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老化房設備加熱過程中存在的一些問題

更新時間:2017-06-30      瀏覽次數:2296
   老化房設備加熱過程中存在的一些問題
  老化房耐火材料內襯在高溫、高壓環境下的工作條件十分惡劣。為了使老化房滿足高溫的要求,延長其使用壽命,對老化房耐火材料的質量以及砌體的設計都有很嚴格的要求。如何根據老化房各部位的工作溫度、結構特點、受力情況及化學侵蝕的特點,選用不同性能的耐火材料。
  現代高爐多采用蓄熱式老化房,其工作原理是先燃燒煤氣,用產生的煙氣加熱蓄熱室的格子磚,再將冷風通過熾熱的格子磚進行加熱,然后將老化房輪流交替地進行燃燒和送風,使高爐連續獲得高溫熱風。因此,提高老化房傳熱效率對提高風溫有著重要意義。而增加格子磚的加熱面積是提高傳熱能力的重要技術措施。近年來,隨著老化房操作制度的改進,國內鋼鐵企業在應用格子磚方面進行了嘗試,通過對格子磚結構進行優化,縮小格子磚孔徑,加大其加熱面積,從而提高了格子磚的傳熱效率和熱工性能。
  此外,加強老化房熱風管系的受力分析與計算,對熱風管路進行優化設計,也是提高風溫的重要措施。對承受高風溫、高壓管道的波紋補償器以及管道支架的設置應進行詳細的受力分析,特別是對承受高溫熱膨脹位移和高壓產生的壓力位移的管道,在設計中要給予充分的重視。
  我國絕大多數老化房的燃燒控制主要還是采用手動控制,煤氣流量和空氣流量的大小由人工憑經驗手動調節,因此,供熱溫度波動對老化房的壽命有很大影響,并造成煤氣的巨大浪費。傳統控制方法主要有比例極值調節法和煙氣氧含量串級比例控制法,但是由于不能及時改變空燃比,不易實現老化房的*燃燒,且測氧儀器成本高、難以維護,因此,實際使用效果不太理想;數學模型法能將換爐、送風結合為一體,但由于檢測點多,在生產條件不夠穩定、裝備水平較低的老化房中不易實現;人工智能方法主要有神經網絡和模糊控制,神經網絡控制對老化房燃燒過程有*的自學習能力,但抗干擾能力較弱,而模糊控制不需數學模型,有較強的抗干擾能力且易于實現,因此尤其適用于老化房這類難以確切描述的非線性系統。
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