CN117940703A - 用于确定燃烧锅炉的流化床中的局部温度异常的方法、用于标定燃烧锅炉的流化床的数值模型的方法、用于估计流化床燃烧锅炉床烧结的风险的方法、控制流化床锅炉的方法以及燃烧锅炉 - Google Patents
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Abstract
用于确定燃烧锅炉的流化床中的局部温度异常的方法、用于标定燃烧锅炉的流化床的数值模型的方法、用于估计流化床燃烧锅炉床烧结的风险的方法、控制流化床锅炉的方法以及燃烧锅炉。为了改进流化床锅炉***(10)的控制,建议与流化床的状况监测相关的某些方法。在控制流化床锅炉***(10)的方法中,例如,监测局部床温度异常和/或床烧结指数;当检测到局部床温度异常和/或床烧结指数超过预定标准时,自动调节燃烧锅炉***(10)的操作和/或向锅炉操作者指示检测到局部床温度异常和/或床烧结状况。
Description
技术领域
本发明涉及流化床燃烧锅炉的控制,例如循环流化床(CFB)锅炉或鼓泡流化床(BFB)锅炉。
背景技术
燃烧锅炉,例如炉排锅炉和流化床锅炉,通常用于产生蒸汽,蒸汽可用于多种目的,例如用于发电和加热。
在流化床锅炉中,燃料和固体颗粒床材料引入炉中,并通过从炉的底部部分引入流化气体来流化床材料和燃料。燃料的燃烧在炉中发生。在BFB燃烧中,流化气体通过床,从而在床中形成气泡。在BFB中流化床可以通过控制流化气体供给和燃料供给来相当方便地控制。
在CFB燃烧中,流化气体通过床材料。大多数床颗粒将夹带在流化气体中并且它们将由流化气体携带。颗粒从流化气体分离并使它们循环返回炉中。
在所有锅炉中,与燃烧技术无关,燃烧状况(例如氧气和燃料的混合)可能并不理想。
发明内容
本发明的第一目的是改进流化床燃烧锅炉***中的床控制。该目的可以使用根据独立权利要求1的方法来满足。
本发明的第二目的是改进流化床燃烧锅炉***中的床控制的精度。该目的可以使用根据平行独立权利要求6的方法来满足。
本发明的第三目的是改进流化床燃烧锅炉***中的床控制。该目的可以使用根据平行独立权利要求9的方法来满足。
本发明的第四目的是改进流化床燃烧锅炉***中的床控制。该目的可以使用根据平行独立权利要求12的方法来满足。
从属权利要求描述了方法的有利方面。
本发明的优点
关于本发明的第一目的,用于确定燃烧锅炉***的流化床中的局部温度异常的方法,该燃烧锅炉***包括具有锅炉栅格的炉,该锅炉栅格配备有至少三个温度传感器,所述至少三个温度传感器一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器代表测量点,所述方法包括以下步骤:
-在测量点处测量床温度;
-使用至少一个数值床温度模型计算测量点的床温度,以获得在燃烧锅炉***的正常操作状况下的计算床温度;
-对于测量点中的至少一些,将测量温度与计算温度进行比较,并且如果超过异常阈值,则确定存在局部温度异常。
使用该方法,用于监测床温度的至少三个温度传感器与数值床温度模型一起,提高了流化床温度测量的精度,使得现在可以检测局部床温度异常。
特别地,尤其是如果床温度在锅炉栅格处测量,在不愿意受理论束缚的情况下,局部异常可以被视为与流化床中的烧结状况的开始相关。本发明人已经观察到局部温度异常充当流化床开始烧结的前兆。因此,通过监测测量温度与计算温度,可以检测到开始的床烧结,并且可以及时采取措施来修复床或至少避免烧结变得更糟。这可能有助于避免燃烧锅炉***由于床烧结而关闭,以及昂贵的维修。有利地,床温度异常提供关于床质量的信息,优选地,床中是否发生烧结的信息。或者换句话说,将有可能接收关于床相关问题的信息,如果不采取补救行动,所述问题可能具有导致关闭的趋势。因此,可以改进锅炉的可用性和/或可以降低操作成本。该方法优选地在本地锅炉控制***中或远程地、优选地在过程智能***中自动地执行。
测量点的计算床温度可以通过以下方式获得:
-准备和标定锅炉操作数据(即至少一次空气流量、燃料水分、主蒸汽流量、烟气氧量和床压力)与每个测量点处的测量床温度之间的数值模型;
-监测锅炉的当前操作数据,包括每个测量点处的测量温度以及至少一次空气流量、燃料水分、主蒸汽流量、烟气氧量和床压力;
-对于至少一个测量点,数值模型用于使用当前操作数据和至少两个其它测量点的测量温度来计算计算温度;
-将计算温度和测量温度相对于异常标准进行比较,并且如果满足异常标准则确定存在局部温度异常。
可以使用优选地至少M天前的历史数据以延迟的方式执行标定,其中M至少为3,优选地M至少为7,更优选地M至少为14。以这种方式,可以更好确保刚刚出现的床质量问题将不会污染标定。
根据本发明的实施例,计算床温度模型可以从以下方程获得:
y=b0+b1×x1+b2×x2+b3×x3+b4×x4+b5×x5+b6×x6,
其中:
b0…b6是从线性回归模型获得的模型系数
x1=总空气流量,计算为一次空气流量(x1prim)和二次空气流量(x1sec)的总和
x2=燃料水分
x3=与输出床温度测量值(y)相邻的床温度测量值(x3a,x3b)的平均值
x4=烟气氧含量
x5=床压力的平均值
x6=再循环气体流量的平均值。
根据实施例,可以计算或测量燃料水分。
根据本发明的实施例,计算床温度模型可以从以下方程获得:
y=b0+b1×x1+b2×x2+b3×x3+b4×x4+b5×x5+b6×x6,
其中:
b0…b6是从线性回归模型获得的模型系数
x1=总空气流量,计算为一次空气流量(x1prim)和二次空气流量(x1sec)的总和
x2=烟气H2O含量
x3=与输出床温度测量值(y)相邻的床温度测量值(x3a,x3b)的平均值
x4=烟气氧含量
x5=床压力的平均值
x6=再循环气体流量的平均值。
根据本发明的实施例,计算床温度可以使用人工智能工具获得。根据本发明的实施例,可以使用神经网络获得计算床温度。
优选地,在检测到局部温度异常时在预定时间内不执行标定(即省去标定)。附加地或替代地,锅炉关闭情况、异常操作和/或异常床状况优选地从标定数据滤除或省去。这种方法可能有助于避免可能的床质量问题污染标定。这种方法可以进行微调,以便在检测到满足给定阈值的局部温度异常时在预定时间内不执行标定。于是,只有产生足够大的异常信号的足够严格的条件才可以被选择来导致在预定时间段内跳过标定。
关于本发明的第二目的,在用于标定燃烧锅炉***的流化床的数值模型的方法中,包括具有锅炉栅格的炉,所述锅炉栅格配备有至少三个温度传感器,所述至少三个温度传感器一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器代表测量点,并且其中,燃烧锅炉***已经配置成在每个测量点处产生测量温度。
这优选地在用于本发明的第一目的的方法的背景中使用:
-监测锅炉的当前操作数据,包括每个测量点处的测量温度和至少一次空气流量、燃料水分、主蒸汽流量、烟气氧量和床压力,并收集成历史数据;
-使用至少一种数值拟合方法来拟合(优选地为数值回归方法,有利地为最小二乘拟合)在锅炉操作数据(即至少一次空气流量、燃料水分、主蒸汽流量、烟气氧量和床压力)与每个测量点处的测量床温度之间的数值模型。
以这种方式,可以生成标定数值模型,该标定数值模型将在燃烧锅炉***的不同操作状况下产生适当精确的结果。
标定可以以预定间隔重复,例如周期性地重复。这有助于保持标定真实,反映燃烧锅炉***的可能磨损和撕裂,而且还反映可能导致操作参数随时间变化的燃料质量、环境状况(温度、环境湿度、环境压力变化)的变化。
在检测到局部温度异常时可以阻止标定。以这种方式,可以更好地确保刚刚出现的床质量问题将不会污染标定。
关于本发明的第三目的,用于估计流化床燃烧锅炉***的锅炉床中的烧结风险的方法,该流化床燃烧锅炉***包括具有锅炉栅格的炉,该锅炉栅格配备有至少三个温度传感器,所述至少三个温度传感器一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器代表测量点,所述方法包括以下步骤:
-在每个测量点处测量锅炉的当前操作数据,即测量温度;
-根据锅炉的当前操作数据,
i)计算测量床温度的平均值;
ii)计算测量床温度的标准偏差;
iii)计算测量床最高温度和测量床最低温度之间的差;
iv)计算测量床温度的展宽(spread);
-使用i)、ii)、iii)和iv)的计算结果,准备床烧结指数。
优选使用的烧结指数的定义的一种可能性可以是:
当进行如下时:
i)计算测量床温度的平均值;
ii)计算测量床温度的标准偏差;
iii)计算测量床最高温度和测量床最低温度之间的差;
iv)计算测量床温度的展宽
将其与对应预定限值进行比较,从而得到平均值、偏差、差和展宽的烧结风险指数。
相似地,
当进行如下时:
v)计算相同测量点的计算床温度TCi;I=1,...,n,以及计算测量床温度TMi;i=1,...,n与计算床温度之间的残差。
将其与对应预定限值进行比较,从而得到床温度残差的烧结风险指数。
例如,最终风险指数于是可以是上述风险指数中的最大值。
本发明人已经观察到,以这种方式,所得到的床烧结指数提供了对除非足够早地进行处理以采取纠正行动否则可能导致关闭锅炉的流化床状况的指示,使得可能避免需要关闭锅炉。将参考图7更详细地讨论这个方面。
优选地,在所述方法中,进一步地,
v)计算相同测量点的计算床温度,并计算测量床温度和计算床温度之间的残差;并且其中步骤v)的结果也用于准备床烧结指数。
以这种方式,仍然可以改进床烧结指数的预测精度。
在根据本发明的第三目的的方法中,可以通过使用根据本发明的第一目的的方法来获得计算床温度。
关于本发明的第四目的,在控制流化床锅炉***的方法中:
监测局部床温度异常和/或床烧结指数;
当检测到局部床温度异常和/或床烧结指数超过预定标准时,自动调节燃烧锅炉***的操作和/或向锅炉操作者指示检测到局部床温度异常和/或床烧结状况。
以这种方式,燃烧锅炉***可以被自动控制以防止床烧结,或者操作者将能够在得知局部床温度异常和/或床烧结状况时采取行动以防止床烧结。
锅炉操作的自动调节可以包括以下中的至少一个:a)增加或减少燃烧空气供给,b)增加或减少燃料供给,c)增加或减少床材料供给和/或床材料去除,d)调节再循环气体流量,e)暂时限制锅炉负荷。
优选地,燃烧空气包括一次空气和二次空气。再循环气体流量优选包括烟气的再循环部分或由烟气的再循环部分组成。
根据本发明的实施例,自动调节或所谓的补救行动包括以下中的至少一个:
-改变燃料混合
-通过锅炉栅格处的一次空气喷嘴触发空气脉冲
-引入供给添加剂,例如粘土,其可以是水合粘土(例如高岭土),或增加这种供给添加剂的量。
测量床温度可能在烧结的早期阶段开始下降。因此,当在床监测过程中确定床温度低于建模床温度从而超过异常阈值时,可以确定异常床状况。
可以使用根据本发明的第一目的的方法来监测局部床温度异常。
可以使用根据本发明的第三目的的方法来监测床烧结指数。
优选地,在该方法中,监测的局部床温度异常和/或监测烧结指数是数值模型。数值模型的延迟标定可用于减少或避免标定数据中的最近床状况的影响。
有利地,使用根据本发明的第二目的的方法来执行延迟标定。
该燃烧锅炉***被配置成执行根据本发明的目的中的任一个的方法。
附图说明
在下文中,参照图1至8B中的附图中所示的示例性实施例更详细地解释所述方法和燃烧锅炉,其中:
图1示出了CFB锅炉***;
图2示出了BFB锅炉***;
图3示出了锅炉栅格和其中的测量布置;
图4示出了烧结风险计算方法;
图5示出了残差计算方法;
图6示出了延迟标定方法;
图7示出了使用残差计算方法获得的结果;
图8A和8B示出了对于图7的情况,风险计算方法在燃烧锅炉***的实际操作数据上使用的结果。
在所有图中,相同的附图标记指代相同的技术特征。
具体实施方式
图1示出了燃烧锅炉***10,其为CFB锅炉并且包括炉12,炉12具有连接至燃烧锅炉***10的水-蒸汽回路的管壁13(通常包括前壁132、后壁134、侧壁131、133)。水可以从水箱供给至节能器,并从节能器经由蒸汽鼓供给至蒸发传热表面,例如管壁13,然后经由蒸汽鼓引导至过热器,然后引导至涡轮。烟气通道可设置有节能器和/或过热器和/或再热器。
流化气体(例如,空气和/或含氧气体)从流化气体供应源153经由一次流化气体供给151以及二次流化气体供给152(以供给含氧气体例如空气以控制燃烧)供给至栅格250下方,通常使得一次流化空气通过栅格250处的喷嘴进入炉(以使燃料和床材料流化)。效果是床材料将被流化,并且燃烧所需的含氧气体也被提供到炉12中。此外,燃料经由燃料供给22供给到炉12中。
燃烧可以通过控制燃料供给22(例如,通过减少或增加燃料供给22)和通过控制流化气体供给(例如,通过减少或增加供应到炉12内的氧气或含氧气体的量,优选燃烧空气)来调节。燃料可以与添加剂一起供给,特别是与充当碱性吸附剂的这种添加剂一起供给,例如CaCO3和/或例如粘土。附加地或替代地,NOx还原剂(例如铵或尿素)可供给到炉12的燃烧区域中或炉12的燃烧区域上方。
引入炉中的床材料可以包括沙子、石灰石和/或粘土,其特别地可以包括高岭土。床以及通常燃烧的一个效果是在水-蒸汽回路中,水和蒸汽在管壁13中被加热并且水被转化为蒸汽。
底灰可落至炉12的底部并经由灰溜槽(为了清楚起见从图1省去)去除,而灰的一部分(即所谓的飞灰)随烟气携带。
燃烧产物,例如烟气、未燃烧的燃料和床材料,从炉12行进至可包括涡流器103的颗粒分离器14。颗粒分离器14将烟气从固体分离。尤其是在较大的燃烧锅炉10中,可以存在多于一个(两个、三个…)的分离器14,优选地彼此并联布置。
由分离器14分离的固体通过优选地位于分离器14底部的环路密封件120。然后固体传送到流化床热交换器(FBHE)100,该热交换器也是传热表面(例如但不限于包括管和/或传热板),以便FBHE 100从固体收集热量,以进一步加热水-蒸汽回路中的蒸汽。
FBHE 100可以是流化的并且包括传热管或其它类型的传热表面并且被布置为再热器或过热器。蒸汽从FBHE出口105传送进入高压涡轮(如果FBHE 100是过热器)或中压涡轮(如果FBHE 100是再热器)。FBHE入口104优选地来自节能器(当FBHE 100是过热器时)或来自高压涡轮(当FBHE 100是再热器时)。
固体可经由返回通道102离开FBHE 100进入炉12中。尤其是在较大的燃烧锅炉10中,可存在多于一个(两个、三个…)环路密封件120和FBHE 100以及返回通道102,优选地彼此并联布置,使得对于每个分离器14,将存在相应环路密封件120、FBHE 100和返回通道102。实践中,FBHE 100中的一些可以布置为过热器,而一些其它可以布置为再热器。
烟气从分离器14传送到交叉管道15,并从那里进一步传送到后通路16(其优选可以是竖直通路),并从那里经由烟气管道18传送到烟道(stack)19。
后通路16包括多个传热表面21i(其中i=1、2、3、…、k,其中k是传热表面的数量)。在图1中,在传热表面中示出了传热表面211、212、213、214、...、21k。传热表面21k描绘空气预热器。其它传热表面211至21k-1可包括节能器、过热器和再热器。例如,可以根据实际需要为每个燃烧锅炉不同地选择这些部件中的每一个中的不同传热表面的实际数量。并且还可以有包括传热表面21的其它部件。
燃烧锅炉***10配备有多个传感器和计算机单元。实际上,一个中型(100-150MWth)燃烧锅炉***10每天可以产生1亿个测量结果,这需要25GB的存储空间。图1和2示出了传感器和计算机单元中的一些。传感器的示例是测量FBHE 100的出口105处的输出蒸汽温度的温度传感器、测量FBHE 100室处的压力的压力传感器、测量分离器14处的烟气出口温度的温度传感器、测量环路密封件120中的温度的温度传感器、以及测量环路密封件中的压力的压力传感器。
过程数据可以由分布式控制***(DCS)301从传感器收集。例如,数据收集可以最方便地布置在现场总线378上。DCS 301可以具有用于向操作者显示操作状态信息的显示器/监视器302。EDGE服务器303可以处理从传感器获得的测量数据,例如对其进行过滤和平滑。可以存在用于存储数据的本地存储器304。
DCS 301、显示器/监视器302、EDGE服务器303、本地存储器304可以位于燃烧锅炉网络370中(本地存储器304优选地直接连接到EDGE服务器303)。燃烧锅炉网络370优选地与现场总线380分离,现场总线380用于将来自传感器的测量结果传送至DCS 301和/或EDGE服务器303。在DCS 301和EDGE服务器303之间可以存在开放平台通信服务器,以使***可更好地相互操作。
燃烧锅炉网络370可以优选地经由网关308与互联网300连接。在这种情况下,测量结果可以从燃烧锅炉网络370传输到云服务,例如位于计算云306中的过程智能***305。申请人目前操作运行分析平台的云服务。云服务可以在虚拟化服务器环境上操作,例如在上,其是用于数据的分布式计算和云存储的虚拟化、易于扩展的环境。其它云计算服务也可能适合运行该分析平台。此外,代替云计算服务,或除云计算服务之外,可以使用本地或远程服务器来运行分析平台。
图2示出了作为BFB锅炉的燃烧锅炉***10。BFB锅炉与CFB锅炉的不同之处在于流化床不是循环床而是鼓泡床。因此,不需要分离器14、环路密封件120、FBHE 100和返回通道102。
通常,存在位于炉12中的至少一个过热器14,优选位于炉12的顶部。过热器14入口143优选来自蒸汽鼓200或来自另一过热器,并且出口144通向高压涡轮。
在用于确定燃烧锅炉***10的流化床中的局部温度异常的方法中,燃烧锅炉***10包括具有锅炉栅格250的炉12,锅炉栅格250配备有优选地位于栅格250上方的至少三个温度传感器20i,温度传感器20i一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器20i代表测量点Pi,i=1,...,n:
-在测量点Pi,i=1,...,N处测量床温度TMi,i=1,...,N;
-使用至少一个数值床温度模型计算测量点Pi,i=1,...,n的床温度,以获得在燃烧锅炉***10的正常操作状况下的计算床温度TCi;i=1,...,n;
-对于测量点Pi,i=1,...,n中的至少一些,将测量温度TMi与计算温度TCi进行比较,并且如果超过异常阈值(例如对所有i计算ΔT=TMi–TCi,并且如果ΔT>ΔTlimit),则确定存在局部温度异常。
优选地通过以下方式获得测量点Pi,i=1,...,N的计算床温度TCi;i=1,...,N:
-准备并标定锅炉操作数据(即至少一次空气流量x1、燃料水分x2、主蒸汽流量x3、烟气氧量x4和床压力x5)与每个测量点(Pi,i=1,...,N)处的测量床温度TMi,i=1,...,N之间的数值模型f,即f(x1,x2,c3,x4,x5)=Tmi;
-监测锅炉的当前操作数据,包括每个测量点Pi,i=1,...,N处的测量温度TMi,i=1,...,N以及至少一次空气流量x1、燃料水分x2、主蒸汽流量x3、烟气氧量x4和床压力x5;
-对于至少一个测量点Pj,j为某个1,...,n,数值模型用于使用当前操作数据和至少两个其它测量点的测量温度来计算计算温度TCj;
-将计算温度TCj和测量温度TMi相对于异常标准进行比较,并且如果满足异常标准则确定存在局部温度异常。
可以使用优选地至少M天前的历史数据以延迟的方式执行标定,其中M至少为3,优选地M至少为7,更优选地M至少为14。
在检测到局部温度异常时,可以在预定时间内不执行标定。特别地,在检测到满足给定阈值的局部温度异常时,可以在预定时间内不执行标定。
在用于标定燃烧锅炉***10的流化床的数值模型的方法中,燃烧锅炉***10包括具有锅炉栅格250的炉12,锅炉栅格250配备有至少三个温度传感器20i,所述至少三个温度传感器20i一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器代表测量点Pi,i=1,...,N,并且其中,燃烧锅炉***10已经配置成在每个测量点Pi,i=1,...,N处产生测量温度TMi;
-监测锅炉的当前操作数据,包括每个测量点Pi,i=1,...,n处的测量温度TMi,i=1,...,N以及至少一次空气流量x1、燃料水分x2、主蒸汽流量x3、烟气氧量x4和床压力x5,并收集成历史数据;
-使用至少一种数值拟合方法(优选地为数值回归方法,有利地为最小二乘拟合)来拟合锅炉操作数据(即至少一次空气流量x1、燃料水分x2、主蒸汽流量x3、烟气氧量x4和床压力x5)与每个测量点(Pi,i=1,...,n)处的测量床温度TMi,i=1,...,N之间的数值模型f。
图3示出了锅炉栅格250包括八个温度传感器20(因此N=5)的示例。基本上,可以使用任何数量(但是至少三个)的温度传感器20。
优选地以预定间隔(例如周期性地)重复标定。
在检测到局部温度异常时可以阻止标定。
在用于估计流化床燃烧锅炉***(10)的床烧结风险的方法中,流化床燃烧锅炉***(10)包括具有锅炉栅格(250)的炉(12),该锅炉栅格(250)配备有至少三个温度传感器(20i),所述至少三个温度传感器一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器代表测量点Pi,i=1,...,n:
-在每个测量点Pi,i=1,...,n处测量锅炉的当前操作数据,即测量温度TMi;i=1,...,N;
-根据锅炉的当前操作数据,
i)计算测量床温度的平均值;
ii)计算测量床温度的标准偏差;
iii)计算测量床最高温度和测量床最低温度之间的差;
iv)计算测量床温度的展宽
-使用i)、ii)、iii)和iv)的计算结果,准备床烧结指数。
根据本发明的实施例,在计算展宽i=1:N时,其中N是床温度测量的总数,xi是各个床温度测量值,并且是除xi之外的所有床温度测量值的平均值。
优选地,在该方法中,还:
v)计算相同测量点的计算床温度TCi;I=1,...,n,以及计算测量床温度TMi;i=1,...,n与计算床温度之间的残差。步骤v)的结果也有利地用于准备床烧结指数。
在控制流化床锅炉***10的方法中,
监测局部床温度异常和/或床烧结指数;和
当检测到局部床温度异常和/或床烧结指数超过预定标准时,自动调节燃烧锅炉***10的操作和/或向锅炉操作者指示检测到局部床温度异常和/或床烧结状况。
锅炉操作的自动调节可以包括以下中的至少一个:a)增加或减少一次和/或二次空气供给151、152,b)增加或减少燃料供给20,c)增加或减少床材料供给和/或床材料去除,d)调节(优选增加)再循环气体流量,e)暂时限制锅炉负荷。
自动调节或所谓的补救行动可以包括以下中的至少一个:
-改变燃料混合
-通过一次空气喷嘴触发空气脉冲
-引入供给添加剂,例如粘土,其可以是水合粘土(例如高岭土),或增加供给添加剂的量。
优选使用数值模型来监测局部床温度异常和/或监测烧结指数。优选地,使用数值模型的延迟标定来减少或避免标定数据中的最近床状况的影响。
燃烧锅炉***10配置成执行根据前述权利要求中任一项所述的方法。
图4示出了该方法在流化床燃烧***10中、更特别地在DCS 301和/或EDGE服务器303中、或在过程智能***305中的可能使用。
作为数据输入(步骤J1),燃料水分被提供给该方法。这可以从燃料测量或来自于烟气分析的结果,或手动输入。
在步骤J3中,床温度被建模。
在步骤J5中,执行床诊断。结果,获得残差ΔT=TC-TM。
图5示出了床诊断步骤J5的可能输入。作为可能输入,提供一次空气流量、二次空气流量、烟气氧量、烟气H2O、床压力。它们可以在燃烧锅炉的操作期间被测量,优选地由DCS301或EDGE服务器303测量。
补救行动可以自动采取(优选地由DCS 301、EDGE服务器303或过程智能***305),或者锅炉操作者可以手动采取行动。
图6示出了延迟标定的原理。
本发明人分析了在燃烧锅炉***10的操作期间收集的实际锅炉操作数据,直到燃烧锅炉***10由于床烧结而关闭。本发明人能够证明(参见图7):使用他们的方法,可以检测局部床温度异常并且局部床温度异常往往充当床烧结的前兆。使用本发明人的方法,可以在实际问题出现之前在适当长且提前足够远的行动窗口内足够早地观察到局部床温度异常以及烧结状况。在图7的示例中,行动窗口是由于床烧结问题燃烧锅炉***10必须关闭之前大约45-25小时。
图8A和8B示出了在图7中所示的曲线中得到的温度传感器201至208的相应温度传感器测量数据。因此,至少8个温度传感器20足够多以足够早地可靠地检测烧结问题,以允许用于燃烧锅炉***10的足够长的行动窗口来自动控制或由锅炉操作者手动控制,以防止燃烧锅炉***10关闭。
对于本领域技术人员来说显而易见的是,随着技术的进步,本发明的基本思想可以通过多种方式实施。因此,本发明及其实施例不限于上述示例和样本,而是它们可以在专利权利要求及其合法等同物的内容内变化。
在所附的权利要求书和本发明的前面描述中,除非上下文由于明确的语言或必要的暗示而另有要求,否则词语“包括”或诸如“含有”或“包含”的变体以包含性含义使用,即指定所述特征的存在,但不排除本发明的各种实施例中其它特征的存在或添加。
所使用的附图标记列表:
10 燃烧锅炉***
12 炉
13 管壁
14 颗粒分离器
15 交叉管道
16 后通路
18 烟气管道
19 烟道
20j温度传感器(i=1,2,3,...,8)
21i热交换器(j=1,2,3,...,k)
22燃料供给
100流化床热交换器(FBHE)
102返回通道
103涡流器
104FBHE入口
105FBHE出口
120环路密封件
131侧壁
132前壁
133侧壁
134后壁
143过热器入口
144过热器出口
151一次流化气体供给
152二次流化气体供给
153流化气体供应源
180烟气再循环
200蒸汽鼓
203过热器
250栅格
300互联网
301分布式控制***(DCS)
302显示器/监视器
303EDGE服务器
304 本地存储器
305 过程智能***
306 计算云
308 网关
370 燃烧锅炉网络
380 现场总线
Claims (18)
1.一种用于确定燃烧锅炉***(10)的流化床中的局部温度异常的方法,该燃烧锅炉***(10)包括具有锅炉栅格(250)的炉(12),该锅炉栅格(250)配备有至少三个温度传感器(20i),所述至少三个温度传感器一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器(20i)代表测量点(Pi,i=1,...,n);
其中,该方法中:
-在测量点(Pi,i=1,...,N)处测量床温度(TMi,i=1,...,N);
-使用至少一个数值床温度模型计算测量点(Pi,i=1,...,n)的床温度,以获得在燃烧锅炉***(10)的正常操作状况下的计算床温度(TCi;i=1,...,n);
-对于测量点(Pi,i=1,...,n)中的至少一些,将测量温度(TMi)与计算温度(TCi)进行比较,并且如果超过异常阈值,则确定存在局部温度异常。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,在该方法中,测量点(Pi,i=1,...,N)的计算床温度(TCi;i=1,...,N)通过以下方式获得:
-准备并标定锅炉操作数据与每个测量点(Pi,i=1,...,N)处的测量床温度(TMi,i=1,...,N)之间的数值模型(f),锅炉操作数据即至少一次空气流量(x1)、燃料水分(x2)、主蒸汽流量(x3)、烟气氧量(x4)和床压力(x5);
-监测锅炉的当前操作数据,包括每个测量点(Pi,i=1,...,N)处的测量温度(TMi,i=1,...,N)和至少一次空气流量(x1)、燃料水分(x2)、主蒸汽流量(x3)、烟气氧量(x4)和床压力(x5);
-对于至少一个测量点(Pj,j为某个1,...,n),数值模型用于使用当前操作数据和至少两个其它测量点的测量温度来计算计算温度(TCj);
-将计算温度(TCi)和测量温度(TMi)相对于异常标准进行比较,并且如果满足异常标准则确定存在局部温度异常。
3.根据权利要求2所述的方法,其中:使用优选地至少M天前的历史数据以延迟的方式执行标定,其中,M至少为3,优选地M至少为7,更优选地M至少为14。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其中:当检测到局部温度异常时,在预定时间内不执行所述标定。
5.根据权利要求4所述的方法,其中:当检测到满足给定阈值的局部温度异常时,在预定时间内不执行所述标定。
6.一种用于标定燃烧锅炉***(10)的流化床的数值模型的方法,优选地在根据权利要求1至5中任一项所述的方法的背景中使用,其中:
-燃烧锅炉***(10)包括具有锅炉栅格(250)的炉(12),该锅炉栅格(250)配备有至少三个温度传感器(20i),所述至少三个温度传感器一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器代表测量点(Pi,i=1,...,N),并且其中,燃烧锅炉***(10)已经配置成在每个测量点(Pi,i=1,...,N)处产生测量温度(TMi);
-监测锅炉的当前操作数据,包括每个测量点(Pi,i=1,...,n)处的测量温度(TMi;i=1,...,N)和至少一次空气流量(x1)、燃料水分(x2)、主蒸汽流量(x3)、烟气氧量(x4)和床压力(x5),并收集成历史数据;
-使用至少一种数值拟合方法来拟合锅炉操作数据与每个测量点(Pi,i=1,...,n)处的测量床温度(TMi,i=1,...,N)之间的数值模型(f),锅炉操作数据即至少一次空气流量(x1)、燃料水分(x2)、主蒸汽流量(x3)、烟气氧量(x4)和床压力(x5),优选地为数值回归方法,有利地为最小二乘拟合。
7.根据权利要求6所述的方法,其中:以预定间隔重复所述标定。
8.根据权利要求6或7所述的方法,其中:在检测到局部温度异常时阻止所述标定。
9.一种估计流化床燃烧锅炉床烧结的风险的方法,其中:
-燃烧锅炉***(10)包括具有锅炉栅格(250)的炉(12),所述锅炉栅格配备有至少三个温度传感器(20i),所述至少三个温度传感器一起限定测量栅格,其中,每个温度传感器代表测量点(Pi,i=1,...,n)
-在每个测量点(Pi,i=1,...,n)处测量锅炉的当前操作数据,即测量温度(TMi,i=1,...,N);
-根据锅炉的当前操作数据,
i)计算测量床温度的平均值;
ii)计算测量床温度的标准偏差;
iii)计算测量床最高温度和测量床最低温度之间的差;
iv)计算测量床温度的展宽
-使用i)、ii)、iii)和iv)的计算结果,准备床烧结指数。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,在所述方法中,进一步地,
v)计算相同测量点的计算床温度(TCi;I=1,...,n),以及计算测量床温度(TMi;i=1,...,n)和计算床温度之间的残差;并且其中,步骤v)的结果也用于准备床烧结指数。
11.根据权利要求10所述的方法,其中:使用根据权利要求1至5中任一项所述的方法获得计算床温度(TCi;I=1,...,n)。
12.一种控制流化床锅炉***(10)的方法,其中:
监测局部床温度异常和/或床烧结指数;
当检测到局部床温度异常和/或床烧结指数超过预定标准时,自动调节燃烧锅炉***(10)的操作和/或向锅炉操作者指示检测到局部床温度异常和/或床烧结状况。
13.根据权利要求12所述的方法,其中:锅炉操作的自动调节包括以下中的至少一个,但优选为两个、三个、四个或全部:a)增加或减少燃烧空气供给(151、152),b)增加或减少燃料供给(20),c)增加或减少床材料供给和/或床材料去除,d)调节再循环气体流量,e)暂时限制锅炉负荷。
14.根据权利要求12或13所述的方法,其中:使用根据权利要求1至5中任一项所述的方法来监测局部床温度异常。
15.根据权利要求12至14中任一项所述的方法,其中:使用根据权利要求9至11中任一项所述的方法来监测床烧结指数。
16.根据权利要求12至15中任一项所述的方法,其中:监测的局部床温度异常和/或监测烧结指数是数值模型,并且其中,所述数值模型的延迟标定用于减少或避免标定数据中的最近床状况的影响。
17.根据权利要求16所述的方法,其中:使用根据权利要求6至8中任一项所述的方法来执行所述延迟标定。
18.一种燃烧锅炉***(10),其特征在于,所述燃烧锅炉***(10)配置成执行根据前述权利要求中任一项所述的方法。
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