基于机器学习的螺旋管圈水冷壁壁温预测模型研究.pdf
《基于机器学习的螺旋管圈水冷壁壁温预测模型研究.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于机器学习的螺旋管圈水冷壁壁温预测模型研究.pdf(8页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、第 52 卷 第 8 期 Vol.52 No.8 2023 年 8 月 THERMAL POWER GENERATION Aug.2023 修 回 日 期:2022-12-26 网络首发日期:2023-04-27 基 金 项 目:国家重点研发计划项目(2017YFB0602102)Supported by:National Key Research and Development Program(2017YFB0602102)第一作者简介:袁茂博(1995),男,博士研究生,主要研究方向为碳基燃料洁净利用及 CFD 数值仿真计算,。通信作者简介:笪耀东(1979),男,硕士,高级工程师,主要研
2、究方向为特种设备安全节能环保检测与评价、绿色低碳发展等,。DOI:10.19666/j.rlfd.202212204 基于机器学习的螺旋管圈水冷壁壁温预测 模型研究 袁茂博1,邓 磊1,刘雪敏2,杨凯镟1,3,梁 永1,刘 虎1,笪耀东2,车得福1(1.西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室,陕西 西安 710049;2.中国特种设备检测研究院,北京 100029;3.上海发电设备成套设计研究院有限责任公司,上海 200240)摘要针对某 600 MW 机组四角切圆锅炉建立了数值计算模型,综合考虑了一次风率、主燃区过量空气系数、燃烧器摆角以及 SOFA 喷嘴竖直摆角等运行参数的影响,设计 L
3、16(45)正交工况获得了 100%BMCR、75%THA、50%THA 以及 35%BMCR 负荷下锅炉水冷壁壁面的热流量,各工况下螺旋管圈水冷壁的壁温分布通过耦合壁面吸热量、水动力特性与壁温计算得到。由于正交工况参数设置的不连续性,建立了机器学习模型,实现了正交工况覆盖参数范围内的螺旋管圈水冷壁壁温分布预测。研究结果表明:在亚临界工况下,螺旋管圈水冷壁在燃烧器高度区域内出现 730 K 的温度峰值;锅炉在变负荷过程中,当炉膛火焰中心高度与管内工质相变起始高度重合时,易发生传热恶化导致壁温激升;机器学习算法中集成学习算法在壁温数据的训练集和测试集上拟合优度 R2均达到了 0.99,能够适用于
4、宽负荷下锅炉水冷壁壁温预测。同时,机器学习算法建立了壁温分布与锅炉运行参数之间的映射关系,后续研究可通过优化算法合理调整优化运行参数,保障水冷壁的壁温安全。关键词螺旋管圈水冷壁;热流密度分布;壁温分布;正交工况;机器学习 引用本文格式袁茂博,邓磊,刘雪敏,等.基于机器学习的螺旋管圈水冷壁壁温预测模型研究J.热力发电,2023,52(8):32-39.YUAN Maobo,DENG Lei,LIU Xuemin,et al.Research on prediction model for spiral water-cooled wall temperature based on machine
5、learningJ.Thermal Power Generation,2023,52(8):32-39.Research on prediction model for spiral water-cooled wall temperature based on machine learning YUAN Maobo1,DENG Lei1,LIU Xuemin2,YANG Kaixuan1,3,LIANG Yong1,LIU Hu1,DA Yaodong2,CHE Defu1(1.State Key Laboratory of Multiphase Flow in Power Engineeri
6、ng,Xian Jiaotong University,Xian 710049,China;2.China Special Equipment Inspection and Research Institute,Beijing 100029,China;3.Shanghai Power Equipment Research Institute Co.,Ltd.,Shanghai 200240,China)Abstract:In the study,a computational fluid dynamics(CFD)model based on a 600 MW tangentially co
7、al-fired boiler was established.According to orthogonal conditions(L16(45),the heat flux distributions of the water-cooled wall under 100%BMCR,75%THA,50%THA and 35%BMCR loads were obtained.In addition,the factors also included:primary to secondary air rate,degree of air-staging,swing angles of burne
8、rs and SOFA nozzles.Then,the spiral water-cooled wall temperature distributions under various conditions were calculated through coupling the heat absorption,temperature calculation and hydrodynamic characteristics of the water-cooled wall.Due to the discontinuity of orthogonal condition,the machine
9、 learning was used for predicting the spiral water-cooled wall 第 8 期 袁茂博 等 基于机器学习的螺旋管圈水冷壁壁温预测模型研究 33 http:/ temperature distribution within the range of parameters covered by orthogonal conditions.The results showed that a wall temperature peak up to 730 K would appear in the area among burner syste
10、m.The heat transfer deterioration was easy to occur when the flame center height in furnace coincided with the phase change height of the working fluid during the boiler load adjusting process.The goodness of fit R2 of the ensemble learning on the training set and the test set of the wall temperatur
11、e data had reached 0.99,which could be used to predict the wall temperature of the boiler under wide load.At the same time,the machine learning established the mapping relationship between the wall temperature distribution and the operating parameters of the boiler.In the future study,the wall tempe
12、rature safety of the water wall can be guaranteed by reasonably adjusting and optimizing the operating parameters through the optimization algorithm.Key words:spiral water-cooled wall;heat flux distribution;temperature distribution of water-cooled wall;orthogonal condition;machine learning 2021 年风能、
13、水能、太阳能等可再生能源发电量占总发电量的 29.7%,可以预见,该比例在“双碳”目标的驱动下仍会增长1-2。同时由于风、光、水资源的时空分布不平衡,传统电站在调配能源中的地位将显著增强。然而,大容量锅炉在深度调峰过程中,往往会出现不同程度的水冷壁壁温偏差,即设计温度低于壁面测点的监测温度3。这种水冷壁壁温偏差主要出现在工质发生相变的下炉膛区域。对于大容量锅炉,下炉膛往往采用螺旋管圈水冷壁,工质在水冷壁中盘旋上升,以适应主燃区四面墙吸热的不均性4。但在负荷深度调节过程中,水冷壁中工质的压力也会在亚临界和超临界之间转换。亚临界压力下,蒸干和膜态沸腾是引起传热恶化的主要因素。而在超临界压力下,工质
14、物性会在大比热区内剧烈变化,管内工质从中心到管壁 的径向物性差异会引起浮力效应,容易导致传热恶化5-6。同时,低负荷下炉膛火焰充满度低,下炉膛水冷壁吸热量的不均匀性变强,水冷壁水动力稳定性变差。由于向火侧的传热特性和水侧的流动特性在锅炉负荷深度调节过程中变化剧烈,下炉膛的壁温安全问题必须引起重视。传统的壁温校核方法通常采用零维模型,但炉膛沿高度和宽度方向的热流密度分布源于半经验公式,无法充分考虑炉内空气分级程度、一次风比例、燃烧器摆角等运行参数的影响,且螺旋管圈水冷壁在水动力计算时通常做简化处理,按四面墙单独进行,未考虑工质流动的连续性7-8。因此本文建立锅炉数值模拟模型计算 100%BMCR
15、、75%THA,50%THA 以及 35%BMCR 4 种负荷下锅炉的热流密度分布,并采用坐标变换的热量再分配方法,将螺旋管圈水冷壁吸热量进行一体化处理,耦合数值模拟、水动力计算和壁温计算得到螺旋管圈水冷壁在各负荷下的壁温分布。由于锅炉负荷变化连续,空气分级程度、一次风比例、燃烧器摆角以及分离燃尽风(SOFA)摆角灵活可调,因此本文设计 L16(45)正交实验,以最少的工况综合考虑上述各因素对壁温的影响9。将正交工况数据作为样本数据,采用机器学习算法对样本中的锅炉负荷、空气分级度、一次风比例等特征与壁温之间的关系进行学习,最终得到宽负荷下螺旋管圈水冷壁的壁温分布的预测模型。1 数值计算模型 1
16、.1 锅炉参数 本文研究对象为某电厂的超临界 600 MW 机组直流四角切圆燃煤锅炉,其几何形状和燃烧系统如图 1 所示。图 1 某 600 MW 机组四角切圆燃煤锅炉布置 Fig.1 Diagram of a 600 MW tangentially coal-fired boiler 该锅炉总高为 63.750 m,炉膛截面为矩形,深度为 17.696 m,宽度为 18.816 m。下炉膛水冷 壁为倾角 13.95 的螺旋管圈10。该锅炉结构中,燃烧系统的主要组件包括紧凑燃尽风(CCOFA)、预置水平偏角的辅助风喷嘴(CFS)、可水平摆动 的 SOFA 以及强化着火(EI)煤粉喷嘴,整个燃烧
17、34 2023 年 http:/ 区域从下到上被分为主燃区、还原区和燃尽区 3 个部分。燃烧器中心线和炉壁的夹角为 51 和 48,预置水平偏角的辅助风喷嘴(CFS)和炉壁夹角为22 和 19。1.2 数值模型与网格划分 采用六面体结构化网格对锅炉进行网格划分。分隔屏、后屏、各级过热器等对流受热面均简化为平面。流体计算域在冷灰斗底部至锅炉后烟井之间,对主燃区网格进行加密处理,锅炉网格系统如图 2 所示。网格无关性测试已在前期研究中给出,最终选取的网格总数为 207 万11。图 2 锅炉网格系统 Fig.2 Grid system of the boiler 本文采用三维稳态方法,选取 Real
18、izable k-湍流模型构建湍流方程组12;采用基于欧拉-拉格朗日方法的随机轨道模型来描述煤粉颗粒的运动和燃烧反应的历程;选择离散相来模拟煤粉颗粒在炉膛内的分布和轨迹,其中煤粉颗粒的粒径分布采用Rosin-Rammler 分布进行描述,最小粒径为 1 m,最大粒径为 100 m,平均粒径为 61 m;炉膛内的辐射换热过程采用离散坐标辐射模型进行求解,气相的辐射吸收系数采用灰色气体加权求和模型计算;压力与速度耦合选用 SIMPLE 算法,压力项离散采 Standard 格式,其他控制方程(动量方程、k 方程和 方程、能量方程以及各组分的控制方程)均采用一阶迎风格式进行离散13-15。燃用煤种为
19、烟煤,其元素分析和工业分析见表 1。表 1 煤质分析 Tab.1 Quality analysis of the coal 工业分析/%元素分析/%Qnet,ar/(MJ kg1)war(FC)wdaf(V)war(A)war(M)war(C)war(H)war(O)war(N)war(S)50.38 35.00 8.00 14.50 62.83 3.62 9.94 0.70 0.41 22.76 2 正交工况设计 影响炉内燃烧的因素众多,其中锅炉负荷直接决定锅炉给煤量、燃烧器投运层数以及过量空气系数,是炉膛数值模拟的决定性因素。此外,一次风率影响煤粉着火位置与燃烧器的距离,主燃区空气过量系数
20、影响下炉膛的燃烧强度,燃烧器及 SOFA风摆角影响火焰中心的高度,这 4 项操作参数与锅炉负荷关联不紧密但都直接影响着水冷壁的热分布情况。因此本文选取了锅炉负荷、一次风率、主燃区过量空气系数、燃烧器摆角以及 SOFA 喷嘴竖直摆角为因素,分别记为 A、B、C、D、E。对每个因素设计 4 个水平,采用正交试验设计了 16 种试验工况,具体工况见表 2。当锅炉负荷变化时,给煤量、燃烧器投运层数和过量空气系数等运行参数随之变化。在不同的运行负荷下,边界条件如表 3 所示进行设置。表 2 L16(45)正交工况 Tab.2 L16(45)orthogonal condition table 编号 A
21、B C D E 1 100%BMCR 0.18 0.75 10 10 2 100%BMCR 0.20 0.80 0 0 3 100%BMCR 0.22 0.85 15 15 4 100%BMCR 0.24 0.90 20 25 5 75%THA 0.18 0.80 15 25 6 75%THA 0.20 0.75 20 15 7 75%THA 0.22 0.90 10 0 8 75%THA 0.24 0.85 0 10 9 50%THA 0.18 0.85 20 0 10 50%THA 0.20 0.90 15 10 11 50%THA 0.22 0.75 0 25 12 50%THA 0.2
22、4 0.80 10 15 13 35%BMCR 0.18 0.90 0 15 14 35%BMCR 0.20 0.85 10 25 15 35%BMCR 0.22 0.80 20 10 16 35%BMCR 0.24 0.75 15 0 表 3 不同负荷下锅炉运行参数 Tab.3 Operating parameters under different loads 锅炉负荷 给煤量/(t h1)燃烧器投运层数 过量空气系数 100%BMCR 240.00 ae 1.20 75%THA 164.40 be 1.33 50%THA 113.00 ac 1.37 35%BMCR 95.70 bc 1
23、.47 第 8 期 袁茂博 等 基于机器学习的螺旋管圈水冷壁壁温预测模型研究 35 http:/ 3 螺旋管圈水冷壁壁温计算模型 将数值模拟计算得到的热流密度与水动力特性相耦合求解锅炉受热面壁温分布是近年来常见的方法16-18。其核心在于将壁面离散,再借助单元的热流密度和传热热阻计算水冷壁管的壁温。然而,针对螺旋管圈水冷壁的壁温计算模型鲜有报道。本节提出的热量再分配方法与水动力计算、壁温计算相耦合,能够更准确地计算螺旋管圈水冷壁的壁温分布。3.1 螺旋管圈水冷壁热量再分配方法 本文选取灰斗上沿至螺旋管圈顶端的一段螺旋管圈水冷壁作为研究对象。应用基于坐标变换的热量再分配方法对数值模拟计算得到的壁
24、面热流密度进行处理。图 3 为坐标变换的示意,先将水冷壁展开形成由前壁、右壁、后壁、左壁依次排列的平面,此时三维螺旋管圈中某管路(ABCDEF)在展开平面上被分为 ABCDE 和 EF,之后再将分隔的2 段拼合成完整管路。该方法的核心在于各个热流密度点的坐标位置变换。当所有热流密度点完成变换后,再对四边形平面进行网格划分并求取各个网格内的热流密度平均值以计算壁面吸热量。图 3 螺旋管圈展开方法示意 Fig.3 Diagram of the planarization method of spiral water-cooled wall 3.2 热工-水力模型 忽略水冷壁管中的加速压降,考虑单回
25、路管圈的摩擦压降和重位压降,第 i 回路压降由该回路各段的摩擦压降(pf)和重位压降(ph)累加组成:fh,iiijjp i Mp i j Mpi j M (1)光管单相摩擦压降计算公式为19:2fin/2pf L DG (2)式中:L 为第 i 回路 j 段长度,m;Din为管内径,m;G 为单位面积质量流量,kg/(m2 s);为第 i 回路 j 段的比容,m3/kg。处于旺盛湍流区的光管单相摩擦系数 f 为:2in14 lg 3 700/fDk (3)式中:k 为粗糙度,对于 SA213T12,k=0.008。汽水混合物的摩擦压降计算公式为18:2finlsl/21+/1pf L DGx
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 机器 学习 螺旋管 水冷 壁壁温 预测 模型 研究
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。