测量冷凝器状态的结垢系数很容易受到许多因素的影响。此，基于结垢系数，估计冷凝器的水管堵塞，这将导致显着的误差。
　　因素，如蒸汽从冷凝器的蒸汽侧的量，水配管的壁的结垢和传热系数的冷凝器管束的排列系数的程度的影响可以分离整个冷凝器并更准确地诊断堵塞冷凝器。验数据表明，当所述冷凝器的变化在冷凝器堵塞的情况下的动作，例如，自动清洁装置被停止，并且空气泄漏是重要的，该清洁可相比于TS模型和热阻法。RBF神经网络的更精确的测量结果是冷凝器关键词的正常运作至关重要：冷凝器，监控污垢，清洁，提供管，风量中图分类号蒸边：TP274文档标识代码：基于结垢propretéZHANGYing1，2，Yaonan1王，文Yiming3（1.工程电气与信息ING，湖南大学学院，长沙，湖南监测方法ACondenser 410082中国;信息工程的湘潭大学，湖南湘潭411105学院，中国;计算机科学与工程学院，桂林电子科技大学，广西桂林541004，中国）摘要：污垢系数是冷凝器的性能的一个重要参数，而是由多因素的影响，所以判断结垢conden的水侧是很重要根据系数，管壁会产生明显的误差。文件提出了清洁程度的概念。了分析积聚在蒸汽侧的空气的影响，冷库建造所述冷凝器和所述冷凝器的总传热系数的波束系数的冷凝器的水侧管的壁结垢，它可以更好地诊断冷凝器的结垢和用于规划清洁raisonnable.Les实验结果表明，该方法可以比模糊模型TS更可靠的提供了基础，THERM人电阻法，神经网络模型RBF当所述冷凝器的管的锁定或者冷凝器或冷凝器运行方式参数中的大量漏气参数迅速变化关键词：冷凝器;监测污垢;清洁;管束系数;与空气积聚蒸汽侧冷凝器是蒸汽涡轮机的一个重要组成部分，它具有将蒸汽冷凝涡轮排气到水中以产生高真空的功能，以便蒸汽进入汽轮机的温度可以远低于大气压力，并且很难改善热循环。

　　率，但是，由于在热交换过程中的冷却水的质量和化学反应的脏度，大量的粉尘减少热传递的效率积聚在内壁冷凝器换热管，降低了汽轮机的效率，增加了热耗率。过在不同条件下获取污垢数据，开发了各种类型的实验研究设备和监测方法。前，污垢系数通常采用热阻，传热系数和温差法等方法测量[1]。加的排气口数增加，结果，该结垢因数因素如空气泄漏的来自所述冷凝器的所述蒸汽侧的量，抽气的操作条件下，洁净度蒸汽侧冷却表面和冷却水入口的温度可以容易地影响行程。此，基于结垢系数，估计冷凝器的水管侧是脏的。
　　种情况会产生很大的错误[2]。定冷凝器的堵塞程度以允许快速清洁冷凝器是许多专家目前正在研究的问题。凝器的传热系数的定义是从蒸汽转移到当温度差为1 K.传热系数的计算的冷却水的热量是：Kp= 4.07（1.1 V4 j）的0.12jjm（1 +0，15tWI）× - 0.42jjm1000（35-tWI）×2 + 2 Z-10（1-tWI 35） Ĵdjm。1）其中：j是冷凝水侧壁的清洗率; jm是冷凝器管的校正系数; v是冷却水的流动; d是换热管的内径; twi是冷却水入口温度; Z是冷却水流量的数量; jd是单位负荷修正系数。热系数在蒸汽侧增加空气泄漏量的方法的能力是与结垢水侧壁的增加，这可能会导致的错误诊断重合对水管壁污垢，特别是当蒸汽涡轮机在低负荷下运行时，计算量使用等式清洗冷凝器的壁的清洁率（1） J =0.918通常认为冷凝器刚刚接通或所述管的壁是足够清洁，j= 1的热传递系数是Kp'：K p值= 4.07（1.1v4 d）0.12jm（1个+0.15tWI）× - 0.42 JM 1000（35-TWI）+ 2×Z-2 10（1吨。35）jdjm。（2）冷却运行通常低水流量和改变入口温度是通过自然条件和管材料和壁的厚度来确定操作期间不能被改变，冷凝器的性能与冷凝器管的布置和冷凝器的真空度密切相关。果，重新定义了清洁度。是：Cf=kpk'pCaCs。（3）其中：Cs是管束布局的修正系数; Ca是蒸汽侧空气量的修正系数。空气量的蒸气侧的校正系数正比于空气从冷凝器中的热传递的蒸汽侧的量的影响，和真空系统是紧和泵送。于具有气体设备的操作的性能良好单元，当水侧的壁是足够干净，C一个= 1。f清洁度是0和1。实际应用中，当之间 Cf <0.8，必须清洁。凝器清洁度的解决方案由管束排列的校正因子决定。凝管在管板上的基本布置是三角形，方形和径向。角形布置的特征在于良好的传热效果。
　　是，蒸汽阻力很重要;方形结构的特点是对蒸汽流动阻力小，但需要较大的管板面积，主要用于空气冷却区;径向配置的特征是蒸汽流和均匀的热负荷，良好的传热效果，现代大型冷凝器的主要冷凝区采用了这种处置[3]。凝器管束的分配系数为C。是冷凝器设计和安装后的固定值。最大限度地减少并消除了热负荷的分布。增加对蒸汽流动的阻力等。

　　题，管束设计应遵循以下原则[4] :)当蒸汽进入管束，应该确保尽可能大的流动面积;）的蒸汽通道必须输入内管束增加内管束的热负荷。气体 - 蒸汽混合物到入口的路径应尽可能地短，而不是弯曲的;蒸汽混合物）的出口点冷凝物通过一长距离分开。
　　献[5]提供了冷凝器的管束系数。传热效果的装置的管束的结论是与设备色带管束均匀流动中心冷凝器已转移作用最好chaleur.Cette结论与吻合其他文献的实验结果也证明了采用管束系数。了评价的冷凝器管束的传热效果的合理性，蒸汽侧的风量的校正系数主要通过真空低压系统和再生系统和确定蒸汽轮机设备中的相应排。气泄漏引起的空气的冷却用配管周围的分压增加显著当蒸汽和气体混合物在冷却水配管中流动，将冷却蒸汽侧。
　　而，表面上的空气膜形成，这导致在冷却管道周围的局部压力的大幅增加，这允许进入冷凝区来冷却和凝结所述蒸汽表面添加到冷却水管的表面。散靠近冷却管的外部，这导致冷凝水的冷度增加。此，冷凝水的过热度可以用作一个索引，以确定从所述蒸汽侧校正的蒸汽量的系数。于特定类型的电容器，通常使用实验方法。汽侧风量校正系数Ca[6]。
　　清洁冷凝器水管的情况下，可以获得对应于不同过冷度θθi的参数。
　　C具有并θ例如，300兆瓦的发电设备的蒸汽涡轮机用式冷凝器N17650（CS = 0.842）及试式真空吸尘器中的相关联的CS4075。标准操作条件θθi冷凝物=保存参数并加载高压清洗后的装置中，如表1所示2次清洗后，将相应的值是2，分别为0°C和1.1°C。是0.42和0.60分别，再考虑当几乎操作条件θi= 0.5℃，CA = 1，C单元和度之间的关系使用内插公式3点获得θθi过冷：CA = 0.311 + 1.5041θ2i-1.164θi。

　　（4）如冷凝器真空性能降低并且存在水侧的堵塞，测量的数据，例如在手术后的气密性降低。列中，此时过冷度是θI = 2，1℃，风量系数的校正是通过以下公式获得（4）℃的= 0，通过公式（3）获得水管侧壁的清洁度。：=Cfkpk'pC具有CS = 1.012 3.506 0.842××0.43 = 0.797。分离了蒸汽量对水侧污垢的蒸汽侧的影响。理清洗冷凝器是基础[7]。的单元的负载变化，改变所述冷凝器的所述蒸汽侧可引起过冷度的变化，但根据文献[4]中，当该单元的负荷为100％。温度下降到70％，过冷却度几乎保持même.Application的300 MW发电厂的热产生单元的冷凝器模型冷凝器的清洁度是N17650，表面冷却是17650m2和冷却水的体积是37 30 30.0吨/小时，铜管的数目是9758×2，直径在区域中的冷却管主冷凝为φ28，管长为2 m，水腔工作压力为0.25 MPa。TS模糊模型[8]是一种基于输入和输出测量数据的智能建模方法。允许以任意精度逼近任何非线性函数。是温和测量的理想选择。整从v= 2米/秒，536选择套冷却水输入采样数据的冷凝器中的冷却水流量和蒸汽出口温度的饱和温度进行建模模糊，然后为模型测试选择200个数据集。测试中，j米=0.96，CS =0.842，增加所述单元热率作为评价指标，以验证该方法的准确性。洁冷凝器后，停止自动清洁装置并测量操作。
　　Θi= 0.59℃，α= 0.925C5，在操作过程中的清洁的变化的结果示于表2中所示。后，重新启动清洁装置，在那一刻 θi=0.55℃，α= 0.957C9中，测试的结果示于表3中。表中可以得出结论，清洁度的热从冷凝器累积转印污垢交换和增加的与propreté.L'amplitude单元的变化的单位改变的热量输出反映冷凝器结垢的涡轮机的性能的影响，表明该定义清洁是可信的。清洁度数据不对应于向下的趋势，作为真空已冷凝器，则用于计算的真空度的蒸汽侧的风量之比的校正的操作的经过长时间的变化。于热阻方法发生了错误。阻的使用中的污垢的热电阻的变化来描述condenseur.Le的系数测量结垢是更准确的脏污程度[9]所述的方法，当与热电偶N'的热交换管没有堵塞，但是当冷凝器运行时，污垢堆积并被更换。热管被损坏或类似，管道堵塞现象有时会发生和测定精度的影响在该试验中，12个热电偶被掩埋在所述冷凝器的冷却用配管的不同位置，并且在不存在驱动块的，I =θ0.54℃下，α= 0.966C2，测试结果示于表4中阻断冷凝管后θi= 0.6℃，α= 0.917C6，测试结果示于表5.冷凝器，热电阻法所测得的阻塞系数是0.216的清洗后，立即。原因是，由热电偶测得的管壁的温度不反映冷凝管，这会导致大的误差的阻塞之后冷凝器的实际的热传递和通过洁净度得到的参数不受到阻塞管的影响。比于RBF神经网络，RBF神经网络是一种典型的局部逼近，它不仅具有非线性映射的能力强，但也有收敛速度和全局优化能力更快。10]该实验收集了550组样品。
　　数据被用于模拟神经网络300的数据集被用于模型的验证，该模型的最终判定的顺序是η== 4，隐藏在RBF网络中的层节点的数量是 p= 5和神经网络的平均误差为0.001 8.最大误差为0.092，模型的验证的平均误差为0.002 1和0.010的最大误差。7.如表6所示的实验结果时qi= 0.6℃，表7，qi= 0.68℃，C结果表明，清洁度可以得到相同的测量结果表明RBF神经网络测量模型，无论是卡在冷凝器中还是漏气都很重要。于清洁冷用于确定设备的污垢的方法分离的蒸汽量的来自蒸汽侧的影响，系数的水管和光束布置的壁的结垢的程度冷凝器管对冷凝器的总传热系数的影响，从而可以更准确地诊断冷凝器的清洁度。比较，TS模型，热阻的方法，该RBF神经网络和其它智能技术，结果表明，在冷凝器的清洁度被阻断时，空气泄漏是重要的操作参数冷凝器很重要。过改变，有可能获得比其他方法更可靠的测量结果参考文献[1]范少生。究测量方法和清洗电容器[d]长沙智能控制：电气工程与信息，湖南大学，2006年范绍圣研究学院的度量方法和智能控制用于清洁冷凝器中的污垢[D]。
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