高溫低氧火焰圖像智能診斷方法

出版時間:2012-9  出版社:電子工業(yè)出版社  作者:董增壽,劉明君 著  頁數(shù):228  字數(shù):330000  

內(nèi)容概要

  《高溫低氧火焰圖像智能診斷方法》主要介紹了數(shù)字圖像處理技術在高溫低氧燃燒診斷中的應用現(xiàn)狀以及火焰圖像預處理方法、溫度場檢測方法、火焰圖像的特征量分析、基于神經(jīng)網(wǎng)絡和基于支持向量機的燃燒穩(wěn)定性判定方法、基于偏最小二乘法的氮氧化物排放量預測方法等。
  《高溫低氧火焰圖像智能診斷方法》適合從事燃燒技術的工程技術人員閱讀,也可供高等院校圖像處理相關專業(yè)的教師和研究生參考。

書籍目錄

第1章 緒論
 1.1 引言
 1.2 圖像處理在燃燒診斷中的應用
 1.3 火焰圖像溫度場檢測技術
 1.4 氮氧化物排放檢測技術的發(fā)展
第2章 火焰圖像的預處理
 2.1 火焰圖像處理技術
 2.2 火焰圖像去噪處理
 2.3 火焰圖像分割處理
第3章 溫度場檢測方法
 3.1 溫度場檢測方法概述
 3.2 燃燒火焰特性及基于圖像火焰測溫系統(tǒng)的構(gòu)成
 3.3 熱輻射的基本概念
 3.4 黑體輻射基本定律
 3.5 灰體的基本概念
 3.6 熱輻射測溫法
第4章 燃燒穩(wěn)定性的判斷
 4.1 燃燒穩(wěn)定性的研究現(xiàn)狀
 4.2 燃燒技術的原理及特征
 4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的燃燒穩(wěn)定性判別
 4.4 基于支持向量機的燃燒診斷
第5章 氮氧化物檢測技術
 5.1 基于火焰圖像的nox排放量檢測的研究
 5.2 nox生成機理與排放量影響因素的研究
 5.3 高溫低氧氮氧化物排放量的預測
 5.4 偏最小二乘回歸法在鍋爐氮氧化物檢測中的應用
第6章 相關技術發(fā)展
 6.1 高溫低氧火焰圖像處理技術的發(fā)展
 6.2 爐膛火焰圖像處理系統(tǒng)軟件設計
 6.3 穩(wěn)定性判斷技術的發(fā)展
 6.4 氮氧化物檢測技術的發(fā)展
 6.5 工業(yè)高溫爐自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)的開發(fā)構(gòu)想
參考文獻

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁:   插圖:   工業(yè)鍋爐燃燒的基本要求是工業(yè)鍋爐安全、穩(wěn)定及經(jīng)濟地運行。燃燒火焰是表征燃燒狀態(tài)穩(wěn)定與經(jīng)濟與否最直接的反應。燃燒調(diào)整不好或者燃燒不穩(wěn)定會導致鍋爐熱效率下降,產(chǎn)生更多的污染物、噪聲等,在極端情況下可能引起鍋爐爐膛熄火,甚至誘發(fā)爐膛爆炸,造成事故。為了預防潛在的危險,必須進行切實有效的火焰檢測和燃燒診斷。因此,可靠、及時的燃燒診斷技術成為工業(yè)安全運行的重要條件和基本要求。 工業(yè)鍋爐在啟動點火、正常燃燒運行、熄火停止的每一個階段,爐膛內(nèi)部聚集部分爆炸性燃料,如煤粉和燃油與空氣的混合物,存在著爐膛熄火和爆炸的可能性事故,對人員和設備造成威脅。 據(jù)統(tǒng)計,我國火電機組由于鍋爐事故引起的機組非計劃停機占全年停機時間的一半以上。其主要原因如下。 (1)新投入的大型燃煤鍋爐日益增加,機組容量不斷增大,鍋爐設備的機構(gòu)及其附屬設備變得越來越復雜,影響鍋爐運行的因素也隨之增加,這對爐內(nèi)的火焰檢測和診斷技術提出了更高的要求。 (2)如果燃燒不穩(wěn)定,產(chǎn)生脈動和火焰內(nèi)動,就會引起爐膛壓力不穩(wěn),造成爐墻局部地方往外噴火、噴煙,嚴重時造成滅火放炮,損壞墻體,造成設備損失,危及人身安全。 (3)如果爐內(nèi)溫度場不均勻,如四角噴燃鍋爐,由于各燃燒器配風不當或個別燃燒器工作不正常,造成火焰中心偏向一側(cè),整個爐膛溫度場也隨之偏移,造成離火焰中心近的水冷壁過熱或者結(jié)焦,局部地區(qū)管壁溫度升高,由于熱應力高而造成爆管,造成停爐,影響生產(chǎn)。而遠離火焰中心的水冷壁管則加熱不足,水循環(huán)減慢,造成整個鍋爐水循環(huán)失去平衡,金屬熱應力增加,減少鍋爐使用壽命。 (4)溫度場不均勻,必然造成爐內(nèi)燃燒工況惡化,低溫煤粉得不到充分燃燒,煤粉在爐膛內(nèi)燃盡率降低,勢必把未燃盡的煤粉帶入尾部受熱面,造成過熱器、省煤器的磨損,降低了使用壽命。 (5)如果未燃盡煤粉在出爐膛后進行二次燃燒,必然會使過熱器過熱,造成過熱器管壁熱應力增加或者爆管。 (6)爐膛內(nèi)溫度場不均勻可能造成爐膛出口的煙氣溫度不均勻,從而造成過熱器受熱不均勻,使過熱器熱應力增加,影響使用壽命。上述情況,嚴重時都會造成鍋爐停爐檢修,更換大量金屬部件,對于大型鍋爐,一次事故的損失都是非常大的。

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用戶評論 (總計2條)

 
 

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