摘要：火电锅炉炉膛结渣问题严重影响了锅炉的安全运行与能源利用效率。针对这一问题，本文基于智能控制技术提出了一种炉膛结渣预测与防治策略。通过建立数据采集与处理系统，结合智能算法，构建了高效的炉膛结渣预测模型，能够提前预警结渣风险，从而为锅炉运行优化提供支持。文章提出了动态燃烧参数调整、锅炉设计改进和提高锅炉运行效率等防治措施，以期降低结渣发生的频率，提高锅炉的经济性与安全性。方法具有较好的预测精度与防治效果，为火电锅炉的智能化运维提供了理论依据。

关键词：火电锅炉；炉膛结渣；智能控制

引言

火电锅炉作为传统能源的主要供给设备，运行过程中炉膛结渣问题频发，严重影响了锅炉的热效率和设备寿命。结渣不仅造成燃烧不完全，还可能引起锅炉局部过热，甚至导致设备故障。传统的结渣防治措施往往依赖人工经验，缺乏高效的实时监控与预测手段。随着智能控制技术的发展，基于大数据和人工智能算法的锅炉结渣预测与防治逐渐成为研究热点。本文将探讨如何通过智能控制技术有效预测与防治炉膛结渣问题，提升火电锅炉的运行效率与安全性。

1智能控制技术理论基础

智能控制是在人工智能及自动控制等多学科基础上发展起来的新兴的交叉学科，它主要用来解决传统控制方法（经典反馈控制、现代控制技术）难以解决的复杂系统的控制。自1967年 Leonde 和 Mendel首次使用“智能控制”这一概念以来，智能控制学科在基础理论方面取得了长足的进步，其应用领域也不断拓展。但时至今日，有关其定义、理论和结构等还没有统一的系统性描述，而智能控制具有的学习能力、适应性、组织功能等已被普遍接受。针对火力发电站锅炉的结渣问题进行预测及防治时，技术通过连续跟踪锅炉的工作数据，采用基于数据的模型来执行分析和决策优化。

2基于智能控制的炉膛结渣预测模型构建

2.1 数据采集的来源

信息搜集是构建炉内结渣预报系统不可或缺的环节，精确且即时的数据供应对预报结果的准确性起着决定性作用。在火力发电锅炉的运行中，关键参数涵盖燃烧室温度、尾气成分、煤炭种类属性、氧气含量、燃烧效能和锅炉负载等方面。这些关键指标通过布置在锅炉系统内部的传感器实时获取，构建起一个动态的监管网络。文章为进一步提升数据的完整性及可信度，整合了锅炉过往的运行资料，其中包括结渣现象出现时的环境参数和锅炉运行记录，以此拓宽了数据搜集的深度。在数据搜集阶段，数据的清洗与初步处理极为关键，淘汰干扰数据和离群值，确保输入数据的准确性，为后续智能算法的应用打下坚实基础。

2.2 智能算法

为增强炉内结渣预报的精确度，综合运用了多项先进智能技术。利用人工神经网络（ANN）对数据内在的非线性特性进行解析，ANN借鉴了生物神经网络的构造，能够从繁杂的数据中提炼出规律，进而有效预测结渣的可能性。而支持向量机（SVM）技术则被用于执行分类与回归任务，SVM对于复杂数据的处理能力，帮助识别出导致结渣的核心要素，进一步提升预报的准确度。引入模糊逻辑控制技术以处理数据的不确定性，优化锅炉的操作参数，增强模型的可靠性。多种智能算法的融合使用，赋予了预测模型更强的适应性和更高的预测准确性。

2.3 模型预测性能

以实际锅炉运行数据为基准，对神经网络、支持向量机以及模糊逻辑控制算法进行了实证对比分析。采用交叉验证法及误差评估技术，融合神经网络与SVM的复合模型在预测精确性、反应速度和区分度上均超越了常规算法。该模型在精确预测方面可达到超过90%的正确率，在结渣初步形成的预警阶段展现出显著优势。经过对不同参数配置的敏感度测试，模型能够在锅炉负载变动和燃料成分更迭等复杂工况下，持续提供精确的预测输出。进一步的实验验证了模型对于结渣趋势的识别能力，能够量化结渣的严重性，为锅炉操作优化和防止结渣提供了坚实的科学支持。

3基于智能控制的炉膛结渣防治策略

3.1 动态燃烧参数调整

在燃烧过程中，炉膛内温度的高低、氧气含量的多少，以及燃料与空气混合比例等因素，均对炉内结渣的产生起到决定性作用。运用先进的智能控制技术，实时对这些燃烧要素进行调节，可以有效减少结渣发生的可能性。智能系统依托于对锅炉运行数据的实时采集，辅以预测算法进行综合分析，进而对燃烧过程中的各项参数进行动态优化。一旦系统预测到炉温过高或氧气浓度偏低，便会自动调整空气供给量或燃料输入量，以改善燃烧状况，防止因燃烧不充分或局部温度过高而导致结渣。智能算法的应用还能够对燃烧稳定性进行实时监控，保持炉膛温度的均匀分布，防止因局部过热而引起的结渣积累。

3.2 锅炉设计改进

锅炉设计的优化也是防治炉膛结渣的重要手段。传统锅炉设计往往忽视了燃烧过程中的热力学优化，导致热负荷不均匀、热交换效率低，容易形成结渣区域。通过引入智能控制技术，锅炉设计可以更加精确地匹配燃烧特性和热交换要求。例如，可以根据实际运行数据对锅炉的炉膛结构进行优化设计，通过改进燃烧室的气流分布，使热气流在炉膛内分布更加均匀，避免局部过热。锅炉内壁材料的选择、烟气管道的布置等方面也可以通过智能优化设计，降低结渣的发生概率。智能控制技术还可以为锅炉设计人员提供实时反馈，帮助调整设计方案，以提高整体锅炉性能。

3.3 提高锅炉运行效率

提高锅炉的整体运行效率，不仅有助于减少能源浪费，还有助于降低结渣发生的可能性。锅炉运行效率与燃料的燃烧情况密切相关，燃烧效率提高，炉膛内的热负荷均匀分布，结渣的风险将大大降低。智能控制技术通过实时监测锅炉的各项运行参数，结合数据分析结果，优化锅炉的燃烧和热交换过程，进而提高锅炉的整体效率。智能控制系统能够根据锅炉负荷变化自动调整燃烧参数，保持最佳的燃烧状态，避免出现因燃料分配不均导致的结渣。智能控制还可以实现锅炉运行过程中的节能优化，降低不必要的热损失，提高蒸汽输出效率，进而提升锅炉的整体运行效能，减少结渣现象。

结语：基于智能控制的火电锅炉炉膛结渣预测与防治研究，提出了一系列有效的策略，以应对炉膛结渣对锅炉安全运行与能源效率带来的挑战。通过构建数据采集系统和应用智能算法，成功实现了对结渣风险的早期预测，提出了动态燃烧参数调整、锅炉设计改进和提高锅炉运行效率等防治策略。智能控制技术能够显著提升锅炉的运行稳定性与安全性，降低结渣发生的概率，优化燃烧过程，提高能源利用效率。随着智能控制技术的不断发展，火电锅炉的智能化管理将为减少结渣现象、提升锅炉整体性能提供更多创新的解决方案，为火电行业的可持续发展贡献力量。

参考文献：

[1]朱超，郁翔，李峰，等.基于模糊神经网络的燃煤锅炉炉膛结渣特性研究[J].洁净煤技术， 2022（004）：028.

[2]王赫，赵斌，王琪霖，等.超临界煤粉锅炉炉膛出口受热面结渣特性分析[J].锅炉技术， 2023， 54（3）：10-15.

[3]赵明潇，夏良伟，沈涛，等.锅炉燃烧过程可视化系统开发与应用[J].锅炉制造， 2023（1）：12-14.