热能动力工程炉内燃烧控制技术的实际应用

引言

热能动力工程作为能源转化与利用的关键领域，在电力生产、冶金化工及供暖供热等国民经济重要行业中发挥着重要作用。炉内燃烧过程作为热能动力系统的核心环节，其控制效果与能源利用效率、污染物排放水平以及设备运行安全性密切相关。随着“双碳”目标的推进和能源结构的逐步转型，以往主要依靠经验进行调节的燃烧控制模式，在适应现代工业“高效、清洁、稳定”的发展需求方面，开始显现出一定的局限性，因而对精准化、智能化控制技术的需求日益凸显，这有助于实现炉内燃烧状态的动态优化。

1 炉内燃烧控制技术的核心原理

效率优化：通过合理调控“风煤比”及燃烧停留时间等参数，可有效降低机械不完全燃烧（如未燃尽碳颗粒）和化学不完全燃烧（如 CO、CH₄等未充分反应气体）所造成的能量损失，从而提高燃料利用率。电站锅炉的燃烧效率一般追求维持在 90% 以上，而工业窑炉因燃料类型差异，其效率目标通常设定在 60%85% 区间内。

污染物减排：采用控制燃烧温度（避免局部高温导致 NOx 生成）、优化空气分级燃烧（减少氮氧化物排放）、添加脱硫剂（降低 SO₂ 排放）等技术手段，有助于将污染物排放控制在符合国家标准的水平。目前，电站锅炉的 NOx 排放限值已严格控制在 50mg/m³L 下。

运行平稳性保障：将炉膛压力、火焰形态、受热面温度等参数维持在安全运行区间内，对于预防熄火、结焦、爆燃等异常工况的发生至关重要。例如，为避免高温烟气外泄或冷空气过量进入，炉膛负压通常需控制在-50Pa 至- .100Pa 之间。

2 炉内燃烧控制技术的实际应用场景

2.1 电站煤粉锅炉的燃烧控制

多变量协同控制策略：构建“风煤比-温度场-烟气成分”多回路控制系统，通过将磨煤机出口温度维持在 60-80^∘C 左右，保障煤粉干燥程度；借助一次风压力调控煤粉输送速率，采用二次风分层配风设计（上、中、下三层风门独立调节）优化火焰形态；在尾部烟道设置激光在线分析装置，实时监测 NOx、 O₂ 浓度，将 O₂ 含量控制在 3%5% 区间，并据此调节燃尽风开度。实践数据显示，某 600MW 超临界煤粉锅炉应用该技术后，燃烧效率实现约 0.8% 的提升，NOx 排放浓度稳定处于 30mg/m³L 下水平。

煤种适应性调节技术：针对入炉煤种复杂多变的现状，在给煤皮带上方安装近红外光谱在线检测装置，实时分析煤质挥发分、发热量等特性参数；结合模糊神经网络控制算法，动态调整磨煤机出力、一次风率（一般占总风量 20%-30% ）及二次风温。部分电厂的运行经验表明，在烟煤与贫煤 1:1 掺烧工况下，该技术可将燃烧效率维持在 93% 以上，相较于传统控制方式，效率波动幅度降低约 2‰

低负荷稳燃保障措施：当机组负荷下降至 30% 额定值以下时，可采用“微油点火 .+ 偏置燃烧”技术方案，通过小油枪（单支出力 0.3t/h 左右）构建局部高温点火区域，同时调整部分燃烧器运行状态，使剩余燃烧器热负荷更为集中，有效降低熄火风险；配合炉膛压力前馈控制机制（提前 0.5秒左右调节引风机频率），将负荷波动时的压力震荡幅度控制在 ±20Pa 以内。

2.2 工业循环流化床锅炉的燃烧控制

循环流化床锅炉（CFB）凭借其广泛的燃料适应性（可燃用煤矸石、生物质等）以及较低的污染物原始排放特性，在热电联产领域得到了较为普遍的应用。在其运行过程中，燃烧控制的关键在于床温调节与循环物料平衡的把控，具体内容如下：

床温的精确调节：床温作为 CFB 燃烧过程中的重要参数，通常将其控制范围设定在 850–900^∘C ，该温度区间既能在一定程度上保障脱硫效果，又有助于降低结焦风险。在实际控制过程中，多采用“给煤量-一次风量-返料量”三冲量控制策略：通过监测床下布风板压力差来判断流化床料层厚度（一般维持在 600-800mm ），借助一次风量调节流化速度（空塔速度约为 5m/s ）；同时，利用返料阀开度对循环灰量进行调控，进而间接影响床温（返料量增加时，床温往往会有所下降）。

变负荷工况下的响应策略：考虑到工业用户用电负荷存在“白天高、夜间低”的特点，为更好地适应这种负荷变化，通常会采用“前馈 + 反馈”复合控制方法：依据汽轮机负荷指令，提前对给煤机转速进行调整（响应延迟一般不超过 10 秒），并同步调节二次风比例（高负荷时二次风率约为60% ，低负荷时则降至 40% ）；此外，还可利用床料的蓄热特性，通过外置换热器（取热比例在 0.30% 区间）来应对负荷变化。

3 炉内燃烧控制技术的优化与升级路径

3.1 提升监测系统的可靠性

尝试引入新型传感设备：可考虑以光纤测温仪（耐温性能达 2000°C ，使用寿命超 1 年）替代传统热电偶；为激光气体分析仪配备自动吹扫装置（每 30 分钟运行一次），并采用纳米涂层防结垢镜片，实际应用中可将测量偏差有效控制在 5% 左右。

探索多源数据融合方案：整合炉膛火焰图像（借助 CCD 相机采集）、炉壁温度场（利用红外热像仪获取）及烟气成分数据，运用卡尔曼滤波算法处理数据异常。通过该方式，有望实现温度场可视化呈现与污染物浓度软测量。

3.2 强化燃料适应性控制策略

部署燃料特性在线监测体系：在给煤系统集成微波水分仪（测量精度±0.5% ）与近红外光谱仪，以每秒 1 次的频率采集水分、灰分、挥发分等关键参数，并将数据同步至 DCS 系统，为后续控制策略提供前馈信息支撑。实践表明，某电厂采用该方案后，煤质波动时的风煤比调节响应效率显著提升，调节耗时从 3 分钟压缩至 10 秒左右，CO 浓度也能稳定维持在较低水平（ 100ppm 以下）。

应用自整定智能控制策略：基于强化学习技术开发 PID 参数自整定系统，利用“试错-奖励”机制动态优化比例系数与积分时间。例如，当煤质出现变化时，系统可自动调整积分作用强度，实现更高效的参数调节。某CFB 锅炉引入该技术后，燃料适应性得到有效改善，低质煤掺烧比例由 30% 提升至 50% 左右，年度燃料成本优化效果较为可观，节约成本可达 800 万元以上。

结束语

在热能动力工程领域，炉内燃烧控制技术的发展逐渐显现出从传统经验调控向精准化、智能化探索的趋势。通过整合多参数协同控制策略、优化燃料适配方案并引入智能算法体系，该技术在电站锅炉、工业窑炉等应用场景中，于效率提升与污染物减排方面取得了阶段性成果。随着相关技术的持续演进，有望助力热能动力系统在“双碳”目标指引下，向更加高效、清洁、稳定的运行模式迈进，为能源行业转型升级注入新的技术动能。

参考文献

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