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[煤分析专区] 基于模糊理论预测电站锅炉燃煤结渣特性的研究

发布时间：2009/6/8 阅读次数：951 字体大小: 【小】【中】【大】

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基于模糊理论预测电站锅炉燃煤结渣特性的研究

杨圣春

　　（合肥电力学校，安徽合肥　230051）

摘　要：从基于模糊评判理论的角度，较详细地分析讨论了燃煤结渣特性，并对燃煤结渣进行预测，所得结果可为电厂购煤提供依据，为锅炉燃用混煤进行优化配煤提供参考．
关键词：燃煤锅炉；煤质特性；结渣；混煤；模型；模糊数学理论　

引　言
　　根据发电可用率数据库系统GADS资料，北美截至1998年，火电厂“四管（水冷壁、省煤器、过热器、再热器）”事故每年超过5 000起，平均每年有3．16次非计划停机是由于“四管”爆漏引起的，它使得机组的可用率损失达到3％～4％，直接影响了电厂的经济效益^［1，2］．
　　我国的情况也大致如此，根据我国1992年火电厂设备事故的统计资料，我国锅炉事故占全部发电事故56％，而锅炉爆管事故占全部锅炉事故的64．2％，其中炉内爆管占40％^［3］．
　　炉内水冷壁的爆管事故在很大程度上是与锅炉所烧的煤质有关．由于我国的能源政策和煤炭供应现状，动力用煤使用的是低品质劣质煤，且煤质特性变化范围很大，而劣质煤在电站锅炉内燃烧时极易造成锅炉结渣，引起腐蚀，尤其是锅炉燃用非设计煤种或进行混煤燃烧时结渣现象表现得更为明显．
　　因此，如何选购低质而又不结渣的煤种，在进行混煤燃烧时如何从防止结渣的角度确定最佳配比？这对锅炉的安全经济运行是极其重要的．本文根据模糊评判理论，在如何对燃煤结渣进行预测方面进行探讨．

1　锅炉燃煤结渣判断现状
　　目前，国内外对燃煤锅炉的安全性是相当重视的，对炉膛结渣的判断也作了大量的研究．对燃煤结渣趋势预测的研究，主要有以下几个方面：
　　1　对单一煤种进行结渣趋势的预测（如根据煤灰的成分进行判断，根据煤灰的物理特性进行预测等）；
　　2　对单一煤种结渣进行综合判断（如RTSQ法、综合判断指数R法、煤结渣的灰色聚类判断等）；
3　对“煤性－炉型耦合系统工程”的研究．
　　电厂对燃煤的结渣性分析大多只停留在一些常规分析上，如测定煤灰的变形温度t₁，软化温度t₂，融化温度t₃（通常也称“煤灰的三温”）等．但仅根据煤灰的上述各项温度指标来判断燃煤的结渣特性，其准确性是极低的．
2　单一煤种结渣的模糊判断
　　目前，各种预测燃煤结渣方法的分辨率均较低，结渣等级（不结渣、轻微结渣、中等结渣、严重结渣）的分割界限过于明确，从而忽略了结渣特性不同等级之间的过渡性，它没有考虑各参数对某一级别的置信度．
　　模糊判断法正是使用模糊数学原理，在对各个单项指标进行综合考虑的同时，也应注意分级界限的模糊性，以确定判断结果属于某一等级的置信度．
　　这里选择分辨率较高、具有一定代表性的几个单一指标，如：煤灰软化温度t₂；煤灰硅比G（G＝100SiO₂／（SiO₂＋Fe₂O₃＋CaO＋MgO））；SiO₂／AlO₂比；煤灰碱／酸B／A（B／A＝（Fe₂O₃＋CaO＋MgO＋Na₂O＋K₂O）／（SiO₂＋Al₂O₃＋TiO₂））．对上述这些单一指标进行结渣综合判断．
单一煤种结渣的模糊判断模型CSMl为［1，3］；模糊因素集U＝｛t₂，G，SiO／Al₂O₃，B／A｝；
　　评语集V＝｛不结渣，轻微结渣，中等结渣，严重结渣｝；
权重集A

式中：S_jk—分级标准值；
j=1,2,3,4—因素数（这里指：t₂,G,SiO₂/Al₂O₃,B/A；
　　k＝1，2，3，4-评语数（这里指：不结渣，轻微结渣，中等结渣，严重结渣）．则：
A＝（a₁，a₂，a₃，a₄）．
　　隶属函数（X）采用线性，得隶属函数矩阵R，如图1所示（以t₂为例），

　　其综合评判行向量为B＝A·R，这里取用普通矩阵乘法．然后对评判断向量进行归一化．
　　下面是模型CSM_l的应用实例，见表1，表2，表3．

3　混煤结渣的模糊判断
　　上面单一煤种的模糊判断模型CSMl，对单一煤种进行结渣判断与实际情况有较好的一致性，但对电厂所烧的混煤，其判断结果往往有一定的差距．由于CSMl中的隶属度函数采用线性，因此，混煤的模糊判断中其隶属度函数γ（x）采用非线性．仍选择t₂，G，SiO₂／Al₂O₃，B／A作为判断指标．其CBM2模型_［2，3］为：模糊因素集U同模型SCMl的U；评语集V同模型SCMl的V；权重集A同模型SCMl的A．隶属度函数γ（x）的确定：
　　1　在结渣指标因素集中，因素子集u_i的论域参数x_i为

，则隶属函数γ_ij采用正态型分布函数，见图2．

　　2　在结渣因素集中，因素子集u_i的论域参数x_i为

，则r_ij（x_i）采用降半正态型分布函数，见图3．

　　3　在结渣因素集中，因素子集u_i的论域参数x_i为

，则r_ij（x_i）采用升半正态型分布函数，见图4．

　　式中，α，β为正态函数的调节系数（1＜α＜2，0＜β＜1），用以调节对应的隶属度，即调解隶属度函数的变化速度，以提高评判的准确性．综合评判断行向量为B＝A·R．最后对评判断行向量进行归一化．下面是模型CBM₂的预测实例，见表4，表5．

4　模型CSM₁与CBM₂预测不同煤种结渣结果的比较　　
　　表6是用单一煤种结渣模型（CSM₁）判断混煤的结渣情况，表7是用混煤结渣模型（CBM₂）判断单一煤种的结渣情况（表6和表7中的煤灰成分分别同表4和表2）．　　
可以看出：表6用单一煤种结渣模型（CSM₁）判断混煤的结渣结果，磁∶石（2∶1）、磁∶石（3∶1）这两种混煤的评判结果与实际结渣情况不一致，原因就是其隶属度函数采用线性，使函数值变化太快造成的，从而影响了判断的准确性．从表7可以看出，用CBM₂模型来判断单一煤种的结渣情况，虽然评判结果与实际情况基本一致，但因为CBM2模型的隶属度函数采用正态分布，其函数变化较慢，使得评判结果相差不明显．

5　讨论与建议
5．1　讨　论
　　模糊模型CSM₁和CBM₂不仅能得出燃煤是否结渣的结论，而且还可以得出其结渣的倾向或程度．例如：表3中的7号混煤与8号混煤虽然都属于不结渣煤，但综合评判结果表明：7号煤比8号煤结渣倾向更小．
　　1　单一煤种结渣判断模型CSM1隶属度采用线性原因分析CSM₁对单一煤种的结渣预测与实际结渣状况有较好的一致性（如表3），但对电厂所烧的混煤，模型CSM₁判断结果往往有一定的差距（如表6）．究其原因，是因为模糊判断模型采用了不同的隶属度函数，在单一煤种中某一结渣指标的变化对结渣的影响基本按线性变化或按线形变化，这种处理方式对判断结果影响不大，比如某一单一煤种Fe₂O₃百分含量增大，其结渣特性基本按线性成正比增大，因此，单一煤种的隶属度函数采用线性判断，其结渣与实际情况相吻合．但对于混煤，不可能按线性变化，而且煤种特性差别越大，其煤质特性越偏离线性，因此，对于混煤来说，其隶属度函数采用非线性变化更符合实际情况．
　　2　混煤结渣判断模型CBM₂隶属度采用正态原因分析　按照煤质结渣指标判断等级标准的统计规律，即表1的判断等级标准界值，将某一指标的不结渣、轻微结渣、中等结渣、严重结渣分别划定在不同的范围．从事物变化规律来看，大多数事物的变化都是按照正态分布的，因此，在混煤的结渣模糊判断中，其隶属度函数γ（x）采用正态分布应是合适的．
　　3　模型CSM₁判断单一煤种结渣的优点　CBM2对混煤的结渣预测与实际结渣状况有很好的一致性（见表5），而对单一煤种的结渣判断虽然评判结果与实际情况基本一致（见表7），但也存在着对单一煤种结渣评判结果变化不明显的缺点．例如在表3和表7中，对淮北煤结渣的判断，虽然用CBM₂和CSM₁判断结果都是不结渣，但利用模型CBM2（见表7）判断结渣结果向量为（0．410，0．256，0．202，0．131），其不结渣可能性为0．410，严重结渣可能性为0．131；而利用模型CSM₁（见表3）判断结渣结果向量为（0．650，0．350，0，0），其不结渣可能性为0．650，严重结渣可能性为零．其原因是CBM2模型的隶属度函数采用正态分布，其隶属度函数变化较CSM1的线性慢．
　　在通常情况下，人们认为在易结渣的煤中只要混入一定量不易结渣的煤时，便可以起到减缓结渣速度、降低结渣程度的作用．由于这种观点在现场具有较强的可操作性，已被很多人所接受，并正在现场中被广泛应用．这对于两种性质相差不大的燃煤进行混烧是可取的，但在煤种性质相差很大时有时会出现一些偏差．在人们普遍重视优化运行的今天，更应该重视煤的优化配比，以利于优化燃烧．两种煤按不同比例进行混合，其结渣的倾向性是不同的，我们应该在可能的情况下尽量选择混合后结渣倾向较小的混煤．混煤结渣模型CBM₂可为现场混煤优化燃烧提供参考．
　　从上面的分析中可以看出，煤结渣综合判断模型CSM₁对单一煤种的结渣预测和CBM₂对混煤的结渣预测是正确的，这表明这两种模型具有较高的分辨率和可信度．当然，上述两种模型是否适用任何煤种，还有待于进一步通过实践来验证．
5．2　建　议
　　建议现场购煤时在考虑煤的各种因素的同时，利用模型CSM₁预测其结渣情况．在电厂燃用混煤时可参考混煤结渣判断模型CBM₂进行配煤，找出最佳配比．运行中针对不同的煤种，根据运行工况再结合现场经验采取必要的措施，可以有效地避免锅炉结渣或使结渣的可能性降至最低限度，这样可提高电厂的安全性和经济性．

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