一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法

技术领域

本发明涉及气相碱金属检测技术领域，尤其是涉及一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法。

背景技术

在高碱煤中，煤中含有较高含量的钠金属，且以水溶性钠为主，在燃烧过程中碱金属以气相的形式释放出来，气相碱金属易在炉内管壁上冷凝而形成粘稠熔融态膜，致使灰颗粒撞击表面时产生液桥或固桥，形成结渣，影响换热和锅炉的安全运行。

开展炉内气相碱金属钠浓度的检测，有助于气相钠浓度释放的控制。现有的检测技术多是离线测量分析，通过对煤的灰成分中碱金属的含量，酸碱盐的比例、灰熔点等来判断是否容易出现结渣的，但是这种检测结果不准确。并且这种检测需要依赖于一定的仪器设备，检测的成本比较高。

发明内容

本发明的目的是提供一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法，解决现有的高碱煤中气相碱金属检测结果不准确，检测成本高的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法，包括以下步骤：

S1、在锅炉机组升负荷或降负荷工况下获取炉内气相碱金属浓度，建立气相碱金属浓度与负荷变化的时间变化关系；

S2、获取S1检测时间内的锅炉机组参数，建立锅炉机组参数与负荷变化的时间变化关系；

S3、根据S1获得的气相碱金属浓度与负荷变化的时间变化关系和S2获得的锅炉机组参数与负荷变化的时间变化关系，建立锅炉机组参数和气相碱金属浓度的预测模型。

优选的，所述S1具体包括以下步骤：

S11、在锅炉机组负荷连续变化的条件下，采用气相碱金属浓度检测设备获得负荷变化过程中气相钠金属的浓度值，光谱设备数据采集频率与锅炉机组获取锅炉机组参数的最小频率一致；

S12、根据S11获得的气相钠金属的浓度值，建立气相钠金属的浓度值随时间变化的函数关系：

C＝f(t)

式中，C为气相钠金属浓度，t为负荷变化时间。

优选的，所述S11中气相碱金属浓度检测设备为在线式检测设备，对火焰中的气相钠浓度进行连续的在线检测。

优选的，所述S2具体包括以下步骤：

S21、从锅炉机组DCS系统中导出机组参数，机组参数包括总煤量、总风量、机组负荷；

S22、建立锅炉机组参数随时间变化的函数关系：

X＝g(t)

式中，X为锅炉机组参数，t为负荷变化时间。

优选的，所述S3具体包括以下步骤：

S31、根据气相钠金属的浓度值随时间变化的函数关系和锅炉机组参数随时间变化的函数关系，以时间为中间变量，建立气相钠金属浓度随锅炉机组参数变化的模型：C＝φ(X)；

S32、使用S31建立的模型，在机组不同工况下对模型进行验证。

本发明所述的一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法，通过建立气相碱金属浓度与锅炉机组参数之间的关系，无需安装在线式检测设备，就可以通过总煤量、总风量对炉内气相碱金属浓度进行预测，预测结果准确，成本低。

附图说明

图1为本发明一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法实施例的流程图；

图2为本发明一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法实施例的气相钠金属浓度与时间的关系图；

图3为本发明一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法实施例的总风量与时间的关系图；

图4为本发明一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法实施例的气相钠金属浓度与总风量的关系图；

图5为本发明一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法实施例的气相钠金属浓度预测值与检测值对比图。

具体实施方式

以下通过附图和实施例对本发明的技术方案作进一步说明。

图1为本发明一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法实施例的流程图。如图1所示，一种高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法，包括以下步骤：

S1、在锅炉机组升负荷或降负荷工况下获取炉内气相碱金属浓度，建立气相碱金属浓度与负荷变化的时间变化关系。

S1具体包括以下步骤：

S11、在锅炉机组负荷连续变化的条件下，采用气相碱金属浓度检测设备获得负荷变化过程中气相钠金属的浓度值，光谱设备数据采集频率与锅炉机组获取锅炉机组参数的最小频率一致；气相碱金属浓度检测设备为在线式检测设备，具有稿时间分辨率，对火焰中的气相钠浓度进行连续的在线检测。

S12、根据S11获得的气相钠金属的浓度值，建立气相钠金属的浓度值随时间变化的函数关系：

C＝f(t)

式中，C为气相钠金属浓度，t为负荷变化时间。

S2、获取S1检测时间内的锅炉机组参数，建立锅炉机组参数与负荷变化的时间变化关系。

S2具体包括以下步骤：

S21、从锅炉机组DCS系统中导出机组参数，机组参数包括总煤量、总风量、机组负荷；

S22、建立锅炉机组参数随时间变化的函数关系：

X＝g(t)

式中，X为锅炉机组参数，t为负荷变化时间。

S3、根据S1获得的气相碱金属浓度与负荷变化的时间变化关系和S2获得的锅炉机组参数与负荷变化的时间变化关系，建立锅炉机组参数和气相碱金属浓度的预测模型。

S3具体包括以下步骤：

S31、根据气相钠金属的浓度值随时间变化的函数关系和锅炉机组参数随时间变化的函数关系，以时间为中间变量，建立气相钠金属浓度随锅炉机组参数变化的模型：C＝φ(X)；

S32、使用S31建立的模型，在机组不同工况下对模型进行验证。

实施例

1、获取气相钠金属浓度与变负荷时间的函数关系

本实施例燃煤锅炉的额定功率为350MW，检测碱金属的原子特征谱线为钠Na(589.592nm)。在锅炉39m的侧壁上设置一个气相钠金属浓度检测的光谱设备。当机组负荷从350MW稳定持续下降到170MW时间内，使用光谱检测设备在39m处获得该阶段内气相钠浓度结果，数据的采集频率与机组DCS系统获取机组参数的最小频率保持一致。将负荷变化开始时刻为起始时刻，结束降负荷时刻为终止时刻，建立气相钠浓度随时间变化的函数关系：

C

R

气相钠金属浓度与时间的关系图如图2所示。

2、获取锅炉机组参数与变负荷时间的函数关系

在锅炉DCS系统中导出该时间段内的总负荷、总煤量和总风量数据，将负荷变化开始时刻为起始时刻，结束降负荷时刻为终止时刻，建立上述参数随负荷变化时间内的函数关系。本实施例以总风量参数为例，但是不限于该参数。本实施例中建立了总风量随时间变化的函数关系：

X＝-0.492·t+4036，R

总风量与时间的关系图如图3所示。

3、建立总风量与气相钠金属浓度的预测模型

根据上述两个函数关系，建立总风量与气相钠金属浓度的预测模型：

C

气相钠金属浓度与总风量的关系图如图4所示。

根据上述预测模型，对其余工况变化时间内的气相浓度进行预测，并与光谱检测设备的检测值进行对比。结果如图5所示，采用总风量对气相钠金属浓度的预测值与检测值高度重合，可见，采用本发明所述的方法对气相钠金属浓度的预测结果准确。

因此，本发明采用上述高碱煤锅炉中气相碱金属浓度预测方法，能够解决现有的高碱煤中气相碱金属检测结果不准确，检测成本高的问题。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。