燃烧过程分析（精选11篇）
燃烧过程分析 篇1
在锅炉内, 煤粉的燃烧是一个非常复杂的物理化学过程。根据炉内的燃烧情况, 运用数值模拟的知识, 建立数学模型, 以研究其在燃烧过程中各种情况的变化。在这些方面, 已经有一定的研究成果。浙江大学钱力庚教授等[1]运用数值模拟的方法模拟了330MW对冲燃烧锅炉在煤粉燃烧室炉内气体的流动、燃烧时的传热等。华中科技大学的徐明厚教授[2]同样运用数值模拟的方法对一台350MW燃煤电站锅炉进行模拟研究, 详细了解了锅炉在不同负荷下的燃烧状况。湖北省电力试验研究所的黄伟等[3]对一台300MW四角切圆锅炉进行了数值模拟研究, 详细分析其燃烧之后产物NOx的生成过程。清华大学郭印诚等[4]认为化学反应速率对煤粉在锅炉内的燃烧有很大的影响[5,6], 并据此对炉内的燃烧状况进行了数值模拟研究。Srdian Belosevic等[7,8]采用Eulerian-Lagrangian方法成功地预测除了在不同工况下锅炉的运行参数。浙江大学的潘维等[9,10]通过数值模拟得出了不同的配风比例对锅炉燃烧的影响。但是, 对于生物质气与煤粉混燃对NOx和SO2排放的研究不多。
1 生物质气与煤混合燃烧过程
1.1 生物质气与煤混合燃烧过程及锅炉特点
生物质气是由生物质气化得来, 其包含成分复杂, 主要含有的可燃气体成分包括CO、H2和CH4等。生物质气通过燃烧器进入锅炉, 和进入炉膛的一次风和二次风进行混合燃烧, 将引起锅炉燃烧状况及烟气产物的变化。生物质气与煤混燃过程如图1所示。
其中, 生物质气化采用的气化炉是常压循环流化床气化炉, 混燃锅炉模型为东方锅炉厂DG1025/17.5-П4型300MW亚临界自然循环锅炉, 该锅炉最大连续蒸发量为1 095t/h, 过热蒸汽出口压力为17.5MPa, 过热蒸汽出口温度为540℃。再热蒸汽量为962t/h, 再热蒸汽出口压力为3.42MPa, 再热蒸汽出口温度为541℃, 给水温度为276℃。炉膛高度为36.10m, 宽度为14.02m, 深度为12.35m, 一次风喷嘴截面尺寸为0.32m×0.48m, 二次风喷嘴截面为0.42m×0.64m。
燃烧方式为四角布置切向燃烧, 整组燃烧器设置四层一次风喷口、四层二次风喷口、二次风和一次风间隔布置, 每角燃烧器分为上下两组, 整组燃烧器高为10.07m。锅炉参数如表1所示。
1.2 混合燃烧理论
为了更好地显现出生物质气与煤粉混合燃烧的特性, 特选取纯煤粉燃烧的工况进行对比。
选取的煤种特性及生物质气特性分别如表2和表3所示。
首先考虑纯煤粉燃烧时所需的燃料消耗量, 以便于求得生物质气掺烧之后煤粉消耗量的变化。因此, 纯煤粉燃烧时煤粉消耗量Bcoal公式如下:
式 (1) 中, Dsh为过热蒸汽流量, kg/s;i″sh为过热蒸汽焓, k J/kg;ifw为给水焓, k J/kg;Drh为再热蒸汽流量, kg/s;i″rh为再热蒸汽出口焓, k J/kg;i′rh为再热蒸汽入口焓, k J/kg;Dbl为排污水流量, kg/s;i′为汽包压力下饱和水焓, k J/kg。
为保证进入锅炉的总热量不变, 以纯煤粉燃烧时的燃料的总热量为基准总热量, 基准总热量Q的计算公式为:
式 (2) 中, Bcoal为煤粉消耗量, kg/s;Qcoal为煤的低位热值, k J/kg。
随着掺烧比例的增加, 生物质气的含量增多, 因此根据生物质气和煤粉的低位热值, 可以求得生物质气的质量流量。生物质气掺烧比例的公式如下:
式 (3) 中, a为生物质气的掺烧比;Mcoal为煤粉质量, kg;Mgas为生物质气总质量, kg。
生物质气的质量流量Bgas:
式 (4) 中, Bcoal为煤粉消耗量, kg/s;Qcoal为煤粉的低位发热值, kg/k J;Qgas为生物质气的低位发热值, kg/k J。
设计生物质气从炉膛下一次风喷口进入, 炉膛一次风喷口面积已知, 可以得出喷入生物质气的喷口速度Vgas:
模拟煤粉燃烧时, 空气量是关系着煤粉是否能完全燃烧的重要因素, 根据煤粉的元素分析, 可以得出煤粉燃烧的理论空气量。
在煤粉燃烧时, 根据过量空气系数, 可以求得所需的实际空气量。纯煤粉燃烧选取过量空气系数b=1.05, 则煤粉燃烧实际所需的空气量为:
式 (6) 中, V1为煤粉燃烧实际所需的空气量, m3/kg。
根据实际空气量, 可以算出二次风喷口的速度:
式 (7) 中, S1为二次风喷口面积, m2。
生物质气燃烧所需的空气量为:
式 (8) 中:V2为生物质气燃烧所需空气量, kg/s;VH2、VCO、VH2分别为生物质气中H2、CO、CH4的质量流量, kg/s。
输入锅炉的总的空气流量为:
式 (9) 中, V为输入锅炉的总的空气流量为, kg/s;Bcoal为输入锅炉的煤的质量流量, kg/s。
由以上式子可得初始参数表如表4所示。
2 结果分析
2.1 燃烧器区域速度场
图2中, a为a=0, b为a=0.1, c为a=0.2, d为a=0.3。从图2中可以看出, 燃煤时炉内在燃烧器区域, 包括与冷灰斗交界面处都有回流产生, 形成漩涡。从燃烧器出来的气流大部分向上流动, 有一小部分向下流动, 进入冷灰斗。在4个图中可以清晰地看出在一次风截面及二次风截面有很明显的速度切圆。随着掺入生物质气的比例增加, 炉膛中心截面速度变化不大, 约为20~50m/s, 炉膛出口出口截面速度约为5~10m/s, 但是在靠近折焰角附近的速度逐渐增大, 当a=0时, 速度为25m/s;a=0.1时, 为28m/s;当a=0.2, 速度为30m/s;a=0.3时, 速度为32m/s。这就导致此处的湍流强度逐渐增大, 混合加强, 促进煤粉燃尽, 加强了炉内燃烧。
2.2 沿炉膛高度温度分布
图3中, a为a=0, b为a=0.1, c为a=0.2, d为a=0.3。从图3可以看出:高温区出现在炉膛的中上部, 向炉膛出口逐渐递减, 这与实际锅炉燃烧情况基本相符。在一次风截面即燃料入口截面, 由于炉内的燃料被迅速加热, 所以在该区域燃烧情况较为剧烈, 且温度分布呈旋涡状, 在燃烧区上部出现高温区。通过对比可以发现:在燃烧时, 最高温度都维持在1 400~1 800k, 与实际情况相同。a=0时, 纯煤粉燃烧, 炉膛中心截面达到最高温度, 为1 900k, 燃烧器区域炉膛截面温度为1 700k;a=0.1时, 炉膛中心截面达到最高温度为1 800k, 燃烧器区域炉膛截面温度为1 600k;a=0.2时, 其中心截面最高温度为1 700k, 燃烧器区域炉膛截面温度为1 500k;a=0.3时, 中心截面最高温度为1 600k, 燃烧器区域炉膛截面温度为1 400k。随着生物质气的比例不断增加, 煤粉的燃烧温度略有降低。由此可见, 掺入生物质气后, 对锅炉效率影响不大, 同时减少了煤粉含量, 节约了能源。当生物质气的比例增加时, 可以看出燃烧区域的温度逐渐升高, 说明掺入的生物质气容易燃烧, 比单独煤粉燃烧较早的达到较高的温度, 使煤粉的着火提前, 有助于煤粉的燃烧。
2.3 沿炉膛高度截面CO浓度分布
随着掺烧比例的增加, 炉膛中心截面的CO浓度逐渐降低 (见图4和图5) 。a=0时, 纯煤粉燃烧, 炉膛中心截面CO浓度为4.83e-03%;a=0.1时, 炉膛中心截面CO浓度为4.03e-03%;a=0.2时, 炉膛中心截面CO浓度为2.74e-03%;a=0.3时, 炉膛中心截面CO浓度为1.53e-03%。这是因为在炉膛中心截面, 燃料在富氧下燃烧, 迅速燃尽, CO的浓度很快降低。
4种工况下CO浓度的峰值都是在煤粉燃烧器区域, 随着生物质气掺烧量的增加, CO浓度水平明显下降。从污染物控制方面考虑, 燃烧器区域形成CO浓度较高的还原性气氛, 有利于减少NOx。
2.4 沿炉膛高度截面O2的浓度分布
a=0时, 纯煤粉燃烧, 燃烧器区域截面O2浓度为2.28ee--0011%%;a==00..11时, 燃烧器区域截面OO2浓度为22..2266ee--0011%%;a==00..22时, 燃烧器区域截面OO2浓度为22..2244ee--0011%%;a==00..33时, 燃烧器区域截面OO2浓度为22..2200--0011%% (见图66和图77) 。这是因为在二次风口附近, 新鲜的来流使OO2的浓度达到最大值;相反, 在一次风口附近, 新鲜来流形成喷口附近燃料浓度的最大值, 消耗大量的O2, 造成此处的OO2浓度较低, 随着生物质气的比例增加, 其中部分气体与氧气发生反应, 也消耗了氧气, 所以在燃烧器区域氧气浓度减低。
3 结论
基于FLUENT软件, 搭建生物质气和煤混合燃烧模型, 研究生物质气与煤混燃炉膛内NOx和SO2排放的分布特性。
(1) 随着生物质气掺入的比例增加, NOx和SO2的浓度逐渐降低, 由于掺烧生物质气的比例增加, 炉膛内的温度水平整体下降, 而NOx和SO2的浓度受温度影响较大。另外, 因为燃烧器区域周围由于生物质气中CO、H2等还原性气体增加, 对NO和SO2具有还原作用, 这些都是NOx和SO2浓度降低的原因。
(2) 炉内NOx的浓度随炉膛高度先上升后下降, SO2的浓度随炉膛高度先上升后下降, 在燃烧器区域浓度较高, 这是因为炉内的高温区主要集中在燃烧器区域。在相同条件下, 温度高的地方, NOx和SO2的浓度较大。
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燃烧过程分析 篇2
煤燃烧过程中有机钙固氟效果研究
选择醋酸钙镁、醋酸钙2种有机钙为固氟剂,在固定床管式炉上对它们的固氟效果进行了初步研究,并分析了粒径、温度、钙硫比等对试验结果的影响.通过与传统固氟剂碳酸钙的固氟效果进行比较发现:在相同实验条件下,这2种有机钙具有良好的固氟效果,高温阶段效果更加明显,温度为1 000～1 100℃时,醋酸钙镁的`固氟率是碳酸钙的1.68～1.74倍,醋酸钙的固氟率为碳酸钙的1.28～1.37倍.
作 者：刘静 刘建忠 周俊虎 肖海平岑可法 LIU Jing LIU Jian-zhong ZHOU Jun-hu XIAO Hai-ping CEN Ke-fa 作者单位：浙江大学能源洁净利用国家重点实验室,浙江大学热能工程研究所,杭州,310027刊 名：环境科学 ISTIC PKU英文刊名：CHINESE JOURNAL OF ENVIRONMENTAL SCIENCE年，卷(期)：27(8)分类号：X701.7关键词：有机钙 醋酸钙 醋酸钙镁 固氟 煤燃烧
火电厂锅炉燃烧优化分析 篇3
关键词：电站锅炉；燃烧优化
火力发电企业是能源消耗大户，也是我国节能降耗工作的重中之重。在火力发电厂中，燃料煤的成本占发电成本的70%，而我国火力发电平均煤耗与世界先进水平仍有不小的差距。火力发电厂在消耗大量煤炭生产电能的同时，也带来了严重的环境污染问题。所以必须在管理上提高运行人员水平，在技术上提高机组发电效率，采取技术上可行、经济上合理、符合环保要求的措施，减少各环节的损失和能源浪费，控制污染物的排放[1]。
电站燃煤锅炉的燃烧优化技术是以最优化理论为指导，依据锅炉及其他设备运行状况，使锅炉能在设计负荷范围内保持最佳的燃烧状态。
1.锅炉燃烧优化技术的分类
从锅炉燃烧优化技术角度看，锅炉燃烧优化技术可以分为三类：
第一类通过在线检测锅炉燃烧的重要参数，指导运行人员调节锅炉燃烧，这类燃烧优化技术目前在国内占据着主导地位。
第二类燃烧优化技术是在DCS的基础上，作为锅炉运行的监督控制系统，通过采用先进的控制逻辑、控制算法或人工智能技术，实现锅炉的燃烧优化。随着先进控制和人工智能技术的逐步成熟和在工业上成功的应用，这类燃烧优化技术发展迅猛。
第三类燃烧优化技术在设备层面，通过对燃烧器、受热面等的改造实现锅炉的燃烧优化调整。
2.对锅炉运行参数的优化
随着锅炉技术的不断发展，在锅炉蒸汽参数提高和锅炉容量增加的同时，其结构也会因此而逐渐复杂化，致使其在安全和经濟方面，都对锅炉的运行及调节提出了更高的要求，其运行的各项参数是保证正常运行的关键，所以，掌握参数的变化过程就显得极为重要，实际运用中，锅炉的运行参数囊括了锅炉蒸发量、主蒸汽压力温度、再热蒸汽压力温度、燃料量、给水温度、风温风量风压、烟温烟压、炉膛压力等，其变化情况也较为复杂，在实际的运用中具有运行工况的不稳定性现状，所以对锅炉的运行调节应当从以下方面来进行[2]。
首先，要保证锅炉的安全运行，保证蒸汽品质以及汽包的正常水位，使得锅炉的主蒸汽压力及汽温保持在额定范围，与此同时，也要消除各种异常，对锅炉的实际操作和变化规律进行及时的掌握，全面调整相关性能摸底试验得出的参数值，并在此形势下，找到最佳运行基数值；其次，要采用冷空气动力场试验，在实施此试验时，应当先确定设备优化的目标，继而依据其寻找锅炉调整范围和运行方式，实现对锅炉运行参数的优化；最后，依据实验结果分析不同负荷下的锅炉情况，进而达到对最佳运行方式的选择，以求达到最佳的运行基准值，完善其运行参数的优化。
3.对锅炉燃烧控制系统 DCS的优化
在火电厂的运行中，对锅炉燃烧中控制系统地优化改造，是有效促使燃烧效率提高的主要基础，经笔者研究发现，当前火电厂中的对锅炉的改造，大多是通过对DCS系统的优化改造来实现的，主要的措施是提高DCS结构构成方式和组成模式，进而实现对锅炉燃烧中存在问题的综合控制，以达到提高锅炉燃烧效率的目的。
该类型燃烧优化不需要对锅炉设备进行任何改造，能够充分利用锅炉的运行数据，在控制的基础上，通过先进建模、优化、控制技术的应用，直接提高锅炉运行效率，降低NOx排放，具有投资少、风险小、效果明显的优点，因而成为很多电厂首选的燃烧优化技术。但在实际运用上因可靠性不是很高，严重影响了均衡燃烧控制系统的实际使用效果和广泛推广，主要体现在以下几个方面：
3.1测量问题
测量是锅炉效率计算的关键点，但目前国内的此类设备的测量滞后比较大，导致在线计算的锅炉效率不准确，成为锅炉运行优化控制的一大障碍。要实现NOx的闭环控制，同样也要求NOx的精确和快速测量，这种烟气分析仪表虽然技术和应用都比较成熟，但是设备的价格比较贵，运行维护工作量大，成为燃烧优化控制的又一个难题。现场一般都安装了氧化锆氧量计来进行烟气含氧量的实时测量，但是普遍存在测量误差大、短时间内波动大的问题，这严重影响了锅炉效率计算的准确性和闭环控制的效果。
3.2自适应建模
入炉煤种的不稳定，再加上锅炉检修、积灰、结渣等因素的影响，使得在性能试验数据基础上建立的锅炉模型失配严重，所以如何利用最新的燃烧数据进行模型的在线自适应修正显得格外重要。
3.3如何保证燃烧稳定下实现最大范围的寻优
燃烧优化控制的寻优范围太窄，优化后效果可能会不明显，寻优范围太广，将可能影响燃烧的稳定性。由于近年煤炭资源的紧缺，煤质经常得不到保证，因此燃烧稳定性往往被优先考虑。这使得燃烧优化控制软件需要对燃烧的稳定性进行充分考虑，而不只是简单的性能目标的寻优问题[3]。
4.对锅炉燃烧设备的优化
4.1优化锅炉燃烧器
随着锅炉燃烧技术的进步，燃烧器也在进行着更新换代，国家环保标准越来越严格，越来越多的火电企业将燃烧器更换至低NOx燃烧器。在优化改造时，应当结合锅炉实际，选择合适的燃烧器，此外，还应当结合实际应用情况，综合分析和研究的基础上，提出燃烧器的改造方案。
4.2锅炉静态燃烧优化
对电厂锅炉进行改造的过程中，进行静态燃烧优化。所谓静态燃烧优化，即以锅炉燃烧调整试验为基础，来确定燃烧系统的最佳运行参数，有针对地针对进行优化，从而达到优化锅炉燃烧运行的目的。具体的实施过程中，结合调整实验条件与工况要求、锅炉效率的计算与修正、实验数据的测量与采样，以及试验过程的优化和试验工况的拟定，并最终达到对锅炉燃烧运行静态的优化[4]。
5.结束语
综上所述，锅炉高效稳定运行对电厂的运行发展意义重大，在保障机组安全运行的基础上，笔者从三方面阐述进行锅炉燃烧优化，以便能达到提高锅炉效率，希望能为我国电厂锅炉的稳定运行提供有益的参考。
参考文献：
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燃烧过程分析 篇4
1 煤燃烧时PAHs生成机理
煤燃烧时PAHs的生成主要包括高温分解和高温合成2个过程。李晓东等[1]探讨了烟煤燃烧过程中PAHs的生成,初步将生成途径归结如下:①燃烧加热时煤原有结构遭到破坏,连接的桥键断裂,芳香族化合物脱落生成PAHs;随着温度的升高,脱落的高环PAHs有可能继续分解为低环PAHs,以上属于高温分解机理。②不饱和长链脂肪烃环化脱氢形成苯环,苯环形成后,按照HACA(H-abstraction-C2H2-addition)反应机理[2],乙炔与苯环反应脱氢,然后乙炔吸附到苯环或者第一个反应的乙炔上,随后环闭合实现PAHs环增长,也即是高温合成机理。
由于煤自身结构的复杂性及燃烧时外在条件的多变性,以上分析结果还不确定,燃烧时PAHs的生成机理还需要进行更深入的论证研究。
2 不同因素对PAHs生成量的影响
目前,国内外有关燃煤过程中PAHs生成影响因素的研究,主要从煤自身的内在因素及燃烧时的外部因素2个方面进行。不同因素的影响导致燃煤产生PAHs的量的不同。
2.1 煤种
煤种属于煤自身的因素,对燃烧过程中PAHs的生成与排放有重要影响。李晓东等[3]通过对烟煤、无烟煤及贫煤的实验研究发现,燃烧时PAHs排放总量在挥发分为7%～30%的范围内随挥发分含量的增加而增加,随固定碳含量的增加而减少。崔焕滨[4]研究了淮南地区煤中PAHs的排放与煤中灰分的关系发现,随着煤种灰分含量的增大,PAHs排放总量逐渐减少。
由于灰分属于无机组分,灰分越高,煤燃烧效果越差,在燃烧时不会增加PAHs的生成量;而挥发分会在燃烧时产生PAHs形成时需要的有机自由基。因此,会增加PAHs的生成量。至于PAHs排放量随固定碳含量的变化呈相反趋势的原因还有待进一步研究。
2.2 煤中氯
严建华等[5]测定了煤中氯含量不同时PAHs生成量的变化。结果表明,在空气中燃烧及氮气气氛热解条件下,随着氯含量的增加,PAHs生成量呈减少的趋势。氯对PAHs的影响主要有2方面原因:①氯在反应过程中与PAHs发生取代反应,降低了PAHs的生成;②反应中生成氧化剂,对PAHs进行氧化。
2.3 燃烧方式
煤燃烧方式对PAHs生成总量有一定的影响。倪明江等[6]分别采用固定床和流化床的燃烧方式对烟煤生成PAHs的总量进行了比较,发现固定床的PAHs类物质生成要多于流化床燃烧方式,总量上高出1～2个数量级;流化床燃烧由于氧化剂的存在使得PAHs生成量较少。由此可见,采用流化床燃烧方式可以有效地减少煤燃烧PAHs的排放。
2.4 燃烧温度
温度是影响PAHs的生成和排放的一个重要因素,其决定了煤的燃烧率的高低。晏蓉等[7]研究了在炉内温度不同的条件下PAHs生成量。结果发现,随着温度由500 ℃升高到900 ℃的过程中,PAHs的生成量呈现先增大后减小的趋势,700 ℃时达到最大。Mastral[8]的研究表明:流化床燃烧方式在700 ℃和900 ℃时,PAHs的生成量是最少的,在800 ℃时则最高。PAHs的生成量随温度的升高出现先增大后减小的原因,应该与燃烧时PAHs的生成机理有关。温度相对较低时由于高温分解,PAHs含量不断增加,随着温度的继续升高,有些PAHs可能分解为烷烃等小分子基团,使PAHs的含量下降。
2.5 燃烧气氛
李晓东等[1]研究发现,煤在氮气中热解产生的PAHs量的峰值点在600 ℃左右,比空气中的800 ℃要低,而且产生量比在空气中燃烧时的产生量大很多。Mastral[9]研究了流化床中PAHs的排放量与过剩氧气量的关系,过剩氧气量是在实际燃烧过程中为了保证燃料的完全燃烧而多加的氧气量。研究发现,随着过剩氧气量从5%增加到40%,PAHs排放量先减小后增大,在20%时排放量最少,过剩氧气量在40%时PAHs的排放量比5%时要少很多。
2.6 停留时间
停留时间越长,燃烧越充分。傅钢[10]在对试验用典型煤种的燃烧试验中研究发现:停留时间为10 min的点为临界点;当停留时间少于10 min时,产生的PAHs量随时间延长减少比较明显;当停留时间超过10 min时,PAHs变化量随时间变化不大。
2.7 添加剂
倪明江等[11]研究了2种燃烧方式煤燃烧过程中金属铜的添加对PAHs生成的影响。结果表明,随着铜煤质量比的增加,管式炉煤燃烧PAHs生成浓度是减少的;流化床煤燃烧PAHs生成浓度是增加的,但要小于管式炉条件下2个数量级。祈明峰[12]研究了2种燃烧方式下金属铁的添加对PAHs生成量的影响,发现在固定床中,添加铁后PAHs生成量无明显变化,与铁相比氧化铁对PAHs有更强的促进作用;在流化床下,铁的加入能够改变PAHs在气固相中的分布。可见金属的添加对煤中PAHs的生成量是有一定影响的。
煤自身含有一定的PAHs,煤燃烧过程中也会生成PAHs,因此煤的内在因素和外在因素都会在煤燃烧过程中对PAHs的生成和排放造成一定的影响。所以研究煤燃烧过程中PAHs的生成、排放规律,对于煤在利用过程中PAHs的有效控制具有十分重要的意义。
3 防治措施
(1)发展洁净煤技术,从开采到利用的过程中通过采取洁净生产、洁净加工、高效洁净转化等先进技术将PAHs的危害降到最低。
(2)在煤的燃烧利用过程中要尽量通风,使煤与更多的空气接触,适当延长燃烧时间,合理控制燃烧温度,使煤燃烧充分,以减少PAHs的生成。
(3)为了控制PAHs的排放,有关部门须制订严格的排放标准,以限制PAHs对环境的污染。
4 结语
本文总结了煤燃烧过程中影响PAHs生成的各方面因素,并提出相关防治措施。在利用能源的同时,会有大量的PAHs生成与散失,且也受很多因素的影响。因此,研究煤中PAHs的生成规律,对于煤利用过程中产生的污染可以起到有效控制作用,对于环境保护治理具有极其重要的意义。
摘要：综合论述了煤燃烧过程中多环芳烃(简称PAHs)生成的影响因素。多环芳烃的生成量随挥发分含量、燃烧温度增高而增大,随碳、灰分、氯含量的减小而减小;采用流化床燃烧方式可以有效地减少煤燃烧时PAHs的排放;煤在氮气中热解产生的PAHs量比在空气中燃烧产生的大很多;多环芳烃的生成量随过剩氧气量的增加先减小后增大;在临界点前,随停留时间延长而减少;随添加剂铜的增加先增大后减小。
关键词：煤燃烧,多环芳烃,环境保护
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燃烧过程分析 篇5
在固体推进剂线扫描摄像实时燃速测定系统的基础上, 研制成功了新一代的固体推进剂燃烧过程和燃速的实时监测系统.介绍了这一新系统的.组成、硬件工作原理和软件的主要功能.利用该系统,可以得到更多有关固体推进剂燃烧过程的信息.
作 者：杨荣杰 李玉平刘云飞 华志春 Yang Rongjie Li Yuping Liu Yunfei Hua Zhichun 作者单位：杨荣杰,李玉平,刘云飞,Yang Rongjie,Li Yuping,Liu Yunfei(北京理工大学,化工与材料学院,北京,100081)
华志春,Hua Zhichun(浙江大学,计算机系统研究所,浙江,杭州,310027)
刊 名：推进技术 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY 年，卷(期)：2000 21(1) 分类号：V512 关键词：固体推进剂,推进剂燃烧 燃速测试 实时测量 扫描成像系统
黑液水煤浆燃烧TG—DTG分析 篇6
摘要：为了研究黑液对煤浆燃烧及污染物排放特性影响，主要采用对普通水煤浆与黑液煤浆燃烧性能及其产物对比分析的研究方法，通过热天平燃烧试验以及热解试验，以探求造纸黑液对水煤浆燃烧过程所产生的影响.通过利用烟气分析仪对普通水煤浆、黑液煤浆燃烧产物进行检测，得到结果，并分析了造纸黑液对黑液煤浆烟尘排放浓度的影响.
关键词：黑液煤浆；热天平燃烧实验；烟气分析
DOI： 10.15938/j.jbust.2015.02.004
中图分类号：TQ534.4
文献标志码：A
文章编号：1007-2683（2015）02-0019-04
0 引 言
造纸黑液是造成水污染的原因之一，处理造纸黑液需要花费大量人力、物力、财力.造纸工业每年废水排放量是非常惊人的，约占至全国工业总废水排放量的10%，是世界六大工业污染源之一，若不对造纸黑液进行回收利用，就会造成黑液巾大量资源的流失，而且还会对环境造成严重污染，危及人类健康.因此，为了我们生存环境更加美好，对造纸黑液的回收利用是非常有必要的，众所周知，造纸黑液当中含有的大量有害物质，会对周边水体以及周边生态环境造成极大的破坏，也极大地危害人类健康，近年来受到各界的广泛关注.
水煤浆作为当前最现实的代油燃料，仍具有较大的市场潜力，而黑液煤浆是利用造纸黑液掺混煤粉制备而成的，这样不仅利用水煤浆技术处理了造纸黑液还节约了水煤浆制备过程所需的大量水资源，并且黑液煤浆有更好的稳定性，制备黑液煤浆的目的是利用黑液中的可燃质、一些有用成分及水等，做到资源合理化利用同时消除黑液对环境的污染.
韩国学者对黑液煤浆进行燃烧试验，发现由于添加造纸黑液，黑液煤浆燃烧效率提高，但是如果只是在煤粉中添加木质素或者NaOH，其两者的燃烧效率均要高于只是添加造纸黑液的煤浆.瑞典学者对黑液煤浆气化方面进行的大量试验研究结果表明，黑液煤浆燃烧技术是可行的，而黑液煤浆气化过程中易产生大量的有害气体，会造成环境的二次污染，我国一些研究学者提出了治理造纸黑液的新思想，采用加压磺甲基化法将黑液中的有效成分经适当处理后制成水煤浆添加剂.
本文通过热天平实验、热解实验及利用烟气分析仪对产物进行检测，探索黑液对煤浆燃烧及污染物排放特性的影响.
1 实验部分
1.1 实验原料
本实验所用造纸黑液取自江苏长丰造纸有限公司，实验用普通水煤浆取自江苏神瑞新能源有限公司.
1.2黑液水煤浆的制备
本文制备黑液煤浆的造纸黑液选用江苏长丰造纸有限公司的草浆黑液，该黑液成分干基分析数据如表1、表2所示.
由表l、表2得，造纸黑液中C、Na元素质量分数为38.56%和14.42%.黑液固形物中含有56.32%的有机物，黑液中的有机物燃烧时释放热量，低位发热量为3386kcal/kg.
本文所采用的制浆原煤元素分析和工业分析数据，见表3.
本文普通水煤浆采用江苏神瑞新能源有限公司制备的工业水煤浆，该水煤浆浆体浓度为65.38%，表观黏度为848mPa·s，其他元素分析及工业分析数据如表4所示，
本文所用黑液煤浆为造纸黑液与制浆原煤掺混制备而成的，试验所用黑液煤浆浆体浓度为60. 45%，表观黏度为848mPa·s，碱金属Na质量分数为5.7%，其元素分析及工业分析数据如表5所示.
1.3热天平燃烧试验
采用Pyris6DTG型热天平，利用微量样品在程序控温速率下，得到样品质量百分比随温度变化的热重分析TG曲线和微分热重DTG曲线.实验条件：室温～1000℃时升温速率是80℃/min，1000-1100℃时升温速率是12℃/min：试验气氛为空气；微量样品lOmg.
在试验过程中，严格仿照炉内升温过程，对普通水煤浆、黑液煤浆分别进行燃烧试验，得到两组热重TG以及微分热重DTG曲线，如图1、图2所示.
比较两种燃料的TG/DTG曲线，在图2中，由于造纸黑液中含有的大量木质素、纤维素以及半纤维素在高温下降解产生的有机物提前分解燃烧，TG曲线在210℃左右出现了一个拐点，并且DTG曲线在445℃附近出现最低峰值，此时黑液煤浆的DTG达到最大值，而普通水煤浆相对很晚，再有黑液煤浆DTG曲线的峰线非常陡峭.上述试验结果说明，造纸黑液可使水煤浆着火点提前、燃烧效率更高、燃烧更加剧烈，
由于燃料燃烧过程复杂多变，对燃料着火点的测定也是一个非常复杂的问题，本文采用最常用的TG-DTG方法来确定两种燃料的着火温度，测定方法如图3所示
着火温度定义示意图如图3所示，该定义方式是利用热天平实验装置对样品进行燃烧试验所得到的TG/DTG曲线基础上作图得到的，在微分热重DTG曲线最大峰值A点处向下做铅直垂线，该铅直垂线与TG曲线的交点，记为B点，然后过B点做热重TG曲线的切线，该切线与失重开始时所引出的平行线的交点，记为C点，C点所对应的横坐标就是着火温度值，记为Ti.按照图3所示着火点的测定方法，从热天平燃烧试验获得的TG/DTG曲线可计算出两种燃料的着火温度，普通水煤浆的着火点是495℃，而黑液煤浆的着火温度仪有403℃.
由图计算出普通水煤浆、黑液煤浆的燃烬时问分别为666s，507s，燃烬特性指数Cb分别为1.457、1.591.Cb综合考虑了燃料的着火以及燃烧稳定性等因素对燃料燃烬特性的影响，Cb越大，说明燃烬特性越好.由此也可以看出，造纸黑液使得黑液煤浆燃烧时间短、燃烬性更好.
2 结 论
通过热天平与热解实验，本文研究了黑液对煤浆燃烧及污染物性能的影响，结论如下：
1）热天平燃烧试验表明，加人造纸黑液使煤浆着火点降低，燃烬性能更好.黑液煤浆挥发分更易析出，而燃烬时间也变短.
2）通过烟气分析仪对黑液煤浆燃烧后做污染物成分的分析，黑液使得烟气中污染物成分大幅度降低，减少污染.
3）将黑液煤浆与普通水煤浆实验后的床料进行对比，黑液煤浆燃烧后的床料有明显烧结现象，颜色呈暗黄色，由于造纸黑液中含有大量的碱，存高温下极易与石英砂中的SiO〈sub〉2〈∕sub〉，反应生成玻璃，而玻璃在高温下呈熔融状态，则燃烧后的石英砂呈现烧结现象，所以造纸黑液对黑液煤浆的烧结现象具有影响.
燃烧过程数据库研究 篇7
1.1 燃烧过程测试与数据
发动机系统燃烧室工作参数包括进口出口温度、压力、速度、排气等。燃烧室的流场结构为气流的速度向量、压力、燃料浓度及温度在限定空间的分布状态。燃烧室工作参数和流场结构的测试对判断或改进燃烧室的性能及构造有重要参考价值。
燃烧过程是在封闭空间内发生的,流场复杂。燃烧过程的测试对空间、时间分辨率要求较高,这决定了燃烧过程的测试主要是以非接触的光学测试为主。燃烧过程的光学测试方法依据特定的物理理论。各种测试方法与高速摄影相结合可以更全面观察分析燃烧过程现象,是燃烧过程测试技术的重要发展方向。
1.2 燃烧图像特点
燃烧过程测试,大多会产生光学图像。依测试原理,燃烧图像的产生可列举如下:(1)双色法:以普朗克辐射定律为基础,根据图像的色度、灰度值通过计算获取温度值[1];(2)瞬态干涉:经典干涉仪和现代激光干涉仪的应用都较广泛,高速干涉摄影技术更能进行瞬态全过程时间序列定量测试[2,3];(3)激光光谱:是以激光为激励光源的光谱测量技术[3~5];激光层析成像技术是CT技术的分支[4,6];(4)粒子图像测速[7,8]。
燃烧过程图像的成像设备种类多,成像原理各不相同,图像形态较多。燃烧图像具有以下特点:
(1)、图像数据可认为是连续的、具有很强空间相关性的数据。(2)、燃烧过程测试系统工作过程中,除可能产生大量燃烧图像数据外,还需记录其他大量试验数据,如燃烧排放数据、空燃比等。燃烧过程数据是一个复杂信息集合的载体。(3)、从观测角度看必须结合同时得到的几个图像才可认为是对燃烧流场在一定的时间条件下的完整描述。(4)、图像处理方法、燃烧分析算法及其软件在一定程度上决定测量精度。
1.3 燃烧过程数据库
燃烧过程数据库管理燃烧图像和大量的试验数据。燃烧过程数据库的核心部分是燃烧过程图像数据库系统,具有以下一些基本特点:
(1)、数据库根据图像的信息特征,可分为逻辑上相互关联,但又可独立的多个子库。(2)、图像数据库的输入模块必须包括图像处理工具、图像分析工具和索引工具,具有能够帮助用户可视化地表达查询要求和复杂视觉对象的输入的查询模块。(3)、检索方式除了一般数据库领域基于二值匹配的查询外,更多的是基于相似机制的按图像语义检索。这是实现语义提取与检索的基础。(4)、因为数据量大,燃烧图像数据库系统,还体现了很多文件系统的特点。(5)、由于燃烧过程图像是多种传感方式产生的图像,不能利用简单的数学模型表达多种数据的组织,而必须抽象出各种图像的共性,并提供一定的层次机制,反映特定图像的特殊信息,从而使之具有良好的可伸缩性。燃烧数据库系统不仅是一个数据管理的系统,而且也是一个面向任务的功能分析系统。
2 语义提取与检索模型
2.1 数据模型结构
根据燃烧图像的特点,从建立燃烧数据库的目标出发,燃烧图像可以分为物理图像、对象描述符、处理方法层、语义层四个层次。
在这个层次模型中,物理图像,即数字化的图像。对象描述符用于提供图像的部分特征。语义层是图像所表现的燃烧过程的描述。对象语义关联层通过对图像中的特征对象进行现实语义的赋值使图像的特征描述和现实语义关联起来。处理方法层是指从燃烧图像中分析燃烧过程参量的方法。研究人员往往需要查询燃烧图像本身,也需要知道图像所反映的流场信息。
2.2 语义提取与检索
数据库图像对象的创建过程实际上是图像特征提取过程。由于图像信息的非结构化特点,必须通过特征来建立、管理和使用图像数据库[8]。从图像中提取出特征后,进行特征匹配。从图像数据中分割出语义提取所需要的不同形式的图像基本元素。
在数据库中增加定义语义模块,存放提取出的语义信息。通过数据驱动的方式来对数据库中所有或用户感兴趣图像进行语义分类。对语义信息的使用,主要体现在对语义信息的查询。
3 燃烧过程数据库分析与实现
燃烧过程数据库系统应能够把燃烧图像数据处理方法有机融合进燃烧过程图像处理系统中,并使其与燃烧过程研究的数值分析、模拟与测试数据分析相结合。
3.1 燃烧过程数据库功能
(1)、燃烧过程图像数据库系统是燃烧过程数据库系统的核心所在,主要负责燃烧过程图像数据以及其对应的属性数据的存储、查询、浏览、添加、修改、删除等基本操作。
(2)、与燃烧过程数据处理相应的模型、方法已经存在很多研究成果。须将一些常见的模型和方法内置到数据库中,以扩展数据库功能,强化数据库在存储、搜索等各方面的应用。
(3)、应提供各种级别计算处理的中间结果在数据库中存储的功能。例如流场CT图像的主要目的是重建燃烧流场,以供研究分析所用。把源自CT图像的燃烧流场数据存储于数据库中,就不需要每次应用时都重建流场。
3.2 应用逻辑
将燃烧过程计算处理应用和燃烧过程数据库的应用逻辑进行抽象之后,得到三个基本的逻辑模块:数据、模型和方法,如图2所示。
数据模块响应应用的数据需求,在数据库中搜索、截取、整合之后,将数据提供给模型或者方法模块,进行处理分析。数据模块应对的是各种各样的数据需求,有图像、光谱、属性参数、环境参数等等。
模型模块负责存储燃烧过程应用模型、语义词典,这是构建和管理模型的核心部分。模型模块中主要存储能让各种应用问题共享或专门用于某特定问题的基本模块或单元模型,以及模型之间的关系。
方法模块以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法。存储、管理、调用及维护决策各部件要用到的通用算法、标准函数等方法的部件。“方法”一般用数据库中的存储过程或者函数实现,包括基本数学方法等,同时也包括具有燃烧过程特色的算法。
3.3 物理拓扑
图3为物理拓扑图。燃烧过程测量数据,包括燃烧图像、各种燃烧参数,存贮在数据库中。研究人员参与燃烧图像的标识描述与语义构建。对燃烧图像的计算结果,可以作为结构化数据存入数据库。查询对象包括燃烧图像、燃烧参数、已有的计算结果。计算结果以XML结构化数据表示。结构化数据库还包括模型库和方法库。
3.4 图像语义生成过程
图像语义生成过程如图4。由燃烧图像的计算结果,包括各种测试结论,以XML方式表示。可直接由数据库查询计算结果。图像查询过程如图5。
3.5 数据库中图像的存储方式
图像一般以BLOB数据类型存储。使用BLOB字段存储数据主要特点是使得图片图像数据与整个数据库的数据成为一个整体,有利于数据库的管理和操作。缺点是读取时速度略慢。
3.6 应用
微尺度燃烧过程是在封闭的微小空间内发生的,流场复杂。微尺度燃烧过程光学测试系统由光学系统、图像处理系统和控制系统组成。依据上述方法,我们建立了微尺度燃烧过程数据库,实现了微尺度燃烧过程图像数据与测试数据的有效管理。
4 应用与结论
燃烧过程的光学测试方法依据特定的物理理论,往往离不开图像问题。燃烧过程数据库的核心部分是燃烧图像数据库系统。燃烧过程数据库应包括模型库和方法库。拓展关系数据库以适应管理复杂的图像数据和测试数据是可行的。可通过提高数据库系统的交互性、灵活性,实现图像自动识别或配合人工交互注解,达到语义提取与检索的目的。
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燃烧过程分析 篇8
随着能源和环境问题的日益突出,天然气作为清洁燃料得到了重视。由于天然气具有较高的活化能,其火焰传播速度较慢,层流火焰传播速度仅为33.8 cm/s,汽油-空气的层流火焰传播速度为39～47 cm/s [1],因此对于火花点火式天然气发动机而言,组织好缸内燃烧过程,实现正常燃烧,减少后燃至为重要。长期以来,国内外学者对天然气发动机的燃烧过程进行了许多探索性研究[2,3,4,5,6]后发现:燃烧室内的湍流运动对天然气发动机的燃烧过程有显著影响,而燃烧室的结构参数对气缸内湍流强度大小和分布又有着非常重要的影响。因此,研究和改进火花点火式天然气发动机缸内的气体流动及燃烧过程,改进燃烧室结构,有效利用燃烧室内形成的挤流和湍流,提高火焰传播速度,对提高发动机的动力性与经济性具有重要意义。
本文应用CFD软件对不同形状燃烧室的燃烧过程进行了三维数值模拟计算,得出缸内温度场、湍动能分布、气缸压力示功图等计算信息,详细分析了不同燃烧室形状的缸内混合气湍动能分布和温度分布及湍动能对火焰传播的影响。
1 燃烧室方案
试验用发动机为1台由带螺旋进气道的四冲程柴油发动机改装成的涡轮增压火花点火天然气发动机,发动机基本参数如表1所示。原机压缩比较高,燃烧室结构与喷雾形状相适应,因而对其燃烧室结构进行了改进设计,在降低压缩比的同时,改进燃烧室形状和结构参数以适宜火焰传播。本文在压缩比为10.5的条件下,设计了多种燃烧室方案,再经过数值计算,筛选出3种方案:1号(缩口),2号(直口)和3号(敞口),如图1所示。3种燃烧室的挤压面积分别为:4 425.5 mm2(1号),3 870.6 mm2(2号),2 986.4 mm2 (3号)。
2 计算模型及模型验证
2.1 计算模型
对于缸内气体流动模拟是根据基本的守恒定律,即质量守恒、动量守恒和能量守恒来求解平均输运方程。为了使方程组封闭,需建立模型。本文采用了经过压缩修正的k-ε双方程湍流模型[4]。
燃烧模型采用相干火焰模型(coherent flame model)。 模型中火焰被假设为把反应物与生成物分开的无限薄的表面,燃烧过程变成了求解输运方程在火焰表面的传播过程。燃烧速度由火焰面积、层流火焰传播速度和未燃气体密度决定。该模型最大的优势是对化学反应尺度和湍流尺度进行解耦。描述该模型的控制方程为
火焰表面密度方程
燃油物质分数方程
2步燃油消耗机理
式中,Σ为湍流火焰表面密度;vt为湍流的运动粘度;σΣ为湍流施密特(schmidt)数;K为火焰的平均延伸率;α、β为调节常数,通过调节α、β数值,可改变火焰表面密度;ρfr为新鲜气体的密度;yfu,fr为燃料在新鲜气体中所占的物质分数;SL表示层流火焰速度。
2.2 模型可行性验证
示功图是检验模型的正确性的途径之一。为了验证所选模型和计算方法并确定计算所需初始条件,首先应用2号燃烧室在1台增压式火花点火天然气发动机上进行了台架试验,得到了不同工况下的缸压曲线。通过对比转速为2 800 r/min、全负荷工况下的模拟及试验结果(图2)可见:计算结果与实测结果最大差别出现在压力峰值处,测量的最大压力峰值为9.5 MPa,出现在13.5 °CA ATDC,计算的最大压力值为9.7 MPa,出现在12.5 °CA ATDC,最大误差为2.1 %。计算与实测结果吻合良好,验证了模型选取的合理性,同时为后续火花点火天然气发动机模拟计算工作中模型参数的设置给出了依据。
3 计算结果与分析
在转速为2 800 r/min、全负荷工况下,对3种不同形状燃烧室进行了数值模拟,得出缸内气体流动及火焰传播信息。
3.1 燃烧室形状对缸内气体湍动能的影响
湍流强度增大,可以加快火焰传播速度。由于天然气燃料的火焰传播速度慢,因而希望在上止点附近能够获得较大的湍动能。图3为缸内湍动能的变化情况。由图3可见:3种不同形状的燃烧室缸内湍动能随曲轴转角的变化趋势基本相同,在上止点附近均出现2个峰值,湍动能大小均先增大后减小,然后再增大和再降低。这是因为在压缩初期,缸内湍动能较低;在压缩冲程后期,由于挤流的作用使缸内气体湍动能上升,即缸内湍动能第1个峰值出现;随着活塞运动速度的降低,湍动能开始下降,当活塞由上止点向下运动时,燃烧室外侧开始出现由回流导致的湍流动能增加,此时,缸内湍动能第2个峰值出现。同时可见,不同形状燃烧室缸内湍动能峰值大小变化较大(表2),这说明燃烧室结构对缸内气体运动的影响主要表现在上止点附近区域。
为了进一步研究燃烧室形状对湍动能的影响,图4示出了上止点前后缸内湍动能在不同区域的变化情况。由图4可见:随着3种不同形状燃烧室挤气面积的不同,其缸内湍动能的大小也不相同,在上止点前后,挤气区湍动能明显较大。上止点前,随着活塞上移,气缸内的气体被挤入燃烧室时,产生较强挤流,在20 °CA BTDC时,湍动能的最大区域出现在燃烧室下部两侧以及挤气区。1号燃烧室内最大湍动能为35 m2/s2,2号燃烧室内最大湍动能为30 m2/s2,而3号燃烧室内最大湍动能仅有26 m2/s2。上止点前的缸内较强的挤流集中于燃烧室下部两侧以及挤气区,可以使点火稳定,避免初期火核被吹熄。当活塞运动到5 °CA ATDC时,燃烧室外侧开始出现由回流导致的湍流动能增加,这有利于火焰向气缸顶隙传播。由图4还可得知缸壁处湍动能较弱。这是由于挤流作用和缸壁的摩擦作用,使缸内气流湍动能不均匀,造成缸壁处湍动能较弱。
3.2 燃烧室形状对火焰传播的影响
点燃式发动机的燃烧过程分为火焰发展期和快速燃烧期,火焰发展期和快速燃烧期之和称为总燃烧期[7]。火焰发展期指从火花点火到燃料化学能释放10 %之间的阶段;快速燃烧期指从已燃质量分数达到10 %的点到火焰传播终点(已燃质量分数达到90 %)的时间。通过多维模拟,由甲烷的质量变化可以得到3种不同形状燃烧室燃烧过程参数的对比,如表3所示。由表3可见:不同燃烧室内的火焰发展期的时间长度相差不大,而快速燃烧期的差别较大。这是由于在火核形成期,湍流对火焰发展的影响较小,火焰以近似层流速度向外传播;快速燃烧期火焰以湍流速度向外传播,受湍流影响较大。由表3还可见:1号燃烧室火焰发展区和快速燃烧期最短,而3号火焰发展期和快速燃烧期时间均最长。这说明在快速燃烧期时较大的湍流速度有利于提高火焰传播速度。
图5为不同形状燃烧室的火焰表面密度分布。由图5可见:在360 °CA时,3种不同形状燃烧室内的火焰表面密度分布有明显分层现象,已燃区表面密度变小,火焰区表面密度最大,火焰前峰表面密度较小;不同形状的燃烧室内,火焰表面密度不同。由图5还可见:1号缩口形燃烧室内火焰表面密度最大,且火焰扩展速度最快,而敞口形则反之。这是由于缩口形燃烧室内有较大湍动能存在(图4),在火花点火式发动机中,湍流能促进火焰面附近已燃气体和未燃气体的交换,扩大火焰前峰面积,从而提高火焰传播速度[7]。
3.3 燃烧室形状对缸内温度及NOx排放的影响
图6为3种不同形状燃烧室的缸内温度分布。由图6可见:在点火和火核形成初期(340 °CA),当火核尺寸小于湍流积分长度标尺时,火焰以层流速度发展,此时湍流对火核基本上无影响;到360 °CA时,火核半径已超过湍流长度积分标尺,湍流对火焰的传播作用逐渐增大,当地的湍流强度和湍流尺度将影响火焰的传播方向和速度;当活塞向下运动到365 °CA时,火焰进入湍流传播阶段,湍流对燃烧的促进作用不断增强,火焰传播速度增加。从火焰的传播速度来看:火焰开始阶段,由于火焰前峰面积较小,在前峰上进行化学反应的燃料较少,火花塞放电起主导作用;随着火核尺寸的增加,化学反应逐渐起主导作用,可见湍流强度大小对火焰形成阶段影响不大,而对火焰传播过程有重要影响,因此在火焰传播过程中,希望能有较大的湍流;在365 °CA时,可明显看出火焰的扩散方向和速度受缸内湍流动能分布的影响,湍流动能强的区域可提高火焰传播速度。根据湍动能的分析,在365 °CA时燃烧室的顶隙开始出现明显回流现象,在燃烧室外侧形成了较强的局部湍流动能,火焰前锋开始由底部向燃烧室顶隙过渡。
比较3种不同形状的燃烧室。由图6c可见:敞口燃烧室火焰传播较慢,此时缩口燃烧室内的火焰已开始向顶隙扩展,而敞口燃烧室内火焰距燃烧室壁还有6 mm的距离。这是由于缩口燃烧室因其挤气面积的增大,使得缸内湍流较强,在燃烧室外侧形成了较强的局部湍流动能加速了火焰传播;而敞口燃烧室在其外侧湍流强度较弱,不利于火焰前锋由中心向边缘的过渡。缩口燃烧室尽管火焰向气缸顶隙扩展较快,但因燃烧室下部两侧距点火中心较远,增大了火焰传播距离;而敞口燃烧室在增大火焰传播速度同时,缸内温度分布均匀。
图7为不同形状燃烧室的缸压曲线对比。由图7可见:改变燃烧室形状后,不同形状燃烧室缸内压力曲线有所变化,变化区间主要在上止点附近。不同形状燃烧室其压力峰值到达的时刻及大小也有所不同,1号燃烧室在372.5 °CA达到峰值为9.85 MPa;2号燃烧室在372.75 °CA达到峰值为9.7 MPa;3号燃烧室在373 °CA达到峰值为9.6 MPa。
由图8的放热率对比曲线可见:1号燃烧室燃烧速率最快、放热率峰值较高;3号燃烧室燃烧速度最慢、峰值低;2号燃烧室燃烧速率略慢于1号,但峰值与1号相当。这是由于1号燃烧室较大的挤流显著提高了燃烧速率,缩短了燃烧持续期[2]。
对于天然气发动机而言,由于没有大分子的碳化物聚合,很难形成碳烟排放物,因而本文只考察NOx排放物。NOx中包含NO和NO2,但主要是NO,在火花点火发动机中,NO2所占质量分数仅为1%～2%[8]。温度、氧浓度和反应时间是内燃机燃烧中生成NO的三要素。根据NO反应机理,大部分NO在火焰离开后的已燃气体中生成(图9),NOx的生成在已燃区,因火花塞附近温度较高,则可以看到在火花塞周围的NOx生成量最大。由NOx排放二维图(图10)可知:NO的快速生成区域主要是在370～390 °CA。由图9、10可知:3种不同形状的燃烧室中,1号燃烧室NOx排放最高,这主要是由于缸内湍流速度增大,使得缸内燃烧速率过快,温度峰值增大,使NOx排放增加;3号燃烧室因其燃烧速度慢,高温区温度略低,因此NOx排放相比较低。
4 试验结果
在数值模拟的基础上,对3种不同形状燃烧室进行了试验,在标定转速2 800 r/min和最大扭矩转速1 600 r/min下,分别保证相同的进气和点火时刻,对输出功率及该功率下的耗气率、NOx排放及排气温进行了比较,如表4所示。通过比较可知:1号缩口燃烧室功率最高、耗气率低、排温低,但NOx排放最高;3号敞口燃烧室的NOx最低,但功率低、耗气率高、排温高。这是由于随着燃烧室挤压面积增大, 缸内较大的湍流强度使火焰传播速度增大,放热率高且提前,燃烧压力及温度均较高,从而使NOx排放增大。因此,兼顾动力性经济性与排放性,本文选用2号直口燃烧室作为最优方案。采用优化后的燃烧室,提高了燃烧速度和功率,降低了排放,取得了与模拟一致的结果。
5 结论
(1) 3种不同形状的燃烧室内,火核发展阶段火焰传播基本一致。在快速燃烧期,湍流强度对火焰传播速度有直接的影响,湍流强度强的区域,火焰传播速度快。
(2) 适当增大挤气面,可增大逆挤流强度,从而提高缸内湍动能,促进火焰传播;但挤气面积过大时,缸内火焰传播速度相差较大、缸内燃烧速率过快,温度峰值增大,使NOx排放增加。
(3) 在保证动力性经济性同时兼顾NOx排放的条件下,最终选用2号直口燃烧室作为最优形状燃烧室。
摘要：在对天然气发动机燃烧室进行优化的过程中,在一定压缩比下,开发设计了3种不同形状的燃烧室。应用CFD对不同形状燃烧室的缸内气体流动及燃烧过程进行了数值模拟,并在台架上进行了试验验证。模拟得出了缸内气体湍动能分布、温度场分布及燃烧持续期。针对不同形状燃烧室的缸内气体湍动能与温度场进行了详细分析后得出:增大挤气面积,则挤流强度增大,提高了缸内气体的流动速率,有利于提高火焰传播速度,改善天然气燃烧速度慢的特点;但挤气面积过大时,缸内燃烧速度过快,温度峰值增大,使NOx排放增加。最终将模拟结果与试验结果进行对比,综合考虑动力性经济性与排放性能,选取了最优形状燃烧室。
关键词：内燃机,火花点火,天然气发动机,燃烧室形状,燃烧过程
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燃烧过程分析 篇9
锅炉是化工、炼油、发电等工业生产过程中必不可少的重要动力设备。锅炉燃烧过程自动控制的基本任务是既要提供热量适应蒸汽负荷的需要, 又要保证燃料的经济性与锅炉运行的安全性。在对锅炉燃烧过程进行控制时, 蒸汽压力控制系统、燃料空气比值控制系统和炉膛负压控制系统三个子系统互相影响, 传统控制参数整定的方法费时且不能保证获得最佳的性能。本文提出一种基于粒子群优化的锅炉燃烧控制方法, 即以各系统误差性能指标ITAE和为适应度, 运用PSO对在建立好的Simulink控制系统模型进行各控制器参数的优化。仿真结果表明, 采用本文方法, 可以自动的确定控制器最优参数使整个系统达到较好的控制性能。
2 基于粒子群算法的控制器优化
目前, 对于控制器参数主要是人工调整, 这种方法不仅费时, 而且不能保证获得最佳的性能。PSO已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其他应用领域[1]。这里首先在Simulink中建立控制系统模型, 然后运用PSO进行控制器参数的优化设计, 误差性能指标选择ITAE, 并以ITAE值作为PSO的适应值。优化过程如下:PSO产生粒子群 (可以是初始化粒子群, 也可以是更新后的粒子群) , 将该粒子群中的粒子依次赋值给控制器的参数, 然后运行控制系统的Simulink模型, 得到该组参数对应的性能指标, 该性能指标传递到PSO中作为该粒子的适应值, 最后判断是否可以退出算法。算法流程如下:
Step 1:初始化粒子群, 随机产生所有粒子的位置和速度, 粒子依次赋值给Simulink模型中的控制器参数, 运行控制系统模型, 根据返回的适应值确定粒子的最优位置和整个粒子群的最优位置。
Step 2:对每个粒子, 将其适应值与该粒子所经历过的最优位置的适应值进行比较, 如较好, 则将其作为当前的最优位置。
Step 3:对每个粒子, 将其适应值与整个粒子群所经历过的最优位置的适应值进行比较, 如较好, 则将其作为当前整个粒子群的最优位置。
Step 4:按照式vt+1=wvt+c1r1 (Pt-xt) +c2r2 (Gt-xt) 和xt+1=xt+vt+1更新粒子的速度和位置。
Step 5:如果没有满足终止条件, 则返回Step2;否则, 退出算法, 得到最优解。
3 基于粒子群的锅炉燃烧控制
锅炉燃烧过程控制系统主要包括三个互相影响的控制任务, 即:维持锅炉汽压、保持最佳空燃比和保证炉膛负压不变。这里参照文献[2]考虑包括蒸汽压力串级控制系统、燃料空气比值控制系统和炉膛负压前馈-反馈控制系统三个子系统的燃烧控制系统。在Simulink中建立系统模型。蒸汽压力设定值和炉膛负压设定值分别为10和5, 系统施加幅值为0.2的随机干扰。待整定的控制器参数包括蒸汽压力串级控制主、副回路中PI控制器的Kp和Ki;燃料空气比值控制系统中PI控制器的Kp和Ki;炉膛负压前馈-反馈控制系统中前馈控制器的Kd、T1和T2以及反馈PI控制器的Kp和Ki。采用第2节的方法对各控制器参数进行优化, 适应度为三个子系统输出ITAE的和。PSO参数设置如下:惯性因子为0.6, 加速常数分别为2和2, 粒子群规模为100, 最大迭代次数为100, 最小适应值为0.1, 粒子群速度限定在[-1, 1]之间, 仿真结果如图1所示。得到最优控制器参数值如下:蒸汽压力串级控制主、副回路中PI控制器的参数分别为KP=0.2, Ki=0.04和Kp=0.55, Ki=0.07;燃料空气比值控制系统中PI控制器的Kp=0.8, Ki=0.08;炉膛负压前馈-反馈控制系统中前馈控制器的Kd=0.13, T1=7, T2=3, PI控制器的Kp=0.01, Ki=0.0015。从仿真结果可以看出, 采用本文方法可以自动的调整各子系统控制器的参数, 获得较好的控制性能。
4 结语
本文提出一种基于粒子群优化的锅炉燃烧控制方法, 即以各系统误差性能指标ITAE和为适应度, 运用PSO对在建立好的Simulink控制系统模型进行各控制器参数的优化, 以克服在对锅炉燃烧过程进行控制时传统控制参数整定方法费时且不能保证获得最佳的性能的问题。仿真结果表明, 采用本文方法可以自动的确定控制器最优参数使整个系统达到较好的控制性能。
参考文献
[1]周碧英.粒子群优化神经网路算法在非线性系统辨识中的应用研究[J].计算机与数字工程, 2013, 41 (8) :1220-1221.
柴油机燃烧过程仿真平台优化设计 篇10
柴油机的工作过程是一个包括流体流动、传热、传质和化学反应以及它们之间相互作用的复杂的物理化学过程。20世纪80年代以来,随着计算机应用的普及、数值计算方法和计算流体力学等学科的日益成熟,柴油机缸内工作过程多维数值模拟得到了较快的发展。其中,美国Los Alamos国家实验室开发的KIVA系列程序最具代表性。但KIVA程序是专为64位超级巨型机Cray编写的矢量化程序[1],在个人PC上无法运行,因此本文在对源程序微机化移植的基础上进行了优化设计,使得在个人PC上可以通过该平台对整机的各种性能参数、几何形状参数等进行调整来模拟各种参数变化对柴油机燃烧过程的影响。这不仅有助于研究人员对柴油机燃烧过程的深刻理解,还可以降低实验费用,节省大量的人力物力。
1计算机仿真平台优化设计
仿真平台的结构框图如图1所示。该平台分为计算机硬件结构层和软件结构层,计算机软件层主要由应用软件层和操作系统层组成。在计算机硬件结构层和操作系统层的支撑下,将KIVA-3V源程序在Visual Fortran 6.5环境中进行编译,输入柴油机的各种基本技术参数以及边界条件进行计算,通过图形输出软件Fieldview 8.0,OriginPro 7.5以及Autocad2008显示缸内流场的变化以及压力、温度等参数的性能变化曲线。
1.1 kIVA-3V程序结构[1]
1.1.1前处理[1]
应用程序计算框图如图2所示。KIVA-3V程序的前处理器为K3PREP。iprep文件为K3PREP的输入文件,包含发动机的基本几何参数以及为生成计算网格所划分的各个逻辑块的信息。K3PREP读取iprep文件,生成一个包含网格信息数据的文件otape17,供KIVA-3V求解器直接读取。
1.1.2求解器
KIVA-3V求解器读取itape17,itape5和itape18文件,对内燃机的燃烧过程进行数值计算。其中,itape17文件由otape17文件改名而来;itape5文件包含发动机的模型参数、初始边界条件等;itape18文件中包含了气门升程数据,以供KIVA-3V求解器调用。
计算结束后,KIVA-3V求解器输出文件otape9(指定曲轴转角下的性能数据)、otape8(重新计算所需的信息)、otape12(程序运行过程中的错误信息、气缸中各种组分的相关信息)、dat.*(随曲轴转角变化的性能曲线数据)以及plotgmv图形文件,提供给后处理使用。
1.1.3后处理
本文利用OriginPro7.5和Fieldview8.0对模拟计算结果进行了可视化后处理,得到了各种参数的分布图及性能曲线。
1.2 KIVA-3V程序优化
本文在KIVA-3V程序基础上,通过添加新的程序代码来计算NOx的比排放量与每循环排放量,并分别用emission index与emission per cycle文件输出其计算结果。
添加的新的程序代码主要部分如下:
1.3 KIVA-3V计算模型
1.3.1湍流模型
KIVA-3V程序中提供了以下湍流模型:标准k-ε模型[2]和RNG k-ε模型[3]。
k-ε模型是由Launder和Spalding于1972年提出的,是目前在工程上应用最广泛、积累经验最多的湍流模型。它在许多场合都取得了圆满的或者基本的成功。其表达式为
1.3.2喷雾模型
KIVA-Ⅱ在离散油滴模型(DDM)[1]的基础上,纳入了关于初始粒径随机分布、油滴的湍流扩散以及油滴的相互碰撞、聚结和分裂等子模型。KIVA-3V在KIVA-Ⅱ的基础上增加了油滴碰壁的子模型,包括了壁面油膜形成及反弹、飞溅等情况。
1.3.3燃烧模型
Magnussen提出的涡团耗散概念模型(EDC)可同时用于预混合燃烧和扩散燃烧。KIVA-3V程序在燃烧模型中增加了基于EDC模型的湍流燃烧特征时间模型[4](或混合模型),该模型兼顾了层流和湍流两种情况,基于此模型的燃烧率可表示为半经验关系式,则有
其中,B,C为经验系数;分别为燃料、氧化剂和燃烧产物的平均质量分数且S是氧化剂的化学计量系数。此公式适应范围比较广泛,甚至可以用于部分预混、部分扩散燃烧的复杂情况,只需对系数加以调整。
1.3.4排放模型
KIVA-3V程序中的NOx模型采用扩展了的Zeldovich机理[5],其基本反应方程式为
NO生成率表示为
其中,方括号表示组分的浓度,ki(i=1,…,6)是反应率常数。
利用扩展的Zeldovich机理进行NO的生成速率计算时假设参与此机理反应的各成分在生成NO时处于平衡状态。
1.4 KIVA-3V计算方法
1.4.1 SIMPLE算法
SIMPLE(Semi-Implicit Method for Pressure Linked Equation)算法,即为解压力耦合方程的半隐式法[6],主要适用于不可压或低压音速粘性流体的稳态计算,该算法的基本思想为:将控制方程组在所选定的控制体上积分,离散成相应的差分方程组(该差分方程组的系数及源项与所求变量本身相关联,因而为非线性代数方程组),然后再迭代求解。
1.4.2 ALE算法
ALE(Arbitrary Lagrangian-Eulerian Method)即任意拉格朗日-欧拉法[7],是最著名的用于计算内燃机中的流动和燃烧过程的方法。ALE方法的计算步骤为:首先将组分方程离散化,获得离散化的差分方程组;然后用隐式迭代法求解压力,得到压力值的收敛解后,利用能量方程和动量方程分别求出速度和内能值,再利用最新求出的速度场计算本时刻网格点的位置;最后重新划分网格,将原来的网格点移动到新位置,同时计算由此产生的流体相对于网格的对流通量。
2计算机仿真平台实验
本文选用CA6DL1-30增压柴油机作为实验研究对象,建立了计算模型;利用该仿真平台对其燃烧过程和排放特性进行了模拟研究,并且通过与实验数据进行比较来验证仿真平台的准确性。
2.1仿真计算基本参数
实验研究对象CA6DL1-30增压柴油机基本参数为[8]:缸径×行程=110mm×135 mm;排量=7.7 L;压缩比=17.5;燃烧室形状ω型;缩口直径=28.5mm;深度=22mm;宽度=35mm;凸台直径=14mm;额定转速=2 300r/min;额定功率=220kW;最大扭矩=1 100N·m;气缸数=6;喷孔×直径=6mm×0.167 mm。
2.2仿真计算基本条件
仿真计算从进气门关闭时刻开始到排气门开启时刻结束。进气门关闭时刻为234°CA,排气门开启时刻为478°CA。计算初始温度为325K,初始压力为0.156MPa,初始涡流比为1.6;循环喷油量为0.019 89g,喷射压力为150 MPa,喷射燃油温度为353K,喷油提前角为7°CA,喷油持续期为20°CA,喷射包角为110°,喷雾锥角为25°;活塞顶初始温度为553K,缸盖初始温度为503K,缸壁初始温度为403K。
2.3仿真计算结果分析
仿真计算可以得到大量的按时空关系分布的热力学参数数据图和等高线图,本文选取缸内压力、质量、平均温度、氮氧化物和一氧化碳的仿真结果进行分析。
2.3.1缸内压力变化
缸内压力随曲轴转角变化的计算值与实验值如图3所示。缸内最高爆发压力为14.75MPa,大约发生在363°CA,这与实际情况较为吻合。存在误差的原因主要有:模拟计算中气缸盖、气缸壁以及活塞顶的初始温度为经验值;实验中示功图的测量过程中存在误差。
2.3.2缸内质量变化
缸内质量随曲轴转角的变化曲线,如图4所示。图4中,进气门关闭时刻为234°CA,直到353°CA缸内质量保持3.482 65g不变;喷油开始时刻为353°CA,持续20°CA,喷油结束时缸内质量从3.482 65g增加到3.502 54g,共增加了0.019 89g,此增量与每循环喷油量相吻合;此后直到480°CA排气门开启,缸内质量保持3.502 54g不变。
2.3.3缸内平均温度变化
缸内平均温度随曲轴转角的变化曲线如图5所示。在355°CA左右,缸内平均温度曲线开始脱离纯压缩平均温度曲线,这与燃油开始着火时刻相对应。
2.3.4 NOx排放
NOx每循环排放量随曲轴转角变化的计算结果如图6所示。NOx生成量为4.724 55×10-4g/cycle,在膨胀行程,NOx生成总量保持不变,即NOx的“冻结”现象[9]。这与实际情况基本吻合。
2.3.5 CO排放
CO每循环排放量随曲轴转角变化的计算结果如图7所示。CO峰值为0.001 13g/cycle,大约在370°CA,但由于柴油机缸内空气充足,绝大部分CO在排出之前被氧化成CO2,所以最终CO排放量几乎为零。这与实际情况也是基本吻合的。
3结论
本文在对KIVA-3V源代码进行微机化移植的基础上,添加了计算NOx比排放量与每循环排放量的新的子程序,优化设计了柴油机燃烧过程计算机仿真平台。利用该平台对CA6DLI-30增压柴油机的燃烧过程和排放特性进行了仿真计算,分析了随着曲轴转角的变化其缸内压力、质量和平均温度的变化情况以及NOx和CO的排放特性。通过与实验数据进行比对验证了仿真平台模拟计算的准确性,为今后对柴油机进行变参数研究以及优化设计打下了坚实的基础。
摘要：在对KIVA-3V源程序进行微机化移植的基础上,利用先进的计算机软硬件技术,以缸内流体动力学为基础,耦合缸内燃烧过程多维模型,通过添加计算NOx比排放量与每循环排放量的新的子程序对仿真平台进行了优化设计。某型号柴油机仿真计算结果和实验结果的比较表明,该仿真平台能够模拟柴油机缸内燃烧过程,仿真误差客观反应了外界因素对柴油机的影响。该仿真平台对了解柴油机的性能以及对柴油机进行变参数研究都具有指导意义。
关键词：柴油机,仿真平台,KIVA-3V,燃烧,排放
参考文献
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燃烧过程分析 篇11
1 CFB锅炉手动操作产生的问题
目前CFB锅炉燃烧自动控制系统基本未投运。而手动操作存在以下4个方面的问题:
(1)压力波动较大。该问题是循环流化床锅炉运行普遍存在的问题,会导致设备损伤(特别是汽轮机),不利于机组长期运行,同时增加能耗。
(2)操作人员劳动强度大,增加人为失误。
(3)机组运行严重依赖于操作人员操作水平及劳动态度,不利于科学管理。
(4)缺乏节能降耗的实施平台,不利于锅炉的经济运行。
针对上述手动可能产生的问题,为了锅炉运行的更加稳定,决定对锅炉运行进行优化控制的改进。
2 优化控制技术
工业优化控制技术是近年来迅速发展的高新技术,主要用以解决复杂流程工业过程中存在的多变量耦合、大滞后、时变等由传统的PID控制无法解决的控制问题。采用优化控制,可以改进控制效果,增加过程的平稳性,提高控制精度。
3 实施优化控制系统的目的
实施优化控制系统主要为了达到以下控制目标:
(1)指导机组的经济运行,为生产、检修、运行及管理人员提供真实全面的分析数据,通过优化控制系统即可查阅、监视机组各种运行参数,对各项指标进行复杂的分析计算,得出调整的操作方式,以指导机组的运行优化。
(2)降低成本,提高效益。根据机组燃烧机理,对机组运行进行调整,及时优化机组运行参数,减少损耗,降低煤耗1%,提高锅炉热效率。
(3)维持汽压、风量、氧量等参数的稳定,特别是床温的稳定。
实施优化控制系统后要达到的指标:
(1)蒸汽压力:负荷稳定状态保持在±0.30MPa内,协调方式增减负荷过程中保持在±0.5MPa内。
(2)负荷:控制在给定值的+3.5MW以内;负荷调整速度:实现汽机与锅炉的协调控制,变负荷率≥1.5MW/min,可在15min内实现负荷变化35MW,且保持压力的稳定。
(3)床温≤+35℃,工况变化较大时,控制在工艺允许波动范围内。
(4)优化控制系统比较手动操作,电耗煤量降低1%以上。
(5)在主设备无故障的情况下,优化系统所有自动回路(给煤、一次风、二次风、负压、机炉协调)自动投入率达到100%。
4 优化控制系统实施方案
采用具有自主知识产权的XD-APC优化控制软件。该优化控制软件已经在CFB锅炉上有很多的成功案例,首次将无辨识自适应预估控制技术用在CFBB燃烧过程的闭环控制。
4.1 通信方案
优化控制系统XD-APC目前已集成了多种通信模块,用于与不同的系统通信,为多种多样的过程控制设备提供了一个公共的接口,而与DCS系统的控制软件或设备无关,通过选择可靠的通信方式可以实现优化控制软件外挂在DCS系统上,实现与DCS的通信。经比较后选择OPC通信。
4.2 优化控制系统主要控制回路具体方案
4.2.1 床温-主汽压力控制
由主汽压力、密相温度控制级、给煤控制组成三级串级控制系统,并加入负荷变化等前馈信号。控制器输出的总给煤量按多种分配方式控制各台给煤,包括总量平均分配、跟踪分配、分组分配等方式。在压力回路处于自动控制状态时,操作人员直接在DCS操作画面上设定新的压力给定值即可。控制逻辑如图1所示。
针对本锅炉设备氧量偏低和炉膛压力偏高的问题,做二次风和炉膛压力的联动、氧量和煤量的联动。
4.2.2 一次风量控制
一次风控制的主要目的是维持风煤比稳定,风煤比=一次风总量/总给煤量,故控制的一次风量会随着给煤量的增减而自动增减。控制器的调整对象为#1和#2风机入口挡板开度。风煤比的给定值在控制器处于“手动”位置时会自动跟踪实际的风煤比值的10min平均值(5s计算1次),一旦控制器处于“自动”状态,风煤比给定值即为投入自动时的风煤比平均值。在自动控制状态下,系统根据煤质和密相温度对风煤比给定进行在线修正。一次风量控制图如图2所示。
4.2.3 机炉协调控制
机炉协调控制系统由负荷自动、给煤自动、风量自动3个子系统组成,主逻辑图如图3所示。
(1)负荷控制器仅当操作台上的负荷控制器处于“自动”位置(由运行人员切换)和电负荷给定值(由运行人员在操作台上设置或通过AGC给定)变化时才会开始运行,此时控制器的输出信号u1会“写”到汽门的控制目标,运行人员不能再设置。
(2)条件输出单元的作用是为燃烧控制(给煤控制)系统提供调整给煤量的前馈信号。其逻辑为:当电负荷控制器状态为自动时,输出电负荷给定值的变化信号,而当电负荷控制器状态为手动时,输出汽门指令变化信号,前馈量则根据实时计算的给煤量与负荷、密相温度的增益关系来确定。
(3)电负荷控制处于“自动”状态时,可以通过给定值的延时单元实现先调煤、后调负荷(调门),这样对主汽压控制较有利。
(4)负荷协调控制可在电负荷控制器处在“手动”和“自动”时进行。电负荷控制处于“手动”时,由运行人员设置汽门控制目标,控制系统根据实际汽门的变化,向燃烧控制系统送出前馈信号,在调整汽门的同时,调整给煤量;而当电负荷控制处于“自动”时,运行人员只需改变负荷给定值,其余动作由控制系统完成。
5 系统实施过程
(1)实现优化控制软件与DCS系统的通信,即实现优化控制软件实时读、写现场数据。保证实时与优化控制系统的数据传输正常是优化控制系统工作的基础。
(2)优化控制方案的在线仿真阶段。在实现“读”的基础上即可对将实施的控制方案做在线仿真,仿真的同时可对方案进行调整。在线仿真时只用采集到的现场操作数据,因此只涉及“读”操作,并且不会送任何数据到DCS操作系统,也不会影响生产。读写的数据量只有几百个点,对DCS系统的网络通信影响非常小。
(3)优化控制系统的投运准备。需要对DCS做少量的逻辑和画面的调整,原则是不改变DCS系统原有控制逻辑和功能。当不投优化控制时DCS系统和原来的操作完全相同。
(4)优化控制系统调试阶段。在“读、写”通信和仿真基础上,进行最后的优化控制系统试运行和现场调试。为保证安全,开始时会对控制作用做较严格的限制,根据实施情况再逐步放松。
(5)优化控制系统的正式投运。
(6)系统培训,包括使用操作培训和维护检修培训。
6 优化效果分析
(1)提高机组自动回路的投入率。目前已经实现CFB锅炉燃烧和机炉协调控制的自动投入,并且实现168h连续投运,在现场设备正常情况下,以上自动回路都可以100%投入自动。
(2)静态、动态品质指标良好。表1为优化控制系统的静态、动态品质指标,已经达到《DL/T 657-2006火力发电厂模拟量控制系统验收测试规程》中的技术要求,满足质量检验及评定标准要求。
(3)实现了节能和深化清洁燃烧效果,提高经济效益。投自动以后,机组运行更加平稳,炉膛燃烧状况稳定,提高了锅炉的热效率,发电煤耗降低约1.10%。
(4)改进控制效果,增加过程的平稳性,提高控制精度。投入自动后,各项运行参数都很平稳,完全符合机组考核指标。无论负荷是在稳定还是变化情况下,自动控制系统都能够实现长期稳定自动运行。目前,大量的调节工作由手动变为自动,提高了机组运行的稳定性、安全性和可靠性,减少了操作人员大量的重复性操作,降低了操作人员的劳动强度,避免了人为操作失误所引起的机组非计划停机,提高了操作人员的运行操作水平。操作人员可以有更多的时间和精力去关注机组设备的运行情况,及早发现一些设备隐患,以便及时处理。
摘要：针对常规PID控制很难实现循环流化床锅炉燃烧自动控制的问题,介绍优化控制系统在循环流化床锅炉燃烧控制的应用。
关键词：优化控制系统,无辨识自适应控制,循环流化床锅炉,分散控制系统
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