通过焚烧炉运行数据判断燃烧状态的方法与实践
垃圾焚烧发电作为城市固废处理的核心技术，其燃烧状态直接影响污染物排放、设备寿命及发电效率。焚烧炉运行数据是反映燃烧过程的"晴雨表"，通过科学分析温度、压力、氧量、烟气成分等参数，可精准判断燃烧工况并优化操作。本文结合行业实践与数据挖掘技术，系统阐述焚烧炉运行数据与燃烧状态的关联性及分析方法。
一、核心运行数据与燃烧状态关联性分析
1. 温度场数据：燃烧热力特性的直观反映
焚烧炉温度场数据是判断燃烧状态的核心指标，不同区域温度分布可揭示燃烧的充分性与稳定性。
- 炉膛温度：主燃烧区（二燃室）温度需维持在850℃以上且持续2秒以上，这是控制二噁英生成的关键条件。若温度低于800℃，需立即增加辅助燃料投入或调整一次风量。
- 料层温度：通过炉排下方热电偶监测料层温度，正常工况下料层温度应呈阶梯式分布，干燥区300-500℃、燃烧区600-850℃、燃尽区400-600℃。若某区域温度异常升高，可能存在局部结焦风险。
- 烟气温度：余热锅炉入口烟温需控制在设计范围内（通常为950-1100℃），过高会导致过热器超温，过低则影响蒸汽参数。烟气温度波动超过±50℃时，需检查燃料热值变化或燃烧调整效果。
2. 压力参数：气流组织与燃烧强度的指示器
压力数据反映炉内气流分布与燃烧强度，是判断燃烧稳定性的重要依据。
- 炉膛负压：正常工况下应维持在-50至-150Pa，负压过大易导致漏风增加，降低燃烧效率；负压过小则可能引发正压喷火。当负压波动超过±30Pa时，需检查引风机频率或烟道堵塞情况。
- 风室压力：一次风室压力需根据料层厚度动态调整，正常范围为3-8kPa。若某风室压力异常升高，可能存在料层过厚或炉排卡涩；压力骤降则提示漏风或供风不足。
- 汽包压力：蒸汽压力需与负荷匹配，波动范围应控制在±0.2MPa内。压力异常升高可能因减温水调节滞后或安全阀故障，压力下降则需检查燃料供应或燃烧工况。
3. 氧量与气体成分：燃烧效率与污染控制的量化指标
气体成分数据直接反映燃烧充分性与污染物生成趋势，是优化燃烧调整的关键依据。
- 烟气氧量：出口氧量应控制在6%-10%，氧量过低（<4%）提示燃烧不完全，CO排放可能超标；氧量过高（>12%）则表明过量空气系数偏大，排烟热损失增加。
- CO浓度：正常工况下CO浓度应低于50mg/m³，若持续高于100mg/m³，需检查炉膛温度、配风比例或料层厚度。
- NOx浓度：SNCR脱硝系统出口NOx浓度应控制在200mg/m³以下，浓度异常升高需调整氨水喷射量或优化燃烧温度窗口。
- HCl与SO₂浓度：实时监测可评估脱酸系统效率，若浓度超标需增加消石灰或碳酸氢钠投加量。
4. 物料与灰渣数据：燃烧质量与设备状态的物质证据
物料与灰渣数据反映燃烧质量与设备磨损情况，是闭环控制的重要环节。
- 给料量与热值：通过入炉垃圾热值分析仪（通常采用量热仪）与给料机频率数据，可计算实际热负荷。当热值波动超过±15%时，需调整辅助燃料配比或配风策略。
- 灰渣热灼减率：正常工况下应低于5%，热灼减率过高（>8%）提示燃烧不完全，需优化炉排运动速度或一次风量分配。
- 飞灰与底渣成分：定期检测飞灰中重金属含量与底渣粒径分布，可评估燃烧均匀性与设备磨损情况。
二、数据驱动的燃烧状态诊断方法
1. 阈值报警与趋势分析
通过设定关键参数的阈值范围，实现燃烧异常的实时预警。例如：
- 炉膛温度<800℃或>1050℃时触发报警
- 烟气氧量<3%或>15%时提示配风异常
- CO浓度持续3分钟>100mg/m³时启动应急调整
同时，利用历史数据绘制参数趋势图，识别缓慢劣化趋势（如汽包压力逐渐下降可能提示受热面结垢）。
2. 相关性分析与故障树诊断
通过SPSS或Python等工具计算参数间的皮尔逊相关系数，识别关键关联关系。例如：
- 炉膛温度与一次风量呈负相关（r=-0.65）
- NOx浓度与燃烧区温度呈正相关（r=0.72）
建立故障树模型（FTA），将燃烧异常分解为根本原因。例如：
- 顶事件：燃烧不完全
- 中间事件：料层温度异常 → 一次风量不足 → 风门卡涩 → 执行机构故障
3. 机器学习模型预测
采用随机森林（RF）或长短期记忆网络（LSTM）构建燃烧状态预测模型。例如：
- 输入特征：炉膛温度、氧量、给料量、风室压力等12个参数
- 输出标签：燃烧充分（1）/不完全（0）
通过历史数据训练模型，实现提前15分钟预测燃烧异常，准确率可达90%以上。
三、典型工况数据特征与应对策略
1. 正常燃烧工况数据特征
- 炉膛温度：850-950℃，波动<±30℃
- 烟气氧量：7%-9%
- CO浓度：<30mg/m³
- NOx浓度：150-200mg/m³
- 灰渣热灼减率：3%-5%
应对策略：维持当前配风比例与炉排速度，定期巡检设备状态。
2. 燃烧不完全工况数据特征
- 炉膛温度：750-820℃
- 烟气氧量：<5%
- CO浓度：>150mg/m³
- 灰渣热灼减率：>8%
应对策略：
- 增加辅助燃料投入，提升炉膛温度
- 增大一次风量（每次调整5%-10%）
- 降低给料速度，延长垃圾停留时间
- 检查炉排运动是否顺畅
3. 过量空气工况数据特征
- 炉膛温度：800-880℃
- 烟气氧量：>12%
- NOx浓度：>250mg/m³
- 排烟热损失：>8%
应对策略：
- 减少一次风量（每次调整5%-8%）
- 优化二次风配比，增强烟气扰动
- 检查风门开度与执行机构
- 评估垃圾热值是否低于预期
4. 结焦风险工况数据特征
- 某风室压力：持续>10kPa
- 局部料层温度：>900℃
- 炉膛负压波动：>±50Pa
- 灰渣中熔融物比例：>15%
应对策略：
- 立即降低该区域给料量
- 增大对应风室一次风量
- 启动炉排高频振动模式
- 准备停炉清焦操作
四、数据质量保障与优化建议
1. 数据采集与校验
- 关键测点（如炉膛温度、氧量）需配置冗余传感器，采用"三取中"逻辑
- 每日校验热电偶、氧量分析仪等仪表，误差范围需控制在±1%以内
- 建立数据清洗规则，剔除异常值（如温度>1200℃或<300℃的无效数据）
2. 数字化工具应用
- 部署DCS系统实现数据实时采集与趋势记录
- 开发专家诊断系统，集成燃烧调整知识库
- 应用数字孪生技术，构建焚烧炉虚拟模型进行仿真优化
3. 人员能力建设
- 开展运行数据解读专项培训，提升操作人员分析能力
- 建立"数据-操作"对应关系手册，规范异常处理流程
- 实施绩效考核，将数据准确率与燃烧效率纳入指标体系
五、总结
焚烧炉运行数据是判断燃烧状态的"金钥匙"。通过建立温度场、压力场、气体成分、物料特性的多维度数据监测体系，结合阈值报警、相关性分析、机器学习等诊断方法，可实现燃烧状态的精准识别与优化调整。面对燃烧不完全、过量空气、结焦风险等典型工况，需基于数据特征制定针对性应对策略。未来，随着物联网、大数据、人工智能技术的深度融合，焚烧炉运行数据将发挥更大价值，推动垃圾焚烧行业向智能化、精细化方向发展。
