濟南鍋爐集團有限公司 支元珍
本廠配備2×300MW CFB 亞臨界鍋爐,爐身采用全鋼架懸吊結構,最大連續(xù)蒸發(fā)量為1065t/h,配備有高溫絕熱分離器、回料閥、對流煙道、冷渣器以及空氣預熱器等相關設施,相較于傳統鍋爐設備而言,具有燃料適應性較好、污染排放較少、燃燒效率較高等特性。
冷渣器故障。是本廠CFB 鍋爐設備運行過程中最常見的一類故障形態(tài)。在CFB 鍋爐運行過程中,冷渣器能按需針對其內部產生的燃燒殘渣進行收集,從而保障鍋爐內部清潔度,提升鍋爐熱效率與安全性。但在冷渣器的使用過程中,受高溫高壓等因素影響其排渣管部位可能會出現變形現象,大量燃燒殘渣進入到排渣管內部使其出現堵塞現象,進而引發(fā)冷渣器故障[1]。此外,在本廠CFB 亞臨界鍋爐的運行過程中還出現了選擇室結焦的相關故障。一些高溫燃料在鍋爐內部的燃燒不完全,在選擇室內部出現燃燒結焦狀況,床料未經完全冷卻即進行排渣,導致關鍵部件出現變形現象,使冷渣器內部流化出現問題。
旋風分離器故障。CFB 鍋爐的運行過程當中,旋風分離器能將煙氣中的顆粒物進行有效分離與凈化,保障鍋爐運行的正常循環(huán),維持燃燒室內部的固體顆粒物濃度,保障相關流程的充分燃燒。而在本廠CFB 鍋爐內部,由于生產強度以及運維保障等相關因素的影響,導致分離器部位灰位較高,分離器分離效果不斷下降,鍋爐內部物料燃燒循環(huán)受到影響,使分離器入口部位的煙氣壓力發(fā)生變化,阻礙鍋爐循環(huán)系統的正常運行。
給煤系統故障。在CFB 鍋爐中給煤系統發(fā)揮著重要作用,該系統能將燃料穩(wěn)定輸送到鍋爐內部進行燃燒,而一些煤粒在生產過程中未經過較為充分地處理導致其粒徑較大,輸送過程中會導致送料通道出現堵塞現象,使給煤系統的正常運行造成一定影響。一些煤料內部可能會存在樹枝、塑料等雜物殘留,同樣會引發(fā)給煤系統運行滯澀、通道擁堵以及關鍵閥件斷裂等故障。
鍋爐部件磨損。熱電廠鍋爐設備需長期運行于高溫高壓環(huán)境下,這給鍋爐內部相關部件的性能狀態(tài)以及使用壽命提出較高要求。通過對本廠CFB 鍋爐的運行情況進行分析與研究過后發(fā)現,長時間使用過程中鍋爐承壓部件、內襯、送料通道、分離器等相關部位都會產生一定磨損現象,不僅降低了鍋爐部件的負荷負載能力,還可能對鍋爐運行穩(wěn)定性形成相應沖擊,造成運行異響以及異常振動[2]。
膨脹節(jié)故障。在CFB 鍋爐運行過程當中,受溫度變化影響,鍋爐設備內部關鍵部件可能會出現熱位移、熱膨脹等情況,對于鍋爐的正常工作造成一定影響。為強化鍋爐設備安全性,減少溫度變化引發(fā)的設備膨脹與位移所造成的相關損失,需采用膨脹節(jié)針對鍋爐設備關鍵部件進行相互連接,而在本廠鍋爐膨脹節(jié)的運行維護過程中發(fā)現,長期運行的膨脹節(jié)容易發(fā)生漏氣、老化與破損等故障,導致鍋爐管道的強度受到影響。
作為故障識別與狀態(tài)判斷的重要前提,在進行在線監(jiān)測與故障診斷系統進行開發(fā)設計的同時,應借助關鍵技術對鍋爐設備運行信號進行提取與捕捉,進而為后續(xù)決策以及故障診斷工作的開展提供參考。在進行系統開發(fā)與設計的同時,應分別于燃燒室、送煤管道、給粉機、燃燒器噴口部位等關鍵性部位布設信號傳感器,同時使現場關鍵信號能夠向控制中心進行及時回傳,使技術人員及運維團隊能針對鍋爐設備當前運行狀態(tài)做出較為準確地判斷。
及時針對設備運行過程中的異常狀態(tài)進行識別,是提升故障診斷準確性、保障鍋爐設備運行穩(wěn)定性的關鍵所在。因此相關技術團隊應基于模態(tài)分解的相關原則,針對上述傳感器所回傳的數據信號進行一體化處理,對不同部位及不同類別的傳感器信號進行綜合識別,與預設狀態(tài)庫進行比對過后輸出相應的異常識別結果。
在進行異常識別的同時,系統應能基于模態(tài)分解的原則對設備運行傳感器反饋數據的IFM分量進行捕捉,同時進行統一的數據處理:式中:a代表現場傳感器的反饋數據IFM 分量的代碼,按照預設要求進行編錄;k代表反饋數據IFM 分量當中的點位;l代表傳感器回傳數據的總體數目;G代表反饋數據IFM 分量的特性值。待數據處理完成后,需針對現場傳感器的反饋情況及分量處理情況對數據的峭度進行分析,明確相關數據排列組合過后的特征向量:
通過對反饋數據及其分量分析結果進行探討,能夠明確火電廠鍋爐設備當前運行狀態(tài)下所出現的異常情況,進而為鍋爐設備的運維工作提供支持與參考。
在異常狀態(tài)記錄與分析完成過后,需由監(jiān)測與診斷系統內部進行故障定位,并給出相應的解決策略以及解決方案。在進行故障定位與分析的同時,相關監(jiān)測診斷系統應當遵循以下原則:首先應遵循高度關聯性原則,故障部位的動作變化應能夠對故障指征產生較為顯著的影響,二者之間應具備較為具體的關聯性;其次應遵循高度可靠性原則,進行故障定位分析的同時,可將故障表現與目標點位狀態(tài)之間看做單值函數關系,將目標點位狀態(tài)作為自變量,鍋爐設備故障表現則會基于自變量發(fā)生對應變化;最終應遵循實用性原則,在基于故障參量特征進行定位分析的同時,應保障相關特征的可測得性與可分析性,為后續(xù)故障診斷與操作處置的開展提供指示。
在進行鍋爐設備故障診斷的過程當中,相關技術人員需要對故障規(guī)則庫進行建立,分別將一次風管內部煤粉燃燒情況、送粉管道當中煤粉輸送情況、風管內部熱風溫度情況、風粉混合物溫度狀態(tài)以及火焰檢測器信號表現等作為故障診斷的關鍵性依據,從而進一步強化監(jiān)測診斷系統對于煤粉自燃、管道堵粉、設備斷粉、火焰偏移以及燃燒器滅火等故障的診斷準確性,強化鍋爐設備故障反應速度。在此基礎上,設備故障診斷完成過后,相關監(jiān)測與診斷系統還應當給出相應的操作指導,提升火電站鍋爐設備燃燒效率與運行效率,減少故障所造成的影響。
在進行系統構建與設計的同時,需要對整體架構方案進行合理規(guī)劃,使系統能夠充分適應火電廠鍋爐設備的運行工況以及運行狀態(tài)。
第一,在系統內部需要對關鍵參數監(jiān)測處理模塊進行搭建,使系統能夠及時針對鍋爐設備運行過程當中的異常狀態(tài)以及問題數據做出反應,并能夠進行報警。在進行系統開發(fā)的同時,需要通過相應的通信方式以及通信渠道對機組現場傳感器回傳數據進行提取,同時借助ODBC 技術實現與數據庫之間的交互,使監(jiān)測診斷設備能夠將預設故障庫當中的數據信息與設備實際反饋信息之間進行比對,明確設備的異常狀態(tài),提升故障監(jiān)測針對性。
第二,需要對故障診斷與分析模塊進行設計,系統應能夠借助決策樹法以及神經網絡技術等,結合現場傳感器反饋的相關數據信息對設備故障進行更加全面地判斷,明確系統運行過程當中的故障源頭,并能夠及時采取措施進行處理,減少故障對系統運行成效所產生的影響;第三,需要對知識庫以及預設故障庫進行搭建,借助數據庫技術針對火電廠鍋爐設備運行過程中常見故障的成因、表現形式以及表現狀態(tài)等進行記錄,同時結合實際對知識庫進行及時更新,提升其參考價值;第四,需要對人機交互模塊進行搭建與設計,使用戶的相關操作指令能夠直接作用于監(jiān)測診斷系統當中,有效調整監(jiān)測重點以及數據信息反饋內容,推動系統運行的進一步協調[3]。
在設備監(jiān)測與故障診斷系統的開發(fā)設計過程中,對知識模型進行建設能夠為設備運行故障的判斷定位給出相應參考和依據,技術人員應采取以下措施進行建模與設計。
首先,應當從狀態(tài)識別流程當中對關鍵信號以及重要數據進行提取,基于上文可知,將現場傳感器回傳信號經統一化的數據處理過后可得設備運行數據IFM 分量的特性值,同時還能夠獲取到G值排列組合過后的特征向量,因此在分析模型與故障庫建設過程當中,還應當考慮到鍋爐設備運行故障涉及到的關聯性內容如溫度、膛壓等,從而使故障定位以及分析更加準確。
其次,需要對故障風險特性值G與關聯要素之間的函數關系進行明確。例如,在針對CFB 鍋爐進行故障分析與診斷的過程中,可將爐內煙氣溫度的變化情況設定為V=[10,20],將鍋爐運行排煙溫度的增加值設定為A,進而可求得兩者之間的函數關系與隸屬情況:v=15,f=m/n,式中:特征值隸屬度為15,m為符合故障分析的變化頻次,n表示分析過程中涉及到的對象數量。
最后,在鍋爐設備故障知識模型的建設過程當中,還需要對相關模型的信度進行分析。具體算法為:其中:P代表故障知識模型當中的求解流程,L代表模糊分析規(guī)則,F代表結果信度,m代表故障風險特性值G與關聯要素之間的隸屬情況[4]。
系統開發(fā)過程當中,需要分別基于現場傳感器回傳數據以及故障知識庫建設情況進行推理與判斷,明確故障特征與要素內容之間的關聯特性,進而求得相應的結果,掌握二者之間的聯系。在本文所述系統設計與開發(fā)過程當中,主要應用了正向推理的策略,系統能夠基于故障知識庫當中的相關信息出發(fā),基于現場傳感器數據反饋情況展開全面判斷與分析,實現由前提到結論的細致推導,最終得到相應的分析結果。例如,當信號線完好、鍋爐運行環(huán)境正常時,傳感器回傳數據顯示測量值為零,則能夠推導出傳感器出現問題,而當一次風管熱風溫度正常的前提下,出現給煤機斷粉以及風壓變化的現象,則能夠推導出鍋爐粉管出現堵塞故障[5]。
作為運維團隊與技術人員進行故障處置和管控的關鍵渠道,針對在線監(jiān)測與診斷系統的軟件設計同樣具有重要意義。相關技術人員在開發(fā)過程當中,應當明確相關系統的運行特點以及運行要求,針對故障知識庫修改、故障查詢、故障留言等關鍵性功能進行開發(fā),同時采用全圖形界面對人機交互菜單進行設計,使軟件系統能夠較為系統地展現出鍋爐設備的運行現狀以及故障定位情況,便于運維團隊及時采取措施進行處理[6]。
筆者所在火電廠經過對在線監(jiān)測診斷系統進行開發(fā)、配置與應用過后,故障報警信度曲線不斷提升,在鍋爐設備163次在線監(jiān)測與故障報警過程中準確率達到99.2%以上,有效抑制了鍋爐設備的故障風險,減少了設備故障造成的經濟損失,顯著提升了火電生產效益。
綜上所述,在火電廠鍋爐設備運行過程當中,及時針對設備故障進行識別、定位與分析具有關鍵性作用。