基于火焰检测的煤种识别及发热量预测

论文摘要

实时获得锅炉炉膛内燃烧的煤种种类信息,对锅炉控制系统控制整个炉膛有很大帮助,但是煤种在线识别是一个难题。在我国,由于各大电厂广泛使用混煤,为煤种在线识别带来了更大的困难。本文对炉膛燃煤种类的在线识别以及煤种发热量的预测做了研究,主要创新点如下:1)提出基于火焰检测的煤种在线快速识别方法。本文通过自制的火焰检测器提取火焰光谱的直流分量、交流分量、闪烁频率等三个特征参数,利用这些特征参数分别组成火焰特征矩阵,通过计算不同煤种之间特征矩阵的相关系数来识别煤种。单煤只需计算直流分量矩阵相关系数就可以识别;混煤则首先计算直流分量矩阵相关系数确定混煤的组分,继而计算交流分量矩阵相关系数和闪烁频率矩阵相关系数就可以确定混比。该方法不需要复杂计算,因此可以用来在线快速识别煤种。通过实验证明,包括28种单煤和由这28种单煤构成的大多数混煤都可以识别出来。2)对如何在线预测未知煤种的发热量做了探索性研究。通过沉降炉上的实验结果发现,当煤种的挥发份含量一定时,煤种的发热量与煤种光谱的平均响应成线性关系;当煤种的固定碳含量一定时,煤种的发热量与煤种光谱的平均响应成线性关系,通过以上两点结合传统燃料识别技术就可以预测出这两类煤种的发热量。同时,本文也给出了在没有任何工业参数已知的情况下通过建立BP神经网络计算煤种发热量的方法。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• ABSTRACT
• 目次
• 第一章 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 传统在线燃料识别技术
• 1.3 基于火焰检测技术的燃料识别
• 1.3.1 火焰检测技术简介
• 1.3.2 基于火焰检测技术的燃料识别技术研究现状
• 1.4 本文研究思路和主要内容
• 1.4.1 本文研究思路
• 1.4.2 主要内容
• 第二章 实验装置及实验煤种
• 2.1 火焰检测系统
• 2.1.1 火焰检测探头
• 2.1.2 驱动及转换电路
• 2.1.3 数据采集模块
• 2.2 沉降炉实验平台
• 2.3 实验煤种的工业参数
• 2.3.1 煤的工业分析
• 2.3.2 煤的元素分析
• 2.3.3 煤的发热量
• 2.3.4 实验煤种
• 2.4 本章小结
• 第三章 煤种的在线快速识别
• 3.1 数据处理方法
• 3.1.1 火焰特征提取
• 3.1.2 火焰特征值矩阵
• 3.1.3 相关系数
• 3.2 单煤的在线快速识别
• 3.3 混煤的在线快速识别
• 3.3.1 组分不同的混煤的在线快速识别
• 3.3.2 组分相同混比不同的混煤的在线快速识别
• 3.4 本章小结
• 第四章 发热量在线预测的研究
• 4.1 固定碳及挥发份对发热量的影响
• 4.2 挥发份含量一定时固定碳含量对火焰光谱及发热量的影响
• 4.3 固定碳含量一定时挥发份含量对火焰光谱及发热量的影响
• 4.4 利用BP神经网络计算未知煤种发热量
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 作者简历