燃煤电厂锅炉受热面非正常的积灰结渣使传热热阻和烟道通风阻力增加，影响锅炉的正常运行，降低锅炉热效率并增加机组煤耗。严重时将导致机组降负荷运行或停机，甚至酿成重大事故。因此，预防和减轻电厂锅炉受热面积灰结渣是确保机组安全经济运行的重大问题之一。

　　近年来，国内外电力企业纷纷在降低发电成本方面挖掘潜力，在保证发电和安全运行的前提下，改烧品位较低（通常灰分高且灰熔点低）而价格低得多的煤，以追求更大的经济效益。但是，往往由此而来的问题之一就是受热面的积灰结渣较重。目前，我国大机组燃用煤种的约50％属易结渣煤，加之我国电厂燃用煤质多变，经常较大偏离设计值，几乎都存在不同程度的结渣。在大多数情况下，试图通过改进锅炉的设计和运行方式均不十分有效。

　　在各种避免严重积灰或结渣的技术措施中，运行中对受热面进行蒸汽或空气吹扫是一种有效的且普遍采用的手段。目前，我国的大型电厂锅炉均装备了完善可靠的吹灰装置，按设定程序控制定时定量投入吹灰。但是，无论是空气或是蒸汽吹灰，都要消耗大量的能量，譬如，蒸汽吹灰所耗汽量一般占蒸失和排烟损失的增加，吹灰器的运行要消耗锅炉效率的0．7％左右。另一方面，不适当的频繁吹灰会因磨蚀和热应力对受热面造成损坏，缩短受热面的寿命，同时也增加了吹灰装置的维修费用。再者，不适当的集中吹灰操作，会超出除尘设备的设计容量，造成短时间的烟尘排放超标，在某些国家会招致处罚^［1］。

　　在锅炉运行中，如何准确监测炉内结渣积灰的程度和发展趋势，并根据积灰结渣的状况和运行需要，及时有效地采取吹灰清渣措施，即维持受热面的正常状况，又节约吹灰介质和降低烟尘排放显得十分重要。因此，为大型电厂锅炉研究和开发基于在线监测参数、直接或间接地诊断炉内积灰结渣的在线监测诊断技术，指导优化清渣吹灰是十分必要的。

　　近年来一些工业发达国家十分重视燃煤电厂锅炉结渣积灰在线监测和优化吹灰技术的开发与应用，已经在某些大型燃煤电厂锅炉上进行了示范实施，取得提高锅炉安全经济运行的效果^［1～5］。我国在这一领域的研究和开发工作还很少，尤其未见在大型电厂锅炉上的工程实践。

　　我国近年来建成投产的300 MW及以上的大型电厂锅炉，均安装了性能良好和运行可靠的受热面蒸汽吹灰清渣系统，并配备了先进的计算机数据采集、处理、控制和运行管理系统，一次传感器和仪表的测量精度较以前大幅度提高，这些都为实现在线监测分析和指导运行创造了有利的条件。

　　本项研究工作以河北衡水发电厂（现衡丰发电有限责任公司）300 MW燃煤机组为对象，开发了积灰结渣在线监测系统，取得了能够实时监测锅炉各主要对流受热面积灰结渣的成功经验。

2　300 MW燃煤锅炉机组概况

　　衡水发电厂300 MW机组的1025t／h锅炉为北京巴威公司制造的亚临界压力中间再热自然循环汽包锅炉，锅炉受热面布置如图1所示，设计煤种为山西阳泉无烟煤和晋中地区地方矿贫煤。该锅炉采用蒸汽程序控制吹灰，炉膛壁面布置27只IR－3型伸缩式短吹灰器，炉膛水平烟道、尾部烟道受热面布置50只IK－525型长伸缩式吹灰器。机组的信息系统以30s的间隔实时采集和传输2000个左右的机组运行参数，其中与锅炉有关的运行参数约120个，与受热面换热有关的热工参数绝大部分为工质侧进出口的温度和压力，且准确度较高，而烟气侧的热工测点十分少，并且，由于测量误差和布置难度均较大，只有检测值误差相对较小的低温段参数可以利用，譬如，省煤器后烟温、排烟温度和氧量等。

3　基于在线监测运行参数的锅炉受热面积灰结渣分析计算模型　

　　基于少数烟气侧数据和绝大部分工质侧数据已提出各类分析算法^［1～5］，但在具体处理上均有较大的不同，主要体现在计算模型的选取，譬如，热平衡计算法，人工神经网络的方法等；故在检测参数的预处理，受热面洁净度的定义，理想洁净度的确定，判断污染程度和指导吹灰的策略等方面也有所不同。　　本项工作采用了热平衡计算原理。在锅炉整体热平衡的基础上，从省煤器出口开始，逆烟气的流程逐段进行各受热面的热平衡和传热计算。即，在已知受热面出口烟温，工质侧进出口等参数的基础上，分别由烟气侧和工质侧的热平衡方程式，计算该受热面的进口烟温

Q_sj＝D（h″－h′＋Δh_jw）／B_j（1）　　

式中　h′、h″为受热面进口及出口的蒸汽焓，kJ／kg；H^′、H^″为受热面进、出口烟气焓，kJ／kg；Δh_jw为减温水焓，kJ／kg；B_j为计算燃烧量，kg／h；φ为保热系数；α为漏风系数；H⁰_lk为理论冷空气焓，kJ／kg。
　　再根据传热方程

    式中k为传热系数，W／（m²·℃）；Δt为传热温差，℃；A为计算对流受热面积，m²。
　　得到该工况下该受热面的实际传热系数K_sj。定义K_sj与理想状态下的K_lx的比值为受热面的洁净因子CF，描述受热面的洁净程度

    当CF＝1时，受热面处于理想的洁净状态，CF小于1则受热面偏离正常允许的污染状态，越小则污染越严重。对不同的受热面，具体计算方法亦有所差异。

4　受热面洁净程度判断规则和洁净因子计算　

　　计算得到受热面的洁净因子后，可进一步判断受热面的污染程度。为了达到经济合理地指导吹灰操作的目的，确定锅炉运行中各受热面在理想状态下的传热系数和最小洁净因子的数值，是实现优化吹灰的重要前提。因此，需要处理以下3个层次的问题。
　　（1）如何通过在线热力数据的计算结果合理判断某一受热面在怎样的状态下为正常污染，即所谓的理想状态。在这一相对“洁净”的条件下，该受热面可以达到某一“理想的”换热量和传热系数，譬如，当受热面刚经历正常吹灰后的状态，应当有CF＝1，而在其它状态下则为“污染”条件下的换热量和传热系数；
　　（2）怎样的状态为“脏”，污染到何等程度就必须进行吹灰。在各种特定的工况下需要科学地选取洁净因子的下限值，当计算的受热面的实际洁净因子低于此下限值后，就必须吹灰。该值的选取决定于以下因素：①吹灰消耗蒸汽的代价与受热面传热效率改善的权衡，②考虑烟尘排放瞬时超标的限制；
　　（3）由于机组实际吹灰能力的限制，应合理确定哪一段受热面需要立即吹灰，哪一段受热面可以暂时维持现状。对不同的受热面，基于锅炉对象的运行原则，确定各不相同的较合理的最小洁净因子，以确保某些受热面在某些运行工况条件下的优先吹灰。
　　目前已考虑的因素有：①低负荷时，污染增长的较慢，吹灰间隔可以延长，因此，预置的各受热面的CF值均可以小一些；②高负荷时，污染增长较快，吹灰间隔应适当缩短，因此，预置的CF值可以大一些；③在无减温水的投入时，提高过热器和再热汽温通常要求增加燃料量，因此，对炉膛水冷壁选取较小的CF值（允许炉膛“脏”一些），增加对流吸热量，同时，也增加了对流受热面的吹灰机会，达到提高汽温而不必多投燃料的目的；④在汽温偏高，要求多投减温水的工况下，将对流受热面的CF值选的小一些；炉膛的CF值选的大一些，增加炉膛水冷壁的换热量，减少对流受热面的换热量；⑤当排烟温度升高时，应适当增大所有受热面的CF值。其它的预置规则还包括：CF计算值较小的受热面优先吹灰；烟气下游比上游受热面有更高的吹灰优先权等。

5　在线监测计算分析系统模型的组成

　　系统模型包括的主要子模块有：热工参数的预处理，过程变量和换热基础数据的计算，锅炉整体和各受热面传热计算，各受热面的积灰或结渣程度的判断和洁净因子的预置，基于运行规则的吹灰运行指导，模型的在线调试，历史数据存储与关联，计算机界面显示，锅炉常见故障诊断等。

6　有关问题的处理和计算误差分析

    （1）锅炉实际燃煤量变化的影响
　　受热面的换热计算与锅炉的实际燃煤量密切相关，在一定的机组出力下，燃煤量会随锅炉热效率和煤质的变化发生改变。根据实际运行测算，在燃煤的主要指标（发热量、灰分和水分）和锅炉热效率的一般波动范围内，燃煤量大致有不大于1％的变化，不会对计算结果产生显著的影响。同时，为了考虑煤质变化较大的情况，预置了几种常用的煤质数据，可根据入炉煤的情况实时在线选择或输入。

    （2）在线采集数据的预处理
　　模型在线计算所依赖的大部分实时数据均为热工参数，而热工参数具有动态变化的特征，在本质上具有测量的不确定性。另外，也不能排除由于锅炉内部已发生故障或热工测点已经失效而引起的参数异常，加之锅炉热力系统内部参数间的相互关联，使这种不确定性更加复杂。所以，为保证模型计算结果的可靠并提供有价值的指导，在调用这些热工参数进行模型计算之前，必须对热工参数进行合理的表述和过滤处理，并考虑可能出现的与锅炉故障有关的参数畸变。

　　在解决这一问题的尝试中，运用了对参数进行模糊性表达的数学方法^［6］，对几乎所有的热工参数在不同的工况下（主要是负荷变化），确定该参数实际值的正常区间和在其外的允许上下区间和异常上下区间等5值区间。在程序执行中，用自然语言将这一5值集合表达为：正常，低，高，过低和过高。所以，在参数的预处理中，对超出范围的检测参数，首先考察其在一定时间间隔中的变化趋势，避免由于参数自身的短暂波动而作出误判断。另外，根据锅炉热力系统的内在联系，判断锅炉可能出现的故障或测点失效。

    （3）变负荷过程的处理
　　机组负荷变化是所有参数中变化最频繁、幅度最大，且对其它热工参数基准值影响最大的参数。一般来说，实时检测的负荷来自锅炉的给水量、汽机侧的计算值和电负荷，这些数据可以互相校核，而负荷值具有较高的准确度。因此，在模型中对所有与负荷变化有关的参数均根据其函数依赖关系做了相应的关联处理，在实时计算中，根据负荷值随时调用和修正。如果锅炉处在动态的负荷变化过程中，即负荷变化的速率或负荷变化的幅度超过一定值时，将暂停执行计算程序，直至负荷达到稳定。

    （4）计算误差分析
　　如前所述的热平衡计算方法是基于锅炉尾部的某些烟气侧和几乎所有工质侧的检测数据，其它逆烟气流程的各截面烟温均为计算得到，为了尽量减少计算误差，对烟气侧的温度等测点做了仔细校核。模型的实际监测结果表明，不同工况下炉膛出口烟温的计算值和设计值的差值基本在测量和计算误差范围内。其它影响计算结果的因素还有待于深入探讨。

7　300 MW机组锅炉在线监测的结果与分析

　　图2～5为该系统在衡水发电厂2号机组上连续7小时在线运行中对各主要受热面的积灰结渣监测的实时监测结果，在此过程中基本稳定在额定负荷，每小时约计算和显示120次的洁净因子的实时计算值。

　　结果表明，由于热工参数的动态变化特性，不可避免地造成计算结果的波动，个别时刻出现瞬间的参数异常。除省煤器外的其它受热面均能够不同程度地显示出运行中洁净因子的变化趋势和吹灰投入前后受热面洁净因子的显著变化。但可能由于不同受热面的积灰程度不同，有的受热面的吹灰效果比较明显，譬如低温再热器，洁净因子变化显著，有些变化幅度小一些，但也有20％左右的改变。另外还有测量精度和计算误差的影响。对省煤器来说，由于其本身的传热率较高，吹灰前后所带来的换热量变化仅约为总换热量的3％～5％，这一变化幅度与因热工参数不稳定性所造成的计算结果波动幅度比较接近，因此，省煤器的计算有待于深入探讨。初步运行结果说明，该系统能够对各主要受热面的污染程度进行在线计算和监测，且监测结果是合理的。

8　结论

　　在300 MW机组锅炉上实时在线运行结果显示，该系统能够比较合理地实时监测锅炉各主要对流受热面积灰结渣状况，说明本项工作所采用的数据处理方法和计算分析模型是合理的，对指导受热面的优化吹灰清渣提供了比较可靠的依据。也为进一步研究与开发工作提供了基础和改进的方向。

参考文献：

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［2］盛昌栋，黄永生．国外煤粉炉结渣诊断与监控技术的进展［J］．锅炉技术，1997，（8）．

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［4］Cortes C，Bella O，Valero A．Ash fouling monitoring and soot blowing optimization in a pulverized coal fired utility boiler［C］．In：Proc ．10th Inter．Pittsburgh Coal Conf．‘Coal Energy　and the Environ ment’，Pittsburgh，PA，USA，1993：703－708．

［5］Von K．Zolzer A．Wignjosaputro R，Sackermann，et al．Einsatz deskess el －diagnose－syste ms KEDI im kraftwerk staudinger 5realisierung und betriebserfahrung．VGAKraftwerkstechnik，1995（75），Heft 9．

［6］倪维斗，夏朝阳，王民汉．循环流化床锅炉状态监测与故障诊断专家系统（CFBBEXPTS）的模糊知识表示［J］．动力工程，1998，18(1):1-7.