李猛

（哈爾濱電力職業(yè)技術學院，黑龍江 哈爾濱 150030）

眾所周知，鍋爐結渣是長期困擾電站鍋爐設計和運行的問題，威脅著電站鍋爐的安全和經(jīng)濟運行。準確預測鍋爐的結渣傾向，為大型電站鍋爐的設計及運行提供科學依據(jù)，對提高鍋爐的可用率，節(jié)約能源等方面具有重要的現(xiàn)實意義和實用價值。

1 結渣評判指標

目前，判斷電廠煤結渣的因素主要有兩個方面：一是，根據(jù)煤的成分特性進行判斷，比如煤灰中堿酸比B/A、硅鋁比SiO2/Al2O3、硅比G、鐵鈣比等；二是，根據(jù)煤灰的物理特性進行判斷，包括軟化溫度t2、煤灰燒結特性、灰渣粘度等。此外還有一些判定結渣的指標，如沾污指數(shù)Rf、硫結渣指標RS、煤灰粘度結渣指標、煤灰三元相圖等。一項調(diào)查結果表明：沒有任何一項單一的指數(shù)可以完全正確預報結渣傾向，而每一項指數(shù)又都有相當?shù)目煽啃?(70%左右)，這就給我們提供一個新思路，能不能把上述指標進行科學合理有效的整合，得到判別結果更符合客觀實際綜合評判方法？這里我們想到了模糊數(shù)學思想預測結渣特性。

2 模糊數(shù)學方法

考慮到煤的結渣程度由弱到強變化是一個由量變到質(zhì)變的過程，是一個函數(shù)問題。模糊數(shù)學是用數(shù)學方法研究和處理具有“模糊性”的一門學科，因而能很好的評判煤的結渣傾向。

2.1 模糊綜合評判

單一結渣特性判別的特點是分割界限太明確，然而把復雜的模糊性現(xiàn)象簡單地看成清晰現(xiàn)象，顯然只能從某一個方面因素判別其結渣程度。在實際生產(chǎn)中，為了提高預報的可靠性，必須兼顧多種因素進行綜合評判。

所謂綜合評判是通過全面考慮不同因素表現(xiàn)出的不同作用、而得到合理結論的決策手段。使用方便，在實踐中得到廣泛應用，取得較好的效果。

通常在綜合評判過程中，選用以下幾個步驟加以研究：

選取一些常規(guī)結渣指標作為因素集；通過隸屬函數(shù)的確定因素集與評語集；確定因素集中各因素的權重（百分比），進行單因素評判；某一模型加以單級模糊綜合評判，得到綜合評判向量；按最大隸屬度原則，判定該煤種的結渣程度等級。

模糊綜合評判作為綜合評判方法的一個分枝也遵循上述步驟，要想得到高準確度的評判結果，就得從實際情況出發(fā)，在選取廣泛評判因數(shù)集，建立合理的隸屬函數(shù)和權重集，減少人為因素的影響的基礎上，應用模糊數(shù)學的思想，建立模式識別樣本庫，才能使判別結果更準確。下面就上述內(nèi)容做進一步探討。評判因數(shù)集的選取。模糊綜合評判因數(shù)集的選取既不能以偏概全，又不能頻繁羅列，它是一個不斷發(fā)展和完善的過程，大至分為以下三個發(fā)展階段：

模糊綜合評判因數(shù)集的雛形階段

孫亦碌等人預測燃煤結渣性的編制的綜合判別的RTSQ 程序。

模糊綜合評判因數(shù)集傳統(tǒng)階段

馮寶安等人提出了常規(guī)結馇指標的模糊綜合評判方法，并將其用于8個煤種的結馇特性判，所得評判結果與實際結渣狀況相符。又應用主因素決定型M(Λ，V)、主因素突出型M(·，V)、綜合評判型 M(Λ，)及加權平均型 M(·，+)四種單級模糊綜合評判模型對國內(nèi)8個煤種的常規(guī)結渣指標進行評判，由評判結果比較得出單級模型M(Λ，V)的準確率最高的結論。

模糊綜合評判因數(shù)集發(fā)展階段

浙江大學曹欣玉等人在分析單一結渣判別指標的缺陷及其原因，提出將分辨率較高的Rs 與 另 外 5個 結 渣 指 數(shù) (t2、B/A、G、SiO2/A12O3、R)一起作為評判因素集，采用灰色聚類方法對新汶黑液水煤漿及普通水煤漿結渣特性進行預測評估。結果表明，該模型較傳統(tǒng)單一評價方法有更高的準確度。

隸屬函數(shù)的確定。浙江大學舒紅寧、黃鎮(zhèn)宇嘗試性地提出由正態(tài)分布函數(shù)演化而來非線性隸屬函數(shù)，函數(shù)變化較慢，并與實際結渣情況進行了對比，發(fā)現(xiàn)評判結果和實際結渣情況取得了很好的吻合。這些說明了用正態(tài)分布函數(shù)建立其隸屬函數(shù)比線性隸屬函數(shù)更準確、更合理，更加符合實際情況。

權系數(shù)的確定。在模糊綜合評判中，權系數(shù)作為反映各個評價指標可信度，直接影響到綜合評判效果。 因此，權系數(shù)的確定是綜合評價方法的關鍵。然而傳統(tǒng)確定方法通常由專家咨詢來解決.過分依賴主觀判斷和經(jīng)驗，難以令人信服。

趙顯橋等利用粗糙集理論來確定綜合評判模型權系數(shù)，將權系數(shù)問題轉化為粗糙集中屬性性評價問題，利用粗糙集理論知識支持屬性重要性評價，給出了模糊綜合評判模型權系數(shù)的計算方法。這種方法不需要建立解析式的數(shù)學模型，完全由數(shù)據(jù)驅動來確定各個預測方法的權系數(shù)，克服傳統(tǒng)權系數(shù)確定弊端，使得綜合評判結果更客觀、更科學。

2.2 模糊聚類分析法

模糊聚類分析法基于模糊數(shù)學，以灰色聚類理論繼承了模糊數(shù)學法的優(yōu)點，將聚類對象與不同聚類指標的白化數(shù)按幾個灰類進行歸納整理，從而判斷聚類對象屬于哪一類的灰色統(tǒng)計方法。

邱建榮等人將模糊聚類分析法理論應用于燃煤結渣特性的評判中。注意到分級界限不確定性問題，并在此基礎上給出了屬于某一等級的可能性分布。用此理論來判別煤的結渣性其結果無疑更符合客觀實際。王桂明.謝竣林等人應用灰色理論對煤結渣性能進行評判，并對煤的結渣機理進行了分析，其結論與邱建榮等人相同，為煤的結渣評判提供了新思路。

2.3 模糊模式識別

模糊模式識別法可分為直接識別法和間接法識別法(群體模式識別方法)。直接識別法是根據(jù)最大隸屬原則歸類，間接法是按照擇近原則對被識別對象進行識別。

如若采用直接識別法，我們將已知結渣狀況的6個煤種作為模型，采用煤灰軟化溫度 、硅鋁比、堿酸比和硅比4個評判指標，對受檢煤種進行識別。通過計算與前6個已知模型最大隸屬關系來判別歸屬類型。因模型只考慮煤灰的特性，故適用于燃燒工況較接近的煤灰的評判。

如若采用間接識別法，我們選用7種已知結渣程度的燃煤作為標準模型，用4個常規(guī)指標和綜合指數(shù)R 作為評判因素集，對同一臺鍋爐不同部位的3個樣品(爐渣，轉向室灰，除塵灰)以及某燃料水煤漿灰進行識別，按照擇近原則來判斷屬于何種結渣程度，結果表明該模型更具廣泛性、準確性。

模糊模式識別法評價沾污結渣特性時，應在因素集的選取上要盡可能多地考慮鍋爐設計參數(shù)及運行工況的影響。因此，我們又在綜合考慮灰熔點、堿酸比、硅鋁比、硅比及爐膛平均溫度和無因次實際切圓直徑6個因素，利用模糊模式識別的方法判斷鍋爐結渣。以實際運行中已知結渣程度的鍋爐作為樣本，對7 受檢鍋爐進行評判，得到與實際情況相符評判結果。因此模糊模式識別法可預示大容量鍋爐的設計及運行時的結渣程度。

4 結束語

目前，國內(nèi)、外采用的預測方法大多以煤指特性為指標，對鍋爐的運行情況考慮較少。由于影響爐內(nèi)結渣的因素很多，用單一的預測方法往往得不到高精度的結果，在難以找到通用的預測模型的情況下，模糊綜合評判方法給我們提供了新思路，雖然模糊綜合評判方法還不夠完善，但隨著計算方法的改進，煤質(zhì)特性、鍋爐運行參數(shù)的數(shù)據(jù)庫完善，模式識別樣本庫會的不斷豐富和完善，模糊綜合評判方法將會得到更廣泛的應用。

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