Снижение ущерба от шлакования достигается за счет:
• выбора параметров топки лучше отвечающих специфике топлива и его минеральной части;
• внедрения пылеприготовительных и топочно-горелочных устройств, позволяющих управлять шлакованием. Для персонала ТЭС важно иметь возможность влиять на ситуацию по шлакованию работающего оборудования помимо крайнего случая его разгрузки, и оборудование должно отвечать этим требованиям. За рубежом отработаны следующие, наиболее влияющие операции: увеличение избытка воздуха, уменьшение оборотов классификатора (угрубление помола топлива), увеличение третичного воздуха выше факела (OFA), перераспределение топлива по ярусам;
• совершенствования систем мониторинга и контроля шлакования (мониторинг условий, определяющих шлакование, прямой или косвенный мониторинг шлакующих свойств, мониторинг ситуации по шлакованию);
• совершенствования средств и регламента работы средств очистки от отложений.
Общая и очевидная тенденция в мире, наряду с использованием уникальных установок и методов для решения отдельных задач, заключается в получении и использовании более подробных, чем справочные данные, сведений о характеристиках и свойствах углей. Уголь имеет гетерогенную природу и необходимо несколько аналитических методов исследования, чтобы охарактеризовать его достаточно адекватно даже, если рассматривать только минеральную часть. Помимо дорогого и сложного определения размера и состава индивидуальных частичек минеральных примесей (метод CCSEM и подобные), используется ряд более доступных методов. Цель исследовании этими методами состоит в лучшем понимании природы минеральной части углей, в выяснении в каких вещественных (минеральных) формах она присутствует, степени ассоциированности (связанности) с собственно угольным веществом, наличия и состава органоминеральных элементов и других аспектов. Перечень широко используемых методов включает флуоресиентный анализ, рентгеновскую дифракцию, дифференциальный термический анализ (ДТА), дифференциальную сканирующую калориметрию, термохимический анализ, химическое фракционирование.
Поведение минеральной части в в существенной мере также зависит от характеристик органической части топлива, и состав исследований, касающийся шлакования, также включает в той или иной комбинации характеристику степени метаморфизма, петрографического состава» вспучиваемости и фрагментации при горении. Для зарубежных исследовании характерна комбинация: генерация летучей золы с использованием вертикальных трубчатых печей, в которых при небольшом расходе пыли (граммы в минуту) с определенной достоверностью воспроизводится температура, время пребывания и среда промышленных котлов — лабораторные исследования. Достоверная информация для новых углей, как правило, достигается сравнением результатов исследования лабораторных проб, проб из трубчатой печи и дополнительно проб с огневых стендов и промышленных котлов освоенных углей.
Оптимальные решения по компоновке и конструкции топочно-горелочных устройств в настоящее время разрабатываются с использованием трехмерных математических моделей, в которых рассчитываются, в том числе, поля температур, тепловых потоков, концентраций частиц, состав дымовых газов и эпюры скоростей. В принципе, при условии достоверности использованной модели и выбора соответствующего количества расчетных ячеек (масштаба разбиения на геометрические элементы) такой информации достаточно для разработки и проверки технических решений в части шлакования.
За рубежом на базе такого расчета, дополненного субмоделями формирования летучей золы, ее закрепления, упрочнения и разрушения отложений аппаратами очистки, разрабатываются научно обоснованные модели шлакования топки. При концептуальной завершенности еще в начале 90-х годов прошлого века такие модели все еще находятся в стадии совершенствования и не могут претендовать на получение достоверных результатов для произвольного котла и угля. Наиболее сложным в модели оказалось достоверное прогнозирование состава, размеров и свойств индивидуальных частичек летучей золы.
Наиболее надежным на сегодня считается использование комбинации эмпирических индексов, накопленной информации в сочетании с математическими моделями.
Содержание и форма эмпирических индексов и методов их применения за последние годы также претерпели существенные изменения. В построении новых индексов вместо сведений о среднем составе золы часто используются данные CCSEM о размерах и составе индивидуальных частичек минеральных включений, результаты химического фракционирования например. В новых индексах шлакования также используются результаты, полученные с применением трубчатых печей и нетрадиционных установок. В некоторых случаях для построения индексов используется математический аппарат нечеткой логики, в других — нейронных сетей. Естественно, что из-за отсутствия соответствующих исходных данных для отечественных углей самостоятельное использование этих индексов невозможно; кроме того, для части из них не публикуется алгоритм расчета.
Вместе с тем, упрощенные методы на базе широко доступных сведений не потеряли своей актуальности. В том числе это связано с тем, что метод CCSEM обычно не используется в коммерческой практике. Внедрение методов непрерывного контроля состава минеральной части поступающего топлива также требует совершенствования и использования упрощенных индексов на базе данных о среднем составе золы. На современном этапе приборно определяемые характеристики золы среднего состава могут быть элементом компьютерной программы, что позволяет учитывать не только характеристики минеральной части, но и конструкцию, и режим работы топки.
Совершенствование очистки поверхностей нагрева, помимо конструкции аппаратов очистки, в первую очередь касается системы управления их работой. Наиболее эффективными из методов контроля является разработка и внедрение так называемых методов «интеллектуальной» очистки. Эффективность очистки повышается при внедрении систем, в которых очистка выполняется по программам искусственного интеллекта. Особенно эффективны такие системы при серьезных проблемах с образованием отложении и при использовании углей переменною качества. Такие системы работают по прямому и косвенному принципам. В системах по прямому принципу компьютерными программами воспроизводятся действия опытного оператора. В косвенных системах используется математическое моделирование, математика нечеткой логики и нейронных сетей, теоретические представления, экспертные системы. Такие системы на основе опыта «обучаются», вырабатывают алгоритм, как максимально уменьшить рост отложений.
Производство и продажа металлопроката на http://mt-holding.ru/. Алюминиевый, медный и латунный прокат.