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基于清洁度的冷凝器污垢监测方法研究
  • ISSN号:1674-2974
  • 期刊名称:《湖南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP274[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082, [2]湘潭大学信息工程学院,湖南湘潭411105, [3]桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,广西桂林541004
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60775047); 国家863计划资助项目(2007AA04Z244 2008AA04Z214); 湖南省自然科学基金资助项目(10JJ5067)
中文摘要:

衡量冷凝器运行状况的污垢系数容易受到多种因素的影响,故以污垢系数为基础来判断冷凝器水侧壁管脏污的情况,会产生很大的误差.本文提出清洁度的定义,从而将冷凝器汽侧空气量、水管壁的污垢程度、冷凝器管束布置系数等因素对凝汽器总体传热系数的影响分离开来,能够更准确地诊断凝汽器的污垢程度,为凝汽器的合理清洗提供依据.实验数据表明,当冷凝器的运行出现以下变化如冷凝管堵塞、自动清洗装置停运、空气漏入量较大时,清洁度能够取得比T-S模型、热阻法、RBF神经网络更精确的测量结果,对冷凝器的高效运行具有重要的工程意义.

英文摘要:

Fouling coefficient is an important measure parameter of condenser performance,but it is affected by multi-factors,therefore judging the condenser water side of tube walls fouling based on coefficient would have a significant error.So this paper proposed the concept of degree of cleanliness,which allows us to analyze the influence of the air accumulated on the steam side、the fouling on condenser water side of tube walls、and the tube bundle coefficient of condenser on the overall heat transfer coefficient of the condenser respectively.It can diagnose the condenser fouling more accurately and provide a basis for scheduling reasonable cleaning.Experimental results show the method can be more reliable than the T-S fuzzy model,thermal resistance method,RBF neural network model when the condenser pipe blockage or a larger amount of air leakage into the condenser or condenser operating mode parameters change rapidly.

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期刊信息
  • 《湖南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:湖南大学
  • 主编:易伟建
  • 地址:湖南长沙岳麓区麓山南路
  • 邮编:410082
  • 邮箱:qks@hun.edu.cn
  • 电话:0731-88822870
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-2974
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1061/N
  • 邮发代号:42-44
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,中国期刊方阵“双百”期刊1997年第二届全国科技期...,2000年湖南省首届“十佳科技期刊”,2002年第二届国家期刊奖“重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14344