一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制系统及方法技术方案

本发明专利技术提供了一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制系统，获取生物质热解过程中影响热解效率的主要运行参数和燃烧参数，对燃烧炉内的燃烧情况进行多维分析，构建动态燃烧模型，获取燃烧炉的实时燃烧情况以及燃烧炉通向反应器入口的温度；对反应器中生物质原料热解状况的光谱图像进行分析，计算挥发份释放的速率，构建生物质热解模型，得到生物质热解效率，对动态燃烧模型进行调控，实现智能控制燃烧。本发明专利技术解决了现有技术对于燃烧炉的燃烧情况分析不够全面，得到的多参数对温度的影响精度不足，无法实现生物质热解过程的高效排放的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制系统及方法


[0001]本专利技术涉及生物质热解领域，尤其涉及一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制系统及方法。

技术介绍

[0002]生物质作为唯一的可再生碳源，凭借其可持续再生、产量丰富、清洁环保的特点成为当下研究热点。生物质热解技术是一种清洁高效的生物质转化技术，可将生物质转化为燃烧清洁的生物燃料，不仅可以直接用于现有锅炉和燃气透平等设备的燃烧，而且可通过进一步改进加工使液体燃料的品质接近于柴油或汽油等常规动力燃料的品质。在生物质热解过程中可以通过控制燃烧状态实现高效排放，因此快速、及时和准确的判断并控制炉膛内的燃烧状态是极为重要的。
[0003]我国专利申请号：CN202111573372.X，公开日：2022.03.01，公开了一种基于生物质热解气化技术的高效高质炭化装置，包括用于输出生物质原料的送料模块、用于产生高温烟气的第一燃烧模块，所述第一燃烧模块产生的高温烟气与所述送料模块输出的生物质原料在一炭化模块内混合，所述炭化模块包括炭化炉，所述炭化炉内设有炭化腔，所述第一燃烧模块与所述炭化炉通过一输气管连接，所述输气管将高温烟气切向输入所述炭化腔内并使高温烟气形成旋流，所述炭化炉的底部设有与所述炭化腔导通的卸灰管，所述炭化炉的顶部设有与所述炭化腔导通的出气管，属于炭化

[0004]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：现有技术对于燃烧炉的燃烧情况分析不够全面，得到的多参数对温度的影响精度不足，检测结果无法代表燃烧状态的整体水平，因此燃烧控制的精度和智能化程度有待提高，从而无法实现生物质热解过程的高效排放。

技术实现思路

[0005]本申请实施例通过提供一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制系统及方法，解决了现有技术对于燃烧炉的燃烧情况分析不够全面，得到的多参数对温度的影响精度不足，检测结果无法代表燃烧状态的整体水平，因此燃烧控制的精度和智能化程度有待提高，从而无法实现生物质热解过程的高效排放的问题。实现了多维分析燃烧情况、实时了解动态燃烧信息，智能化控制燃烧参数，实现生物质热解过程的高效排放。
[0006]本专利技术提供了一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制系统及方法，具体包括以下技术方案：
[0007]一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制系统，包括以下部分：
[0008]信息感知模块、燃烧分析模块、燃烧计算模块、光谱分析模块、挥发份计算模块、热解效率评估模块和智能控制模块；
[0009]所述燃烧计算模块，用于构建动态燃烧模型，获取燃烧炉的实时燃烧情况以及燃烧炉通向反应器入口的温度；所述燃烧计算模块将计算结果发送给所述智能控制模块；
[0010]所述光谱分析模块，用于对反应器中生物质原料热解状况的光谱图像进行分析，获得热辐射产生的连续光谱，得到生物质的光谱辐射强度；所述光谱分析模块将光谱辐射强度发送给所述挥发份计算模块；
[0011]所述挥发份计算模块，用于根据反应器内的压力、光谱辐射强度、挥发份中的烟气浓度和其他参数计算挥发份释放的速率；所述挥发份计算模块将挥发份释放的速率发送给所述热解效率评估模块；
[0012]所述热解效率评估模块，用于根据生物质热解过程中的升温速率、生物质停留时间、挥发份释放速率、炭化炉入口烟气含碳量、生物质颗粒形态和催化剂数量为输入，构建生物质热解模型，通过生物质热解神经网络算法进行生物质热解效率的函数拟合，通过持续学习训练，生成并不断优化热解效率评估策略，得到输入参数对应的生物质热解效率；所述热解效率评估模块将生物质热解效率发送给所述智能控制模块。
[0013]一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制方法，包括以下步骤：
[0014]A.获取生物质热解过程中影响热解效率的主要运行参数和燃烧参数，对燃烧炉内的燃烧情况进行多维分析，构建动态燃烧模型，获取燃烧炉的实时燃烧情况以及燃烧炉通向反应器入口的温度；
[0015]B.对反应器中生物质原料热解状况的光谱图像进行分析，计算挥发份释放的速率，构建生物质热解模型，得到生物质热解效率，对动态燃烧模型进行调控，实现智能控制燃烧。
[0016]进一步，所述步骤A包括：
[0017]对燃烧炉内的燃烧情况进行多维分析，得到单侧气流量温度变化函数和双侧气流量温度变化函数，然后结合燃烧炉的燃料情况，构建动态燃烧模型，获取燃烧炉的实时燃烧情况以及燃烧炉通向反应器入口的温度。
[0018]进一步，所述步骤B包括：
[0019]对反应器中生物质原料热解状况的光谱图像进行分析，获得热辐射产生的连续光谱，反应器中生物质原料热解的光谱辐射强度是由生物质颗粒和热解转化形成的炭黑共同发射的；根据黑体的光谱辐射力，计算单颗粒生物质的光谱辐射强度。
[0020]进一步，所述步骤B包括：
[0021]生物质在热解的过程中，会逐渐释放挥发份，基于反应器内的压力和挥发份中的烟气浓度，根据光谱辐射强度计算挥发份释放的速率。
[0022]进一步，所述步骤B包括：
[0023]根据生物质热解过程中的升温速率、生物质停留时间、挥发份释放速率、炭化炉入口烟气含碳量、生物质颗粒形态和催化剂数量为输入，构建生物质热解模型，所述生物质热解模型通过设立生物质热解神经网络算法进行生物质热解效率的函数拟合，将运行参数输入生物质热解神经网络算法中，得到输入参数对应的生物质热解效率。
[0024]进一步，所述生物质热解神经网络包括输入层、转换层、计算层和输出层，将生物质热解过程中的升温速率、生物质停留时间、挥发份释放速率、炭化炉入口烟气含碳量、生物质颗粒形态和催化剂数量作为输入特征，用X＝{x1,x2,
…
,x
n
}表示，n表示输入特征的数量，将输入特征输入到生物质热解神经网络中，经过生物质热解神经网络的训练，输出得到生物质热解效率。
[0025]本专利技术具有如下有益效果：
[0026]1、本专利技术获取生物质热解过程中影响热解效率的主要运行参数和燃烧参数，对燃烧炉内的燃烧情况进行多维分析，得到燃烧炉内风流量对温度的影响，其他燃烧参数，能够了解燃烧炉内的动态燃烧情况以及各燃烧参数对温度的影响，从而可以根据条件参数控制得到需求温度，使燃烧控制更加智能化。
[0027]2、本专利技术通过对反应器中生物质原料热解状况的光谱图像进行分析，可以实现在线实时检测，得到实时挥发份释放的速率，构建生物质热解模型输出生物质热解效率，根据反应器内的最佳温度生成对动态燃烧模型进行调控发控制指令，使燃烧炉通向反应器入口的温度能够满足反应器内的最佳温度，从而实现智能控制燃烧，提高了生物质热解的排放效率。
[0028]3、本专利技术的技术方案能够有效现有技术对于燃烧炉的燃烧情况分析不够全面，得到的多参数对温度的影响精度不足，检测结果无法代表燃烧状态的整体水平，因此燃烧控制的精度和智能化程度有待提高，从而无法实现生物质热解过程的高效排放本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制系统，其特征在于，包括以下部分：信息感知模块、燃烧分析模块、燃烧计算模块、光谱分析模块、挥发份计算模块、热解效率评估模块和智能控制模块；所述燃烧计算模块，用于构建动态燃烧模型，获取燃烧炉的实时燃烧情况以及燃烧炉通向反应器入口的温度；所述燃烧计算模块将计算结果发送给所述智能控制模块；所述光谱分析模块，用于对反应器中生物质原料热解状况的光谱图像进行分析，获得热辐射产生的连续光谱，得到生物质的光谱辐射强度；所述光谱分析模块将光谱辐射强度发送给所述挥发份计算模块；所述挥发份计算模块，用于根据反应器内的压力、光谱辐射强度、挥发份中的烟气浓度和其他参数计算挥发份释放的速率；所述挥发份计算模块将挥发份释放的速率发送给所述热解效率评估模块；所述热解效率评估模块，用于根据生物质热解过程中的升温速率、生物质停留时间、挥发份释放速率、炭化炉入口烟气含碳量、生物质颗粒形态和催化剂数量为输入，构建生物质热解模型，通过生物质热解神经网络算法进行生物质热解效率的函数拟合，通过持续学习训练，生成并不断优化热解效率评估策略，得到输入参数对应的生物质热解效率；所述热解效率评估模块将生物质热解效率发送给所述智能控制模块。2.一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：A.获取生物质热解过程中影响热解效率的主要运行参数和燃烧参数，对燃烧炉内的燃烧情况进行多维分析，构建动态燃烧模型，获取燃烧炉的实时燃烧情况以及燃烧炉通向反应器入口的温度；B.对反应器中生物质原料热解状况的光谱图像进行分析，计算挥发份释放的速率，构建生物质热解模型，得到生物质热解效率，对动态燃烧模型进行调控，实现智能控制燃烧。3.如权利要求2所述的一种生物质热解过程高效排放燃烧智能控制方法，其特征在于，所述步骤A包括：对燃烧炉内的燃烧情况进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵裕江，赵子亮，吕毅，
申请(专利权)人：山东暖谷新能源环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：