基于视频信号的燃烧器入炉煤量实时测量

发布时间：2020-05-30 20:55

【摘要】：电站锅炉实时入炉煤量的测量一直是锅炉建模过程中最为关键的信息之一,然而现场实际的煤量信号测点一般位于磨煤机之前,磨煤机制粉时间的不确定性给实时入炉煤量的确定带来了困难。本文基于燃烧器喷口处拍摄的煤粉燃烧图像,利用深度学习相关技术提取了图像中的煤量特征区域,并在煤量特征区域与煤量信号之间建立联系,将煤量测点推迟到燃烧器喷口处,从而实现了基于视频信号的燃烧器入炉煤量实时测量。从现场获得的火焰图像较为复杂,图像中除了煤量特征区域和燃烧区域外,还有可能出现结焦、遮挡等情况,传统图像处理方法不能够有效解决此类问题。本文提出了一种基于卷积神经网络的火焰图像分割模型,该模型可以将火焰图像分成不同的部分,从而获得煤量特征区域。煤量特征区域包含两个最直观的特征:区域面积和煤粉浓度。本文首先给出基于边界跟踪法的区域面积度量方法,以及基于像素灰度值的煤粉浓度度量方法。在得到煤量特征区域的两个特征后,分析了影响煤量特征区域特征的两个主要因素:煤量和炉膛负压。通过理论分析和仿真结果可以发现:煤量特征区域面积随煤量信号的增加而增大,煤粉浓度随煤量信号的增加而增大;煤量特征区域面积随炉膛负压的增大而增大,煤粉浓度随炉膛负压增大而减小。因此,本文对煤量特征区域面积特征与浓度特征进行融合,从而得到了一个仅与煤量信号之间存在强相关关系,而与炉膛负压信号相关性较为微弱的特征参数。通过在不同工况下的检验,该参数在误差范围内能够较好的表征煤量信息,从而实现了基于视频信号的燃烧器入炉煤量实时测量。
【图文】：

华北电力大学硕士学位论文逡逑第２章锅炉火焰燃烧图像特征区域选择逡逑炉膛火焰图像特点分析逡逑煤粉进入炉膛燃烧过程逡逑电站锅炉的发电过程如下图所示，原煤块经原煤斗落在输煤皮带后，经进入磨煤机，经过磨煤机研磨后，合格的煤粉会被一次风携带经过燃烧膛。在炉膛中煤粉逐渐吸热升温，达到燃点后发生剧烈的氧化反应，同大量的光和热，燃烧产物会通过烟道和锅炉底部排出，，而释放出的主要锅炉水冷Ｍ中的水吸收。大量的高温蒸汽会被送往汽轮机，推动汽轮机机转动，从而完成了从煤炭中的化学能向电能转变的过程。逡逑

膛到燃烧这一过程，安装位置如下图所示：逡逑图２－２邋ＣＣＤ相机安装位置示意图逡逑图２－３是一些从现场拍摄到的火焰图像，由于相机安装位置、拍摄角度等多逡逑种原因，不同相机拍到的火焰图像会有一些差异，但同时这些图像还会具有一些逡逑共性的特点，可以作为我们本课题研究的出发点：逡逑（１）画面中能够观察到一个近似于峰形的煤量特征区域从图像的边缘延伸逡逑到画面中心，且从峰状煤量特征区域的峰底到峰顶，画面的亮度不断增加，表明逡逑煤粉浓度不断降低，这一方面是因为煤粉气流的不断扩散，另一方面是因为煤粉逡逑逐渐开始燃烧。逡逑（２邋）煤量特征区域的一些特征与给煤量信号之间存在一定的相关性。例如，逡逑在煤量特征区域面积变化不大时，当给煤量增加时，煤量特征区域的整体颜色会逡逑更加深；当煤量特征区域整体颜色深度变化不大时，当给煤量增加
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TM621.2

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本文编号：2688710