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Ursachenermittlung von Anbackungen im Economiser eines EBS-Kraftwerkes mittels multivariater Datenanalyse

机译:使用多元数据分析确定EBS电厂省煤器结块的原因

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摘要

Ablagerungen in Wärmetauschern oder Produktionsanlagen sind unerwünscht, sie erhöhen die Kosten durch die Verringerung des Wirkungsgrades und durch deren aufwendige Beseitigung. Als in einem EBS-Kraftwerk im dafür untypischen Bereich im Economiser ungewöhnlich feste Anbackungen aufgefunden werden, interessieren die Herkunft und der Verursacher. Das Ergebnis der chemischen Untersuchung zeigt quantifizierbare Gehalte von 47 verschiedenen Elementen. Um Hinweise auf den möglichen Verursacher zu erhalten, wird die Zusammensetzung der Aschen aller Zulieferer untersucht und mit der Zusammensetzung der Anbackung verglichen. Verfahren der multivariaten Datenanalyse wie Cluster- und Hauptkomponentenanalyse werden benutzt, um aus den vorliegenden Informationen Wissen zu erzeugen. Sowohl das verwendete Verfahren der Clusteranalyse als auch das Verfahren der Hauptkomponentenanalyse weisen auf den Bleichen Lieferanten hin.%Deposits in heat exchangers or production facilities are unwanted, because they lead to increasing costs by reduction the level of efficiency and the costly removal. As abnormal solid cakings were found in a refuse derived fuel power plant in an untypical section by an economiser, it was interesting to know the the polluter. The result of the chemical analysis of the caking shows quantifiable concentrations for 47 elements. The composition of the ashes of all suppliers of refuse derived fuels were investigated and compared with the results of the caking to get helpful hints for identification of the possible polluter. Methods of multivariate data analysis like cluster analysis and principal component analysis were used, to create knowledge from available information. As well as cluster analysis and the principal component analysis indicate the same supplier.
机译:热交换器或生产系统中的沉积物是不希望有的,它们会通过降低效率和精心去除沉积物而增加成本。如果在EBS发电厂不常见的区域的省煤器中发现异常的固体沉积物,则原因和原因就很重要。化学分析结果显示47种不同元素的定量含量。为了获得有关可能原因的信息,将检查所有供应商的骨灰组成并将其与结块的组成进行比较。多元数据分析方法(例如聚类分析和主成分分析)用于从可用信息中生成知识。聚类分析方法和主要成分分析方法均指向漂白供应商。不需要在热交换器或生产设施中沉积的沉积物,因为它们会通过降低效率和昂贵的去除而导致成本增加。经济学家在一个不典型的区域,在垃圾衍生燃料发电厂中发现了异常的固体结块,因此知道污染者很有趣。结块的化学分析结果显示47种元素的定量浓度。对所有垃圾衍生燃料供应商的骨灰成分进行了调查,并将其与结块的结果进行比较,从而为识别可能的污染者提供了有用的提示。使用了诸如聚类分析和主成分分析之类的多元数据分析方法,以从可用信息中创建知识。以及聚类分析和主成分分析表明相同的供应商。

著录项

  • 来源
    《Muell und Abfall》 |2016年第2期|90-96|共7页
  • 作者单位

    WESSLING GmbH Hallesches Dreieck 4/5, 06188 Landsberg OT Oppin;

    EWAG Grubenweg 3, 06242 Braunsbedra;

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  • 正文语种 ger
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