS6)。ピーク判定部52は、算出された強度の差が予め設定された所定値以上であるか否かを判定する(ステップS7)。ステップS7において、ピーク判定部52は、算出された強度の差が予め設定された所定値以上であると判定した場合(ステップS7:YES)、ピーク判定部52は、その最大強度値を強度のピークと判定し、性状・脱落周期判定部6は、そのピークを有する周期tを灰が過熱器から脱落する周期として判定する(ステップS8)。一方、ステップS7において、ピーク判定部52は、算出された強度の差が予め設定された所定値未満であると判定した場合(ステップS7:NO)、ピーク判定部52は、その最大強度値を有する周期をピークとは判定せず、性状・脱落周期判定部6は、灰が過熱器から脱落する周期として判定しない(ステップS9)。これをもって、灰の性状・脱落判定が終了する。
ピークの有無は灰の性状を判定する上で大きな意味を持つが、ピーク強度は物理的な意味は乏しいと考えられる。たとえば、図7(a)に示すように、もともと灰Aがボイラ設備Bに多く付着している場合、灰Aが脱落したとき、収熱量の変動が小さいと思われる。一方、図7(b)に示すように、もともと灰Aがボイラ設備Bに少なく付着している場合は、灰Aが脱落した時、収熱量の変動が大きいと考えられる。ピーク強度は、最初の灰の付着量によって異なることが予想される。灰の性状が硬いときは灰の脱落の周期が遅く、灰の性状が軟らかいときは灰の脱落の周期が早いことが想定される。そのためピークを有する周期tが灰の性状によって変動すると思われる。
以上の方法により、灰が過熱器から脱落する周期を知ることができ、灰の硬軟等の性状を把握することができる。
Next, the peak extraction unit 5 extracts a period having an intensity peak in the time-series data subjected to Fourier transform (step S5).
In step S5, the peak is extracted by drawing an envelope on the graph shown in FIG. 5, as shown in FIG.
Next, as shown in FIG. 6B, the intensity difference calculation unit 51 calculates the average value of the intensity of the minimum period t1 and the intensity of the maximum period t2 within the predetermined period width, and the maximum value in the section. The difference from the intensity value is calculated (step S6). The peak determination unit 52 determines whether or not the calculated intensity difference is greater than or equal to a predetermined value set in advance (step S7). In step S7, when the peak determination unit 52 determines that the calculated intensity difference is greater than or equal to a predetermined value set in advance (step S7: YES), the peak determination unit 52 determines the maximum intensity value as the intensity value. It determines with a peak and the property and drop-off period determination part 6 determines the period t which has the peak as a period when ash drops from a superheater (step S8). On the other hand, when the peak determination unit 52 determines in step S7 that the calculated difference in intensity is less than a predetermined value set in advance (step S7: NO), the peak determination unit 52 sets the maximum intensity value. The period which has is not determined to be a peak, and the property / drop-off period determination unit 6 does not determine that the ash is dropped from the superheater (step S9). This completes the ash property / drop-off determination.
The presence or absence of a peak has a great meaning in judging the properties of ash, but the peak intensity is considered to have little physical meaning. For example, as shown in FIG. 7A, when the ash A is originally attached to the boiler facility B, when the ash A is dropped, the fluctuation of the heat recovery amount is considered to be small. On the other hand, as shown in FIG. 7B, when the ash A is originally attached to the boiler equipment B in a small amount, it is considered that the fluctuation of the heat recovery amount is large when the ash A is dropped. The peak intensity is expected to vary depending on the initial ash deposition. When the ash properties are hard, it is assumed that the ash removal cycle is slow, and when the ash properties are soft, the ash removal cycle is fast. Therefore, it seems that the period t having a peak varies depending on the properties of ash.
By the above method, it is possible to know the cycle of ash dropping from the superheater, and it is possible to grasp the properties of the ash, such as hardness and softness.

<検証結果>
次に、上記の灰の性状・脱落判定装置、灰の性状・脱落判定方法による灰の性状・脱落判定についての検証結果について説明する。
図8(a)は、ボイラ内の定期点検前(炉内清掃前)の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフであり、図8(b)は、ボイラ内の定期点検後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
図8(a)から見て取れるように、定期点検前のグラフでは、強度のピークを有する周期は確認できない。これは、強度差が少ない、すなわち、収熱量の変化が少なくなっており、その原因として、過熱器の表面に灰が多く付着して脱落していないためと考えられる。
一方、図8(b)から見て取れるように、定期点検後のグラフでは、強度のピークを有する周期t3およびt3’は確認できる。これは、強度差が大きい、すなわち、収熱量の変化が大きくなっており、その原因として、過熱器の表面に付着した灰が脱落したものと考えられる。
<Verification results>
Next, the verification result about the ash property / dropping determination by the ash property / dropping determination device and the ash property / dropping determination method will be described.
FIG. 8A is a graph obtained by Fourier-transforming time series data of the amount of heat collected before regular inspection (before cleaning the furnace) in the boiler, and FIG. 8B is the amount of heat collected after periodic inspection in the boiler. It is the graph which carried out the Fourier-transform of the time series data.
As can be seen from FIG. 8A, in the graph before the periodic inspection, the period having the intensity peak cannot be confirmed. This is probably because the difference in strength is small, that is, the change in the amount of heat collected is small, and as a cause thereof, a lot of ash adheres to the surface of the superheater and does not fall off.
On the other hand, as can be seen from FIG. 8B, the periods t3 and t3 ′ having intensity peaks can be confirmed in the graph after the periodic inspection. This is because the difference in strength is large, that is, the change in the amount of heat collected is large, and it is considered that the ash attached to the surface of the superheater has fallen off.

図9は、ボイラの運転を停止してから数日経過し、再起動した後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
図9から見て取れるように、ボイラを停止すると、熱変化で過熱器が伸縮し、付着した灰は過熱器の表面から脱落する。これは、定期点検の時は炉内清掃を行い、数日停止では炉内清掃は行わないが、過熱器の伸縮によって、ある程度の灰が過熱器から脱落する。そのため、収熱量の変化が大きくなり、このような強度のピークが周期t4、t4’で出たものと考えられる。すなわち、ボイラの運転を数日停止させた後に再起動させた場合でも、ある程度の効果が期待できるものと考えられる。
FIG. 9 is a graph obtained by Fourier-transforming time series data of the amount of heat collected after several days have passed since the operation of the boiler was stopped and restarted.
As can be seen from FIG. 9, when the boiler is stopped, the superheater expands and contracts due to a heat change, and the attached ash falls off the surface of the superheater. This means that the inside of the furnace is cleaned during periodic inspections, and the inside of the furnace is not cleaned after a few days of stoppage. However, a certain amount of ash falls off the superheater due to expansion and contraction of the superheater. For this reason, it is considered that the change in the amount of collected heat becomes large, and such intensity peaks appear at periods t4 and t4 ′. That is, even if the operation of the boiler is stopped for several days and then restarted, it is considered that a certain effect can be expected.

図10は、収熱量の時系列データをフーリエ変換した際の最大ピークの強度差を定期点検前のデータ、定期点検後のデータ、ボイラの運転を数日停止した後のデータで比較したものである。(a)は1つめのピーク強度差、(b)は2つめのピーク強度差について比較した。
図10から見て取れるように、定期点検前の強度差と比べて、定期点検後の強度差、ボイラの運転を数日停止した後の強度差の方が大きくなっており、灰の脱落が顕著に表れていることがわかる。
Fig. 10 compares the intensity difference of the maximum peak when Fourier-transforming the time series data of the amount of heat collected with data before periodic inspection, data after periodic inspection, and data after boiler operation has been stopped for several days. is there. (A) was compared for the first peak intensity difference, and (b) was compared for the second peak intensity difference.
As can be seen from FIG. 10, the strength difference after the periodic inspection and the strength difference after the boiler operation is stopped for several days are larger than the strength difference before the periodic inspection, and the dropout of ash is remarkable. You can see that it appears.

図11(a)は、図3及び図5に対する比較例として、収熱量が一定となる場合を仮定して作成したデータを示したものであり、図11(b)は、図11(a)の時系列データをフーリエ変換した時系列データである。
図11(b)から見て取れるように、フーリエ変換後の時系列データには強度のピークが一切なく、灰の脱落がないと考えられる。
FIG. 11A shows data created on the assumption that the amount of heat collected is constant as a comparative example with respect to FIGS. 3 and 5, and FIG. 11B shows the data shown in FIG. It is the time series data which carried out the Fourier transform of the time series data.
As can be seen from FIG. 11 (b), the time-series data after Fourier transform does not have any intensity peak, and it is considered that no ash is removed.

図12(a)は、図3及び図5に対する比較例として、収熱量が徐々に減少する場合を仮定して作成したデータを示したものであり、図12(b)は、図12(a)の時系列データをフーリエ変換した時系列データである。
図12(b)から見て取れるように、フーリエ変換後の時系列データには、強度のピークが一切なく、灰の脱落がないと考えられる。
FIG. 12A shows data created on the assumption that the amount of heat collected gradually decreases as a comparative example with respect to FIGS. 3 and 5, and FIG. ) Time-series data obtained by Fourier transform.
As can be seen from FIG. 12B, the time-series data after Fourier transform does not have any intensity peak, and it is considered that ash is not dropped.

以上のように、収熱量の時系列データをフーリエ変換することで、ピークを有する強度の大きな周期を抽出することができるので、この周期を灰が過熱器から脱落する周期として考えることにより、ボイラの運転を停止することなく、過熱器に付着した現在の灰の性状(過熱器表面からの脱落のしやすさ)を的確に把握することができる。
これにより、ボイラ設備に対する灰付着の影響やリスク評価を行うことができ、ボイラの運転停止による発電効率の低下を防止することができる。また、炉底に脱落した灰ではなく、現在過熱器に付着している灰を評価することができるようになる。また、ひずみゲージやカメラ等の設備も不要としながら、灰の付着量ではなく灰の性状を把握することができるので、例えば、ボイラの管理室で測定している運転データを利用して灰の脱落しやすさ(軟らかさ)をリアルタイムで推定することができ、灰の性状に応じて石炭に混ぜる添加剤の量や燃焼させる石炭の種類を調節してボイラの運転を制御することも可能となる。また、カメラを用いないことから、灰の観察範囲が限定されることもない。また、灰の性状に合わせてボイラ内の清掃の時期を的確に決めることができる。
また、時系列データをフーリエ変換する前に、時系列データに窓関数を掛け合わせているので、連続する時系列データを作成することができ、フーリエ変換の精度をより高めることができる。
また、ピークの抽出にあたっては、周囲のデータと比べて予め設定した値よりも大きな強度差を有しているときだけピークと判定するので、グラフを見て人が定性的に強度のピークを判定するのではなく、定量的に強度のピークを判定することができる。
As described above, by performing Fourier transform on the time series data of the amount of heat collected, it is possible to extract a period with a high intensity having a peak. Therefore, by considering this period as a period in which ash drops from the superheater, Without stopping the operation, it is possible to accurately grasp the current ash properties (ease of falling off from the superheater surface) attached to the superheater.
Thereby, the influence and risk evaluation of ash adhesion with respect to boiler equipment can be performed, and the fall of the power generation efficiency by the shutdown of a boiler can be prevented. In addition, it is possible to evaluate the ash that is currently attached to the superheater, not the ash that has fallen to the furnace bottom. In addition, it is possible to ascertain the properties of ash, not the amount of ash, while eliminating the need for equipment such as strain gauges and cameras. For example, using the operation data measured in the boiler management room, Ease of falling off (softness) can be estimated in real time, and it is also possible to control the operation of the boiler by adjusting the amount of additive mixed with coal and the type of coal to be burned according to the properties of ash Become. Moreover, since no camera is used, the observation range of ash is not limited. Moreover, the cleaning time in the boiler can be accurately determined according to the properties of the ash.
In addition, since the time series data is multiplied by the window function before the Fourier transformation of the time series data, continuous time series data can be created, and the accuracy of the Fourier transformation can be further improved.
In addition, when extracting a peak, a peak is determined only when it has an intensity difference greater than a preset value compared to the surrounding data. Instead, the intensity peak can be determined quantitatively.

なお、本発明は、上記の実施の形態に限られるものではない。例えば、取得した時系列データに窓関数を掛け合わせることは必ずしも必要ではなく、複数の時系列データを繋げた際に連続した時系列データとなっていれば、窓関数を掛け合わせることなく時系列データをフーリエ変換することができる。また、窓関数もハニング関数に限られることなく、他の窓関数(ガウス関数、ハミング関数、テューキー関数、ブラックマン関数等)を用いてもよい。
また、強度差算出部51によってピークを抽出するにあたり、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する際における、所定区間の設定は自由に変更することができる。
また、強度差算出部51により算出された強度の差が所定値以上の場合に、ピーク判定部52により当該最大強度をフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するにあたり、強度差の設定は自由に変更することができる。
The present invention is not limited to the above embodiment. For example, it is not always necessary to multiply the acquired time series data by a window function. If multiple time series data are connected, the time series is not multiplied by the window function. Data can be Fourier transformed. Further, the window function is not limited to the Hanning function, and other window functions (Gauss function, Hamming function, Tukey function, Blackman function, etc.) may be used.
Further, when extracting the peak by the intensity difference calculation unit 51, a predetermined value is used when calculating the difference between the average intensity of the start point and the end point of the predetermined section of the Fourier-transformed time series data and the maximum intensity in the predetermined section. The section setting can be changed freely.
Further, when the intensity difference calculated by the intensity difference calculation unit 51 is equal to or greater than a predetermined value, the peak determination unit 52 determines that the maximum intensity is the intensity peak in the time-series data subjected to Fourier transform. Settings can be changed freely.

1 データ取得部
2 前処理部
3 解析データ作成部
4 データ解析部
5 ピーク抽出部
6 性状・脱落周期判定部
7 記憶部
100 灰の性状・脱落判定装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Data acquisition part 2 Pre-processing part 3 Analysis data creation part 4 Data analysis part 5 Peak extraction part 6 Property / drop-off period determination part 7 Storage part 100 Ash property / drop-off determination apparatus

Claims (6)

所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データを取得するステップと、
取得した前記収熱量の時系列データをフーリエ変換するステップと、
フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するステップと、
前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定するステップと、
を有することを特徴とするボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。
Obtaining time series data of the amount of heat collected by the boiler equipment over a predetermined time;
Fourier transforming the acquired time series data of the amount of collected heat;
Extracting a period having a peak of intensity in Fourier-transformed time-series data;
Determining a cycle having the peak as a cycle in which ash drops from the boiler facility;
A method for determining the ash property / dropping off of ash attached to boiler equipment.
前記フーリエ変換をする前に、前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃えるステップと、
前記窓関数を掛け合わせた前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成するステップと、
を有することを特徴とする請求項1に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。
Before the Fourier transform, multiplying the time series data of the amount of heat collected by a window function to align the start and end of the time series data to the same value;
Creating a time series data for Fourier transform by connecting a plurality of the time series data multiplied by the window function;
The ash property / drop-off determination method for ash attached to the boiler equipment according to claim 1, wherein:
前記強度のピークを有する周期を抽出するステップは、
フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出するステップと、
算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するステップと、
を有することを特徴とする請求項1又は2に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。
Extracting a period having the intensity peak,
Calculating the difference between the average intensity of the start point and end point of the predetermined section of the time series data subjected to Fourier transform and the maximum intensity in the predetermined section;
When the calculated intensity difference is equal to or greater than a predetermined value, determining the maximum intensity as an intensity peak in the Fourier-transformed time series data; and
The ash property / drop-off determination method for ash adhering to the boiler equipment according to claim 1 or 2.
所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データをフーリエ変換するデータ解析部と、
前記データ解析部によりフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するピーク抽出部と、
前記ピーク抽出部により抽出された前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定する性状・脱落周期判定部と、
を備えることを特徴とするボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。
A data analysis unit that Fourier-transforms time-series data of the amount of heat collected from the boiler equipment over a predetermined period of time;
A peak extraction unit for extracting a period having a peak of intensity in the time series data Fourier-transformed by the data analysis unit;
A property / decrease period determination unit for determining a period having the peak extracted by the peak extraction unit as a period in which ash is removed from the boiler facility;
A ash property / dropping judgment device attached to boiler equipment.
前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃える前処理部と、
前記前処理部により処理された前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成する解析データ作成部と、
を備えることを特徴とする請求項4に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。
A preprocessing unit that multiplies the time series data of the heat collection amount by a window function to align the start and end of the time series data to the same value;
An analysis data creation unit that creates time series data for Fourier transform by connecting a plurality of the time series data processed by the preprocessing unit,
The ash property / drop-off determination device attached to the boiler equipment according to claim 4.
前記ピーク抽出部は、
フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する強度差算出部と、
前記強度差算出部により算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するピーク判定部と、
を備えることを特徴とする請求項4又は5に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。
The peak extraction unit
An intensity difference calculator that calculates the difference between the average intensity of the start point and end point of the predetermined section of the time series data subjected to Fourier transform and the maximum intensity in the predetermined section;
A peak determination unit that determines the maximum intensity as an intensity peak in the Fourier-transformed time-series data when the intensity difference calculated by the intensity difference calculation unit is equal to or greater than a predetermined value;
The ash property / drop-off determination device attached to the boiler equipment according to claim 4 or 5.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63279174A (en) * 1987-05-11 1988-11-16 Babcock Hitachi Kk Digital frequency analyzer
JP2016019588A (en) * 2014-07-14 2016-02-04 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Biological signal detector
JP2016200536A (en) * 2015-04-13 2016-12-01 株式会社Ihi Measurement apparatus and combustion furnace facility

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63279174A (en) * 1987-05-11 1988-11-16 Babcock Hitachi Kk Digital frequency analyzer
JP2016019588A (en) * 2014-07-14 2016-02-04 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Biological signal detector
JP2016200536A (en) * 2015-04-13 2016-12-01 株式会社Ihi Measurement apparatus and combustion furnace facility

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