沂水供暖鍋爐 方快鍋爐重工產品大大降低人工成本

導讀：

方快鍋爐得出結論，必須要嚴格控制爐水的含鹽量，同時注意對蒸汽中溶鹽和飽和蒸汽帶水的控制，進而得到鍋爐運行所需的清潔蒸汽。為了降低飽和蒸汽帶水，應建立良好的汽水分離條件和采用完善的汽水分離裝置。為了減少蒸汽中的溶鹽，可適當控制爐水堿度及采用蒸汽清洗裝置；為了降低爐水含鹽量，可采用提高給水品質、進行鍋爐

方快鍋爐得出結論，必須要嚴格控制爐水的含鹽量，同時

方快沂水供暖鍋爐得出結論，必須要嚴格控制爐水的含鹽量，同時注意對蒸汽中溶鹽和飽和蒸汽帶水的控制，進而得到鍋爐運行所需的清潔蒸汽。為了降低飽和蒸汽帶水，應建立良好的汽水分離條件和采用完善的汽水分離裝置。為了減少蒸汽中的溶鹽，可適當控制爐水堿度及采用蒸汽清洗裝置；為了降低爐水含鹽量，可采用提高給水品質、進行鍋爐排污及采用分段蒸汽等辦法。

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為實現循環流化床鍋爐NOx排放達標,闡述了我國目前NOx控

為實現循環流化床沂水供暖鍋爐NOx排放達標,闡述了我國目前NOx控制方法及應用情況.以尿素、氨水為還原劑,結合我國西北某電廠循環流化床鍋爐脫硝情況,介紹SNCR脫硝原理、主要工藝流程和設備組成等,分析了300MW循環流化床鍋爐使用SNCR脫硝的優勢,結合循環流化床鍋爐自身特點,對原有SNCR設備進行改造,并對改造后效果進行分析.結果表明,通過調整測點位置,優化控制邏輯,還原劑調節閥動作明顯較之前更為準確,NOx排放更加穩定;將水平煙道的噴射方式由水平對射改造為錯列對射,并錯開0.3m距離,讓更多煙氣接觸到還原劑,提高反應效率;通過改變運行方式,減少一次風量,加大上二次風的供應量,可減少10％的NOx原始排放量.改造后SNCR脫硝裝置可控制NOx排放值低于50mg/Nm3(以NO2計,按O2濃度6％折算),脫硝效率高于85％,氨氮比不高于1.8,氨逃逸數值由7×10-6降為3x10-6,有效提升脫硝效率和系統穩定性。

為了準確建立沂水供暖鍋爐飛灰含碳量預測模型,首先提出了基于量子比特的Bloch球面坐標編碼和迭代混沌映射的改進渦流搜索(I-VS)算法,然后對I-VS算法、渦流搜索(VS)算法、粒子群優化(PSO)算法、正余弦(SCA)算法和樽海鞘群(SSA)算法的性能進行比較.基于某熱電廠300MW循環流化床鍋爐現場運行數據,采用I-VS算法優化并行感知機的極端學習機(PELM),得到飛灰含碳量的綜合預測模型(即I-VS-PELM模型).最后將I-VS-PELM模型的預測結果與PELM、PSO-PELM、SCA-PELM、SSA-PELM和VS-PELM模型的預測結果進行比較.結果表明:與其他模型相比,I-VS-PELM模型具有更高的預測精度和更好的泛化性能,能更準確地預測鍋爐飛灰含碳量。

采暖爐過增熱器和再熱器的作用是什么？采暖爐過增熱器和再熱器的作用是什么？過熱器的作用是將飽和蒸汽加熱成具有一定溫度的過熱蒸汽，提高蒸汽在汽輪機中的做功能力，即蒸汽在汽輪機中的有用焓降增加，從而提高熱機的循環效率；此外采用過熱蒸汽還可降低汽輪機排汽濕度，避免汽輪機葉片被侵蝕，為汽輪機進一步降低排汽壓力及安全運行創造有利條件。再熱器的作用是將汽輪機高壓缸的排氣加熱到與過熱蒸汽溫度相等（或相近）的再熱蒸汽，然后在送到中壓缸及低壓缸中膨脹做功，以提高汽輪機末級葉片蒸汽的干度。一般再熱蒸汽壓力為過熱蒸汽壓力的20%-25%，采用再熱蒸汽后，不但能將汽輪機末級蒸汽濕度控制在允許范圍內，而且還能進一步提高機組的循環熱效率。

結論：

方快鍋爐得出結論，必須要嚴格控制爐水的含鹽量，同時注意對蒸汽中溶鹽和飽和蒸汽帶水的控制，進而得到鍋爐運行所需的清潔蒸汽。??ˉ??????ˉò???ˉ???ˉ?б2????ˉ??????2ˉ???ˉ?????°????????3??С????????С????????С?????°?2??ζγ?。為實現循環流化床鍋爐NOx排放達標,闡述了我國目前NOx控制方法及應用情況.以尿素、氨水為還原劑,結合我國西北某電廠循環流化床鍋爐脫硝情況,介紹SNCR脫硝原理、主要工藝流程和設備組成等,分析了300MW循環流化床鍋爐使用SNCR脫硝的優勢,結合循環流化床鍋爐自身特點,對原有SNCR設備進行改造,并對改造后效果進行分析.結果表明,通過調整測點位置,優化控制邏輯,還原劑調節閥動作明顯較之前更為準確,NOx排放更加穩定;將水平煙道的噴射方式由水平對射改造為錯列對射,并錯開0.3m距離,讓更多煙氣接觸到還原劑,提高反應效率;通過改變運行方式,減少一次風量,加大上二次風的供應量,可減少10％的NOx原始排放量.改造后SNCR脫硝裝置可控制NOx排放值低于50mg/Nm3(以NO2計,按O2濃度6％折算),脫硝效率高于85％,氨氮比不高于1.8,氨逃逸數值由7×10-6降為3x10-6,有效提升脫硝效率和系統穩定性。為了準確建立鍋爐飛灰含碳量預測模型,首先提出了基于量子比特的Bloch球面坐標編碼和迭代混沌映射的改進渦流搜索(I-VS)算法,然后對I-VS算法、渦流搜索(VS)算法、粒子群優化(PSO)算法、正余弦(SCA)算法和樽海鞘群(SSA)算法的性能進行比較.基于某熱電廠300MW循環流化床鍋爐現場運行數據,采用I-VS算法優化并行感知機的極端學習機(PELM),得到飛灰含碳量的綜合預測模型(即I-VS-PELM模型).最后將I-VS-PELM模型的預測結果與PELM、PSO-PELM、SCA-PELM、SSA-PELM和VS-PELM模型的預測結果進行比較.結果表明:與其他模型相比,I-VS-PELM模型具有更高的預測精度和更好的泛化性能,能更準確地預測鍋爐飛灰含碳量。