鍋爐軟化水設(shè)備制造商 持續(xù)研發(fā)更為環(huán)保的設(shè)備

為對爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行有效預(yù)測,通過基于燃煤特性的單一指標(biāo)與多指標(biāo)綜合預(yù)測模型和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對一臺300MW級亞臨界、一臺600MW級亞臨界以及兩臺1000MW級超超臨界鍋爐軟化水設(shè)備制造商機(jī)組爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了計算分析;針對300MW級亞臨界鍋爐機(jī)組建立了膜式水冷壁實(shí)際熱流密度的計算模型,并利用基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該電站鍋爐爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行了預(yù)測.3種預(yù)測模型的結(jié)果表明:單一指標(biāo)和多指標(biāo)綜合預(yù)測模型一定程度上可對爐膛結(jié)渣情況進(jìn)行預(yù)測,但其分辨率較低,且模型中各指標(biāo)對于不同煤種和爐型的分辨率存在差異;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于上述模型和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率較高,所構(gòu)建的4種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨率可分別達(dá)到92％、92％、92％以及100％,且統(tǒng)計結(jié)果的分辨率也可達(dá)到100％,對不同爐型和煤種的適用性更強(qiáng).另外,基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運(yùn)行數(shù)據(jù)對爐膛局部結(jié)渣情況進(jìn)行實(shí)時預(yù)測,誤差在3％以內(nèi),均方誤差為0.0134,預(yù)測結(jié)果可為吹灰提供指導(dǎo)。

河南方快鍋爐軟化水設(shè)備制造商生產(chǎn)的鍋爐主要是圍繞著環(huán)保去設(shè)計的，所以我們的設(shè)備只能燃燒氣體，例如：天然氣，液化氣，LNG、CNG等氣體。

圖5-15為某一1096t/h亞臨界壓力控制循環(huán)鍋爐軟化水設(shè)備制造商。鍋爐為單鍋筒、單爐膛、整體呈“倒U”形、中間一次再熱、w形火焰、固態(tài)排渣、露天布置。額定工況下，蒸汽壓力為18.4MPa，蒸汽溫度為534℃，再熱蒸汽壓力為4MPa，再熱蒸汽溫度為538℃，排煙溫度為151℃。

(7）省煤器利用鍋爐軟化水設(shè)備制造商尾部煙氣的熱量加熱給水，以降低排煙溫度，節(jié)約燃料。(8）空氣預(yù)熱器加熱燃燒用的空氣，以加強(qiáng)著火和燃燒；吸收煙氣余熱，降低排煙溫度，提高鍋爐效率$為煤粉鍋爐制粉系統(tǒng)提供干燥劑。

爐管爆炸時，伴隨著顯著的爆破聲和噴汽聲；同時，水位和汽壓都會有所下降。發(fā)現(xiàn)這種情況時，必須采取緊急停爐處理措施。

點(diǎn)擊鍋爐熱點(diǎn)，助您了解了解更多鍋爐知識。