基于数字图像处理技术的锅炉火焰检测与污染物排放特性研究

论文摘要

电站锅炉燃烧的基本要求在于建立和保持稳定的燃烧火焰，安全可靠的燃烧诊断技术成为电厂安全性的重要条件和基本要求。利用CCD摄像机和图像处理技术对燃烧火焰进行参数测量和燃烧诊断，是一项随计算机技术、光学技术和数学方法的进展而发展起来的新兴技术。本文以可视化温度场测量与污染物排放分析为主要研究内容，具体内容如下：(1)利用火焰监测系统对现场运行锅炉的火焰温度场进行了测量。火焰监测系统由光学传递系统、CCD摄像器件、图像采集卡等部件组成。在各种不同工况下，结合火焰温度场的测量，对锅炉污染物排放特性进行了研究。通过实验研究，主要考察各种运行参数及其煤种的变化对污染物排放的影响规律。(2)利用Fluent软件对西柏坡3号炉两种不同运行工况进行了燃烧与污染物排放数值模拟，将计算结果与CCD等试验测量结果进行了对比。两者之间的数据具有较强的相关性，这为燃烧诊断系统将来与燃烧控制系统的结合初步建立了基础。(3)利用支持向量机的方法对污染物排放量进行了预测，并同神经网络的计算结果进行了对比。准确、快速地预报锅炉在不同工况下的排放特性，可为电站锅炉通过燃烧调整降低污染物排放和提高锅炉效率提供有效手段。利用灰色理论关联度分析对污染物排放的各影响因素进行了分析。参照关联分析的结果可以对运行进行调节，从而为降低污染物排放的措施提供参考。(4)利用基于模糊免疫网络算法，对火焰数字图像的分类应用进行了研究。根据火焰监测设备在现场获得的火焰图像，运用数字图像处理技术提取其特征量，然后对其进行分类研究，根据火焰图像类别是否属于连续的同一类别来判断燃烧状态发生变化。通过试验证明了该方法在数字图像火焰监测应用中的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 温度场测量与燃烧稳定性监测
• 1.2.1 温度场测量方法
• 1.2.2 燃烧稳定性监测
• 1.2.3 基于图像的火焰检测技术
• 1.2.4 基于图像处理的火焰检测技术的发展现状
• 1.3 污染物生成量的诊断
• 1.4 本文的研究内容
• 第二章 火焰测量系统组成及其测温原理
• 2.1 引言
• 2.2 测温原理
• 2.2.1 单色温度测量方法
• 2.2.2 双色法测温原理
• 2.3 火焰监测系统组成
• 2.3.1 传像装置
• 2.3.2 光学系统
• 2.3.3 CCD相机
• 2.3.4 图像采集卡
• 2.4 辐射图像的数字化
• 2.5 系统的标定
• 2.6 本章小结
• 第三章 火焰温度场测量及污染物排放关联性的实验研究
• 3.1 引言
• 3.2 煤燃烧过程的污染物生成机理
• 3.2.1 氮氧化物生成机理
• 3.2.2 硫氧化物的生成机理
• 3.3 利用 CCD炉膛温度场测量及污染物排放试验研究
• 3.3.1 300MW对冲燃煤锅炉及测量系统简介
• 3.3.2 试验结果与分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 燃烧模型数值模拟与实测比较研究
• 4.1 引言
• 4.2 炉内燃烧过程数学模型
• 4.2.1 气相湍流流动模型
• 4.2.2 气固两相流动模型
• 4.2.3 辐射换热模型
• 4.2.4 煤粉燃烧模型
• 4.2.5 燃烧过程氮氧化物生成模拟
• 4.2.6 本文所采用的模型
• 4.3 300MW机组锅炉炉内过程数值模拟
• 4.3.1 模拟对象
• 4.3.2 计算结果
• 4.3.3 计算与测量结果比较与分析
• 4.4 小结
• 第五章 电站锅炉污染物排放预测方法及其关联研究
• 5.1 引言
• 5.2 小样本学习理论与支持向量机
• 5.3 燃煤锅炉污染物排放预测研究
• 5.3.1 通过试验建立变量表
• 5.3.2 基于 SVM污染物排放量的预测研究
• 5.4 污染物排放影响因素灰色理论关联度分析
• 5.5 本章小结
• 第六章 模糊免疫网络算法在火焰监测中的应用研究
• 6.1 引言
• 6.2 数字图像的矩阵表示及基本图像类型
• 6.3 火焰图像处理与特征提取
• 6.3.1 图像噪音处理
• 6.3.2 火焰特征提取
• 6.4 模糊免疫网络算法
• 6.4.1 免疫网络算法
• 6.4.2 模糊聚类算法
• 6.5 应用研究
• 6.6 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 结论
• 7.2 创新点
• 7.3 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表论文
• 项目支持
• 致谢