JP6926689B2 - Method for determining the property / dropout of ash adhering to boiler equipment and device for determining the property / dropout of ash - Google Patents
Method for determining the property / dropout of ash adhering to boiler equipment and device for determining the property / dropout of ash Download PDFInfo
- Publication number
- JP6926689B2 JP6926689B2 JP2017111127A JP2017111127A JP6926689B2 JP 6926689 B2 JP6926689 B2 JP 6926689B2 JP 2017111127 A JP2017111127 A JP 2017111127A JP 2017111127 A JP2017111127 A JP 2017111127A JP 6926689 B2 JP6926689 B2 JP 6926689B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- series data
- ash
- intensity
- peak
- time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Regulation And Control Of Combustion (AREA)
- Incineration Of Waste (AREA)
Description
本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法及び灰の性状・脱落判定装置に関する。 The present invention relates to a method for determining the property / dropout of ash adhering to boiler equipment and a device for determining the property / dropout of ash.
石炭を燃料とする火力発電所のボイラ内では、灰が過熱器・再熱器・節炭器・火炉等のボイラ設備の表面に付着し、発電効率を下げることが知られている。また、付着灰が脱落することなく長時間経過すると、灰が大きな塊となり、その後脱落した際に災害を起こしたり、炉底を損傷することもある。
このようなボイラ設備に対する灰付着の影響やリスク評価を行うためには、付着している灰の性状・脱落のしやすさを把握することが必要となる。付着している灰の性状・脱落のしやすさを評価する際には、(1)ボイラの運転を停止して付着した灰を採取して評価する方法、(2)炉底から排出される灰を採取して評価する方法、(3)ボイラ内にカメラを設置し、カメラで撮像した画像、映像に基づいて評価する方法、(4)過熱器の吊下管にひずみゲージを設置し、検出されたひずみ量に基づいて評価する方法、(5)ボイラ内に温度や熱の測定機器を設置し、その測定結果に基づいて評価する方法(例えば、特許文献1,2参照)、(6)設計上の有効な炉の面積と現状の有効な炉の面積とから汚れ度を算出して評価する方法(例えば、特許文献3参照)等、が用いられる。
It is known that ash adheres to the surface of boiler equipment such as superheaters, reheaters, economizers, and furnaces in the boilers of coal-fueled thermal power plants, reducing power generation efficiency. In addition, if the adhering ash elapses for a long time without falling off, the ash becomes a large lump, and when it falls off after that, a disaster may occur or the furnace bottom may be damaged.
In order to evaluate the impact of ash adhesion and risk assessment on such boiler equipment, it is necessary to understand the properties of the attached ash and the ease with which it can fall off. When evaluating the properties of the attached ash and the ease with which it falls off, (1) a method of stopping the operation of the boiler and collecting and evaluating the attached ash, and (2) discharging from the bottom of the furnace. A method of collecting ash and evaluating it, (3) installing a camera in the boiler and evaluating based on the images and images taken by the camera, (4) installing a strain gauge on the suspension pipe of the superheater, A method of evaluation based on the detected strain amount, (5) a method of installing a temperature or heat measuring device in a boiler and evaluating based on the measurement result (see, for example,
しかし、上記(1)の方法では、灰の性状・脱落のしやすさを評価するためにボイラの運転を停止する必要があり、大きな経済的損失が生じる。上記(2)の方法では、数日前に脱落した灰を採取してしまうおそれがあり、現在の灰の性状・脱落のしやすさを正確に把握できるわけではない。また、ボイラの構造によっては炉底の灰の採取が困難な場合もある。上記(3)の方法では、カメラで撮像可能な範囲内に存在する灰しか評価することができない。上記(4)の方法では、測定できるのは吊下管に付属する過熱器・再熱器の重量のみで、吊下げ構造ではない部位の測定はできない。上記(5)の方法では、付着した灰の量を推定しているだけであり、灰の性状・脱落のしやすさを把握できるわけではない。上記(6)の方法では、現状の過熱器の汚れ度を算出しているだけであり、灰の性状・脱落のしやすさを評価するものではない。 However, in the method (1) above, it is necessary to stop the operation of the boiler in order to evaluate the properties of the ash and the easiness of falling off, which causes a large economic loss. With the method (2) above, there is a risk that the ash that has fallen off several days ago may be collected, and it is not possible to accurately grasp the current properties of the ash and the ease with which it falls off. In addition, depending on the structure of the boiler, it may be difficult to collect ash from the bottom of the furnace. With the method (3) above, only the ash existing within the range that can be imaged by the camera can be evaluated. With the method (4) above, only the weight of the superheater / reheater attached to the suspension pipe can be measured, and it is not possible to measure a part that is not a suspension structure. The method (5) above only estimates the amount of attached ash, and cannot grasp the properties of the ash and the ease with which it falls off. The method (6) above only calculates the degree of contamination of the current superheater, and does not evaluate the properties of the ash and the ease with which it falls off.
そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、ボイラの運転を停止することなく、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落のしやすさを的確に把握することができる、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法及び灰の性状・脱落判定装置を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and it is possible to accurately grasp the properties of the ash adhering to the boiler equipment and the easiness of falling off without stopping the operation of the boiler. It is an object of the present invention to provide a method for determining the property / dropout of ash adhering to equipment and a device for determining the property / dropout of ash.
上記課題を解決するため、本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法であって、所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データを取得するステップと、取得した前記収熱量の時系列データをフーリエ変換するステップと、フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するステップと、前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定するステップと、を有することを特徴とする。 In order to solve the above problems, the present invention is a method for determining the properties and shedding of ash adhering to the boiler equipment, in which a step of acquiring time-series data of the heat collection amount of the boiler equipment over a predetermined time and the acquired heat collection amount are obtained. Steps of Fourier transforming the time-series data of And, characterized by having.
また、前記フーリエ変換をする前に、前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃えるステップと、前記窓関数を掛け合わせた前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成するステップと、を有することが好ましい。 Further, before performing the Fourier transform, the step of multiplying the time series data of the heat collection amount by the window function to align the start and end of the time series data with the same value, and the time series obtained by multiplying the window function. It is preferable to have a step of connecting a plurality of data to create time series data for Fourier transform.
また、前記強度のピークを有する周期を抽出するステップは、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出するステップと、算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するステップと、を有することが好ましい。 Further, the step of extracting the period having the peak of the intensity includes the step of calculating the difference between the average of the intensities of the start point and the end point of the predetermined section of the Fourier transformed time series data and the maximum intensity in the predetermined section. When the difference in the calculated intensities is equal to or greater than a predetermined value, it is preferable to have a step of determining the maximum intensity as the peak of the intensity in the Fourier transformed time series data.
上記課題を解決するため、本発明は、ボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置であって、所定時間にわたるボイラ設備の収熱量の時系列データをフーリエ変換するデータ解析部と、前記データ解析部によりフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するピーク抽出部と、前記ピーク抽出部により抽出された前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定する性状・脱落周期判定部と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above problems, the present invention is a data analysis unit for determining the properties and shedding of ash adhering to the boiler equipment, and a data analysis unit that Fourier-converts the time-series data of the heat collection amount of the boiler equipment over a predetermined time, and the data. The peak extraction unit that extracts the period having the intensity peak in the time series data Fourier transformed by the analysis unit and the period having the peak extracted by the peak extraction unit are determined to be the period in which the ash falls off from the boiler equipment. It is characterized in that it is provided with a property / dropout cycle determination unit.
また、前記収熱量の時系列データに窓関数を掛け合わせて前記時系列データの始端と終端を同じ値に揃える前処理部と、前記前処理部により処理された前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成する解析データ作成部と、を備えることが好ましい。 Further, a preprocessing unit that multiplies the time series data of the heat collection amount by a window function to align the start and end of the time series data with the same value, and a plurality of the time series data processed by the preprocessing unit are connected. It is preferable to provide an analysis data creation unit for creating time series data for Fourier transform.
また、前記ピーク抽出部は、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する強度差算出部と、前記強度差算出部により算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するピーク判定部と、を備えることが好ましい。 Further, the peak extraction unit includes an intensity difference calculation unit that calculates the difference between the average of the intensities of the start point and the end point of the predetermined section of the Fourier transformed time series data and the maximum intensity in the predetermined section, and the intensity difference calculation unit. It is preferable to include a peak determination unit for determining the maximum intensity as the peak of the intensity in the Fourier-transformed time series data when the difference in intensity calculated by the unit is equal to or greater than a predetermined value.
本発明によれば、ボイラの運転を停止することなく、付着した灰の性状・脱落のしやすさを的確に把握することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately grasp the properties of the attached ash and the easiness of falling off without stopping the operation of the boiler.
本発明の好ましい実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下に示す実施の形態は一つの例示であり、本発明の範囲において、種々の形態をとり得る。灰の性状・脱落判定装置は、例えば、石炭を燃料とする火力発電所のボイラの制御盤に設けられており、ボイラ設備(例えば、過熱器、再熱器、節炭器、火炉等)に付着する灰の脱落のしやすさ、すなわち、付着した灰がどの程度の時間間隔で炉底に落下するのかを判定するものである。 A preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The embodiment shown below is an example, and various forms can be taken within the scope of the present invention. An ash property / dropout determination device is provided, for example, in the control panel of a boiler of a thermal power plant that uses coal as fuel, and is used in boiler equipment (for example, a superheater, a reheater, an economizer, a furnace, etc.). It determines the ease with which the attached ash falls off, that is, how often the attached ash falls to the bottom of the furnace.
<灰の性状・脱落判定装置>
図1に示すように、灰の性状・脱落判定装置(以下、性状・脱落判定装置という)100は、データ取得部1と、前処理部2と、解析データ作成部3と、データ解析部4と、ピーク抽出部5と、性状・脱落周期判定部6と、記憶部7と、を備えている。
データ取得部1は、図2に示すように、ボイラ設備のうち少なくとも一つの構成部位の収熱量の時系列データを取得する。データ取得部1は、外部で作成された時系列データを取得してもよいし、データ取得部1自身が収熱量の時系列データを作成してもよい。
前処理部2は、データ取得部1によって取得した収熱量の時系列データに、図3(a)に示すような窓関数を掛け合わせて、当該時系列データの始端と終端を同じ値に揃える。
解析データ作成部3は、前処理部2により処理された時系列データを複数個繋いで、図3(b)に示すようなフーリエ変換用の時系列データを作成する。
データ解析部4は、解析データ作成部3によって作成された時系列データをフーリエ変換する。
<Ashes property / dropout judgment device>
As shown in FIG. 1, the ash property / dropout determination device (hereinafter referred to as property / dropout determination device) 100 includes a
As shown in FIG. 2, the
The preprocessing
The analysis
The
ピーク抽出部5は、データ解析部4によってフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出する。ここで、ピーク抽出部5は、強度差算出部51と、ピーク判定部52と、を備えている。
強度差算出部51は、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する。ピーク判定部52は、強度差算出部51により算出された強度差が所定値以上の場合に、当該最大強度をフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定する。
性状・脱落周期判定部6は、ピーク抽出部5により抽出されたピークを有する周期を灰がボイラ設備から脱落する周期と判定する。
記憶部7は、データ取得部1により取得したデータ、窓関数を掛け合わせた時系列データ、フーリエ変換した時系列データ等の各種データ、処理プログラム等を記憶する。
The peak extraction unit 5 extracts a period having an intensity peak in the time series data Fourier transformed by the
The intensity
The property / dropout
The
<灰の性状・脱落判定方法>
以下、図4に示すフローチャートを用いて、ボイラの熱交換部に付着した灰の性状・脱落判定方法について説明する。なお、以下の形態では、過熱器に付着した灰の脱落のしやすさについて判定する。また、過熱器に限らず、ボイラ設備を構成するものであれば、どの構成部位に付着した灰の脱落のしやすさを判定してもよく、以下の方法が適用できる。
図4に示すように、データ取得部1によって、予め設定した所定時間における過熱器の収熱量の時系列データを取得する(ステップS1)。ここで、データを取得する時間、及び、データを取得するピッチは、任意に設定することができる。取得された収熱量の時系列データをグラフに表すと、図2に示すようになる。また、収熱量の時系列データは、発電量や使用バーナーを一定とし、単一の炭種が用いられている期間から採取した。
<Method of determining ash properties / dropout>
Hereinafter, a method for determining the properties and shedding of ash adhering to the heat exchange portion of the boiler will be described with reference to the flowchart shown in FIG. In the following form, the ease with which the ash adhering to the superheater falls off is determined. Further, the easiness of ash adhering to any component portion may be determined as long as it constitutes a boiler facility, not limited to a superheater, and the following method can be applied.
As shown in FIG. 4, the
次に、図3(a)に示すように、前処理部2によって、取得した収熱量の時系列データに、始端と終端の値が0となる窓関数(ハニング関数)を掛け合わせ、時系列データの始端と終端を0にする(ステップS2)。これは、限られた時系列データが無限に続くものと仮定して次ステップのフーリエ変換を行うが、図2に示すように、取得した時系列データの始端と終端の値が異なるため、時系列データを複数個繋げた場合にデータが連続しないため、解析精度が低下する。そこで、フーリエ変換によるデータの解析精度を向上させるため、窓関数を時系列データに掛け合わせて、時系列データが連続して繋がるようにしている。
次に、図3(b)に示すように、解析データ作成部3は、窓関数が掛け合わされた時系列データを複数個繋げ、フーリエ変換するための時系列データを作成する(ステップS3)。
Next, as shown in FIG. 3A, the
Next, as shown in FIG. 3B, the analysis
次に、データ解析部4は、ステップS3で作成された時系列データをフーリエ変換する(ステップS4)。ここで、過熱器に付着する灰は、付着と脱落を繰り返している場合、時系列データをフーリエ変換することにより、周期毎に強度の大きさを抽出することができ、強度が大きな周期ほど収熱量の変化が大きい、すなわち、灰が過熱器の表面から脱落する周期と考えることができるからである。図3(b)に示す時系列データをフーリエ変換すると、図5に示すようなグラフとなる。
Next, the
次に、ピーク抽出部5は、フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出する(ステップS5)。
ステップS5において、ピークの抽出は、図6(a)に示すように、図5に示すグラフに包絡線を描く。
次に、図6(b)に示すように、強度差算出部51は、所定の周期幅内において、最小周期t1の強度と最大周期t2の強度との平均値と、当該区間内での最大強度値との差を算出する(ステップS6)。ピーク判定部52は、算出された強度の差が予め設定された所定値以上であるか否かを判定する(ステップS7)。ステップS7において、ピーク判定部52は、算出された強度の差が予め設定された所定値以上であると判定した場合(ステップS7:YES)、ピーク判定部52は、その最大強度値を強度のピークと判定し、性状・脱落周期判定部6は、そのピークを有する周期tを灰が過熱器から脱落する周期として判定する(ステップS8)。一方、ステップS7において、ピーク判定部52は、算出された強度の差が予め設定された所定値未満であると判定した場合(ステップS7:NO)、ピーク判定部52は、その最大強度値を有する周期をピークとは判定せず、性状・脱落周期判定部6は、灰が過熱器から脱落する周期として判定しない(ステップS9)。これをもって、灰の性状・脱落判定が終了する。
ピークの有無は灰の性状を判定する上で大きな意味を持つが、ピーク強度は物理的な意味は乏しいと考えられる。たとえば、図7(a)に示すように、もともと灰Aがボイラ設備Bに多く付着している場合、灰Aが脱落したとき、収熱量の変動が小さいと思われる。一方、図7(b)に示すように、もともと灰Aがボイラ設備Bに少なく付着している場合は、灰Aが脱落した時、収熱量の変動が大きいと考えられる。ピーク強度は、最初の灰の付着量によって異なることが予想される。灰の性状が硬いときは灰の脱落の周期が遅く、灰の性状が軟らかいときは灰の脱落の周期が早いことが想定される。そのためピークを有する周期tが灰の性状によって変動すると思われる。
以上の方法により、灰が過熱器から脱落する周期を知ることができ、灰の硬軟等の性状を把握することができる。
Next, the peak extraction unit 5 extracts a period having an intensity peak in the Fourier-transformed time-series data (step S5).
In step S5, the extraction of the peak draws an envelope on the graph shown in FIG. 5, as shown in FIG. 6 (a).
Next, as shown in FIG. 6B, the intensity
The presence or absence of a peak has a great significance in determining the properties of ash, but the peak intensity is considered to have little physical meaning. For example, as shown in FIG. 7A, when a large amount of ash A is originally attached to the boiler equipment B, it is considered that the fluctuation of the heat collection amount is small when the ash A falls off. On the other hand, as shown in FIG. 7B, when the ash A originally adheres to the boiler equipment B in a small amount, it is considered that the amount of heat collected fluctuates greatly when the ash A falls off. The peak intensity is expected to vary depending on the amount of initial ash adhered. When the ash is hard, the ash shedding cycle is slow, and when the ash is soft, the ash shedding cycle is fast. Therefore, the period t having a peak seems to fluctuate depending on the properties of the ash.
By the above method, the cycle in which the ash falls off from the superheater can be known, and the properties such as hardness and softness of the ash can be grasped.
<検証結果>
次に、上記の灰の性状・脱落判定装置、灰の性状・脱落判定方法による灰の性状・脱落判定についての検証結果について説明する。
図8(a)は、ボイラ内の定期点検前(炉内清掃前)の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフであり、図8(b)は、ボイラ内の定期点検後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
図8(a)から見て取れるように、定期点検前のグラフでは、強度のピークを有する周期は確認できない。これは、強度差が少ない、すなわち、収熱量の変化が少なくなっており、その原因として、過熱器の表面に灰が多く付着して脱落していないためと考えられる。
一方、図8(b)から見て取れるように、定期点検後のグラフでは、強度のピークを有する周期t3およびt3’は確認できる。これは、強度差が大きい、すなわち、収熱量の変化が大きくなっており、その原因として、過熱器の表面に付着した灰が脱落したものと考えられる。
<Verification result>
Next, the verification results of the ash property / dropout determination device by the ash property / dropout determination device and the ash property / dropout determination method will be described.
FIG. 8A is a Fourier transform graph of the time-series data of the amount of heat collected before the periodic inspection in the boiler (before cleaning the inside of the furnace), and FIG. 8B is the amount of heat collected after the periodic inspection in the boiler. It is a graph obtained by Fourier transforming the time series data of.
As can be seen from FIG. 8A, the period having the intensity peak cannot be confirmed in the graph before the periodic inspection. It is considered that this is because the difference in strength is small, that is, the change in the amount of heat collected is small, and the cause is that a large amount of ash adheres to the surface of the superheater and does not fall off.
On the other hand, as can be seen from FIG. 8B, in the graph after the periodic inspection, the periods t3 and t3'having the intensity peak can be confirmed. It is considered that this is because the difference in strength is large, that is, the change in the amount of heat collected is large, and the cause is that the ash adhering to the surface of the superheater has fallen off.
図9は、ボイラの運転を停止してから数日経過し、再起動した後の収熱量の時系列データをフーリエ変換したグラフである。
図9から見て取れるように、ボイラを停止すると、熱変化で過熱器が伸縮し、付着した灰は過熱器の表面から脱落する。これは、定期点検の時は炉内清掃を行い、数日停止では炉内清掃は行わないが、過熱器の伸縮によって、ある程度の灰が過熱器から脱落する。そのため、収熱量の変化が大きくなり、このような強度のピークが周期t4、t4’で出たものと考えられる。すなわち、ボイラの運転を数日停止させた後に再起動させた場合でも、ある程度の効果が期待できるものと考えられる。
FIG. 9 is a graph obtained by Fourier transforming the time-series data of the amount of heat collected after several days have passed since the operation of the boiler was stopped and restarted.
As can be seen from FIG. 9, when the boiler is stopped, the superheater expands and contracts due to the heat change, and the attached ash falls off from the surface of the superheater. This is because the inside of the furnace is cleaned during regular inspections, and the inside of the furnace is not cleaned when it is stopped for several days, but some ash falls off from the superheater due to the expansion and contraction of the superheater. Therefore, it is considered that the change in the amount of heat collection becomes large and such a peak of intensity appears in the cycles t4 and t4'. That is, it is considered that a certain effect can be expected even when the operation of the boiler is stopped for several days and then restarted.
図10は、収熱量の時系列データをフーリエ変換した際の最大ピークの強度差を定期点検前のデータ、定期点検後のデータ、ボイラの運転を数日停止した後のデータで比較したものである。(a)は1つめのピーク強度差、(b)は2つめのピーク強度差について比較した。
図10から見て取れるように、定期点検前の強度差と比べて、定期点検後の強度差、ボイラの運転を数日停止した後の強度差の方が大きくなっており、灰の脱落が顕著に表れていることがわかる。
FIG. 10 compares the intensity difference of the maximum peak when the time series data of the heat collection amount is Fourier transformed with the data before the periodic inspection, the data after the periodic inspection, and the data after the boiler operation is stopped for several days. be. (A) was compared with respect to the first peak intensity difference, and (b) was compared with respect to the second peak intensity difference.
As can be seen from FIG. 10, the strength difference after the periodic inspection and the strength difference after stopping the operation of the boiler for several days are larger than the strength difference before the periodic inspection, and the ash fall off is remarkable. You can see that it appears.
図11(a)は、図3及び図5に対する比較例として、収熱量が一定となる場合を仮定して作成したデータを示したものであり、図11(b)は、図11(a)の時系列データをフーリエ変換した時系列データである。
図11(b)から見て取れるように、フーリエ変換後の時系列データには強度のピークが一切なく、灰の脱落がないと考えられる。
FIG. 11 (a) shows data created on the assumption that the amount of heat collected is constant as a comparative example with respect to FIGS. 3 and 5, and FIG. 11 (b) shows FIG. 11 (a). It is the time series data obtained by Fourier transforming the time series data of.
As can be seen from FIG. 11B, it is considered that there is no intensity peak in the time series data after the Fourier transform and there is no ash shedding.
図12(a)は、図3及び図5に対する比較例として、収熱量が徐々に減少する場合を仮定して作成したデータを示したものであり、図12(b)は、図12(a)の時系列データをフーリエ変換した時系列データである。
図12(b)から見て取れるように、フーリエ変換後の時系列データには、強度のピークが一切なく、灰の脱落がないと考えられる。
FIG. 12 (a) shows data created on the assumption that the amount of heat collected gradually decreases as a comparative example with respect to FIGS. 3 and 5, and FIG. 12 (b) shows FIG. 12 (a). ) Is a time-series data obtained by Fourier transforming the time-series data.
As can be seen from FIG. 12B, it is considered that the time series data after the Fourier transform has no intensity peak and no ash shedding.
以上のように、収熱量の時系列データをフーリエ変換することで、ピークを有する強度の大きな周期を抽出することができるので、この周期を灰が過熱器から脱落する周期として考えることにより、ボイラの運転を停止することなく、過熱器に付着した現在の灰の性状(過熱器表面からの脱落のしやすさ)を的確に把握することができる。
これにより、ボイラ設備に対する灰付着の影響やリスク評価を行うことができ、ボイラの運転停止による発電効率の低下を防止することができる。また、炉底に脱落した灰ではなく、現在過熱器に付着している灰を評価することができるようになる。また、ひずみゲージやカメラ等の設備も不要としながら、灰の付着量ではなく灰の性状を把握することができるので、例えば、ボイラの管理室で測定している運転データを利用して灰の脱落しやすさ(軟らかさ)をリアルタイムで推定することができ、灰の性状に応じて石炭に混ぜる添加剤の量や燃焼させる石炭の種類を調節してボイラの運転を制御することも可能となる。また、カメラを用いないことから、灰の観察範囲が限定されることもない。また、灰の性状に合わせてボイラ内の清掃の時期を的確に決めることができる。
また、時系列データをフーリエ変換する前に、時系列データに窓関数を掛け合わせているので、連続する時系列データを作成することができ、フーリエ変換の精度をより高めることができる。
また、ピークの抽出にあたっては、周囲のデータと比べて予め設定した値よりも大きな強度差を有しているときだけピークと判定するので、グラフを見て人が定性的に強度のピークを判定するのではなく、定量的に強度のピークを判定することができる。
As described above, by Fourier transforming the time-series data of the amount of heat collection, it is possible to extract a period with a large intensity with a peak. Therefore, by considering this period as the period in which the ash falls off the superheater, the boiler It is possible to accurately grasp the properties of the current ash adhering to the superheater (easiness of falling off from the surface of the superheater) without stopping the operation of the superheater.
As a result, it is possible to evaluate the influence of ash adhesion on the boiler equipment and the risk, and it is possible to prevent a decrease in power generation efficiency due to the shutdown of the boiler. In addition, it will be possible to evaluate the ash currently attached to the superheater instead of the ash that has fallen to the bottom of the furnace. In addition, since it is possible to grasp the properties of ash rather than the amount of ash adhering without the need for equipment such as strain gauges and cameras, for example, the operation data measured in the boiler control room can be used to determine the ash. It is possible to estimate the ease of falling off (softness) in real time, and it is also possible to control the operation of the boiler by adjusting the amount of additives to be mixed with coal and the type of coal to be burned according to the properties of the ash. Become. Moreover, since the camera is not used, the ash observation range is not limited. In addition, the timing of cleaning the inside of the boiler can be accurately determined according to the properties of the ash.
Further, since the time series data is multiplied by the window function before the Fourier transform of the time series data, continuous time series data can be created and the accuracy of the Fourier transform can be further improved.
In addition, when extracting the peak, the peak is determined only when the intensity difference is larger than the preset value compared to the surrounding data, so that the person qualitatively determines the intensity peak by looking at the graph. Instead of doing so, the intensity peak can be determined quantitatively.
なお、本発明は、上記の実施の形態に限られるものではない。例えば、取得した時系列データに窓関数を掛け合わせることは必ずしも必要ではなく、複数の時系列データを繋げた際に連続した時系列データとなっていれば、窓関数を掛け合わせることなく時系列データをフーリエ変換することができる。また、窓関数もハニング関数に限られることなく、他の窓関数(ガウス関数、ハミング関数、テューキー関数、ブラックマン関数等)を用いてもよい。
また、強度差算出部51によってピークを抽出するにあたり、フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する際における、所定区間の設定は自由に変更することができる。
また、強度差算出部51により算出された強度の差が所定値以上の場合に、ピーク判定部52により当該最大強度をフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するにあたり、強度差の設定は自由に変更することができる。
The present invention is not limited to the above-described embodiment. For example, it is not always necessary to multiply the acquired time series data by the window function, and if the time series data is continuous when multiple time series data are connected, the time series is not multiplied by the window function. The data can be Fourier transformed. Further, the window function is not limited to the Hanning function, and other window functions (Gaussian function, Humming function, Tukey function, Blackman function, etc.) may be used.
Further, when extracting the peak by the intensity
Further, when the difference in intensity calculated by the intensity
1 データ取得部
2 前処理部
3 解析データ作成部
4 データ解析部
5 ピーク抽出部
6 性状・脱落周期判定部
7 記憶部
100 灰の性状・脱落判定装置
1
Claims (6)
取得した前記収熱量の時系列データをフーリエ変換するステップと、
フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するステップと、
前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定するステップと、
を有することを特徴とするボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。 Steps to acquire time-series data of heat collection amount of boiler equipment over a predetermined time,
A step of Fourier transforming the acquired time-series data of the amount of heat collection,
Steps to extract the period with the intensity peak in the Fourier transformed time series data,
The step of determining the cycle having the peak as the cycle in which the ash falls off from the boiler equipment, and
A method for determining the properties and shedding of ash adhering to boiler equipment, which is characterized by having.
前記窓関数を掛け合わせた前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成するステップと、
を有することを特徴とする請求項1に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。 Before performing the Fourier transform, a step of multiplying the time-series data of the heat collection amount by a window function to align the start and end of the time-series data with the same value.
A step of creating time series data for Fourier transform by connecting a plurality of the time series data obtained by multiplying the window functions, and
The method for determining the properties and shedding of ash adhering to the boiler equipment according to claim 1, wherein the ash has.
フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出するステップと、
算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するステップと、
を有することを特徴とする請求項1又は2に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定方法。 The step of extracting the period having the intensity peak is
A step of calculating the difference between the average intensity of the start point and the end point of a predetermined section of Fourier-transformed time series data and the maximum intensity in the predetermined section, and
When the difference in the calculated intensities is equal to or greater than a predetermined value, the step of determining the maximum intensity as the peak of the intensity in the Fourier transformed time series data, and
The method for determining the properties and shedding of ash adhering to the boiler equipment according to claim 1 or 2, wherein the ash has.
前記データ解析部によりフーリエ変換された時系列データにおける強度のピークを有する周期を抽出するピーク抽出部と、
前記ピーク抽出部により抽出された前記ピークを有する周期を灰が前記ボイラ設備から脱落する周期と判定する性状・脱落周期判定部と、
を備えることを特徴とするボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。 A data analysis unit that Fourier transforms the time-series data of the heat collection amount of the boiler equipment over a predetermined time,
A peak extraction unit that extracts a period having an intensity peak in the time series data Fourier transformed by the data analysis unit, and a peak extraction unit.
A property / dropout cycle determination unit that determines that the cycle having the peak extracted by the peak extraction unit is the cycle in which the ash falls off from the boiler equipment.
A device for determining the properties and shedding of ash adhering to boiler equipment.
前記前処理部により処理された前記時系列データを複数個繋いでフーリエ変換用の時系列データを作成する解析データ作成部と、
を備えることを特徴とする請求項4に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。 A pre-processing unit that multiplies the time-series data of the heat collection amount by a window function to align the start and end of the time-series data with the same value.
An analysis data creation unit that creates time series data for Fourier transform by connecting a plurality of the time series data processed by the preprocessing unit, and
The ash property / dropout determination device according to claim 4, wherein the ash adheres to the boiler equipment.
フーリエ変換された時系列データの所定区間の始点と終点の強度の平均と当該所定区間内の最大強度との差を算出する強度差算出部と、
前記強度差算出部により算出された強度の差が所定値以上の場合に、当該最大強度を前記フーリエ変換された時系列データにおける強度のピークと判定するピーク判定部と、
を備えることを特徴とする請求項4又は5に記載のボイラ設備に付着した灰の性状・脱落判定装置。 The peak extraction unit
An intensity difference calculation unit that calculates the difference between the average intensity of the start and end points of a predetermined section of Fourier-transformed time-series data and the maximum intensity within the predetermined section.
When the difference in intensity calculated by the intensity difference calculation unit is equal to or greater than a predetermined value, the peak determination unit determines that the maximum intensity is the peak of the intensity in the Fourier transformed time series data.
The ash property / dropout determination device according to claim 4 or 5, wherein the ash adheres to the boiler equipment.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017111127A JP6926689B2 (en) | 2017-06-05 | 2017-06-05 | Method for determining the property / dropout of ash adhering to boiler equipment and device for determining the property / dropout of ash |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017111127A JP6926689B2 (en) | 2017-06-05 | 2017-06-05 | Method for determining the property / dropout of ash adhering to boiler equipment and device for determining the property / dropout of ash |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2018204872A JP2018204872A (en) | 2018-12-27 |
| JP6926689B2 true JP6926689B2 (en) | 2021-08-25 |
Family
ID=64955523
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017111127A Active JP6926689B2 (en) | 2017-06-05 | 2017-06-05 | Method for determining the property / dropout of ash adhering to boiler equipment and device for determining the property / dropout of ash |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6926689B2 (en) |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2644490B2 (en) * | 1987-05-11 | 1997-08-25 | バブコツク日立株式会社 | Digital frequency analyzer |
| JP6573302B2 (en) * | 2014-07-14 | 2019-09-11 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 | Biological signal detection device |
| JP6511928B2 (en) * | 2015-04-13 | 2019-05-15 | 株式会社Ihi | Measuring device and combustion furnace equipment |
-
2017
- 2017-06-05 JP JP2017111127A patent/JP6926689B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2018204872A (en) | 2018-12-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101657765B (en) | Method and apparatus for generalized performance evaluation of equipment using achievable performance derived from statistics and real-time data | |
| US8140296B2 (en) | Method and apparatus for generalized performance evaluation of equipment using achievable performance derived from statistics and real-time data | |
| CN1877198B (en) | Method and apparatus for controlling soot blowing using statistical process control | |
| Sivathanu et al. | Extended Kalman filter for fouling detection in thermal power plant reheater | |
| KR20120038978A (en) | Method of processing steam generator tubes of nuclear power plant | |
| KR101174469B1 (en) | Life assessment method for piping | |
| KR20130117661A (en) | Method and device for determining model parameters for controlling a steam power plant block, control unit for a steam generator and computer program product | |
| JP6926689B2 (en) | Method for determining the property / dropout of ash adhering to boiler equipment and device for determining the property / dropout of ash | |
| JP2009175110A (en) | Method for evaluating lifetime | |
| CN103196693A (en) | Boiler heat storage coefficient measurement method and boiler heat storage coefficient measurement device | |
| KR101656672B1 (en) | Evaluating method for degree of risk using creep and wall thinning of heat exchanger steam tube | |
| JP2018059763A (en) | Service temperature estimation method of stainless steel and life calculation method thereof | |
| JP2010191494A (en) | System and method for diagnosing remaining life of high temperature plant equipment | |
| CN110469372A (en) | A Method for Uncertainty Control of Steam Turbine Thermal Performance Test | |
| US12553704B2 (en) | Method and system for real-time monitoring of wall thinning and ascertaining of wall attributes using fiber Bragg grating (FBG) sensors | |
| CN118762858B (en) | Nuclear power station two-loop high-low pressure heater drainage control system | |
| CN118378532A (en) | A method and system for evaluating the life of heating surface tubes of power station boilers | |
| CN112288715A (en) | Method, device and equipment for evaluating fatigue damage of metal component and storage medium | |
| KR101145964B1 (en) | Evaluation Method of Piping Thermal Expansion | |
| Marhadi et al. | Using Johnson distribution for automatic threshold setting in wind turbine condition monitoring system | |
| CN117808301A (en) | Boiler heating surface tube working fluid flow instability assessment and monitoring method and system | |
| KR100942206B1 (en) | Sludge visualization method of steam generator and computer readable storage medium storing the visualization program | |
| JP2015125116A (en) | Heat resistant member inspection method | |
| CN104101507B (en) | The data processing equipment of a kind of steam turbine traditional performance parameter and method | |
| CN115200000A (en) | Method for early warning of four-pipe leakage fault of boiler of thermal power plant based on big data algorithm |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200312 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210212 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210301 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210706 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210719 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6926689 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |