Combining flame monitoring techniques and support vector machine for the online identification of coal blends

The combustion behavior of two single coals and three coal blends in a 300 kW coal-fired furnace under variableoperating conditions was monitored by a flame monitoring system based on image processing and spectral analysis. A similaritycoefficient was defined to analyze the similarity of combustion behavior between two different coal types. A total of 20 flamefeatures, extracted by the flame monitoring system, were ranked by weights of their importance estimated using ReliefF, a featureselection algorithm. The mean of the infrared signal was found to have by far the highest importance weight among the flamefeatures. Support vector machine （SVM） was used to identify the coal types. The number of flame features used to build the SVMmodel was reduced from 20 to 12 by combining the methods of ReliefF and SVM, and computational precision was guaranteedsimultaneously. A threshold was found for the relationship between the error rate and similarity coefficient, which were positivelycorrelated. The success rate decreased with increasing similarity coefficient. The results obtained demonstrate that the system canachieve the online＂ identification of coal blends in industry.

基于孪生Inception网络的燃烧器火焰状态监测

燃煤电厂炉膛火焰的实时监测关系到发电经济性和锅炉的安全运行,而基于光能、热能和辐射能等能量信号的传统火检技术仅能探测火焰的有无,已无法满足日益迫切的火力发电精细化“调峰”需求。本文以实际电厂燃烧器火焰图像为研究对象,应用基于改进的Inception深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)的火焰状态分类方法,通过深入分析燃烧器火焰图像特点,对火焰多维度特征进行提取并制作数据集,同时将预处理后的不同类别火焰图像制作成火焰图像数据集,构建Inception DCNN,实现自动特征提取的火焰状态分类,并提出基于孪生Inception DCNN对燃烧器火焰状态进行分类。结果表明,改进的孪生Inception DCNN网络模型将火焰的状态分类问题转化为评价状态相似度问题,间接实现分类目标,识别准确率达到99.86%。

基于图像对抗卷积自编码的燃烧稳定性定量监测

燃烧稳定性的准确监测对于优化燃烧状态具有重要意义。传统燃烧稳定性监测方法不仅高度依赖先验专家知识,而且难以实现定量评估。为了克服这些局限性,该文提出一种新的燃烧稳定性定量评价方法。该方法建立一种对抗卷积自编码(adversarial convolutional autoencoder,ACAE)提取火焰图像的深层特征,并利用一种定量评价指标进行特征分析。其中,ACAE采用一种新型对抗机制来提高训练效率,从而增强特征学习能力;定量评价指标的数值区间为[0,1],且当评价指标低于0.5时,燃烧状态稳定。通过乙烯燃烧实验测试了稳定性监测方法的可行性。结果表明,由ACAE提取的深层图像特征能够用于定量估计燃烧稳定性。此外,该监测方法具有较强的泛化性能,能够准确识别训练数据集范围以外的火焰图像。

加热炉区域工业电视的应用扩展

目前热轧加热炉基本配备了较大视场的内窥式高温工业电视,作为监测炉内板坯运行情况的重要手段,能够有效地提高加热炉自动化程度、减少操作维护量,随着高温工业电视功能的越来越增强,图像识别技术的发展,工业电视能够承担的作用越来越多,也可以扩展很多其他用途。尝试利用现有最新的工业电视监控系统,在进行合理的改造基础上,扩展加热炉高温工业电视用途,通过引入相应的图像识别新的算法,利用新的算法采集数据,并经过采集视图进行现场火情检测的实践,测试出能够有效地识别火焰面积大小,证明新的算法可以增加现有工业电视对火焰燃烧的监控功能,确认了该方法在进行加热炉区域燃烧监控的有效性,能够对加热炉实行更加有效的监控。

氯化氢合成智能化控制技术的开发及应用

介绍了氯化氢合成炉火焰自动监测技术的开发及应用,通过对火焰颜色和数据库标准燃烧图像的智能对比,分析出氯化氢占比,同时采用交叉限幅的氯氢比值控制方法,智能修正氢气与氯气的控制比值,使其始终保持理想比值,从而提高产品质量,提升装置的本质安全,实现氯化氢合成智能化控制。

发电厂锅炉燃烧状态监测技术综述

发电厂锅炉燃烧状况不仅直接影响发电效率,还会影响污染物排放和能量消耗。本文从燃烧火焰图像、炉膛温度分布与锅炉烟气成分3个技术路径来综述锅炉燃烧监测方法。详细探讨了火焰燃烧图像的采集与特征提取,简述了炉膛温度测量主流方法的基本原理,还对各烟气监测方法的优劣进行比较分析,为研究人员开展相关工作提供了技术参考。

数字化炉膛火焰监测系统研究与应用分析

数字化锅炉火焰监测系统的研究和应用分析对锅炉的安全运行至关重要。近年来,国内外研究人员越来越注重基于数字图像处理技术的锅炉火焰监测和诊断系统。通过对光学、计算机和图像处理等技术的研究,帮助运行人员直观地观察锅炉火焰,并根据实际情况进行燃烧调节控制。在锅炉启动和停止时,这些系统能够帮助判断点火是否成功,防止炉膛爆燃。

基于视频监控的火灾安全监测系统的设计

文中旨在设计和实现一种基于视频监控的火灾安全监测系统,该系统利用火焰识别算法和人员疲劳检测算法,能实时监测火灾的发生并提前检测人员疲劳情况,为火灾安全管理提供有效的帮助。首先,针对火焰识别,文中提出了一种基于图像处理和机器学习的火焰识别算法,其能准确、快速地检测到火焰的存在。其次,针对人员疲劳检测,文中设计了一种基于计算机视觉和模式识别的人员疲劳检测算法,其能实时监测相关人员的眼睛状态和姿势,及时发现疲劳迹象。最后,通过将这两种算法与Java后端系统进行集成,实现了一个完整的火灾安全监测系统。实验结果表明,该系统在火灾安全监测方面具有较高的准确性和实时性,为火灾事故的防范和人员安全提供了有效的保障。

消防监控系统中聚氨酯材料的阻燃与防火性能分析

聚氨酯(PU)在消防监控系统中广泛应用,但其易燃性限制了使用范围。为提高聚氨酯的阻燃性能,本研究采用海藻酸钠作为阻燃剂对其进行改性。实验结果表明,海藻酸钠的添加显著改善了聚氨酯的碳化程度、氧指数和烟密度。考虑到海藻酸钠的用量和成本,当海藻酸钠添加量达到50 g时,聚氨酯的综合性能最优,碳化程度降至0.0037%,氧指数超过27%,烟密度降至200 Dm,有效提高了消防监控系统中材料的安全性。因此,海藻酸钠在聚氨酯材料的阻燃改性中具有重要应用价值。

衍生气相色谱法在环境监测中的应用探究

在当前的环境监测中,以硫酸二甲酯污染物的测定为例,常用方法为硅胶管采样-衍生-液相色谱法检测。不过结合实际的测定看,该方法存在反应时间长、样品损失、方法复杂等问题,不利于提高环境监测作业的质量。为此,本文在了解硫酸二甲酯后,提出了柱前衍生-气相色谱-氢火焰离子检测器的测定方法,并对测定原理、具体方案及准备工作进行分析。最后,从工作曲线、测定范围、检出限、最低检出浓度、精密度、加标回收率等方面分析新测定方法的有效性,并在方法实际应用验证后,新方法能减少操作步骤和提高检测精度。

燃气加热炉火焰监测和熄火保护安全保护措施

介绍并分析了燃气加热炉的安全性,以及现阶段国内燃气加热炉配火焰监测和熄火保护措施的技术特点。国家应急管理部由此颁发的相关整改要求:对运行的燃气加热炉和导热油炉增设火焰监测和熄火保护设置。针对国内现役运行的燃气加热炉的不同情况,提出了不同的技术改造路线:单台燃烧器的燃气加热炉可设置光学火焰检测器和相应的联锁措施;燃烧器数量为2台或3台的燃气加热炉设置光学火焰监测器和相应的熄火保护措施;燃烧器数量≥4台的燃气加热炉,可设计带火焰报警功能的工业电视及相应的熄火保护措施。

基于电离电流原理的本生灯燃烧状态监测研究

基于火焰电离电流原理,对本生火焰进行实验,研究不同探针位置的火焰电离电流对空气系数、负荷的敏感性及其变化规律,得到安置探针的最佳区域。本生灯上方x=4~6 mm、z=5~10 mm范围内,电流强度随空气系数的增加先增加后降低,在化学计量比位置达到最大电流;电流强度随负荷的增加逐渐降低。

基于FID火焰离子化检测技术的VOCs在线监测系统

基于挥发性有机物污染防治工作需求,建立健全监测监控体系,加强环境质量和污染源排放VOCs自动监测工作,强化VOCs执法能力建设,全面提升VOCs环保监管能力。在相关环保政策的支撑下,重点介绍了VOCs的产生及VOCs自动监测技术,对VOCs在线监测系统的构成进行了分析,针对测量结果失真问题提出了解决办法,为相关工作人员提供参考。

火焰监测器在石油化工加热炉上的应用

介绍了各类火焰监测设备的测量原理、应用场景及优缺点,说明不同的测量环境可按实际情况选用不同测量原理的火焰监测设备,以符合应急厅〔2020〕38号文要求:无火焰监测和熄火保护系统的燃气加热炉、导热油炉属于淘汰落后的设备(限制类),应在一年内改造完毕火焰监测和熄火保护系统。

氯化氢合成炉自动点火与火焰检测技术

介绍了氯化氢合成炉自动点火与火焰检测技术,主要包括自动点火装置及控制程序、自动点火调试的注意事项和火焰检测技术等。

碳纳米管面向航空功能应用需求的研究进展

碳纳米管具有优异的力学性能,同时还拥有高电导率、高热导率、阻燃性等功能优势,有望在航空领域多个功能方向得到广泛应用。本文根据碳纳米管面向航空领域各功能方向的应用需求,综述了碳纳米管在导电结构和电磁屏蔽、航空用复合材料结构健康监测、复合材料电加热固化、飞机机翼电热除冰和阻燃复合材料中的研究进展情况,分析了碳纳米管在各种功能应用中的优势和不足。结果表明,碳纳米管及其宏观体在各类功能应用中表现出极大的潜力,但仍需要其大尺寸、低成本制备技术,高质量稳定性控制技术等作为其功能应用的强有力支撑。

便携式催化氧化-氢火焰离子化检测器法现场测定环境空气中非甲烷总烃的研究

现场快速监测方法在突发环境事件应急监测中发挥了越来越重要的支撑作用。本研究利用便携式催化氧化-氢火焰离子化检测器法快速测定环境空气中的非甲烷总烃。得出方法的检出限、精密度和准确度,并与实验室方法进行比对。结果表明,方法检出限为0.127 mg/m^(3),精密度为0.1%~3.6%,标样相对偏差-0.9%~-0.1%。方法便捷、快速,时效性强,可及时为突发空气环境事件处置提供技术支撑。

基于Krawtchouk矩和支持向量机的火焰状态识别

监测炉膛火焰燃烧状态对防止锅炉爆管起着重要作用。为了进一步提高火焰图像特征提取的准确度和燃烧状态的识别率,文中将Krawtchouk矩引入火焰特征提取,提出了一种将Krawtchouk矩不变量与小波支持向量机相结合的火焰燃烧状态识别方法。首先计算火焰图像的Krawtchouk矩及Krawtchouk矩不变量,以此构造火焰图像的特征向量;然后根据训练样本的特征向量构造支持向量机,对火焰图像进行状态识别,并采用混沌小生境粒子群算法优化支持向量机中的核函数参数与惩罚因子,使其识别性能最优。大量实验结果表明:与基于Hu矩和支持向量机的方法、基于Zernike矩和支持向量机的方法相比,采用Krawtchouk矩不变量作为火焰图像的特征能更好地对火焰图像燃烧状态进行识别,识别率大大提高,且结果与实际情况相符。

电站锅炉炉膛火焰自动化监测中的图像处理技术

文中简单介绍了火焰探测器的结构和成像特点。从比色测温导出灰度归一化实现的过程 ,给出一种CCD火焰图像逆问题的技术处理和温度场重建的计算方法。

国产600MW超临界压力锅炉炉膛安全监控系统调试与改进

介绍了华能沁北电厂国产600MW超临界压力锅炉炉膛安全监控系统(FSSS)在设计和调试过程中遇到的一些问题,并给出了解决方法。实施后,系统更为合理适用,实际运行效果良好。