簡易檢索 / 詳目顯示

研究生: 洪辰坤
Hung, Chen-Kun
論文名稱: 植基於複雜事件處理技術建置智慧吹灰系統之研究 -以H電廠為例
Smart Soot Blowing System Based on Complex Event Processing - A Case Study of H Power Plant
指導教授: 陳澤生
Chen, Tse-Sheng
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 工學院 - 工程管理碩士在職專班
Engineering Management Graduate Program(on-the-job class)
論文出版年: 2018
畢業學年度: 106
語文別: 中文
論文頁數: 70
中文關鍵詞: 鍋爐結渣積灰鍋爐受熱面清潔度智慧吹灰系統複雜事件處理技術
外文關鍵詞: Boiler slagging fouling, Cleanliness of heated surface, Intelligent soot blower system, Complex event processing
相關次數: 點閱:77下載:0
分享至:
查詢本校圖書館目錄 查詢臺灣博碩士論文知識加值系統 勘誤回報
  • 在電廠燃煤機組燃燒運轉過程中,其鍋爐內部各加熱區域的爐管必定會有結渣或積灰發生,此現象嚴重時會影響到鍋爐內各加熱區段之熱傳效果與能量分佈,大大降低鍋爐的受熱面積與吸熱效率。因此,為了滿足電力負載容量需求、降低燃料成本與空氣污染排放,建議使用智慧型吹灰系統,執行鍋爐爐管受熱面清掃以減輕爐管結渣與積灰程度。H電廠燃煤機組現行吹灰系統一般都是由運轉人員依平日之運轉經驗及標準作業程序予以定時順序與頻率模式吹灰,然而,為了獲得更好的鍋爐爐管熱吸收效率,需要創新的吹灰技術才可滿足鍋爐分倉配煤燃燒的運轉模式。
    H電廠執行一個智慧型吹灰控制系統改善計畫,藉由串流事件偵測、即時資料分析等複雜事件處理技術,建立鍋爐燃燒吹灰分析規則模型,提供火力電廠智慧吹灰系統的解決方案,此系統擷取火力電廠機組即時運轉情況,整合鍋爐運轉、配煤系統所提供之煤質與煤灰分析及歷史鍋爐內結渣與積灰情形等資料,進行吹灰器順序與頻率資訊之統計迴歸與關聯分析,建立H電廠燃煤鍋爐的結渣與積灰特性模型,建置智慧型吹灰控制系統改善。可因應煤源煤質變化造成爐管結渣與積灰的影響,提升鍋爐爐管的熱交換率,提高機組燃燒效率,更可避免不具任何效益的吹灰,降低吹灰空壓機使用量及減少廠內用電,提升整體的發電運轉節能效率。

    Running the operation process of a coal-fired power plant, slagging and ash deposit will be accumulated on tubes of heating sections inside a boiler, which could influence heat transfer efficiency and energy distribution of heating sections. A drastic reduction of the furnace heated area and absorption efficiency could be effected. Therefore, in order to meet the requirement of the electrical power capacity with reducing fuel cost and air pollution. A smart soot blowing system has been suggested to build up for cleaning the boiler heating section. The H coal-fired power plant has more larger capacity generator which belongs to Taiwan Power Company, it has joined with our case study. The cleaning slag and ash of boiler has been operated by operation experience and standard operating procedures with fixed time sequence and frequency for a long time. However, a new technical innovation in soot blowing is required to meet the coal blending combustion mode for obtaining a better boiler absorption efficiency.
    This H power plant has implemented an improving plan with a smart soot blowing system. It solved the problem by means of finding the stream event detection, real-time data analysis and other complex event processing technology. A combustion soot blowing analysis rules model has been established to provide thermal power plant smart blowing system solutions. The designed system utilizes many kinds of data including real-time operating data, coal blending data system, slagging and ash deposit records, and the analysis of coal quality and fly-ash, etc.. Therefore, it has built a soot blower operating rule and the property model of slagging and ash deposit for the H coal-fired power plant through a regression analysis. The proposed smart soot blowing system applied to the H coal-fired power plant exhibits a high heat exchange rate of tubes and an enhanced combustion efficiency of boiler with various coal types. Moreover, the generating efficiency is also improved by avoiding unnecessary blows.

    摘要 I 誌謝 X 目錄 XI 表目錄 XIV 圖目錄 XV 中英文縮寫對照表 XVII 第1章 緒論 1 1-1 研究背景與動機 1 1-2 研究目的 3 1-3 研究範圍 3 1-4 研究流程 4 第2章 文獻探討 5 2-1 鍋爐受熱面結渣與積灰生成機理 5 2-1-1 鍋爐結渣與積灰形成原因 5 2-1-2 影響鍋爐結渣的主要因素 7 2-1-3 鍋爐結渣與積灰的影響 8 2-2 鍋爐受熱面結渣與積灰判斷 10 2-2-1 判斷鍋爐結渣與積灰的方法 10 2-2-2 監測鍋爐清潔度的方法 11 2-3 吹灰系統與最佳化 12 2-3-1 鍋爐吹灰意義與目的 12 2-3-2 灰污監測與吹灰系統最佳化方法 15 2-4 複雜事件處理技術 19 2-4-1 複雜事件處理的定義 19 2-4-2 複雜事件處理技術的應用 22 2-5 本章小結 25 第3章 研究方法 27 3-1 研究架構 27 3-1-1 執行步驟 28 3-1-2 系統設計原理說明 29 3-1-3 系統功能介紹 30 3-2 應用模組功能設計 33 3-2-1 鍋爐管排區域清潔度計算功能 33 3-2-2 分類與預測模型功能 36 3-3 智慧型吹灰系統 39 3-3-1 系統架構設計 39 3-3-2 軟體作業流程與網路架構 41 3-3-3 事件串流即時處理引擎 43 3-4 本章小結 46 第4章 研究分析與結果 48 4-1 智慧型吹灰系統功能開發成果 48 4-1-1 線上即時吹灰資訊操作介面設計 49 4-1-2 歷史運轉與離線資訊操作介面設計 51 4-1-3 積灰與結渣診斷規則操作資訊操作介面設計 52 4-1-4 模式辨識資訊操作介面設計 54 4-1-5 吹灰建議報告操作介面設計 56 4-2 智慧型吹灰系統使用效益評估 57 4-3 本章小結 60 第5章 結論與建議 62 5-1 研究結論 62 5-2 未來研究建議 63 參考文獻 65

    中文部份
    1.王新、馬波與向文國(2007),「600MW機組鍋爐對流受熱面灰污在線監測研究」,發電技術,第26卷,第5期,頁63-65,南京,中國。
    2.岑可法、樊建人與池作和(1994),鍋爐和熱交換器的積灰、結渣、磨損和腐蝕的防止原理和計算,科學出版社,北京,中國。
    3.吳觀輝與向文國(2005),「基於神經網路的鍋爐對流受熱面灰污監測研究」,鍋爐技術,第36卷,第2期,頁18-22,南京,中國。
    4.林冠良(2012) ,「針對RFID包含關係與趨勢樣式偵測之複雜事件處理」,國立東華大學資訊工程學系碩士論文,花蓮,台灣。
    5.易曉波(2017),「百萬機組配煤摻燒導致鍋爐結焦綜合分析」,能源科技,第4卷,第5期,頁39-43,撫州,中國。
    6.周俊虎、靳彥濤、楊衛娟、周志軍、曹欣玉與岑可法(2003),「電站鍋爐吹灰優化的研究應用現狀」,熱力發電,第32卷,第4期,頁24-27,杭州,中國。
    7.武彬與沈幼庭(1999),「基於模糊神經網路的鍋爐受熱面積灰監測」,發電設備,第3期,頁29-34,上海,中國。
    8.柳青、閻維平、高正陽、朱予東與王全鋼(2005),「330MW機組鍋爐受熱面污染特性的試驗研究」,華東電力,第33卷,第4期,頁21-24,保定,中國。
    9.姜劍鋒與錢靜(2003),「鍋爐受熱面的結灰機理和吹灰器的設置」,鍋爐製造,第4期,頁25-27,哈爾濱,中國。
    10.陸繼東、劉定坡、劉剛與沈凱(2005),「電站鍋爐優化吹灰模糊模型的研究」,華中科技大學學報,第33卷,第6期,頁35-37,武漢,中國。
    11.陳寶康、閻維平、高正陽與朱予東(2004),「300MW燃煤電站鍋爐受熱面優化吹灰模型的研究與實現」,動力工程,第24卷,第5期,頁485-489,保定,中國。
    12.陳明(2004),「燃煤電站鍋爐對流受熱面積灰、結渣在線監測與優化吹灰系統研究」,華中科技大學碩士學位論文,武漢,中國。
    13.孫亦騄(1994),煤中礦物雜質對鍋爐的危害,水利電力出版社,北京,中國。
    14.翁子原(2015) ,「基於複雜事件分析技術偵測智慧生活空間中的高階情境」,逢甲大學資訊工程學系碩士論文,台中,台灣。
    15.徐嘯虎、周克毅與胥建群(2004),「鍋爐吹灰優化系統的研究及開發」,機電信息,第4卷,第19期,頁11-14,南京,中國。
    16.徐嘯虎、周克毅與胥建群(2010),「鍋爐灰污染損失數學模型」,中國電機工程學報,第30卷,第32期,頁20-24,南京,中國。
    17.荊心、張璟與李軍懷(2013),「複雜事件處理技術及其在物流物聯網中的應用」,計算機應用,第33卷,第7期,頁2026-2030,西安,中國。
    18.喻火明、孫保民、徐鴻、白杰、王成文與孟立超(2006),「鍋爐受熱面積灰在線監測的研究」,工程熱物理學報,第27卷,第3期,頁534-536,北京,中國。
    19.萬躍與晏海能(2014),「汽包鍋爐爐內結渣的監控及優化吹灰策略」,江蘇電機工程,第33卷,第5期,頁80-81,淮安,中國。
    20.楊新宇、喬宗良、潘亞娣、徐治息與司鳳琪(2008),「一種動態綜合評判臨界清潔因子的方法研究」,華東電力,第36卷,第10期,頁138-141,南京,中國。
    21.鄭亞峰、盧海彬與謝紅軍(2011),「基於神經網路的智慧吹灰優化系統設計與應用」,熱力發電,第24卷,第10期,頁38-40,北京,中國。
    22.魯許鼇、谷俊傑與彭學志(2002),「鍋爐受熱面積灰與結渣判別方法的應用分析」, 電力情報,第3期,頁16-20,保定,中國。
    23.蔣佩雯(2012),「於複雜事件序列中有效率探勘頻繁目標情節之研究」,國立成功大學資訊工程學系碩士論文,台南,台灣。
    24.劉剛、陸繼東、謝承利與曾勇(2006),「燃煤電站鍋爐吹灰經濟性線上監測」,鍋爐技術,第37卷,第3期,頁19-23,武漢,中國。
    25.閻維平、梁秀俊、周健、葉學民與鄭占國(2000),「300MW燃煤電廠鍋爐積灰與結渣計算機在線監測與優化吹灰」,中國電機工程學報,第20卷,第9期,頁84-89,保定,中國。
    26.謝文哲(2013) ,「從資料到服務之事件驅動方法」,國立中央大學資訊工程系所碩士論文,桃園,台灣。
    27.顏磷、趙敏與顏文俊(2008),「鍋爐對流面灰污監測和吹灰優化控制策略的研究」,福州大學學報(自然科學版),第36卷,增刊,頁57-60,杭州,中國。
    28.蘭澤全、曹欣玉、劉建忠、周俊虎、程軍、趙顯橋與岑可法(2008),「灰污熱流探針模擬鍋爐受熱面灰沉積的研究」,燃料化學學報,第36卷,第1期,頁30-35,北京,中國。

    英文部份
    1.Bhargavi, R., Vaidehi, V., Bhuvaneswari, P. T. V., Balamuralidhar, P. and Chandra, M. G. (2010), “Complex Event Processing for Object Tracking and Intrusion Detection in Wireless Sensor Networks”, 2010 IEEE 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision (ICARCV), pp. 848-853, Singapore.
    2.Bryers, R. W. (1996), “Fireside Slagging, Fouling, and High-Temperature Corrosion of Heat-Transfer Surface Due to Impurities in Steam-Raising Fuels”, Progress in Energy and Combustion Science, Vol. 22, No. 1, pp. 29-120, Oxford, England.
    3.Buchmann, A. and Koldehofe, B. (2009), “Complex Event Processing”, IT-Information Technology, Vol. 51, No. 5, pp. 241-242, Munich, Germany.
    4.Chen, C. Y., Fu, J. H., Sung, T., Wang, P. F., Jou, E. and Feng, M. W. (2014), “Complex Event Processing for The Internet of Things and Its Applications”, 2014 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Taipei, Taiwan.
    5.Chen, X. (2000), “Boiler Steam Temperature Control Enhancement”, ISA EXPO Technical Conference, Vol. 2000, pp. 15-24, New Orleans, USA.
    6.Davidson, I. (2003), “An Intelligent Approach to Boiler Sootblowing”, Modern Power Systems, Vol. 1, pp. 127-135, London, GBR.
    7.Devir, G. P., Pohl, J. H. and Creelman, R. A. (2001), “Development of Quantitative Techniques to Characterize Mineral Matter Transformations in A Pulverized Coal Fired Boiler”, International Joint Power Generation Conference, Proceedings of the JPGC'01, New Orleans, USA.
    8.Dunkel, J. (2009), “On Complex Event Processing for Sensor Networks”, 2009 IEEE International Symposium on Autonomous Decentralized Systems, pp. 1-6, Athens, Greece.
    9.Harding, N. S. and O'Connor, D. C. (2007), “Ash Deposition Impacts in The Power Industry”, Fuel Processing Technology, Vol. 88, No. 11-12, pp. 1082-1093, Amsterdam, Netherlands.
    10.Heinze, T. (2011), “Elastic Complex Event Processing”, Proceedings of the 8th Middleware Doctoral Symposium, Lisbon, Portugal.
    11.Hu, W., Ye, W., Huang, Y. and Zhang, S. (2008), “Complex Event Processing in RFID Middleware: A Three Layer Perspective”, 2008 IEEE Third International Conference on Convergence and Hybrid Information Technology, Vol. 1, pp. 1121-1125, Busan, South Korea.
    12.Leavitt, N. (2009), “Complex-Event Processing Poised for Growth”, IEEE Computer, Vol. 42, No. 4, pp. 17-20, Washington, D.C., USA.
    13.Luckham, D. and Frasca B. (1998), “Complex Event Processing in distributed systems”, Technical Report CSL-TR-98-754, Slanford University, Palo Alto, USA.
    14.Luckham, D. (2002), The Power of Event : An Introduction to Complex Event Processing in Distributed Enterprise Systems, Addison-Wesley, Boston, USA.
    15.Ma, Z., Iman, F., Lu, P., Sears, R., Kong, L., Rokanuzzaman, A. S., McCollor, D. P. and Benson, S. A. (2007), “A Comprehensive Slagging and Fouling Prediction Tool for Coal-Fired Boilers and Its Validation/Application”, Fuel Processing Technology, Vol. 88, No. 11-12, pp. 1035-1043, Amsterdam, Netherlands.
    16.Nakoneczny, G. J., Conrad, R. S., Scavuzzo, S. A. and Noel, K. (2002), “Implementing B&W’s Intelligent Sootblowing System at Mid-American Energy Company’s Louisa Energy Center Unit 1”, Western Fuel s Conference, New Mexico, USA.
    17.Pan, Y., Si, F., Xu, Z. and Romero, C. E. (2011), “An Integrated Theoretical Fouling Model for Convective Heating Surfaces in Coal-Fired Boilers”, Powder Technology, Vol. 210, No. 2, pp. 150-156, Lausanne, Switzerland.
    18.Seshadri, P., Livny, M. and Ramakrishnan, R. (1996), “The Design and Implementation of a Sequence Database System”, Proceedings of the 22th International Conference on Very Large Data Bases, pp. 99-110, San Francisco, USA.
    19.Taher, Y., Parkin, M., Papazoglou, M. P. and Heuvel, W. J. (2011), “Adaptation of Web Service Interactions Using Complex Event Processing Patterns”, International Conference on Service-Oriented Computing, Vol. 7084, pp. 601-609, Berlin, Germany.
    20.Thompson, S. and Li, N. (1991), “Boiler Sootblowing Optimpzation for Power Generation Plant”, IEE Conf Control 91, pp. 1277-1282, Edinburgh , UK.
    21.Valero, A. and Cortes, C. (1996), “Ash Fouling in Coal Fired Utility Boilers Monitoring and Optimization of on Load Cleaning”, Progress in Energy and Combustion Science , Vol. 22, pp. 189-200, Oxford, England.
    22.Vapnik, V. (1999), The Nature of Statistical Learning Theory, Springer Verlag, New York, USA.

    網站部份
    1.Celent網站,Jaswal A. (2011),Complex Event Processing in Asia-Pacific:Addressing Risk Management and HFT Requirements http://www.celent.com/reports/complex-event-processing-asia-pacific
    最後瀏覽日:2017年12月15日

    無法下載圖示 校內:2023-07-01公開
    校外:不公開
    電子論文尚未授權公開,紙本請查館藏目錄
    QR CODE