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火电厂煤结渣的模糊综合判断 1 si2/al2o3、铁钙比/cao 目前，火电工厂的煤渣评价主要有两个方面：（1）根据煤灰的成分特征，包括三氧化二铁（fe2o3）、碱性酸比（b.a）、硅比（g）、硅铝比（sio2-al2o3）、铁钙比（fe2o3、cao）和硫含量。比如用G来判断,当G≤0.64时为严重结渣,0.64G0.73时为中结渣,0.73≤G≤0.79时为轻结渣,G0.79时为不结渣。(2) 根据煤灰的物理特性进行判断,包括软化温度(t2)、灰渣粘度、煤灰烧结强度等。比如根据煤灰的软化温度t2判断,当t21 305℃时为严重结渣,1 305℃≤t2≤1 350℃时为中等结渣,1 350t2≤1 435℃时为轻微结渣,t21 435℃时为不结渣。 2 单一碳吸收趋势的模糊评价方法 2.1 煤的结渣分级 根据上述任意一个结渣指标来判断燃煤电厂所用煤种结渣状况时,其分辨率均较低,且会出现不同指标判断结果不同的情况,使锅炉设计及运行人员难以对不同的判断结果作出正确选择。同时,由于对结渣等级(不结渣、轻微结渣、中等结渣、严重结渣)的分割界限过于明确,忽略了结渣特性在不同等级之间的中间 过渡性,没有考虑各参数对某一级别的置信度。而模糊判断法正是使用模糊数学原理,对各个单项指标进行综合全面考虑的同时,尤其注意分级界限的模糊性,确定判断结果属于某一等级的置信度。这里根据现场所测量的数据,选择分辩率较高、且具有一定代表性的几个单一指标,如软化温度(t2)、硅比(G)、硅铝比(SiO2/Al2O3)、碱酸比(B/A)进行煤的结渣趋势综合判断。 单一煤种结渣的模糊判断模型CSM1为: (1) 模糊因素集U={t2,G, SiO2/Al2O3,B/A}。 (2) 评语集V={不结渣,轻微结渣,中等结渣,严重结渣}。 (3) 权重集A。 在因素集指标中,若人为确定各因素的权重则主观因素影响较大,致使最终判断结果客观性减弱。因此,采用以下方法确定各指标的权重。 设Xi为第i个因素集实际值,Si为该指标对应的评语集各等级的中心值。 Pi=Xi/Si,表示实际值的超标倍数。 Siˉˉˉ=(∑i=1mSij)/mSiˉ=(∑i=1mSij)/m,表示各等级中心值的平均值,m为评语集等级的个数。 Wi=Xi/Si,表示该指标Xi的权重,归一化后得: ai=Wi/∑i=1nwi,nai=Wi/∑i=1nwi,n为因素集指标个数。 则:A=(a1,a2,…,an)。 (4) 隶属函数r(x)采用线性(图1,以t2为例)。 (5) 集合评判行向量B=A·R,这里取用普通矩阵乘法。 (6) 对评判行向量进行归一化,即bi=bi/(b1+b2+b3+b4)。 2.2 预测示例 利用结渣判断模型CSM1判断单一煤种和混煤的结渣结果分别见表1～表5。 3 混合煤渣的模糊评价 3.1 表132352525252.52.2 由上述几种判断结果可知,模型CSM1对单一煤种结渣判断与实际情况有较好的一致性,但对混煤的判断与实际结果差距较大。为此作者提出混煤结渣趋势的判断模型CBM2,且仍选择t2,G,SiO2/Al2O3,B/A为判断指标。混煤结渣评判模型CBM2为: (1) 模糊因素集U={u1,u2,…un},ui(i=1,2,3,4)分别为煤灰熔点、碱酸比、硅比、硅铝比,即U={t2,B/A,G, SiO2/Al2O3}。 (2) 评语集V={不结渣,轻微结渣,中等结渣,严重结渣}。 (3) 权重集A=(a1,a2,a3,a4),其权重的确定方法同CSM1模型。 (4) 隶属度函数r(x)的确定: 1) 在结渣指标因素集中,因素集ui的论域参数xi为(σ(1)ijij(1),σ(2)ij),则隶属函数rij正态型分布函数(图2): rij=?????????????????????exp[?(xi?0.5×(α+1)σ(1)ij(α?1)σ(1)ij)2]exp[?(xi?0.5×(σ(1)ij+σ(2)ij)(σ(2)ij?σ(1)ij))2]exp[?(xi?0.5×(β+1)σ(2)ij(1?β)σ(2)ij)2]0≤xi≤σ(1)ijσ(1)ij≤xi≤σ(2)ijxi≥σ(2)ijrij={exp[-(xi-0.5×(α+1)σij(1)(α-1)σij(1))2]0≤xi≤σij(1)exp[-(xi-0.5×(σij(1)+σij(2))(σij(2)-σij(1)))2]σij(1)≤xi≤σij(2)exp[-(xi-0.5×(β+1)σij(2)(1-β)σij(2))2]xi≥σij(2) 2) 在结渣因素集中,因素集ui的论域参数xi为(0,σ(2)ijij(2)),则rij(xi)用降半正态型分布函数(图3): rij=????exp[?(x