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1、ZoloBoss鍋爐燃燒優化激光測量系統

2、BOILERWATCH-聲學溫度場監測鍋爐燃燒優化系統(后面第二段)

電力生產的能耗與排放現狀

我國電力工業高速發展,發電企業以煤電為主,截至2006年年底,我國發電裝機容量達到62200萬千瓦,其中,火電總裝機容量達48405萬千瓦,約占總容量77.82%,近年我國火電發電量比重在80% 以上,火電在電力構成中仍占統治地位。

2006 年我國供電煤耗為366 / 千瓦時,當前世界先進水平的供電煤耗是285 / 千瓦時,世界平均水平為335 /千瓦時。我國當前供電煤耗相當于發達國家1990 年左右的平均水平。

在火電發電成本中,燃料費用一般要占70%以上,提高鍋爐燃燒系統的運行水平對機組的節能降耗具有重要意義。同時,發電企業面臨廠網分開、競價上網的電力市場競爭,由于能源緊張導致燃煤價格上漲,進一步加大了發電企業的生產成本。

另一方面,我國目前的大氣污染狀況很嚴重,二氧化硫和二氧化碳排放量分別居世界第一位和第二位,因此造成了高昂的經濟成本和環境成本。研究表明大氣污染造成的經濟損失占GDP3-7%

造成嚴重大氣污染的主要原因也在于我國以燃煤為主的能源結構,煤炭能源占整個能源的70%左右,大氣污染中煙塵和二氧化碳排放量的70%、二氧化硫的90%、氮氧化物的67%來自于燃煤。

隨著國家對電站污染物排放的限制,如何有效降低污染物排放的技術成為電廠當前關注的熱點。

燃煤價格的上漲和污染排放的限制,使國內燃煤電站面臨著提高鍋爐效率與降低污染排放的雙重要求,迫切需要更好的面向節能、降耗與降低污染的生產過程一體化控制與調度方法。

 

鍋爐燃燒優化技術能夠有效提高機組運行效率,降低發電成本,并能夠降低鍋爐污染物的排放。


鍋爐燃燒優化技術

 

燃燒優化技術的實質是一個多目標優化問題:在保證污染排放不超標的前提下,追求盡可能高的鍋爐效率;或者在保證鍋爐效率一定的前提下,采用盡可能低的污染排放控制策略。

 

目標是根據鍋爐的負荷和煤種,實時優化鍋爐配風、配煤燃燒運行方式,指導鍋爐燃燒調整,提高鍋爐燃燒運行效率,降低發電煤耗,同時減少煙氣的NOx排放,實現鍋爐的經濟環保運行。

 

鍋爐的燃燒效率和污染物排放特性是由兩個方面決定的:

l         鍋爐的設計制造水平

l          鍋爐的操作運行水平

 

 

 

鍋爐燃燒優化技術的兩種主要方式:

 

第一類: 改造鍋爐的設計制造水平。

燃燒優化技術在設備層面,通過對燃燒器、受熱面等的改造實現鍋爐的燃燒優化調整。

第二類:提高鍋爐的運行操作水平

通過在線檢測鍋爐燃燒的重要參數,指導運行人員調節鍋爐燃燒。同時在DCS的基礎上,作為鍋爐運行的監督控制系統,通過采用先進的控制邏輯、控制算法或人工智能技術,實現鍋爐的燃燒優化

 

 

投資與回報分析

世界著名先進控制領域的公司所做的有關調查表明:

DCS實現常規PID控制,其投資占總投資的70%,取得的經濟效益約占總效益的15%

在常規PID控制的基礎上,實現常規先進控制(TAC),投資額10%,效益也提高10%

再增加10%的投資實現預測等先進控制(MPC),便可取得約的35%效益;

在實現先進控制的基礎上,增加實時優化(CLRTO),成本增加約10%,可進一步獲得40%的效益。

可見,實施先進控制與優化的產出投入比是極高的,因而有人把優化稱為“不用投資的技術改造”。

 

 


燃燒優化的關鍵問題及解決方案

 

【目前問題】真正有效的實現燃燒優化,涉及幾個關鍵的問題:

l        爐膛內參數的測量

爐膛燃燒區域被稱為“測量盲區”,因為現有的各種測量儀表均無法忍受燃燒區域攝氏1500度的高溫,因此無法獲得實時、有效的燃燒數據,給實時燃燒控制帶來極大的難題與挑戰。

早期鍋爐燃燒優化技術的研究主要集中在設備層面,以提高鍋爐燃燒安全性為目標的。目前電站鍋爐燃燒優化技術發展到以經濟性、安全性、環保并舉為目的,效率和環保并重的多目標優化方式。

COS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統,類似于飛機上的“黑匣子,突破了傳統的理論和設計思想,使用先進的激光測量網技術準確獲得爐內燃燒參數,提出一種全新優化模式,提供一個對鍋爐多目標性能優化的實時在線分析系統,給出鍋爐運行中燃燒系統的優化空間和最具優化潛力的參數。

技術方案突破了當前常見優化方案的傳統理念和方法,主要立足于全面優化思想和技術路線。在鍋爐基本信息前期調查、企業需求分析和優化目標確定、試驗設計、增加關鍵中間參數測量和控制、試驗數據采集、數據驗證、人工神經網絡訓練、確定優化結果和建立鍋爐性能優化分析系統數學模型等方面都有創新和獨到之處。該方案能夠實現鍋爐燃燒整體優化,改善鍋爐熱效率,保證鍋爐安全高效運行,提高企業效益。

 

【目前問題】鍋爐運行中,對爐內燃燒工況的實時檢測和控制,是保證機組正常運行的前提和必要條件,在煤種變化頻繁以及混煤燃燒條件下尤其重要。傳統的鍋爐燃燒檢測方法和手段已無法對煤的燃燒過程進行有效地監控。現有的燃燒優化項目完成并投入運行之后都不能達到預期的效果,其最主要的問題在于缺乏爐膛燃燒區域、火焰中心的直接數據,包括溫度、O2CO的濃度值。

對于爐膛溫度的測量,由于爐膛溫度的測量條件不好,溫度高,一般鍋爐設計時多采用普通熱電偶進行測量,只測量升爐時的溫度,等到一定負荷或溫度的時候自動退出,由于鍋爐燃燒優化的需要,要求對爐膛溫度進行長期實時測量,甚至是對爐內燃燒的溫度梯度進行分析,所以就提出了長期連續測量爐內溫度的課題,也是燃燒優化的瓶頸問題。

對于O2CO的測量一般依靠傳統的測量儀表,例如氧化鋯探頭、CO探頭,這些直接測量設備無法在爐膛燃燒區域直接測量以獲得數據,因為在攝氏1500度的爐溫下都會熔化。要想獲得這些數據,現有的做法是在鍋爐尾部煙道、空氣預熱器附件安裝氧化鋯、CO探頭,獲取間接數據,再結合熱力試驗、經驗公式從而修正、推算出爐膛燃燒區域的溫度、O2CO的濃度值。由于爐膛漏風以及其它鍋爐缺陷,注定這種推算值與實際測量值有很大偏差,鍋爐燃燒優化系統采用這種有很大誤差的數據后,必然導致優化效果大打折扣。

現有的各種測量儀表均無法忍受燃燒區域攝氏1500度的高溫,無法獲得實時、有效的燃燒數據,所以,爐膛燃燒區域被稱為“黑匣子”,給實時燃燒控制帶來極大的難題與挑戰。

 

【解決方案】ZOLOBOSS這種激光測量系統發明以后,這些問題便迎刃而解。可以說,ZOLOBOSS激光測量網的發明是一個革命性的技術突破,它解決了燃煤火力發電廠誕生以來燃燒區域測量的難題。

 

 

ZoloBOSS測量原理

會被相應的氣體吸收。未被吸收光量P與被吸收光量Pabs之間的比率值P/Pabs與氣體濃度成函數正比關系。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ZoloBOSS集多種不同波長激光于一根光纖,然后使發出的光線穿過鍋爐。接收器采集光線后將其傳回控制柜,由控制柜測量未吸收光線與被吸收光線的比例,從而確定各個被測對象的濃度。


Zol

ZoloBOSS每次測量,都將對穿過鍋爐的特定波長的基準光量與被測物質分子所吸收的光量之間的比率進行比較。氣體分子的濃度與該比率成正比,只需關心PPabs 之間的比率值P/Pabs,而與穿過鍋爐的光量無關。因此,在光路通暢的基礎上,測量不受爐膛內煤灰、塵渣的影響

ZoloBOSS是一種創新的激光傳感器,僅需一束光線及7厘米的開口即可在極其惡劣的環境下進行測量。

ZoloBOSS的發射器及接受器頭自動取值、校正,以確保即使是在鍋爐的動態燃燒環境之下也能獲得最佳的光量傳輸。

ZoloBOSS無需插入探頭或在鍋爐旁放置易損的電子儀器,整個測量系統無需插入探頭、參考氣體、定期校驗、氣體取樣,是一個真正免維護的系統。

ZoloBOSS將不同頻率、波長的激光耦合于同一根光纖,然后發出激光束,使之穿過爐膛。激光從發射器射出,在爐膛的另一端,接收器接受激光,稱之為一條“路徑”。每條路徑可以同時測量溫度、O2COCO2氣體以及水蒸汽的濃度。


ZoloBOSS激光測量網

激光從發射器射出,在爐膛的另一端,接收器接受激光,稱之為一條“路徑”。每條路徑可以同時測量氧(O2)、一氧化碳(CO) 、二氧化碳(CO2) 、水(H2O)的平均濃度以及溫度。通常在鍋爐的一個或多個層面上采用網格形式布置多條路徑。通過復雜的數學運算,生成爐膛燃燒截面的氣體濃度與溫度剖面分析圖,原理與醫學CT掃描儀的成像原理相同。

 

布置在爐膛內的多條路徑可繪制所需地點的燃燒狀況圖,甚至包括燃燒區域的核心地帶。


ZoloBOSS激光系統構成

一個標準的系統中,ZoloBOSS激光測量網由以下設備構成:

l        15個激光發射頭

l        15個激光接收頭

l        5-6個就地激光節點盒

l        控制柜

l        矩陣配電柜

l        燃燒區域二維影像分析軟件

l        OPC客戶端通訊接口

ZoloBOSS系統中包括一個設在工廠繼電室或控制室內的控制柜。控制柜中安裝了所有的敏感電子儀器,其中包括激光器、檢測器及計算機,用于產生、調制激光、控制激光溫度、分析計算接收到的數據。控制柜將光線傳輸至鍋爐旁的一個矩陣配電柜,光線在矩陣配電柜中被輪替分配至各個發送頭。各個發送頭將光線穿過鍋爐傳至另一側的接收頭上,采集后將光線送回控制柜進行分析

 

 

ZoloBOSS測量系統包含15條路徑,燃燒區域二維影像分析軟件可以同時繪制多個濃度剖面圖。在一個標準的系統中,每隔五至十秒鐘即可完成針對不同高度層面的鍋爐燃燒狀況圖的更新,數據將依據工業界標準的OPC協議、通過OPC客戶端通訊接口、實時傳至燃燒優化軟件及電廠的DCS,參與實時燃燒優化計算與控制。

 


燃燒過程數學模型的建立

 

實現燃燒優化的另一個關鍵問題是建立燃燒優化數學模型。

由于鍋爐爐內煤粉燃燒過程極其復雜,無法用理論方法建立燃燒模型。但是,鍋爐的燃燒特性必然反映在鍋爐的燃燒過程數據中,也就是說,鍋爐實際燃燒運行數據中蘊涵了鍋爐的燃燒運行特性。基于數據的黑箱建模技術是解決這一問題的有效方法。

BCOS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統應用先進的人工智能神經網絡技術,根據鍋爐燃燒過程歷史數據,建立鍋爐運行工況(負荷、煤種等)、配風配煤運行方式和燃燒性能之間的關系模型,并采用非線性尋優技術,從模型中找出不同負荷、不同煤種下最佳的配風、配煤運行方式,以此作為“專家”燃燒運行經驗,指導鍋爐燃燒調整,實現鍋爐燃 燒系統的優化運神經網絡強大的非線性映射能力,使其成為復雜系統一致逼近建模的首選工具。基于歷史數據和試驗數據,使用神經網絡算法建立機組在不同的干擾量(負荷,環境溫度)下,鍋爐各可調量,如一次風壓,二次風壓及不同的二次風門開度組合,燃燒器傾角,煙氣含氧量、給粉偏置等,與鍋爐運行性能(NOx和效率)之間的非線性動態模型。

利用神經網絡對鍋爐燃用煤種、鍋爐運行參數之間的函數關系、鍋爐的低NOx排放特性、飛灰含碳量特性等進行學習建模。

在鍋爐燃燒特性建模完成的基礎上,利用遺傳算法和模擬退火方法等全局尋優算法對鍋爐的最佳燃燒工況進行尋優,獲得不同煤種下各燃燒參數的最佳設定值,可以指導實現燃燒優化控制。系統可實現低NOx高效燃燒的在線控制,對提高鍋爐燃燒優化控制水平,降低NOx排放和提高鍋爐效率具有重要意義。


 

 

 

優化步驟與方法

多目標優化問題

 

X表示氧量、一次風各風門開度、二次風各風門開度、燃盡風各風門開度、一次風壓、二次風壓、總燃料量、各層煤粉流量、燃燒器擺角等組成的優化向量;D表示機組負荷、燃煤熱值等不可控干擾向量;Y表示飛灰含碳量、排煙溫度等可控干擾向量;Z=F3(X)表示機組除效率和氮氧化物之外的其它約束關系;XminXmax表示優化操作向量的約束范圍。

一、正交試驗

多因素試驗方法,適用于多因素、多指標、因素間存在交互作用及具有隨機誤差的試驗,具有試驗工作量小、信息量豐富、試驗方案程序化的特點,能夠實現對各影響因素進行組合簡化試驗。將這種試驗方法應用于鍋爐燃燒優化,能夠掌握了解多種因素的共同影響,通過合理的試驗次數分析各因素及其交互作用對試驗指標的影響,并按其重要程度找出主次關系,確定最佳的運行參數。

二、計算智能

在電廠配合下,按照優化方案工作程序進行現場調查研究及基礎數據采集,由專家會同用戶作出需求分析,確定預期優化目標和技術指標。然后由專家設計制定優化方案,并通過現場試驗設計采集數據、人工智能神經網絡分析、訓練、建模、目標值預測和優化結果驗證等程序,實現鍋爐性能多目標優化。編制并提供出適合該鍋爐優化軟件的使用手冊,培訓專業工程師掌握性能優化方法。

三、模型的自適應技術

爐燃燒是一個非線性的動態過程,如果只是建立線性模型或者穩態模型,往往不能進行很好的燃燒優化。入爐煤種的不穩定,再加上鍋爐檢修、積灰、結渣等因素的影響,使得在性能試驗數據基礎上建立的鍋爐模型失配嚴重,所以如何利用最新的燃燒數據進行模型的在線自適應修正和建模顯得格外重要,也是成功進行燃燒優化的關鍵。相對于國外燃煤電站鍋爐,我國電站鍋爐具有煤質多變、混煤燃燒、負荷變化大的特點,導致一些進口的燃燒優化控制軟件在國內應用存在適應性差的問題。

BCOS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統采用自適應技術,根據鍋爐最新的燃燒過程數據在線修正燃燒優化數學模型,將運行中出現的新的“工況點”加入模型,使模型隨著時間的推移得到不斷的擴充和完善,同時保證模型與變化的鍋爐特性相“匹配”,使燃燒優化系統長期有效。

燃燒優化的內容與步驟

 

煙氣氧量的優化

最佳的煙氣氧量隨負荷、煤種而變化。系統根據鍋爐的負荷和煤種,實時優化煙氣氧量。

 飛灰含碳量的優化

 

  一次風優化

不同的負荷和煤種具有不同的最佳一次風風速和風溫。系統根據鍋爐的負荷和煤種,實時優化各層一次風風壓和風溫。

二次風優化分配

層二次風的配風方式對燃燒工況有很大影響。系統根據鍋爐的負荷和煤種,實時優化層二次風的風量分配。

 

 

 

 

 

 


 

燃燒優化的效果

 

大型燃煤電站鍋爐燃燒效率的提高和污染氣體的低排放對于節約能源和保護環境都有重要意義。通過燃燒優化可以提高鍋爐效率、降低鍋爐的氮氧化物排放、防止鍋爐結焦和受熱面爆管等

在鍋爐現有運行條件下,根據鍋爐的負荷和煤種,在線優化鍋爐的配風、配煤燃燒運行方式,并給出燃燒調整操作指導,實現鍋爐燃燒系統優化運行。

 

 

 

 

 

大量實踐經驗表明: 通過燃燒優化調整可以獲得如下效果:

 

     最高的燃燒效率;

     最低的氮氧化物排放量;

     最佳的防結渣運行方式;

     最小的爐膛出口煙溫偏差以防止受熱面爆管;

     主汽溫優化調節等問題的解決。

 

 


BCOS-ZOLO技術特點

基于ZOLO激光測量網的鍋爐燃燒優化系統具有以下特點:

    提高鍋爐熱效率

    大幅提高鍋爐安全、可靠運行時間

    提高鍋爐對燃料的適應性

    大幅減少氮氧化物(NOX)及二氧化碳(CO2)排放

    減少鍋爐結焦、結垢

    幫助DCS取得最佳配風量

 

(1)   提高鍋爐效率,減少發電用煤的消耗

2002年中國電力行業改革、重組以來,國家對于發電行業實行競價上網機制。所以,每KWh的單位煤耗對于發電企業來講,是一個重要的經濟效益衡量指標。眾所周知,只有在均衡燃燒的前提下,鍋爐才能達到較高的熱效率以及較低的煤耗水平。對于四角噴燃,切圓燃燒型鍋爐,火球是否居中,爐膛內O2CO濃度以及溫度的分布是否均勻、是衡量取得均衡燃燒的重要指標。

ZOLOBOSS發明以前,火球是否居中、O2CO濃度分布是否均勻是無從知道的。現在,得益于ZOLOBOSS生成的燃燒區域截面二維影像圖,可以迅速獲得爐內燃燒狀況的實時信息,包括火球是否居中、O2CO濃度、火焰溫度分布情況。其中,O2CO濃度與燃燒區域溫度這三個量,是監測、衡量爐膛內燃燒狀況的最重要的指標與依據。有了這些數據資料,可以有效指導司爐進行優化調節與操作,例如,調節燃燒器的擺動角度、二次風擋板開度等,以達到鍋爐優化燃燒的目的

 

而且,在ZOLOBOSS的幫助下,效率工程師可以開展一系列鍋爐熱效率試驗,方便快速地診斷出鍋爐運行中存在的問題,并能夠很快提出解決問題的方法,找到最優運行參數,添加、修改操作規程,使鍋爐運行在優化狀態。對于墻式燃燒器布置鍋爐,爐膛內O2CO濃度以及溫度是否分布均勻同樣是衡量是否取得均衡、優化燃燒的重要指標。

根據這些數據以及熱效率試驗,可以給司爐設計出一整套優化燃燒的手動調節方法,使鍋爐燃燒保持在優化、均衡的狀態,從而達到提高鍋爐效率、節省燃煤的目的。

目前,許多鍋爐的過氧量設定值在4.5%-5.0%左右,這勢必造成過多的熱空氣浪費,同時大大增加了NOxCO2排放量。理論與熱效率試驗都證明了,當過氧量下降1%時,整個機組熱效率提高0.3%.

 

(2)   增強鍋爐對煤種變化的適應性,確保鍋爐運行穩定

 

 對于多數國有電廠,國家只負責解決最多60%的發電用煤來源,其余需求要靠企業自己解決煤的來源問題。這勢必帶來發電用煤的來源、渠道較多,煤種變化頻繁,煤質參差不齊,發熱量、灰分變化較大等諸多問題。某些電廠鍋爐,一天當中要燃燒多達8種不同品質的煤,加上實際燃燒煤種與設計煤種差別較大,揮發份和燃燒值均低于設計值,而且變化較大,使得進入爐膛的燃料的燃燒特性隨時發生改變,對燃燒穩定性造成很大危害,隨時可能發生燃燒惡化引起爐膛滅火。同時由于煤質差等多方原因,鍋爐偏燒、風煤配比、飛灰含碳量高等問題一直是困擾鍋爐高效運行的難題。 

在安裝BCOS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統之后,鍋爐操作員可以實時監測爐膛內O2CO濃度以及溫度變化,根據燃燒層截面掃描圖判斷燃燒狀態是否均衡與優化,為下一步的優化調節給出明確指導。

除了鍋爐操作員的手動、開環調節外,由基于人工神經網絡的燃燒優化軟件分析、計算當前的燃燒狀況,然后連續輸出偏差信號給DCS,再由DCS驅動鍋爐現場執行機構,調節燃燒器的擺動角度、二次風擋板開度、三次風量等,使鍋爐持續穩定在優化燃燒的狀態,從而提高鍋爐對煤種頻繁變化的適應性,有效防止鍋爐滅火以及為穩定燃燒而投入油槍助燃的不必要的燃料損失。

 

(3)   提高鍋爐對電網調度,升降負荷的響應能力

對于一些大容量、運行時間較長的鍋爐(例如500MW/600MW,在晚間8點以后,當電網調度要求鍋爐在半負荷或者1/3負荷狀態運行時,由于鍋爐老化與缺少燃燒監測手段,鍋爐難以響應調度要求,降低至額定負荷的60%已達到極限。如再努力降低,勢必造成鍋爐滅火或者投入油槍助燃,造成燃料的極大浪費。同樣道理,在BCOS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統的幫助下,鍋爐操作員可以實時、動態監測爐膛內O2CO濃度以及溫度變化,從而判斷燃燒狀態是否均衡與穩定,為鍋爐操作員下一步的優化調節給出明確指導。基于同樣原理,BCOS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統可以幫助司爐快速響應來自電網調度的快速升負荷指令。

l  

      主蒸汽壓力控制

 

基于爐膛溫度等參數的測量,進行溫度場重建,計算等效輻射能。這一輻射能信號表征機爐側的能量平衡關系,可以提前對主蒸汽壓力和主蒸汽溫度進行調節,包括前饋超前調節和串級調節。

l        主蒸汽溫度控制

可大幅度降低減溫水投放量,通過實時在線監測爐膛出口煙溫控制過熱器與再熱器的管壁溫度,降低過熱器和再熱器的等效強制停機率,延長鍋爐部件使用壽命,有效地降低鍋爐維修費用。

 

(4)   大幅減少有害氣體排放

 

鍋爐燃燒的副產品除灰渣外,還有大量的NOxCO2,對環境造成污染,加速全球溫室效應。鑒于目前多數鍋爐為降低飛灰含碳量,運行在風粉比率值較高區域,有些鍋爐的過氧量設定值在4.5%-5.0%左右,這勢必造成過多的熱空氣浪費,同時大大提高了NOxCO2排放量。在能夠實時監測燃燒區域的O2CO濃度以及溫度值以后,為實時優化燃燒調節提供了直接、可靠的數據依據,BCOS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統計算出精確的風/粉比率,可以實現均衡配風,大幅降低風粉比率值,過氧量值設定在2%左右就能夠獲得均衡、優化的燃燒效果。而NOx產生量的多少與過氧量成正比關系,過氧量的降低直接導致NOx排放量的大幅下降。根據美國、德國、英國、韓國等十幾個火力發電廠運行的數據統計,在投運鍋爐燃燒優化系統之后,NOx的排放量降低25%-30%

 

(5)   有效監測與防止鍋爐結焦、燃燒失衡對水冷壁管的損傷

 

在典型的四角切圓燃燒鍋爐中,燃燒工況組織不合理造成的四角燃燒不均勻、火焰中心偏斜、火焰刷墻等是導致爐膛結焦、爐管爆破、爐膛滅火、爐膛爆炸等事故的重要原因。在燃燒失衡、不均、火球偏離中心時,很容易發生在內爐壁、過熱器、再熱器區域結焦的問題。當火焰偏離中心,貼近水冷壁時,造成該區域氧含量降低,從而導致灰的熔點降低,造成結焦。同時,氧含量的驟然降低,導致氧氣從水冷壁管中析出,造成水冷壁管加速老化、變薄,最終造成泄露,導致非正常的停爐檢修。

BCOS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統中,可以在貼近爐壁區域以及在過熱器、再熱器區域布置激光路徑/網格。當該區域溫度持續走高,超出正常值許多,說明有結焦產生。同時,溫度、CO數據傳送至吹灰系統,通過計算、分析,進行有目的、針對性的吹灰,盡快將結焦清理,防止焦塊越結越大,最后導致事故。

BCOS-ZOLO鍋爐燃燒優化系統可以進行有針對性的燃燒調整,大幅度增強對爐膛頂部出口煙溫的控制能力,為過熱器、再熱器的安全運行,提供有力保障。

 

 

ZOLOBOSS測量系統與DCS、燃燒優化軟件接口示意圖

 

可以預期并已被證明的效果

根據基于ZOLOBOSS的鍋爐燃燒優化系統在美國、德國、英國、韓國15個火力發電廠投入運行以來的統計數據來看,無論是鍋爐的熱效率,經濟運行指標,還是鍋爐負荷的快速響應能力,NOX減排量都得到了顯著的提高與改善。所以,我們非常有信心達到以下的預期效果:

 

l        鍋爐效率提高0.5%-1%

l        全年節省燃煤≥1%

l        負荷響應速率由1%提高到3%20MW/min),且主汽壓力波動小于±0.5MPa

l        鍋爐NOX的平均排放量降低25%

l        主汽溫度控制在540±1.5℃波動范圍內。

除此之外,基于ZOLOBOSS的鍋爐燃燒優化系統還會給火力發電廠帶來更多的效益:

(1) 減少非停而產生的效益

爐內燃燒的穩定性得到加強,鍋爐因燃燒不穩導致的MFT將不會發生,節油、水、電、汽及檢修費非常可觀。

(2) 延長檢修周期而產生的效益

通過優化爐膛燃燒分布,減少火焰刷墻,減少爐膛水冷壁、過熱器、再熱器結焦及四管爆漏危險。鍋爐本體平均檢修周期預計延長12個月以上,無故障檢修周期被大大延長。

(3) 污染物減排帶來的效益

系統投入使用后,對NOx排放有明顯的抑制作用:鍋爐尾部煙氣中氮氧化物(NOx)的排放量下降25


經濟效益計算

1、提高鍋爐燃燒運行效率,降低供電煤耗,鍋爐效率一般可提高0.5%--1.5%。對運行效率較低的鍋爐,經濟效益更明顯。 

根據ZOLOBOSS在美國、德國、英國、韓國等十幾個火力發電廠運行的數據統計,在投運ZOLOBOSS系統之后,每年的燃煤節約均可達到或者超過1%

根據國內鍋爐的燃煤消耗數據,在確保熱效率基礎上,每天耗煤3700噸,考慮機組負荷變化因素,以年節約動力煤1%計算,全年節約燃煤12000噸左右。

以目前坑口電站煤價計算,約為400/噸,每年可節約價值480萬元人民幣的動力煤。

在中國南方、沿海地區,煤價高漲時達1000/噸。可以推算出,ZOLOBOSS在大容量機組如600MW1000MW以及我國南方、沿海地區的火力發電廠投入運行后,產生的經濟效益將更大。

 

2、規范燃燒運行操作,減少鍋爐燃燒調整的隨意性,提高運行人員的整體運行水平,保證鍋爐的安全穩定運行。

 

3、在提高鍋爐效率的同時,可減少煙氣NOX的排放量10--30%, 減少對環境的污染及可能的排污費用。

300MW機組年NOx排放節約費用約50萬元。:

總排煙量1.3×106m3/h

年運行小時7000h

400mg/Nm3的排放量計算,降低25%,即降低100mg/m3

每污染當量NOx0.6元收費,

每污染當量為0.95千克:

1.3×106 m3/h ×100×10_6 kg / m3×7000h×0.6/0.95kg=57.47萬元。

 

經濟效益合計:

煤價400/噸:年節約費用為480+50=530萬元

煤價600/噸:年節約費用為720+50=770萬元

煤價800/噸:年節約費用為960+50=1010萬元

 

通過簡單的計算可以得出結論,BCOS-ZOLOBOSS即便在坑口電站一臺300MW機組鍋爐上投運以后,一年或二年就可以收回全部項目投資。

 

優化模式

l        開環優化模式

鍋爐運行優化控制系統將優化結果,即與鍋爐運行性能有關的各個操作量的偏置值,提交給運行人員,由運行人員手工設定DCS設定值的偏置量。

 

l        閉環優化模式

鍋爐運行優化控制系統將優化結果,即與鍋爐運行性能有關的各個操作量的偏置值,直接下載到DCS,完成性能閉環控制。

優化控制系統反饋給DCS的優化補償值可以采用兩種方式送給DCS

1        通過與DCS的數字通信,將優化補償值傳送給DCS的數據庫,進而實現優化控制。這種方式需要的設備簡單,但實現較為復雜,一般最好能夠與DCS改造一起進行運行優化控制系統的投運和實施。

2        通過4-20mA信號將優化補償值送給DCS,由DCS采集4-20mA信號并轉化為優化補償值寫進DCS的數據庫,進而實現優化控制。這種方式需要的設備較前者稍微復雜一些,但是實現簡單,適合于已經完成DCS投運的機組進行優化控制系統的投運和實施。

 

 

 


 

系統實施

 

系統分為如下幾個階段:

1.與DCS連接讀取DCS數據

該過程需廠方協助通過兩種方式實現,一是通過電廠的MISSIS獲取DCS數據,另一種是直接與DCS連接獲取DCS數據。采用何種方式視廠方具體情況而定。

2.鍋爐燃燒調整試驗與數據采集

該過程要進行鍋爐變參數燃燒測試,并進行燃燒過程數據的采集,剔除其中的“壞”數據,獲得建立燃燒優化模型的初始數據。

3.建立燃燒優化模型

根據采集到的現場燃燒過程數據,應用神經網絡技術,建立初始的燃燒優化模型。

4.模型的評估與調整

將模型輸出數據和鍋爐運行歷史數據進行比較,對模型的正確性、有效性進行分析。并通過不斷調整,找出與具體鍋爐相“匹配”的燃燒優化數學模型。

5.系統運行與模型的在線調整

經過上述幾個階段后,系統可投入運行。在運行過程中,系統在線管理實時采集的燃燒過程數據,并用最新的數據不斷在線修正燃燒優化模型,使模型包含的工況點得到不斷擴充和完善,并保證系統“自動適應”鍋爐運行特性的變化,使燃燒優化系統長期有效。

鍋爐在線燃燒優化控制系統基于神經網絡,專家系統以及非線性算法;通過建立多目標的動態優化控制,實時調整DCS運行參數,實現鍋爐的高效低NOx燃燒,提高鍋爐效率0.51.5%,降低飛灰含碳量,NOx排放降低1040%。神經網絡是模擬生物大腦神經元細胞的結構和功能的一種信息處理系統,具有自學習,自識別,自適應的特性,可以任意精度逼近任何非線性連續函數,適用于多目標控制的復雜環境的優化控制。

 

可行性分析

可行性

1、目前我國火電機組普遍進行了DCS控制改造,機組的可控性得到大大的提高。鍋爐運行優化控制系統作為機組運行控制的優化決策層,而DCS作為機組運行控制的執行層,DCS能夠很好地完成優化決策層下達的控制任務。

2、目前很多在線分析儀表進入實用階段,如飛灰含炭測量,煙氣連續NOx測量等,為鍋爐運行性能的在線建模提供了精確的反饋量。

3、自動化領域的人工神經網絡建模,多變量預測控制等的理論與實踐進入了實用階段,為鍋爐運行優化提供了建模和控制手段。

 

 

 

 

自適應

鍋爐燃燒過程歷史數據所包含的工況點,可能不能涵蓋鍋爐實際可能的運行工況,造成燃燒優化模型不完備,無法尋找到實際運行工況的最佳燃燒調整參數。另外,鍋爐大小修前后,燃燒系統的局部結構和設備性能有可能會發生變化。隨著時間的推移,鍋爐設備會老化。這些變化都會影響鍋爐的燃燒運行特性。本系統實時監測鍋爐燃燒過程數據,并采用神經網絡的“自我學習”技術,根據最新的燃燒過程數據在線自動完成對燃燒優化模型的調整和修正,使模型所包含的“工況點”隨著時間的推移得到不斷的擴充和完善,同時保證模型與變化的鍋爐特性相“匹配”,使燃燒優化系統長期有效。

安全性和經濟性分析

安全性

系統在預先確定的最大值最小值范圍內尋找最佳的配風配煤方式,使優化結果保持在允許的安全范圍內,確保鍋爐運行的安全性。最大值最小值范圍的限定是動態的,一般隨負荷的不同而變化。

1、鍋爐運行優化控制系統僅僅是在原DCS控制系統的設定值上增加一個偏置值,為DCS指明一個優化的控制目標和方向,以提高機組運行性能,并不參與DCS的實際控制過程。

2、鍋爐運行優化控制增加到DCS控制系統設定值上的偏置值,需要經過多個安全邏輯檢查和安全限判斷,才能加入到DCS控制的設定值上,從而保證原控制系統的安全性。

經濟性

鍋爐的負荷和入爐煤質對鍋爐的燃燒工況有很大影響。不同的負荷、不同的煤種具有不同的最佳燃燒運行參數。本系統燃燒優化時,既考慮了鍋爐負荷的變化又考慮了入爐煤質的變化,實現同時根據鍋爐負荷和入爐煤質優化配風、配煤運行方式。另外,系統還考慮了給水溫度、環境溫度等因素的變化對燃燒工況的影響。因此,系統對負荷變動,煤質波動,給水溫度、環境溫度等因素變化的反應都很靈敏,有效提高鍋爐的運行效率。

 


 

 

ZOLOBOSS 用戶清單

 

發電廠名稱

安裝國家

機組容量

鍋爐類型

投運日期

TVA – Gallatin 3# 鍋爐

美國

325 MW (CE)

四角切圓燃燒

20052

PRPA – Rawhide 1# 鍋爐

美國

270 MW (CE)

四角切圓燃燒

20062

NRG – Limestone 2# 鍋爐

美國

813 MW (CE)

四角切圓燃燒

20064

PacifiCorp – Bridger 2#鍋爐

美國

578 MW (CE)

四角切圓燃燒

20065

Southern Company – Hammond 4#

美國

578 MW (FW)

對沖燃燒

20066

CPS Energy – Deely 1#鍋爐

美國

446 MW (CE)

四角切圓燃燒

200612

Xcel Energy – Sherco 2#鍋爐

美國

660 MW (CE)

四角切圓燃燒

20072

Constellation - Brandon Shores 1#鍋爐

美國

685 MW (BW)

對沖燃燒

20073

SCG&E – Cope 1#鍋爐

英國

430 MW (CE)

四角切圓燃燒

200712

KOSEP Yeunghung 1 #鍋爐

韓國

800 MW

四角切圓燃燒

20082

KOSEP Yeunghung 2 #鍋爐

韓國

800 MW

四角切圓燃燒

200811

KOMIPO Boryeong 1#鍋爐

韓國

500 MW

對沖燃燒

20084

KOMIPO Boryeong 2#鍋爐

韓國

500 MW

對沖燃燒

20092

Exelon – Eddystone 2#鍋爐

美國

295 MW

四角切圓燃燒

200812

APS Cholla 3#鍋爐

美國

500 MW

對沖燃燒

200811

Mark E/Siemens – Elverlingsen 2#鍋爐

德國

180MW

四角切圓燃燒

20098

華能日照電廠

中國

680 MW (CE)

四角切圓燃燒

20111

 

 

2、BOILERWATCH-聲學溫度場監測鍋爐燃燒優化系統

SEI公司成立于1979年,总部位于美国内华达州。是集设计、制造、服务于一体的著名国际化声波气体温度测量装置制造商。作为工业炉气体温度测量与控制方面的先驱性公司,它主要提供非侵入式温度场测量系统,用于火力发电厂、石油精炼、石油化工等工业加热过程的测量与控制。为长期处于“近视”状态的热过程监测配上清晰的“眼镜”。

燃烧优化是火电厂安全、节能和减排的关键所在。长期来没有一种可靠和准确的测量炉膛温度(场)的手段,使优化燃烧失去直接监控和判别的依据。

锅炉中燃料(煤粉)在炉膛内悬浮燃烧,要求在炉膛内组织稳定、均匀的火焰火炬,如果燃烧不稳定引起炉膛压力不稳,易造成炉墙损坏;如果燃烧工况组织不合理,造成炉膛火焰和温度场中心的偏移,引起炉内温度场不均匀,离火焰中心近的水冷壁过热就会造成热应力过高甚至爆管,而离火焰中心远的水冷壁管则由于加热不足而破坏锅炉水循环平衡,金属热应力增加,降低锅炉寿命;如果炉内温度场不均匀,低温区域的燃料得不到充分燃烧,使燃烧效率降低、甚至引起炉膛灭火、炉膛爆炸、二次燃烧等运行事故,高温区域如果贴近受热面则会发生炉膛结焦。

SEI公司提供的BOILERWATCH声波气体温度测量系统提供料最新的完善燃烧优化的监控手段:能够提供前所未知和从未测量过的参数——炉膛燃烧平面温度场分布,能显示空间上的温度区域分布和不平衡状态。

BOILERWATCH声波气体温度场测量系统能实时显示不同工况下炉内温度区域分布和燃烧状态,同时数据可提供给DCS系统或直接应用于闭环控制回路,支持锅炉调整和燃烧器优化,使得燃烧过程得到巨大的改善,为锅炉的安全与经济运行提供最先进和可靠的监控手段与优化调整依据。

BOILERWATCH声波气体温度测量系统是空间气体温度测量的革命性新技术。国外应用数据显示可使装置的运行时间延长36%;节约3%的燃料消耗;降低大约8%NOx排放,使得燃烧得到巨大的改善。

这一先进的测量装置,在电力行业已经使用了超过20年,从2001年开始在石油炼化行业广泛应用。应用这一先进技术的企业分布在美国、委内瑞拉、墨西哥以及欧洲和亚洲的印度和韩国。

 

 1、 目前火電廠鍋爐常見測溫技術介紹

 

目前传统应用在锅炉常见测温的技术手段主要有下面三种:

◆热电偶         ◆红外温度计         ◆红外热像仪

-----◆火焰电视      

 

 

 

相比于传统的测温手段,声波测锅炉温度场有以下的优点

1   精度高,可以实时在线监测锅炉中的温度常分布。

2   实时在线监测炉膛内燃烧场的空间温度分布状态;提供温度场分布图、区块平均温度、独立通道温度、区块温度变化趋势等;

3   专门为工业炉测量设计、非侵入式安装、实时在线、全自动化不需日常维护,长期稳定、可靠地工作;

4   精度高,测量误差小于1.5%(红外是1%CCD5%);

5   范围广,测温范围:1℃~ 1927 (红外是通常是 121 1650 ;火焰电视是通常 800 1600 )

6   空间大,可达数十米;

7   监控方便,通过Intronet(企业内部互联网),可实现多终端监控;

8     软件提供用于过程控制系统的4-20mA控制信号和RS-232/RS-422等多种格式的数据输出接口。

9     提供历史数据火焰图像追忆功能,有助于进行火焰熄灭过程和机组事故分析。

A     直观的可视化燃烧调整,如下图所示

 

 

很差                       较差                   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

           

2、声波温度测量系统工作原理

声波气体温度测量系统的基本原理是建立在气体中的声速是按照一个温度的函数那样变化的事实之上,声速在气体中是按照温度的函数变化的,并受沿着声波传播路径空间的气体成分的影响,这些关系由下面的等式描述。

 c = d/t=sqrt[rRT/M]     (1)

式中:c=气体里的声速(m/s

d=声波传播的距离(m

t=声波传播的时间(s

 r =气体比热,在常压下气体的比热是一个常数。

 R=气体常数 8.314J/mol

 T=绝对温度   k

M=气体摩尔重量(Kg/mol

把一个声源(发射器)安装在炉子或锅炉的一边,把麦克风(接收器)安装在对边,一个声音信号就能够被发射器发送,接收器探测。因为在发射器和接收器之间的距离是已知并固定的,通过测量声音信号的传播时间就可以计算出发射器和接收器之间的路径的气体平均温度。

    经过应用从绝对温度向华氏温度的折算,可以获得一个气体温度(℉)与传播时间、传播距离、气体成分的关系表达式。

     TF=(d/Bt)2 × 106 460       (2)

式中:TF =气体温度 (℉

d = 传播距离 (ft

B = 声波常数 = sqrt[rR/M]

t= 传播时间, (ms)

应用下面的等式,温度也可以用摄氏来表达

TC=(d/Bt)2 × 106273.16

在这里

d = 传播距离 (m

 

BOILERWATCH 测量系统标准配置为8个声波发射/接收传感器,安装于加热炉或锅炉四壁的同一平面上,不同侧的两个传感器之间共形成24条声波路径。

根据声波穿过每一分割区域的长度,利用声速与温度的函数关系即可求出该通道上的平均温度,然后通过计算算法重建炉膛二维温度场。

 

 

3、功能介绍

BOILERWATCH可以实现炉膛温度场的可视化,能使运行人员直观清晰的观察到全炉膛的燃烧状态,实现快速有效的诊断燃烧工况异常现象(如火焰中心偏斜、火焰刷墙、结焦以及局部熄火等)。

A    控制平衡燃烧,提高燃烧效率。

B     控制平衡燃烧,减少NOx排放

C     控制平衡燃烧,提高运行效率

D     控制和优化燃烧器运行

E     实现智能吹灰

F     避免炉管弯曲、损坏

G     诊断和预防燃烧故障

BOILERWATCH可实现应用简介

燃烧状态监测

1监视锅炉启动状态烟气温度上升速率,防止烟温过高损害过热器和再热器,以及烟温过低湿蒸汽进去汽轮机损害叶片;缩短启动时间,减少启动燃料消耗。

2)监视过热点,避免局部过烧,保护炉体和工件,实现安全生产。

根据精确、实时的温度分布数据和报警功能这些参数,通过合理的改变温度分布,使温度被控制在合理的范围之内,避免了温度过高或过低、局部过烧等现象,避免由于炉体或过烧所产生的损坏。

3监视有无火焰偏烧现象。可据以调整火焰位置以避免直接冲刷炉墙,延长锅炉装置的使用寿命。

4监视水冷壁泄露,通过对炉内背景噪声的检测分析,系统可以实时准确地提供炉内泄露状况,及时发现泄露状况,防止由于炉管泄露引起重大事故

5准确的发现急剧升高的温度区域,通过控制调节,及时消除过热区域,可以避免炉内温度大幅波动。

6)对于四角切圆燃烧锅炉,监视火焰中心移动,控制燃烧器挡板,解决火球定中心问题。

7监视炉内焦化现象,使结焦最低化

8监视燃烧器运行状况,实时准确显示出以往很难查明的诸如燃烧器功能障碍、不适当的燃烧器平衡、空气挡板的非正确设定或功能障碍。由于温度分布的可视化,运行人员能够控制可调整的燃烧器以补偿由于燃烧器造成的问题、或消除燃烧器空气/燃料比的非平衡状态,实现平衡燃烧。

9监视过氧量是否增加,监视氧含量变化。声波气体温度场测量系统对动态的燃烧状况变化很敏感,如过剩氧量以及氧含量的变化,各个参数变量的变化引起的现象和系统的响应是一致的。

10)监视并报警由于过高的火焰温度导致过量的NOx生成。

11)监视FEGT最高温度并报警,保证最大负荷工况下锅炉最优运行效率,防止过热器、再热器和水冷壁管超温损坏。

燃烧故障诊断

温度测量系统在炉膛平面上得到可视化的二维温度平面图,可以显示火焰温度的空间平衡状况,能够诊断以往很难查明的燃烧器故障(燃烧器堵塞熄火、煤粉自流等)、不适当的燃烧器负荷分配(火焰中心偏斜和不适当的抬高或降低等)、空气挡板的非正确设定或功能障碍等,使运行人员能够尝试调整燃烧器,从而补偿或消除燃烧器或空气/燃料的空间非平衡状态。

1)监视燃烧器负荷分配不当。更好的实现燃料配给、混合等,以获得更好的热效率和热分布,也降低能耗值。

2)识别出不正确的空气/燃料比例,提高单元热效率。

3)监视不同燃烧器之间二次风、三次风挡板的不均衡匹配。实现更好的热量分配、热通量以及更高的热效率。

4)对于倾斜的燃烧器,判断不匹配的燃烧器角度。 实现更好的热量分配和热通量。

5火焰图像追忆功能。保存可长达一年的历史数据可以帮助运行人员对火焰熄灭原因进行判断,更快更准的分析机组事故原因。

燃烧过程控制

TMS-2000能够计算用户自定义区域的平均温度,在平面范围内最高可设定24个温度区块。实现以BOILERWATCH测量的炉膛温度信号作为中间被调量,通过合理的调整风/油和风/燃气比例、实时调整多个变量以获得连续平衡状态的新型燃烧系统DCS控制算法。

1)精确的温度数据可以帮助运行人员对炉内不正常工作燃烧器数量和燃烧率做出正确的判断,同时提供接入工厂DCS 420mA信号,通过 TMS-AIU 模拟信号接口连接相关实际设备的执行器,实现相应的控制策略,优化燃烧器运行。

2)实时监控炉膛重要区域温度变化,按需进行非物化和化学处理的调温水的喷洒,减少潜在的热冲击和长期的昂贵压力部件的损坏。

3吸附剂喷入系统的自动控制,只在允许的温度范围内喷射,以优化喷射效果,最大限度降低NOx的排放,减少化学和动力资源的消耗,节约成本。

4实现智能吹灰,提供吹灰器控制(设定点)信号,实现智能吹灰,及时地消除积灰,避免了过度积灰引起的局部结焦,以及由于传统吹灰过多的吹扫浪费能量和吹灰腐蚀问题。减少蒸气或空气等的消耗;经常保持受热面的洁净,减少因受热面沾污/结渣,烟道阻力增加而限制出力,以及送、引风机没有足够静压头来克服流通阻力。

5)监视炉膛出口烟温,为主、再汽温从烟气侧的调节提供了定量的调节依据,使得调节炉膛火焰中心高低来分配水冷壁的辐射换热和对流受热面的对流换热比例以调节汽温、汽压;防止炉膛出口结渣。

6)避免炉膛温度高于 1482 时造成的NOx生成以指数级增加,控制炉膛温度低于NOx放热设计限值从而减少排放。

 

A、控制平衡燃烧,减少燃料消耗

对于一定的产出,降低燃料消耗可以通过让热辐射区接近均匀与平衡的空间温度条件来实现。

原始数据显示在一定产出前提下,在接近平衡的空间温度条件时,可降低3燃料消耗。根据2006年墨西哥SALAMANCA电厂提供的数据,安装本系统后锅炉燃料消耗显著下降,燃料消耗减少了2.8%

 

 

 

                     

B、控制平衡燃烧,减少NOx排放

BOILERWATCH 系统能够明确地显示炉膛温度和出口处烟气温度峰值的部位,运行人员可以通过调整燃烧器和空气配合,控制火焰中心温度,以得到减少NOx排放的炉膛燃烧温度。

 

C、控制平衡燃烧,提高运行效率

BOILERWATCH提供了空间温度是否平衡的即时信息,使运行人员在受热面产生严重应力之前,能够及时发现并采取措施提高装置功效,增加有效产能,降低维护费用。国外应用数据显示通过调整可使装置运行时间延长36%

1     控制和优化燃烧器运行

2     实现智能吹灰

3     诊断和预防燃烧故障

 

D、控制和优化燃烧器运行

燃烧最优化如果通过空间温度平衡来进行,可以确保避免热点、冷点以及非平衡燃烧的发生。

BOILERWATCH测量的炉膛温度信号作为中间被调量,通过合理的调整风/油和风/燃气比例、实时调整多个变量以获得连续平衡状态的新型燃烧系统DCS控制算法已经由SEI实现,并在美国、德国、加拿大、委内瑞拉、墨西哥等国家的多台工业加热炉上成功应用。它克服了原有燃烧控制系统纯延迟、大滞后的弊端,平衡燃烧,节省燃料、提高效率。

E、控制和优化燃烧器运行

BOILERWATCH 提供可供用户选配的TMS-AIU模拟信号接口装置,最多16个输出通道,每个通道与TMS-2000所定义的16个矩形区块之一相对应。

计算机提供4~20mA电流回路输出信号,通过 TMS-AIU 模拟信号接口连接相关实际设备的执行器,实现相应的控制策略。

 

F、实现智能吹灰

1     通过沿受热面上下分别设置一个独立的测量通道,求出烟气温度差,从而得知该受热面积灰程度。

2     将该参数输入到DCS或者吹灰器控制系统,可实现按需吹灰,节约资源,避免过度吹扫对管道的损坏。

G、诊断和预防燃烧故障

BOILERWATCH 提供了在炉膛某一平面上可视化的二维温度平面图,直观显示火焰温度的空间分布状况。通过控制系统自动调节或运行人员来调整空气 / 燃料的比例,减少或消除燃烧空间的非平衡状态。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
 
 


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