火电厂空预器热力试验的优化与效能提升研究

一、引言

空预器通过回收烟气余热提升锅炉效率，其性能直接影响火电厂能耗与污染物排放。传统热力试验依赖经验公式与单点测试，存在数据覆盖不全、优化目标单一等问题，导致排烟温度高（普遍超设计值 10-15^∘C ）、漏风率超标（部分机组达 12% 以上）等顽疾 2。随着超低排放改造推进，脱硝系统产生的硫酸氢铵易堵塞换热元件，进一步加剧运行风险。本文结合最新行业技术趋势，提出融合智能算法与实时监测的优化策略，通过热力模型重构与试验流程创新，实现空预器效能的系统性提升。

二、空预器热力试验现状与问题分析

2.1 传统试验方法局限性

现有热力试验多采用传热系数法与热平衡法，依赖人工选取测试点，难以覆盖复杂流场特性。例如，三分仓回转式空预器内部存在烟气-一次风-二次风三维换热，传统单点测试无法捕捉局部温差（可达 20% 以上），导致换热效率计算偏差超过 5% 。2 此外，试验周期长（通常需 48 小时以上）、数据处理滞后，难以满足调峰机组实时优化需求。

2.2 关键影响因素分析

空预器效能受多参数耦合作用：

结构设计：三分仓分仓比例不合理会导致烟气短路，某 300MW 机组因热端传热元件厚度不足，排烟温度升高 8^∘C ；

运行参数：氧量控制不当（如低于 2.8% ）会引发不完全燃烧，飞灰含碳量增加 2-3 个百分点；

积灰堵塞：脱硝系统生成的硫酸氢铵在 150–200^∘C 易粘结，某电厂空预器差压从 0.8kPa 升至 2.5kPa ，引风机电耗增加 12% 。

2.3 现有优化方法不足

传统优化多聚焦单一目标，如通过增加吹灰频次降低差压，但会加速换热元件磨损。部分电厂尝试引入红外热成像监测，但受限于数据分辨率（仅能识别 >10^∘C 温差区域），难以指导精细化调整。此外，缺乏对试验数据的深度挖掘，未能建立参数-效能映射关系，导致优化方案普适性差。

三、空预器热力试验优化方法创新

3.1 基于数字孪生的热力模型重构

采用 Flownex 软件构建空预器三维数字孪生模型，划分 200 万网格单元精细还原换热元件结构，集成烟气流动（含湍流模型）、传热（辐射 + 对流耦合）与积灰预测（考虑灰粒沉降系数）模块。通过 DCS 系统每 10秒采集一次进出口温度、压力及流量数据校准模型，使模拟值与实测值偏差控制在 ±3% 内 2。精准模拟可输出不同负荷下的温度场云图，某 600MW机组模型显示热端中心区域 15^cC 温度梯度由烟气偏流导致；故障诊断模块通过监测壁温分布，提前 48 小时预警硫酸氢铵沉积临界点（壁温 165^∘C± 5% ）；方案预演对比 12 种测试方案，最终选定 8 个关键监测点组合，较传统方案减少 30% 测试点却使数据精度提升 20% 。

3.2 单侧升温试验技术应用

针对硫酸氢铵堵塞问题设计单侧升温试验，先关闭同侧送风机出口联络门，通过调节二次风挡板开度（从 30% 逐步增至 70% ）使单侧烟气温度在 2 小时内升至 200-210% ，并维持 8 小时让粘结物充分气化 2。风险控制采用双保险机制：在冷端布置热电偶实时监测壁温，确保降温速率 ⩽2% /min 以规避低温腐蚀；通过脱硫入口温度联锁装置将烟温控制在 180^∘C 以下，防止损坏脱硫塔衬里。

3.3 智能吹灰系统集成

江西丰城电厂对空预器吹灰系统技改时，在原有蒸汽吹灰器基础上增加智能控制模块：逻辑优化引入 1.5kPa 压力超阈值联关调门策略，配合吹灰结束前 5 秒关阀动作，解决传统系统因压力波动导致的吹灰中断问题。改造后单次吹灰通过程序自动完成定位、吹扫与复位，操作时间从 90 分钟压缩至 5 秒，结合红外扫描验证吹灰覆盖率从 72% 提升至 98% 。系统运行一年数据显示，因吹灰蒸汽消耗减少与换热效率提升，年节约标煤 200 吨，对应收益约 20 万元，同时人工干预频次下降 90% ，降低了误操作引发的设备风险。

四、优化方案试验验证与效果分析

4.1 试验设计与实施

选取某 300MW 亚临界燃煤机组作为试验对象，该机组配备三分仓回转式空预器，运行年限 8 年，存在排烟温度波动大（ 145-152^∘C ）、漏风率超标（常年 9%-11% ）等典型问题，具有行业代表性。试验采用平行对照设计，优化组基于数字孪生模型的流场仿真结果，在空预器热端、冷端及中间层布置 12 个测试点，形成 3×4 网格覆盖，其中热端重点监测烟气入口与一次风出口温差，冷端强化二次风侧温度梯度捕捉；对照组沿用传统6 点测试法，仅在热端、冷端各设 3 个对称点。参数控制上，氧量维持3.2%-3.8% 以保障燃烧充分性， ΔNOx 风比率 7%-12% 匹配脱硝系统喷氨量，空预器转速从原 1.0r/min 提升至 1.2r/min 以增强换热效率，且所有参数通过 DCS 系统闭环调控，波动幅度控制在 ±0.2% 以内。监测体系整合 CO 在线分析仪（精度 ±2ppm ）实时追踪未燃尽碳含量，声波流量计（测量误差<1% ）同步采集烟风管道流速，数据采样频率设为 1Hz ，连续记录 72 小时以覆盖 3 种典型负荷工况（ 100% 、 75% 、 50% 额定负荷），确保试验数据的全面性与可靠性 2。

4.2 试验结果对比

试验数据经 3σ 准则剔除异常值后显示，优化方案实施后各项性能指标显著改善。排烟温度从优化前的 148.5^qC 降至 136.2^∘C ，这得益于 12 点网格测试精准捕捉到的局部换热死区，结合数字孪生模型指导的吹灰路径调整，使热端元件积灰厚度减少 40% 以上；漏风率从 10.2% 降至 8.3% ，主要归因于基于流场监测数据的密封间隙动态调整，通过优化扇形板跟踪算法，将径向漏风面积缩减 18%2 。飞灰含碳量从 4.5% 降至 3.1% ，源于氧量与空预器转速的协同调控，二次风温提升 9% 促进了煤粉燃尽度；风机电耗从2850kWh 降至 2410kWh ，一方面因空预器差压下降 0.7kPa 降低了风阻，另一方面智能吹灰系统减少了无效能耗，且各项指标在不同负荷下均保持稳定改善趋势，验证了优化方案的工况适应性。

五、结论

本文提出的空预器热力试验优化方案通过数字孪生建模、单侧升温试验与智能吹灰系统集成，实现了性能指标的全面提升。未来可进一步融合物联网（IoT）与边缘计算技术，构建空预器健康管理平台，实现基于实时数据的自适应优化。该研究为火电厂节能降耗提供了技术范本，对推动行业智能化转型具有重要参考价值 2。

参考文献

[1]王振学.基于运行大数据分析的回转式空预器安全经济性能研究[D].山东大学,2023.

[2]沈鹏.基于差分热力计算的空预器温度场和变形研究[J].能源与环境,2022,(02):31-34.