【摘 要】
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随着火电厂装机容量的增加,高温受热面管道腐蚀导致的氧化皮脱落问题日益威胁着电厂安全生产。课题以火电厂锅炉系统氧化皮脱落堆积问题为背景,结合高温高压蒸汽中氧化皮分离
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随着火电厂装机容量的增加,高温受热面管道腐蚀导致的氧化皮脱落问题日益威胁着电厂安全生产。课题以火电厂锅炉系统氧化皮脱落堆积问题为背景,结合高温高压蒸汽中氧化皮分离技术,在全新的氧化皮分离堆积场景下设计的氧化皮颗粒磁性检测系统可完成运行状态下锅炉系统中氧化皮颗粒在线监测。首先,实现高温高压蒸汽管道中氧化皮颗粒的在线分离和取样,分析了如何对混杂有氧化皮颗粒的高温高压蒸汽进行冷凝,并对大颗粒的氧化皮颗粒进行分离沉积,氧化皮颗粒的成功分离是在线监测氧化皮颗粒的前提条件。其次,根据氧化皮颗粒与沉积管道的磁性特征差异,设计了磁感应强度硬件检测装置,根据磁感应强度信息矢量特性要求完成多点采集系统的设计,实验表明所设计的多通道磁敏矩阵检测系统可以完成沉积管道周围磁感应强度信息的感知。然后,结合深层自编码和收缩自编码提出一种深层收缩自编码(SCAE)的数据降维算法对多通道数据信息进行特征提取。为了验证深层收缩自编码的降维效果,使用支持向量回归机(SVR)进行氧化皮堆积高度预测,进行多组实验对比后完成深层收缩自编码网络各项参数的选取。对比深层收缩自编码降维后的数据和未降维磁感应强度梯度数据训练的氧化皮堆积量预测模型,发现深层收缩自编码降维数据能提高支持向量回归机预测精度。本文通过对高温高压蒸汽中氧化皮颗粒分离取样的研究,设计一套氧化皮颗粒堆积监测系统,该系统可在锅炉非停机状态下实现氧化皮颗粒堆积量的在线监测。系统检测精度较高且已应用于电厂实际现场中,对于电厂锅炉系统中氧化皮颗粒的产生情况评估具有重要参考价值。
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