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本文主要进行了电站锅炉受热面积灰在线监测的研究工作,在选择监测参数的过程中,放弃了传统的热有效系数和灰污系数,而选择了相对较易监测的灰污特征参数,并运用人工神经网络之BP网络预测各种工况下受热面清洁时的吸热量,最终推算出灰污特征参数;基于以上理论,充分利用电厂DAS数据资源,在不增加额外测点的条件下,开发和实现了对流受热面积灰的计算机在线监测以及优化吹灰指导.

参考文献

[1] 盛昌栋 .对煤粉炉结渣、积灰及影响的认识[J].中国电力,1997,30(09):12-14.
[2] Couch G.Understanding Slagging and Fouling in pf Combustion,IEACR/72[M].IEA Coal Research,London,1994
[3] 阎维平,梁秀俊,周健,叶学民,郑占国.300MW燃煤电厂锅炉积灰结渣计算机在线监测与优化吹灰[J].中国电机工程学报,2000(09):84-88.
[4] N. Afgan;M. G. Carvalho;P. Coelho .Concept of expert system for boiler fouling assessment[J].Applied thermal engineering: Design, processes, equipment, economics,1996(10):835-844.
[5] N. H. Afgan;M. G. Carvalho .Knowledge-based expert system for fouling assessment of industrial heat exchangers[J].Applied thermal engineering: Design, processes, equipment, economics,1996(3):203-208.
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