60噸燃油蒸汽鍋爐十大品牌 與眾多企業(yè)實現(xiàn)合作共贏

隨著我國經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展，能源的消耗量增長迅速，有資料顯示，2011年，我國能源消耗量為34.8億噸標準煤，相比于2000年的13.03億噸標準煤，增加了1.67倍[1]。

方快鍋爐“最美女焊工”省焊接大賽獲佳績“第六屆全國職工職業(yè)技能大賽河南省焊工選拔賽”順利落下帷幕，我公司職工段冉冉代表我市參加大賽。在比賽中，她過五關(guān)斬六將，從全省18個地市45名參賽者中脫穎而出，獲得了省賽第八名的好成績。

一、本標準適用于使用單臺出力65t/h以上除層燃爐、拋煤機爐外的燃煤發(fā)電或蒸汽鍋爐；單臺出力65t/h以上的燃油、燃氣發(fā)電或蒸汽鍋爐；單臺出力65t/h以上采用其他燃料的發(fā)電或蒸汽鍋爐；各種容量的煤粉發(fā)電鍋爐；各種容量的燃氣輪機組。整體煤氣化聯(lián)合循環(huán)發(fā)電的燃氣輪機組執(zhí)行本標準中以氣體為燃料的燃氣輪機組排放限值。二、本標準適用于上述現(xiàn)有項目的大氣污染物排放管理，以及上述新建、改建、擴建項目的環(huán)境影響評價、環(huán)境保護設(shè)施設(shè)計、環(huán)境保護設(shè)施驗收、排污許可及其投產(chǎn)后的大氣污染物排放管理。

為提高電廠熱能循環(huán)控制的精度和穩(wěn)定性,采用一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型自適應(yīng)監(jiān)督預測的環(huán)控制算法.設(shè)計了采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)進行電廠熱能循環(huán)的自適應(yīng)學習模型,解決辨識模型不能根據(jù)真實工況進行自適應(yīng)調(diào)整的問題,提高了預測模型的精度;針對所設(shè)計控制系統(tǒng),設(shè)計了狀態(tài)反饋自適應(yīng)控制器,并對所設(shè)計控制器的漸進穩(wěn)定性進行了證明,為應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ);通過在電廠鍋爐汽機聯(lián)合循環(huán)控制上的仿真測試,顯示所提方法相對于傳統(tǒng)的PID控制算法和廣義預測控制算法。

過熱汽溫度采用噴水減溫調(diào)節(jié)，第一級噴水減溫器布置在前屏過熱器出口。蒸汽經(jīng)噴水后進入后屏過熱器，由后屏出來進入10只汽汽熱交換器，再進入對流過熱器兩側(cè)。蒸汽出對流過熱器兩側(cè)后進行第二級噴水減溫，再進入對流過熱器中間部分，最后從對流過熱器出口集箱輸出。再熱器垂直布置于水平煙道后部，冷段逆流，熱段順流，熱段和冷段之間布置汽汽熱交換器。另外還布置了事故噴水裝置．

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