电站锅炉风烟系统培训课件.pptx

电站锅炉风烟系统培训课件

目录

CONTENTS

风烟系统概述

风烟设备介绍

风烟管道设计与布置

风量调节与自动控制技术应用

运行维护与故障处理

节能环保政策对风烟系统影响分析

风烟系统概述

风烟系统是电站锅炉中的重要组成部分，负责为锅炉提供燃烧所需的空气，并将燃烧产生的烟气排出锅炉。

定义

风烟系统的主要功能是为锅炉燃烧提供适量的空气，确保燃料充分燃烧，同时排出燃烧产生的烟气，保证锅炉安全、高效运行。

功能

组成

风烟系统主要由送风机、引风机、空气预热器、烟道、挡板、除尘器等设备组成。

工作原理

送风机将空气送入空气预热器加热，然后经烟道送入锅炉燃烧室，为燃料燃烧提供氧气。引风机则将燃烧产生的烟气抽出锅炉，经除尘器净化后排入大气。

01

02

03

04

保证燃烧效率

保障锅炉安全

环保排放

提高经济效益

风烟系统为锅炉提供适量的空气，确保燃料充分燃烧，提高燃烧效率。

通过排出燃烧产生的烟气，避免锅炉内积灰、结渣等问题，保障锅炉安全运行。

风烟系统的优化运行可提高锅炉效率，降低燃料消耗和运行成本，提高电站经济效益。

风烟系统中的除尘器等设备可净化烟气，降低污染物排放，保护环境。

风烟设备介绍

离心风机

轴流风机

罗茨风机

利用离心力将气体压缩并排出的风机，具有结构简单、运行平稳、噪音低等特点。

气体沿轴向流动的风机，具有流量大、压力低、效率高等特点。

属于容积式风机，通过两个三叶型叶轮相互啮合将气体从吸入侧推送到排出侧，具有强制送风、流量稳定等特点。

主要由管箱、空气流通管道、烟气流通管道、支撑结构等组成。

利用锅炉尾部烟气的热量加热空气预热器中的空气，提高空气温度后进入锅炉燃烧，从而提高锅炉效率。

工作原理

结构

机械式除尘器

过滤式除尘器

湿式除尘器

电除尘器

使含尘气流通过滤料将粉尘分离出来，如袋式除尘器、颗粒层除尘器等。这类除尘器除尘效率高，但需要定期清理或更换滤料。

通过重力、惯性力等作用将粉尘从气流中分离出来，如重力沉降室、惯性除尘器等。这类除尘器结构简单，但除尘效率较低。

利用高压电场使粉尘荷电，然后在电场力作用下将粉尘从气流中分离出来。这类除尘器除尘效率高，适用于高温、高湿等恶劣环境，但设备投资和运行费用较高。

利用水或其他液体与含尘气流接触，将粉尘从气流中分离出来，如文丘里管除尘器、水膜除尘器等。这类除尘器对微细粉尘和有害气体有一定净化作用，但会产生废水处理问题。

风烟管道设计与布置

风道设计应确保在各种运行工况下，如风压波动、温度变化等，均能保持结构稳定，不出现泄漏、破裂等安全隐患。

安全性原则

在满足安全性的前提下，应尽量减少风道长度和弯头数量，以降低系统阻力和能耗，提高运行经济性。

经济性原则

风道设计应考虑到电站锅炉的扩容、改造等可能性，具有一定的灵活性和可扩展性。

适应性原则

尽量采用通用件和标准件，方便采购、安装和维护。

标准化原则

01

02

03

04

管道走向优化

管道支撑优化

管道保温优化

管道防震优化

尽量缩短管道长度，减少弯头数量，降低系统阻力。同时，应避免管道布置在易受外力损伤或高温辐射的区域。

合理设置管道支撑点，确保管道在各种运行工况下均能保持稳定。支撑结构应简单、可靠，方便安装和调整。

根据管道内介质温度和外部环境条件，选择合适的保温材料和厚度，减少能量损失和管道热应力。

对于长距离、大直径的管道，应采取有效的防震措施，如设置减震器、柔性连接等，以减小地震等外力对管道的影响。

1

2

3

安装位置

膨胀节选型

安装要求

根据管道系统的工作压力、温度、介质等参数，选择合适的膨胀节类型和规格。同时，应考虑膨胀节的耐腐蚀性、耐磨性、疲劳寿命等因素。

膨胀节应安装在管道的直管段上，避免安装在弯头、三通等复杂结构附近。同时，应确保膨胀节两端有足够的直线段长度，以满足其变形和位移需求。

在安装膨胀节前，应对管道进行清洗和检查，确保管道内无杂物和损伤。安装时，应按照膨胀节的安装说明进行操作，确保安装质量。安装完成后，应对膨胀节进行压力试验和泄漏检查，确保其性能符合要求。

风量调节与自动控制技术应用

1

2

3

4

手动调节

液压自动调节

机械自动调节

电动自动调节

通过人工操作风门或挡板来改变风量，精度和稳定性较差。

利用机械装置（如伺服电机）自动调节风门或挡板开度，精度和稳定性有所提高，但响应速度较慢。

通过液压系统驱动风门或挡板运动，具有较快的响应速度和较高的精度，但需要定期维护和保养。

采用电动机驱动风门或挡板，具有响应速度快、精度高、稳定性好等优点，且易于实现远程控制和自动化。

深度学习技术应用

大数据分析与优化

云计算与边缘计算结合

物联网技术应用

利用深度学习技术，对风烟系统的运行数据进行挖掘和分析，实现故障预测和智能维护。

通过对大量运行数据的分析和处理，发现风烟系统的运行规