金華鍋爐廠 憑借強勁實力成功打入化工行業

為對爐膛結渣情況進行有效預測,通過基于燃煤特性的單一指標與多指標綜合預測模型和模糊神經網絡分別對一臺300MW級亞臨界、一臺600MW級亞臨界以及兩臺1000MW級超超臨界金華鍋爐廠機組爐膛結渣情況進行了計算分析;針對300MW級亞臨界鍋爐機組建立了膜式水冷壁實際熱流密度的計算模型,并利用基于污染系數的神經網絡對該電站鍋爐爐膛結渣情況進行了預測.3種預測模型的結果表明:單一指標和多指標綜合預測模型一定程度上可對爐膛結渣情況進行預測,但其分辨率較低,且模型中各指標對于不同煤種和爐型的分辨率存在差異;模糊神經網絡相對于上述模型和傳統神經網絡分辨率較高,所構建的4種模糊神經網絡分辨率可分別達到92％、92％、92％以及100％,且統計結果的分辨率也可達到100％,對不同爐型和煤種的適用性更強.另外,基于污染系數的神經網絡可根據電站運行數據對爐膛局部結渣情況進行實時預測,誤差在3％以內,均方誤差為0.0134,預測結果可為吹灰提供指導。

4月15日-16日，由美國機械工程師協會指派的ASME聯審組，對我公司ASME質量控制體系和演示產品進行了現場審核。經過嚴謹且嚴格的審核后，聯審組長（AIS）正式宣布：“方快金華鍋爐廠有限公司現場審核通過，推薦ASME頒發：動力鍋爐（S）和壓力容器（U）認證證書和鋼印。”

主要使用的是光電倍增管、光敏電阻和光電池，它們都有紫外型或紅外型，一種光電轉換元件，工作原理將光照輻射的強弱轉變成相應的強弱電流。并呈線性狀態輸出，有時感應電流弱，要通過放大，才能對控制器產生作用。

為有效掌握杭州工業金華鍋爐廠運行整體能效狀況,為鍋爐節能提供理論和技術依據,對183臺工業鍋爐進行了能效測試.測試采用運行工況熱效率簡單測試,熱效率采用反平衡計算方法.測試完畢,從排煙溫度、過量空氣系數、爐渣含碳量、爐體外表面溫度、負荷率及熱效率等指標對測試結果進行分析,并提出造成的原因和改進措施.結論如下:排煙溫度和過量空氣系數普遍偏高;爐渣含碳量和爐體外表面溫度控制較好;鍋爐負荷率整體偏低,燃煤/生物質鍋爐平均負荷率只有58％;熱效率總體偏低,燃油(氣)鍋爐較好,平均為88％,而燃煤/生物質鍋爐平均僅為69％;2t/h以下鍋爐是淘汰重點,2～20t/h鍋爐節能空間較大。

目前可供使用的燃燒器的種類很多，沒有統一的規定，如按空氣供給形式可分為大氣式燃燒器和擴散式燃燒器，還可分為自然引風式和鼓風式；如按燃料混合情況可分為預混式（前混式）和外混式（后混式）；如按壓力情況分為低壓燃燒器（P＜5000Pa）和高壓燃燒器(5000Pa≤p≤300000Pa)。

點擊鍋爐熱點，助您了解了解更多鍋爐知識。