員工們?yōu)檫@次年會做足了準(zhǔn)備,為我們呈現(xiàn)的節(jié)目都大放異彩。無論是動感十足的方快版《沙漠駱駝》還是節(jié)奏感十足的快板《金飯碗》,融合了我們在2018年取得的成就與努力,分外的激動人心。還有集喜慶與民族氣韻于一體的傳統(tǒng)舞蹈《舞起來》和《難忘美人心》,給我們帶來了美的沖擊。
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(3)冷凝水排放裝置布置存在問題。例如,檢驗中發(fā)現(xiàn),個別單位為了省材料或者是追求太原市鍋爐哪家好房管道整齊,誤將鍋爐冷凝水泄放管、液位計泄放管與鍋爐的排污管統(tǒng)一連接到同一根排放母管上。當(dāng)司爐人員進(jìn)行定期排污或沖洗液位計時,由于是帶壓排放,同時由于冷凝水排放管閥門保持常開狀態(tài),會導(dǎo)致排污水倒流流入冷凝水排放管,進(jìn)而進(jìn)入煙箱內(nèi),有時會順著煙管流入回燃室及爐膽內(nèi)部。還有的冷凝水泄放管被燒損的耐火材料,安裝時不慎脫落的石棉墊片等異物堵塞,導(dǎo)致排液不暢。
基于不確定度分析原理建立了全廠凈熱耗率的不確定度評定模型,介紹了靈敏系數(shù)、合成不確定度的計算方法.結(jié)合某135MW燃煤機組的全廠性能試驗,根據(jù)不確定度原理及計算模型對全廠凈熱耗率測試的不確定度進(jìn)行了評定.結(jié)果表明:各參數(shù)測量不確定度對全廠凈熱耗率試驗結(jié)果不確定度影響順序為給水流量>凈輸出功率>主蒸汽溫度>高位發(fā)熱量>給水溫度>再熱蒸汽溫度>冷再熱蒸汽溫度>排煙溫度>水分>空氣預(yù)熱器出口氧量>主蒸汽壓力;而其他參數(shù)對試驗結(jié)果不確定度的影響較小.根據(jù)不確定度的評定結(jié)果,可為控制試驗質(zhì)量提出測點的布置與儀表的選擇原則,并推薦了煤、灰、渣的取樣方法。
燃煤熱值是評價燃煤品質(zhì)的重要指標(biāo)之一,快速準(zhǔn)確地預(yù)測燃煤熱值對燃煤太原市鍋爐哪家好的燃燒優(yōu)化以及經(jīng)濟(jì)運行至關(guān)重要.本文提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(ELM)的燃煤熱值預(yù)測方法,選取煤的水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳4種工業(yè)分析成分作為模型的輸入,以煤質(zhì)高位發(fā)熱量作為模型輸出,建立基于ELM的燃煤熱值預(yù)測模型,并對107種不同煤進(jìn)行預(yù)測分析.結(jié)果表明:ELM模型具有良好的預(yù)測能力,模型的擬合度R2在0.98以上,煤質(zhì)高位發(fā)熱量預(yù)測值的均方根誤差為0.29MJ/kg;與經(jīng)典線性模型以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,ELM模型能更準(zhǔn)確地預(yù)測燃煤熱值,且其運算速度快,具有很好的現(xiàn)場應(yīng)用價值。
燃?xì)忤T鐵太原市鍋爐哪家好超過標(biāo)準(zhǔn)壓力會造成什么狀況燃?xì)忤T鐵鍋爐超過標(biāo)準(zhǔn)壓力后,會造成以下現(xiàn)象:①壓力器指示壓力大過鍋爐允許最高壓標(biāo)準(zhǔn),即為超過標(biāo)準(zhǔn)壓力現(xiàn)象;②保護(hù)閥主動弄開排出爐水,超過標(biāo)準(zhǔn)壓力,警報器警報;③鍋爐或是系統(tǒng)管子變樣,厲害時造成滲漏或裂開。
員工們?yōu)檫@次年會做足了準(zhǔn)備,為我們呈現(xiàn)的節(jié)目都大放異彩。(3)冷凝水排放裝置布置存在問題?;诓淮_定度分析原理建立了全廠凈熱耗率的不確定度評定模型,介紹了靈敏系數(shù)、合成不確定度的計算方法.結(jié)合某135MW燃煤機組的全廠性能試驗,根據(jù)不確定度原理及計算模型對全廠凈熱耗率測試的不確定度進(jìn)行了評定.結(jié)果表明:各參數(shù)測量不確定度對全廠凈熱耗率試驗結(jié)果不確定度影響順序為給水流量>凈輸出功率>主蒸汽溫度>高位發(fā)熱量>給水溫度>再熱蒸汽溫度>冷再熱蒸汽溫度>排煙溫度>水分>空氣預(yù)熱器出口氧量>主蒸汽壓力;而其他參數(shù)對試驗結(jié)果不確定度的影響較小.根據(jù)不確定度的評定結(jié)果,可為控制試驗質(zhì)量提出測點的布置與儀表的選擇原則,并推薦了煤、灰、渣的取樣方法。燃煤熱值是評價燃煤品質(zhì)的重要指標(biāo)之一,快速準(zhǔn)確地預(yù)測燃煤熱值對燃煤鍋爐的燃燒優(yōu)化以及經(jīng)濟(jì)運行至關(guān)重要.本文提出一種基于極限學(xué)習(xí)機(ELM)的燃煤熱值預(yù)測方法,選取煤的水分、灰分、揮發(fā)分和固定碳4種工業(yè)分析成分作為模型的輸入,以煤質(zhì)高位發(fā)熱量作為模型輸出,建立基于ELM的燃煤熱值預(yù)測模型,并對107種不同煤進(jìn)行預(yù)測分析.結(jié)果表明:ELM模型具有良好的預(yù)測能力,模型的擬合度R2在0.98以上,煤質(zhì)高位發(fā)熱量預(yù)測值的均方根誤差為0.29MJ/kg;與經(jīng)典線性模型以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,ELM模型能更準(zhǔn)確地預(yù)測燃煤熱值,且其運算速度快,具有很好的現(xiàn)場應(yīng)用價值。
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