简介:燃煤锅炉是复杂的多变量系统,其飞灰的含碳量形成机理复杂,不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大,测试工况有限等缺点;燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量,其相互耦合,导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱,应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性,因此,人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据,采用3层BP(backpropagation)神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证,该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0.19%~0.50%,预测效果良好。测试结果表明,建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据,也能够较好的逼近非验证样本数据,具有良好的泛化能力。
简介:《火力发电厂大气污染物排放标准》(GB13233—2003)要求“火力发电锅炉须预留烟气脱除氮氧化物装置空间”。根据一些工程预留脱除氮氧化物装置和一些改造工程装设脱除氮氧化物装置的经验,编写了《燃煤电厂预留脱除氮氧化物装置设计应注意的问题》。该文介绍了火电厂氮氧化物排放标准,火电厂脱氮氧化物的主要技术,特别介绍了采用低氮氧化物燃烧、采用选择性还原(SCR)NOx,降低NOx排放浓度的技术。SCR技术已有20年历史,技术成熟,工艺简单,占地面积小,易于操作,效率可达90%。被国内外一些电厂广泛采用。该文给出了SCR流程示意图。该文重点讨论了预留脱除氮氧化物装置,设计应注意的确定脱硫氮氧化物工艺、与锅炉厂的配合、SCR反应器的布置位置、荷载及地基、空气预热器的防腐、防堵、引风机选择、液氮的贮存和计量、设计文件要体现预留了脱除氮氧化物装置等问题。