基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化方法

摘要

本发明公开了基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化方法，针对现有吹灰优化方法基于煤质分析数据离线测量的缺点和不足，以锅炉整体及局部能量和质量平衡原理为基础，采用煤质在线分析仪在线分析入炉煤质，逆烟气流程对各主要对流受热面的积灰结渣、锅炉炉膛出口烟气温度进行在线监测和分析计算，实时计算和分析锅炉的受热面的运行状态和受污染程度，消除了煤粉锅炉入炉煤质变化对吹灰优化指导的不良影响，为电厂煤粉锅炉运行提供正确的吹灰指导和锅炉性能优化数据，从而降低了锅炉煤耗，最终提高了锅炉运行的安全性和经济性。

说明书

技术领域

本发明是一种针对电厂煤粉锅炉对流受热面灰污监测及吹灰优化方法，特别是一种以锅炉整体及局部能量和质量平衡原理为基础，通过在线检测入炉煤质，逆烟气流程对各主要对流受热面的积灰结渣、锅炉炉膛出口烟气温度进行在线监测和分析计算，实时计算和分析锅炉的受热面的运行状态和污染程度，实现受热面污染程度的量化和可视化的节能方法，属于热能动力工程和节能优化领域。

背景技术

国内电站锅炉以燃煤为主，而动力用煤质量偏劣，含灰量和含硫量等均较高，容易形成受热面的沾污、积灰、腐蚀和磨损。锅炉受热面的积灰结渣使传热热阻增加，锅炉运行中的实测表明，当炉膛积灰厚度由1毫米增至2毫米时，传热效率减少28％，为满足负荷的要求，往往还要增加燃料量以增加吸热，从而增加了机组的煤耗，导致经济性下降。锅炉受热面积灰和结渣还会促进受热面的腐蚀，降低受热面使用寿命，严重时甚至酿成爆管停机等重大事故。

轻度的结渣和积灰如不及时处理，则可能继续发展、恶化。结渣和积灰无论是在炉膛还是对流受热面，都将对锅炉产生不利的影响，而吹灰是一个有效的解决办法。吹灰器是利用一定的吹灰介质(水、蒸汽、声波、燃气等)清扫受热面，清除受热面表面的污垢，使得其表面恢复清洁状态。

然而，在吹灰方案的制订方面，大多电厂是根据锅炉制造单位所提供的设计说明书中的要求或根据其它已投运电厂类似设备的运行经验制订，这些做法实际上可能带有盲目性，人为因素起了相当大的作用。这将有可能导致锅炉中积灰严重的受热面得不到及时吹扫，也有可能致使积灰轻微的受热面频繁吹扫，容易导致锅炉爆管。因此，迫切需要在机组实时监测数据的基础上，为机组的吹灰运行提供直接在线的运行指导，对机组运行的安全性和经济性进行可靠的在线分析，提高机组的安全与经济性。

国外对锅炉吹灰优化的研究起步较早，纽约州电力燃气公司和通用物理公司联合开发的Soot-blower Advisor专家系统，使用锅炉和汽轮机循环中的关键参数测量值来确定锅炉不同部位的清洁因子，帮助运行人员确定吹灰策略。德国的SR4是运行优化管理系统Sienergy中的机组效率分析优化模块，对锅炉中不同区域的受热面进行传热效率计算，根据减温水量、排烟温度等参数变化，通过计算以指导吹灰器进行区域性的不定期吹灰。瑞士ABB公司的Optimax是在线的电厂效率计算软件包，其锅炉清洁模块可在线计算换热面的清洁度和每个换热面的烟气入口温度，结果用于优化锅炉吹灰器的运行程序。西屋公司Smart ProcessTM使用神经网络工具确定吹灰频率和位置，以实现最小的热效率和过程损失，并延长机组设备的寿命，利用神经网络计算得到锅炉各吹灰器区域的实际传热量，据此信息求出清洁系数并与理想值作比较，形成吹灰指导建议，优化的结果可并入现有的DCS形成闭环控制，也可供运行人员参考。但这些系统的引进费用较高，同时在国内机组上实现起来也较为困难。

国内也有一些科研单位和企业开发了吹灰优化系统，但现有吹灰优化系统大多是基于煤质分析数据离线测量的，而我国电厂燃煤煤质多变，经常较大偏离设计值，现有的吹灰优化系统往往不能根据入炉煤质变化实时更新系统煤质分析数据，导致系统计算数据和锅炉机组实际情况有较大偏差，严重影响了吹灰指导的正确性。同时，随着火力发电厂计算机控制和数据管理系统的不断完善，要求吹灰优化系统能够通过网页进行远程访问，成为厂级监控信息系统(SIS系统)的一部分。

因此开发一套基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化系统，并实现系统数据的存储、远程显示和查询，对提高企业的生产效率和经济效益有着重要意义，适合企业未来发展的需要。

发明内容

技术问题：针对现有吹灰优化方法的缺点和不足，为了实现电厂煤粉锅炉对流受热面的灰污监测和吹灰优化，本发明提出了一种基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化方法，消除了煤粉锅炉入炉煤质变化对吹灰优化系统的不良影响，为电厂煤粉锅炉运行提供正确的吹灰指导和锅炉性能优化数据，从而降低了锅炉煤耗，最终提高了锅炉的经济性。

技术方案：本发明的基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化方法，是通过以下的技术方案实现的：

该方法包括如下模块：测点数据采集模块、计算模块、实时历史数据中转模块、数据显示模块；计算模块根据测点模块采集的本方法所需测点和原有测点数据，逆烟气流程对各个对流受热面进行热力计算，求出各对流受热面的灰污因子和临界灰污因子，给出吹灰指导，并将计算结果传送给实时历史数据中转模块，实时历史数据中转模块将实时计算结果通过数据显示模块在画面上显示，并将历史数据送入数据库中；测点数据采集模块，通过锅炉新增一次仪表、煤质分析仪和新增DAS系统，采集测点数据，并将这些数据送入锅炉实时历史数据存储装置。

测点数据采集模块，采用煤质在线分析仪实时分析入炉燃煤的元素成份和热值，并将分析结果送入锅炉实时历史数据存储装置。

计算模块包括如下步骤：

步骤1：设置锅炉本体、对流换热器的管程、管径、烟气流通面积及热交换面积等结构参数；

步骤2：通过锅炉实时历史数据存储装置生产商提供的接口函数，从锅炉数据存储装置采集系统所需数据；

步骤3：对从锅炉数据存储装置所采集的数据进行数据校验，只有当所有测点数据都在限定范围，才进入计算模块主程序计算，否则，退出计算模块并向画面发送数据出错报警信号；

步骤4：计算烟气物理性质，根据煤质分析仪提供的数据，计算1千克燃煤燃烧时的：

i)理论空气容积，其算式为：

V⁰＝0.0889(C^ar+0.375S^ar)+0.265H^ar-0.0333O^ar；

j)理论水蒸气容积，其算式为：

$V_{H_{2}O}^0=0.0124W^{\mathrm{ar}}+0.111H^{\mathrm{ar}}+0.0161V^0;$

k)理论氮气容积，其算式为：$V_{N_2}^0=0.8\frac{N^{\mathrm{ar}}}{100}+0.79V^0;$

l)理论三原子气体容积，其算式为：$V_{{\mathrm{RO}}_2}^0=1.866\frac{C^{\mathrm{ar}}}{100}+0.7\frac{S^{\mathrm{ar}}}{100};$

m)实际水蒸气容积，其算式为：$V_{H_{2}O}=V_{H_{2}O}^0+0.0161(\alpha -1)V^0;$

n)实际烟气容积，其算式为：$V_y=V_{{\mathrm{RO}}_2}^0+V_{N_2}^0+V_{H_{2}O}+(\alpha -1)V^0;$

o)空气焓值，可通过函数ColdAirEnth来计算，ColdAirEnth函数以气体或灰的温度为函数输入参数，以气体或灰的焓值为函数输出参数，拟合了0到2000℃的空气和O₂、CO₂、H₂O、N₂等气体的平均比热及1千克灰的焓值；

p)烟气焓值，可以根据O₂、CO₂、H₂O、N₂等气体的体积成份和烟气温度利用函数ColdAirEnth计算得到；

其中，C^ar、H^ar、O^ar、N^ar、S^ar为燃煤元素分析的收到基成份，％；W^ar为燃煤元素分析收到基水份，％；α为过量空气系数，可以通过算式$\alpha =\frac{21}{21-O_2}$得到，式中O₂为烟气中含氧量；V⁰为理论空气容积，Nm³/kg；为理论水蒸气容积，Nm³/kg；为理论氮气容积，Nm³/kg；为理论三原子气体容积，Nm³/kg；为实际水蒸气容积，Nm³/kg；V_y为实际烟气容积，Nm³/kg；

步骤5：计算锅炉煤耗，用反平衡法计算锅炉机组的热效率和燃煤消耗量，

i)机械不完全燃烧热损失$q_4=\frac{7850A^{\mathrm{ar}}}{Q_r}(\frac{{\alpha }_{\mathrm{fh}}{C}_{\mathrm{fh}}}{100-C_{\mathrm{fh}}}+\frac{{\alpha }_{\mathrm{lz}}{C}_{\mathrm{lz}}}{100-C_{\mathrm{lz}}});$

j)化学不完全燃烧热损失对于煤粉炉，可选q₃＝0；

k)排烟热损失$q_2=\frac{I_{\mathrm{py}}-{\alpha }_{\mathrm{py}}{I}_{\mathrm{lk}}^0}{Q_r}\times (100-q_4);$

l)散热损失$q_5=q_5^e\frac{D_e}{D};$

m)灰渣物理热损失$q_6=\frac{A^{\mathrm{ar}}{\alpha }_{\mathrm{lz}}{\left(\mathrm{c\theta }\right)}_{\mathrm{lz}}}{Q_r};$

n)锅炉效率η＝1-q₂-q₃-q₄-q₅-q₆；

o)锅炉总有效利用热

Q＝D_gq(i″_gq-i_gs)+D_zq(i″_zq-i′_zq)+D_bq(i_bq-i_gs)+D_pw(i_pw-i_gs)；

p)计算燃煤消耗量$B_j=\frac{Q}{\eta Q_r};$

其中A^ar为燃煤元素分析收到基灰份，％；Q_r为1千克燃煤入炉热量，kJ/kg；C_fh、C_lz为飞灰和炉渣中残炭的含量百分数，％；α_fh为飞灰中灰占燃料灰分的份额，％；α_lz为炉渣中的灰占燃料中灰分的份额，％；I_py为排烟焓，kJ/kg；I_lk⁰为理论冷空气焓，kJ/kg；α_py为空气预热器后的过量空气系数；q₅^e为锅炉额定蒸发量下散热损失，％；D_e为额定蒸发量，kg/h；D为锅炉实际蒸发量，kg/h；(cθ)_lz为炉渣比热与其温度的乘积，即1千克灰在温度θ时的焓，kJ/kg；D_gq为过热蒸汽流量，kg/h；D_zq为再热蒸汽流量，kg/h；D_bq为抽用饱和蒸汽流量，kg/h；D_pw为排污水量，kg/h；i″_gq为过热蒸汽出口焓，kJ/kg；i″_zq，i′_zq为再热蒸汽出口和入口焓，kJ/kg；i_bq为饱和蒸汽的焓，kJ/kg；i_pw为排污水焓，kJ/kg；i_gs为锅炉给水焓，kJ/kg；

步骤6：计算空预器灰污因子，根据空预器受热面进出口烟气压差计算空预器受热面灰污程度的指标η_sj：

c)${\eta }_{\mathrm{sj}}=\frac{2\mathrm{\Delta P}}{{\left(\mathrm{wF}\right)}^2\rho }=\frac{273\mathrm{\Delta P}·2g}{{\left(3600B_j\right)}^2{V}_y{G}_y(T+273)}=C\frac{\mathrm{\Delta P}}{B_j^2{V}_y{G}_y(T+273)};$

d)计算空预器的灰污因子FF_ky：

${\mathrm{FF}}_{\mathrm{ky}}=\frac{{\eta }_{\mathrm{lx}}-{\eta }_{\mathrm{sj}}}{{\eta }_{\mathrm{lx}}}$

其中，ΔP为该段受热面压降，N/m²；B_j为计算燃煤量，kg/h；G_y为1千克煤燃烧所得烟气质量，其算式为：G_y＝1-A^ar/100+1.036αV⁰，kg/kg；V_y为1千克煤燃烧所得烟气容积，m³/kg；ρ为烟气密度，kg/m³；w为烟气流速，m/s；F为烟道截面积，m²；C为常系数；η_sj为实际计算值；η_lx为理想情况下数值；FF_ky为空预器的灰污因子；

步骤7：计算对流受热面灰污因子FF_dl，

d)${\mathrm{FF}}_{\mathrm{dl}}=\frac{K_{\mathrm{lx}}-K_{\mathrm{sj}}}{K_{\mathrm{lx}}};$

e)Q_sj＝D(i″-i′+Δi_jw)/B_j；

f)$K_{\mathrm{sj}}=\frac{Q_{\mathrm{sj}}}{A·\mathrm{\Delta t}};$

以上各式中：i′、i″为受热面进口及出口的蒸汽焓，kJ/kg；Δi_jw为减温水焓，kJ/kg；A为受热面传热面积，m²，Δt为传热温差，K；FF_dl是对流受热面灰污因子；K_lx是空预器理想传热系数，kJ/(m²·K)；K_sj空预器受热面实际传热系数，kJ/(m²·K)；

步骤8：计算炉膛水冷壁灰污因子

d)计算炉膛出口烟温

e)炉膛平均热有效系数

-3-

f)炉膛水冷壁灰污因子

${\zeta }_{\mathrm{pj}}=\frac{{\psi }_{\mathrm{pj}}}{x_{\mathrm{pj}}};$

其中，T_a为理论燃烧温度，K；M为考虑火焰中心位置的系数，代表火焰中心位置的常量；σ₀为玻尔兹曼常数，5.67×10^-8，W/(m²·K⁴)；a_l炉膛黑度，是一个表示火焰有效辐射的假想黑度；F_lt炉膛面积，m²；保热系数；B_j计算燃料量，kg/h；VC_pj烟气在0℃到θ″_lt间的平均热容量，kJ/(kg·℃)；x_pj为水冷壁管的角系数，与水冷壁的结构排列有关；

步骤9：计算临界灰污因子，计算能量净收益

$Q_{\mathrm{net}}=Q_{\mathrm{in}}-Q_{\mathrm{out}}=Q_{f\_n}-Q_{f\_0}-Q_{\mathrm{out}}$

$=F(n{\int }_{{\tau }_0}^{{\tau }_0+\mathrm{\Delta \tau }/n}(1-f\left(\tau \right))K_{\mathrm{lx}}\mathrm{\Delta Td\tau }-{\int }_{{\tau }_0}^{{\tau }_0+\mathrm{\Delta \tau }}(1-f\left(\tau \right))K_{\mathrm{lx}}\mathrm{\Delta Td\tau })-n*{\tau }_1*m*(I_{\mathrm{chou}}-I_0)$

求max(Q_net)，可得该受热面吹灰的最佳频率，代入式FF＝f(τ)，求得当前工况下每个受热面临界灰污因子；其中Q_{f_0}为该时段内吹灰器无动作时的换热量，kJ；Q_{f_n}为该时段进行了n次吹灰时的换热量，kJ；Q_out为n次吹灰蒸汽消耗的热量，kJ；F为受热面传热面积，m²；ΔT为对数平均温压；f(τ)为灰污因子随吹灰频次(时间)变化函数；I_chou为吹灰器所用蒸汽的汽源焓，kJ/kg；I₀为凝汽器入口焓值，kJ/kg；

步骤10：将锅炉热力计算结果和锅炉吹灰指令发送给实时历史数据中转平台；

所述的实时历史数据中转模块将实时计算结果存入计算机内存，待下一时刻计算结果到来，将前一时刻数据从计算机内存移入数据库，然后更新计算机内存中的实时数据。

所述的数据显示模块将各个对流受热面灰污因子的实时计算结果在对应的图标上部实时显示，并用黄色、粉红色和红色三种颜色表示各段对流受热面的积灰的状态：当受热面灰污因子小于70％的临界灰污因子时为轻度污染，用黄色图标来表示；当受热面灰污因子大于70％的临界灰污因子小于临界灰污因子时为中度污染，用粉红色图标来表示；当受热面灰污因子大于临界灰污因子时为重度污染，用红色图标来表示，同时提示该受热面吹灰组吹灰。

有益效果：本发明和现有吹灰优化系统相比，采用了煤质在线分析仪，能够根据入炉煤质实时变化对锅炉进行热力计算，得到各个对流受热面的灰污因子，从而能更准确的反应锅炉各个对流受热面的受污染状况。同时，本发明还将受热面污染程度可视化，通过画面组态实时显示锅炉受热面灰污因子，给出吹灰信号提示，并提供历史趋势查询和远程访问功能，为吹灰运行人员提供更好的吹灰指导，提高了电厂锅炉运行的安全性和经济性。

附图说明

图1吹灰优化系统网络示意图，

图2吹灰优化算法流程图，

图3锅炉新增测点示意图。

具体实施方式

基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化方法，包括锅炉DCS(Distributed Control System)系统部分原有一次仪表、用于存放锅炉实时历史数据的数据存储装置、锅炉新增一次仪表、新增DAS(Data Acquisition System)系统、煤质分析仪、工控机及服务器，锅炉新增一次仪表、新增DAS系统和工控机依次相连。工控机作为新增测点数据采集系统，通过锅炉新增一次仪表、煤质分析仪和新增DAS系统，采集新增测点数据，并将数据送入锅炉数据存储装置。服务器作为整个系统的计算模块、结果存储模块和结果显示查询模块的平台，通过接口程序从锅炉数据存储装置采集所需测点数据，对锅炉进行热力计算，并通过实时历史数据中转平台存储、显示和查询计算结果。锅炉新增一次仪表包括：用于测量各个对流受热面换热器进出口烟气温度的高温热电偶、用于测量各个对流受热面换热器工质进出口温度的低温热电偶、用于测量空气预热器进出口压力和差压的压力传感器及差压传感器。计算模块根据煤质分析仪的在线测量数据，实时更新计算模块煤质的元素分析和热值。

本发明的基于煤质在线测量的锅炉灰污监测及吹灰优化方法包括如下模块：测点数据采集模块、计算模块、实时历史数据中转模块、数据显示模块；计算模块根据测点模块采集的本方法所需测点和原有测点数据，逆烟气流程对各个对流受热面进行热力计算，求出各对流受热面的灰污因子和临界灰污因子，给出吹灰指导，并将计算结果传送给实时历史数据中转模块，实时历史数据中转模块将实时计算结果通过数据显示模块在画面上显示，并将历史数据送入数据库中。

测点数据采集模块，通过锅炉新增一次仪表、煤质分析仪和新增DAS系统，采集测点数据，并将这些数据送入锅炉实时历史数据存储装置。测点数据采集模块，采用煤质在线分析仪实时分析入炉燃煤的元素成份和热值，并将分析结果送入锅炉实时历史数据存储装置。

其计算模块包括如下步骤：

步骤1：设置锅炉本体、对流换热器的管程、管径、烟气流通面积及热交换面积等结构参数；

步骤2：通过锅炉数据存储装置生产商提供的接口函数，从锅炉数据存储装置采集系统所需数据；

步骤3：对从锅炉数据存储装置所采集的数据进行数据校验，只有当所有测点数据都在限定范围，才进入计算模块主程序计算，否则，退出计算模块并向画面发送数据出错报警信号；

步骤4：计算烟气物理性质，根据煤质分析仪提供的数据，计算1千克燃煤燃烧时的

q)理论空气容积，其算式为：

V⁰＝0.0889(C^ar+0.375S^ar)+0.265H^ar-0.0333O^ar；

r)理论水蒸气容积，其算式为：

$V_{H_{2}O}^0=0.0124W^{\mathrm{ar}}+0.111H^{\mathrm{ar}}+0.0161V^0;$

s)理论氮气容积，其算式为：$V_{N_2}^0=0.8\frac{N^{\mathrm{ar}}}{100}+0.79V^0;$

t)理论三原子气体容积，其算式为：$V_{{\mathrm{RO}}_2}^0=1.866\frac{C^{\mathrm{ar}}}{100}+0.7\frac{S^{\mathrm{ar}}}{100};$

u)实际水蒸气容积，其算式为：$V_{H_{2}O}=V_{H_{2}O}^0+0.0161(\alpha -1)V^0;$

v)实际烟气容积，其算式为：$V_y=V_{{\mathrm{RO}}_2}^0+V_{N_2}^0+V_{H_{2}O}+(\alpha -1)V^0;$

w)空气焓值，可通过函数ColdAirEnth来计算，ColdAirEnth函数以气体或灰的温度为函数输入参数，以气体或灰的焓值为函数输出参数，拟合了0到2000℃的空气和O₂、CO₂、H₂O、N₂等气体的平均比热及1千克灰的焓值；

x)烟气焓值，可以根据O₂、CO₂、H₂O、N₂等气体的体积成份和烟气温度利用函数ColdAirEnth计算得到；

其中，C^ar、H^ar、O^ar、N^ar、S^ar为燃煤元素分析的收到基成份，％；W^ar为燃煤元素分析收到基灰份，％；α为过量空气系数，可以通过算式$\alpha =\frac{21}{21-O_2}$得到，式中O₂为烟气中含氧量；V⁰为理论空气容积，Nm³/kg；为理论水蒸气容积，Nm³/kg；为理论氮气容积，Nm³/kg；为理论三原子气体容积，Nm³/kg；为实际水蒸气容积，Nm³/kg；V_y为实际烟气容积，Nm³/kg；

步骤5：计算锅炉煤耗，用反平衡法计算锅炉机组的热效率和燃煤消耗量，

a)机械不完全燃烧热损失$q_4=\frac{7850A^{\mathrm{ar}}}{Q_r}(\frac{{\alpha }_{\mathrm{fh}}{C}_{\mathrm{fh}}}{100-C_{\mathrm{fh}}}+\frac{{\alpha }_{\mathrm{lz}}{C}_{\mathrm{lz}}}{100-C_{\mathrm{lz}}});$

b)化学不完全燃烧热损失对于煤粉炉，可选q₃＝0；

c)排烟热损失$q_2=\frac{I_{\mathrm{py}}-{\alpha }_{\mathrm{py}}{I}_{\mathrm{lk}}^0}{Q_r}\times (100-q_4);$

d)散热损失$q_5=q_5^e\frac{D_e}{D};$

e)灰渣物理热损失$q_6=\frac{A^{\mathrm{ar}}{\alpha }_{\mathrm{lz}}{\left(\mathrm{c\theta }\right)}_{\mathrm{lz}}}{Q_r};$

f)锅炉效率η＝1-q₂-q₃-q₄-q₅-q₆；

g)锅炉总有效利用热

Q＝D_gq(i″_gq-i_gs)+D_zq(i″_zq-i′_zq)+D_bq(i_bq-i_gs)+D_pw(i_pw-i_gs)；

h)计算燃煤消耗量$B_j=\frac{Q}{\eta Q_r};$

其中A^ar为燃煤元素分析收到基灰份，％；Q_r为1千克燃煤入炉热量，kJ/kg；C_fh、C_lz为飞灰和炉渣中残炭的含量百分数，％；α_fh为飞灰中灰占燃料灰分的份额，％；α_lz为炉渣中的灰占燃料中灰分的份额，％；I_py为排烟焓，kJ/kg；I_lk⁰为理论冷空气焓，kJ/kg；α_py为空气预热器后的过量空气系数；q₅^e为锅炉额定蒸发量下散热损失，％；D_e为额定蒸发量，kg/h；D为锅炉实际蒸发量，kg/h；(cθ)_lz为炉渣比热与其温度的乘积，即1千克灰在温度θ时的焓，kJ/kg；D_gq为过热蒸汽流量，kg/h；D_zq为再热蒸汽流量，kg/h；D_bq为抽用饱和蒸汽流量，kg/h；D_pw为排污水量，kg/h；i″_gq为过热蒸汽出口焓，kJ/kg；i″_zq，i′_zq为再热蒸汽出口和入口焓，kJ/kg；i_bq为饱和蒸汽的焓，kJ/kg；i_pw为排污水焓，kJ/kg；i_gs为锅炉给水焓，kJ/kg；

步骤6：计算空预器灰污因子，根据空预器受热面进出口烟气压差计算空预器

受热面灰污程度的指标η_sj：

a)${\eta }_{\mathrm{sj}}=\frac{2\mathrm{\Delta P}}{{\left(\mathrm{wF}\right)}^2\rho }=\frac{273\mathrm{\Delta P}·2g}{{\left(3600B_j\right)}^2{V}_y{G}_y(T+273)}=C\frac{\mathrm{\Delta P}}{B_j^2{V}_y{G}_y(T+273)};$

b)计算空预器的灰污因子FF_ky：

${\mathrm{FF}}_{\mathrm{ky}}=\frac{{\eta }_{\mathrm{lx}}-{\eta }_{\mathrm{sj}}}{{\eta }_{\mathrm{lx}}}$

其中，ΔP为该段受热面压降，N/m²；B_j为计算燃煤量，kg/h；G_y为1千克煤燃烧所得烟气质量，其算式为：G_y＝1-A^ar/100+1.036αV⁰，kg/kg；V_y为1千克煤燃烧所得烟气容积，m³/kg；ρ为烟气密度，kg/m³；w为烟气流速，m/s；F为烟道截面积，m²；C为常系数；η_sj为实际计算值；η_lx为理想情况下数值；FF_ky为空预器的灰污因子；

步骤7：计算对流受热面灰污因子FF_dl，

a)${\mathrm{FF}}_{\mathrm{dl}}=\frac{K_{\mathrm{lx}}-K_{\mathrm{sj}}}{K_{\mathrm{lx}}};$

b)Q_sj＝D(i″-i′+Δi_jw)/B_j；

c)$K_{\mathrm{sj}}=\frac{Q_{\mathrm{sj}}}{A·\mathrm{\Delta t}};$

以上各式中：i′、i″为受热面进口及出口的蒸汽焓，kJ/kg；Δi_jw为减温水焓，kJ/kg；A为受热面传热面积，m²，Δt为传热温差，K；FF_dl是对流受热面灰污因子；K_lx是空预器理想传热系数，kJ/(m²·K)；K_sj空预器受热面实际传热系数，kJ/(m²·K)；

步骤8：计算炉膛水冷壁灰污因子

a)计算炉膛出口烟温

b)炉膛平均热有效系数

c)炉膛水冷壁灰污因子

${\zeta }_{\mathrm{pj}}=\frac{{\psi }_{\mathrm{pj}}}{x_{\mathrm{pj}}};$

其中，T_a为理论燃烧温度，K；M为考虑火焰中心位置的系数，代表火焰中心位置的常量；σ₀为玻尔兹曼常数，5.67×10^-8，W/(m²·K⁴)；a_l炉膛黑度，是一个表示火焰有效辐射的假想黑度；F_lt炉膛面积，m²；保热系数；B_j计算燃料量，kg/h；VC_pj烟气在0℃到θ″_lt间的平均热容量，kJ/(kg·℃)；x_pj为水冷壁管的角系数，与水冷壁的结构排列有关；

步骤9：计算临界灰污因子，计算能量净收益

$Q_{\mathrm{net}}=Q_{\mathrm{in}}-Q_{\mathrm{out}}=Q_{f\_n}-Q_{f\_0}-Q_{\mathrm{out}}$

$=F(n{\int }_{{\tau }_0}^{{\tau }_0+\mathrm{\Delta \tau }/n}(1-f\left(\tau \right))K_{\mathrm{lx}}\mathrm{\Delta Td\tau }-{\int }_{{\tau }_0}^{{\tau }_0+\mathrm{\Delta \tau }}(1-f\left(\tau \right))K_{\mathrm{lx}}\mathrm{\Delta Td\tau })-n*{\tau }_1*m*(I_{\mathrm{chou}}-I_0)$

求max(Q_net)，可得该受热面吹灰的最佳频率，代入式FF＝f(τ)，求得当前工况下每个受热面临界灰污因子；其中Q_{f_0}为该时段内吹灰器无动作时的换热量，kJ；Q_{f_n}为该时段进行了n次吹灰时的换热量，kJ；Q_out为n次吹灰蒸汽消耗的热量，kJ；F为受热面传热面积，m²；ΔT为对数平均温压；f(τ)为灰污因子随吹灰频次(时间)变化函数；I_chou为吹灰器所用蒸汽的汽源焓，kJ/kg；I₀为凝汽器入口焓值，kJ/kg；

步骤10：数据传送模块，将锅炉热力计算结果和锅炉吹灰指令发送给实时历史数据中转平台；

实时历史数据中转模块，将实时计算结果存入计算机内存，待下一时刻计算结果到来，将前一时刻数据从计算机内存移入数据库，然后更新计算机内存中的实时数据。数据显示模块，将各个对流受热面灰污因子的实时计算结果在对应的图标上部实时显示，并用黄色、粉红色和红色三种颜色表示各段对流受热面的积灰的状态：当受热面灰污因子小于70％的临界灰污因子时为轻度污染，用黄色图标来表示；当受热面灰污因子大于70％的临界灰污因子小于临界灰污因子时为中度污染，用粉红色图标来表示；当受热面灰污因子大于临界灰污因子时为重度污染，用红色图标来表示，同时提示该受热面吹灰组吹灰。

在完成数据的采集、校验和计算后，实时计算结果通过自主开发的基于SQL数据库的实时历史数据中转平台，传送到网页组态画面实时显示，将历史数据送入SQL数据库，并开发了基于.NET平台的网页实时数据显示、历史趋势查询和远程访问模块实现了计算结果实时显示、历史趋势查询和远程访问功能。

以本发明在某电厂600MW亚临界锅炉应用为例，具体实施步骤如下：

步骤1.硬件安装：

为满足上述计算分析需要，根据该厂现有的测点情况，通过新增和改造一些温度和压力测点，由前置机组成一套DAS系统，完成新增测点和改造测点的数据采集。采集的数据通过前置机的通讯卡接入机组DCS系统，数据由DCS与PI系统的接口机送入PI系统，吹灰优化系统服务器通过PI系统取得必要的数据，经过模型计算，将结果返回到控制室的OPM显示终端上，供运行人员参考，指导吹灰过程，系统网络结构如图1所示。

根据#1机组锅炉现有测点，为满足相关受热面换热的实时监测计算需要，增设22个测点，新增22个测点包括：低温过热器入口蒸汽温度4个测点、低温过热器入口烟汽温度2个测点、高温过热器入口烟气温度2个测点、省煤器出口给水温度4个测点、省煤器入口烟气温度2个测点、壁式再热器出口蒸汽温度4个测点、分隔屏过热器出口蒸汽温度4个测点，新增测点分布如图3所示。

步骤2.计算模块用VC++6.0MFC开发，具体步骤如下：

1.锅炉结构参数初始化

根据锅炉的结构计算书和热力计算书，设置锅炉本体、对流换热器的管程、管径、烟气流通面积及热交换面积等结构参数。

2.数据采集和校验

根据该厂PI实时历史数据库提供商提供的ODBC连接程序，在服务器添加一个新的ODBC连接，然后VC++6.0MFC可以通过标准的SQL语言来访问PI，计算模块每10秒钟采集一次数据，每60秒平均一次所采集的6组数据，并对这6组数据的平均值进行数据校验，若数据校验成功则将该数据带入计算主程序，进行锅炉热力和灰污因子计算。否则，将退出计算模块，在日志文件中记录相关数据出错原因，以备运行人员查找相关出错数据。

3.锅炉各对流受热面灰污因子计算

计算空预器灰污因子，根据空预器受热面进出口烟气压差计算空预器受热面灰污程度的指标η_sj：

${\eta }_{\mathrm{sj}}=\frac{2\mathrm{\Delta P}}{{\left(\mathrm{wF}\right)}^2\rho }=\frac{273\mathrm{\Delta P}·2g}{{\left(3600B_j\right)}^2{V}_y{G}_y(T+273)}=C\frac{\mathrm{\Delta P}}{B_j^2{V}_y{G}_y(T+273)};$

计算空预器的灰污因子FF_ky：

${\mathrm{FF}}_{\mathrm{ky}}=\frac{{\eta }_{\mathrm{lx}}-{\eta }_{\mathrm{sj}}}{{\eta }_{\mathrm{lx}}}$

其中，ΔP为该段受热面压降，N/m²；B_j为计算燃煤量，kg/h；G_y为1千克煤燃烧所得烟气质量，其算式为：G_y＝1-A^ar/100+1.036αV⁰，kg/kg；V_y为1千克煤燃烧所得烟气容积，m³/kg；ρ为烟气密度，kg/m³；w为烟气流速，m/s；F为烟道截面积，m²；C为常系数；η_sj为实际计算值；η_lx为理想情况下数值；FF_ky为空预器的灰污因子；

4.计算对流受热面灰污因子FF_dl，

${\mathrm{FF}}_{\mathrm{dl}}=\frac{K_{\mathrm{lx}}-K_{\mathrm{sj}}}{K_{\mathrm{lx}}};$

Q_sj＝D(i″-i′+Δi_jw)/B_j；

$K_{\mathrm{sj}}=\frac{Q_{\mathrm{sj}}}{A·\mathrm{\Delta t}};$

以上各式中：i′、i″为受热面进口及出口的蒸汽焓，kJ/kg；Δi_jw为减温水焓，kJ/kg；A为受热面传热面积，m²，Δt为传热温差，K；FF_dl是对流受热面灰污因子；K_lx是空预器理想传热系数，kJ/(m²·K)；K_sj空预器受热面实际传热系数，kJ/(m²·K)；

5.临界灰污因子的确定

首先计算能量净收益

$Q_{\mathrm{net}}=Q_{\mathrm{in}}-Q_{\mathrm{out}}=Q_{f\_n}-Q_{f\_0}-Q_{\mathrm{out}}$

$=F(n{\int }_{{\tau }_0}^{{\tau }_0+\mathrm{\Delta \tau }/n}(1-f\left(\tau \right))K_{\mathrm{lx}}\mathrm{\Delta Td\tau }-{\int }_{{\tau }_0}^{{\tau }_0+\mathrm{\Delta \tau }}(1-f\left(\tau \right))K_{\mathrm{lx}}\mathrm{\Delta Td\tau })-n*{\tau }_1*m*(I_{\mathrm{chou}}-I_0)$

求max(Q_net)，可得该受热面吹灰的最佳频率，代入式FF＝f(τ)，求得当前工况下每个受热面临界灰污因子；其中Q_{f_0}为该时段内吹灰器无动作时的换热量，kJ；Q_{f_n}为该时段进行了n次吹灰时的换热量，kJ；Q_out为n次吹灰蒸汽消耗的热量，kJ；F为受热面传热面积，m²；ΔT为对数平均温压；f(τ)为灰污因子随吹灰频次(时间)变化函数；I_chou吹灰器所用蒸汽的汽源焓，kJ/kg；I₀为凝汽器入口焓值，kJ/kg；

步骤3：计算结果存储、显示和历史趋势查询

在完成数据的采集、校验和计算后，计算模块将锅炉热力计算结果和锅炉吹灰指令发送给实时历史数据中转模块，实时历史数据中转模块将实时计算结果传送到网页组态画面实时显示，将历史数据送入SQL数据库，并开发了基于.NET平台的网页实时数据显示、历史趋势查询和远程访问模块实现了计算结果实时显示、历史趋势查询和远程访问功能。

画面由用VB6.0开发的组态软件组态完成，提供了锅炉对流受热面吹灰信息画面，各段对流受热面(包括后屏过热器、屏式再热器、高温再热器、高温过热器、低温过热器、省煤器)的积灰的状态分为3种：轻度污染、中度污染和重度污染，并用三种不同的颜色加以区分：黄色、粉红色和红色，在相应的图标上部显示有该受热面的灰污因子，当该图标处于红色时，则表示其对应的受热面积灰较严重，在画面底部提供有各受热面的吹灰提示信息，当所对应的吹灰组需要吹灰时，其对应的图标将变为红色，起到警示作用。

画面还提供数据的趋势图浏览、查询功能，数据的趋势图浏览、查询功能分为历史查询和实时查询：

实时的时间跨度为1小时，结束时间为当前计算机时间；

历史查询分为24小时查询、8小时查询和任意时间段查询，24小时查询的时间跨度为24小时，结束时间为当前计算机时间；8小时查询时间跨度为8小时，结束时间为当前计算机时间；任意时间段查询时间跨度为所输入查询起止时间的跨度，结束时间为所输入结束时间。