為對爐膛結(jié)渣情況進行有效預(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級超超臨界鍋爐機組爐膛結(jié)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(shù)的神
為對爐膛結(jié)渣情況進行有效預(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級超超臨界鍋爐機組爐膛結(jié)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(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該電站鍋爐爐膛結(jié)渣情況進行了預(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.另外,基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運行數(shù)據(jù)對爐膛局部結(jié)渣情況進行實時預(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)。
銷售總監(jiān)在大會上分享了2017年集團營銷工作總結(jié)以及2018年營銷戰(zhàn)略。2018年,方快將繼續(xù)向前邁進,加大市場營銷力度、新品開發(fā)力度、售后服務(wù)強度和品牌營銷滲透力度,多方面提升,全面展開工作。
50、鍋爐房內(nèi)部布置時需要注意的安全距離1、整裝鍋爐前端凈距不應(yīng)小于爐體長度的2/3,且不小于2米;立式鍋爐可適當(dāng)縮短;散裝鍋爐不小于4米,且不影響爐前操作和檢修。2、鍋爐側(cè)面和后面的通道凈距不應(yīng)小于0.8米,且應(yīng)滿足操作及檢修(如更換管束、清灰、撥火等)的要求。3、臥式鍋爐頂部的凈空高度不應(yīng)小于2米;立式鍋爐頂部的凈空高度要便于操作及檢修;鍋爐房其它通道的凈空高度,也不應(yīng)小于2米,當(dāng)不需要操作和通行時,其凈空高度可為0.7米。4、對設(shè)置兩臺及以上鍋爐的鍋爐房,相鄰鍋爐之間的距離不應(yīng)小于鍋爐筒體直徑的1至1.5倍。5、鍋爐房一般宜設(shè)置司爐工操作室,對總額定蒸發(fā)量大于或等于4t/h40t煤氣蒸汽鍋爐廠家供應(yīng)商(或供熱量大于或等于2.8MW的熱水鍋爐)必須設(shè)置司爐操作室。鍋爐電控箱也可以設(shè)在鍋爐前方,并保證操作時司爐人員能面朝鍋爐水位表、壓力表等儀表。6、總額定蒸發(fā)量大于2t/h燃油、氣鍋爐房應(yīng)設(shè)置泡沫滅火器或水噴霧系統(tǒng),室外應(yīng)有室外消火栓,其他鍋爐房也應(yīng)有滅火設(shè)備。7、燃油鍋爐房中的日用油箱、油泵一般不宜設(shè)在鍋爐房內(nèi),日用油箱間、油泵間應(yīng)用耐火極限大于2.00h的隔墻,耐火極限大于1.50h的樓板與其它部位隔開。鍋爐房日用油箱間及油泵間的門均應(yīng)為能自動關(guān)閉的甲級防火門,并設(shè)擋油措施。日用油箱上部應(yīng)設(shè)回油管,回油管回油量應(yīng)大于油泵上油量。8、儲油罐及所有油管道必須有可靠的靜電接地,其接地電阻不應(yīng)大于30歐姆。9、燃?xì)忮仩t鍋爐房的設(shè)計方案還應(yīng)符合燃?xì)忮仩t房的有關(guān)安全技術(shù)要求。
近期的改造案例中,進行燃煤鍋爐燃?xì)飧脑斓亩酁橹行⌒腿济哄仩t,而較大容量的燃煤鍋爐一般進行燃?xì)飧脑觳⒉缓纤恪?/p>
針對電廠鍋爐管座角焊縫超聲檢測存在的難點,提出相控陣超聲檢測解決方案.通過制作焊接模擬試樣,對其實施相控陣超聲檢測,成功檢測出預(yù)制缺陷,并與試樣的線切割結(jié)果比對,結(jié)果表明該相控陣超聲檢測方法具有較好的檢測效果,驗證了檢測工藝的有效性,可為此類管座角焊縫的相控陣超聲檢測提供參考。
為對爐膛結(jié)渣情況進行有效預(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級超超臨界鍋爐機組爐膛結(jié)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(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該電站鍋爐爐膛結(jié)渣情況進行了預(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.另外,基于污染系數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)電站運行數(shù)據(jù)對爐膛局部結(jié)渣情況進行實時預(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)。銷售總監(jiān)在大會上分享了2017年集團營銷工作總結(jié)以及2018年營銷戰(zhàn)略。50、鍋爐房內(nèi)部布置時需要注意的安全距離1、整裝鍋爐前端凈距不應(yīng)小于爐體長度的2/3,且不小于2米;立式鍋爐可適當(dāng)縮短;散裝鍋爐不小于4米,且不影響爐前操作和檢修。近期的改造案例中,進行燃煤鍋爐燃?xì)飧脑斓亩酁橹行⌒腿济哄仩t,而較大容量的燃煤鍋爐一般進行燃?xì)飧脑觳⒉缓纤恪?/p>
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