气流床水煤浆气化炉烧嘴状态诊断：定性趋势分析方法

"该论文研究了基于定性趋势分析的气流床水煤浆气化炉烧嘴运行状态诊断方法。气流床水煤浆气化技术是清洁高效的煤炭利用技术，烧嘴作为核心设备，其运行状态直接影响装置的安全与效率。在实际运行中，烧嘴磨损和烧蚀可能导致安全问题，目前依赖于操作人员的经验来判断其状态。定性趋势分析作为一种数据驱动的过程监测和故障诊断方法，被引入到气化装置的数据分析中。通过对比不同运行时长的烧嘴产生的生产数据，发现烧嘴工作时间的增长主要体现在数据波动频率和幅度的增加。具体来说，煤浆流量、烧嘴压差、渣口压差以及出口合成气CH4含量等关键参数的波动幅度和频率随着烧嘴使用时间的增加而增大。在实际应用中，可以通过监测趋势基元序列和基元分段数据变化率来评估烧嘴状态，当这些参数异常时，如频繁出现相反趋势或变化率显著增大，表明烧嘴可能处于不稳定状态，需要采取维护或更换措施。这种方法有助于及时诊断烧嘴状态，实现计算机辅助决策与工业大数据的结合，提升气化装置的运行安全性和效率。" 这篇论文详细探讨了气流床水煤浆气化工艺中烧嘴运行状态的诊断方法，特别是引入了定性趋势分析这一工具。气流床水煤浆气化技术因其高效清洁的特性在煤炭能源利用中占据重要地位，而烧嘴作为核心设备，其性能和状态对整个工艺过程至关重要。烧嘴在长期运行后会出现磨损和烧蚀，影响设备的稳定性和安全性，目前主要依靠操作人员的经验进行判断，存在一定的局限性。 论文提出了一种新的基于定性趋势分析的诊断方法，通过对不同运行时长的烧嘴产生的生产数据进行分析，找出数据波动的特征，尤其是煤浆流量、烧嘴压差、渣口压差和出口合成气CH4含量这四个关键指标的变化。研究发现，烧嘴使用时间越长，这些参数的波动幅度和频率均呈现上升趋势，这是烧嘴性能退化的直观表现。 为了实时监控烧嘴状态，论文建议重点关注趋势基元序列和基元分段数据变化率。这两个参数能反映数据波动的规律性和强度，当它们超出正常范围时，预示着烧嘴可能出现问题。这种方法可以作为现有依赖人工经验的补充，提高故障预测的准确性和及时性，降低因烧嘴问题导致的停机风险，从而优化气化装置的运行和管理。 该研究为气流床水煤浆气化工艺提供了科学的烧嘴状态监测手段，通过数据驱动的定性趋势分析，实现了烧嘴状态的自动化诊断，对于保障气化工艺的稳定性和提升整体能效具有重要意义。此外，这也展示了工业大数据在故障预防和智能决策中的应用潜力，对于推动煤炭能源领域的数字化转型具有参考价值。