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老化房设备加热过程中存在的一些问题

更新时间:2017-06-30      浏览次数:1936
   老化房设备加热过程中存在的一些问题
  老化房耐火材料内衬在高温、高压环境下的工作条件十分恶劣。为了使老化房满足高温的要求,延长其使用寿命,对老化房耐火材料的质量以及砌体的设计都有很严格的要求。如何根据老化房各部位的工作温度、结构特点、受力情况及化学侵蚀的特点,选用不同性能的耐火材料。
  现代高炉多采用蓄热式老化房,其工作原理是先燃烧煤气,用产生的烟气加热蓄热室的格子砖,再将冷风通过炽热的格子砖进行加热,然后将老化房轮流交替地进行燃烧和送风,使高炉连续获得高温热风。因此,提高老化房传热效率对提高风温有着重要意义。而增加格子砖的加热面积是提高传热能力的重要技术措施。近年来,随着老化房操作制度的改进,国内钢铁企业在应用格子砖方面进行了尝试,通过对格子砖结构进行优化,缩小格子砖孔径,加大其加热面积,从而提高了格子砖的传热效率和热工性能。
  此外,加强老化房热风管系的受力分析与计算,对热风管路进行优化设计,也是提高风温的重要措施。对承受高风温、高压管道的波纹补偿器以及管道支架的设置应进行详细的受力分析,特别是对承受高温热膨胀位移和高压产生的压力位移的管道,在设计中要给予充分的重视。
  我国绝大多数老化房的燃烧控制主要还是采用手动控制,煤气流量和空气流量的大小由人工凭经验手动调节,因此,供热温度波动对老化房的寿命有很大影响,并造成煤气的巨大浪费。传统控制方法主要有比例极值调节法和烟气氧含量串级比例控制法,但是由于不能及时改变空燃比,不易实现老化房的*燃烧,且测氧仪器成本高、难以维护,因此,实际使用效果不太理想;数学模型法能将换炉、送风结合为一体,但由于检测点多,在生产条件不够稳定、装备水平较低的老化房中不易实现;人工智能方法主要有神经网络和模糊控制,神经网络控制对老化房燃烧过程有*的自学习能力,但抗干扰能力较弱,而模糊控制不需数学模型,有较强的抗干扰能力且易于实现,因此尤其适用于老化房这类难以确切描述的非线性系统。
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