申请/专利权人：嘉兴新嘉爱斯热电有限公司;浙江大学

申请日：2022-08-16

公开（公告）日：2022-11-29

公开（公告）号：CN115405920A

主分类号：F23C10/28

分类号：F23C10/28;G06F17/18;G06V10/764;G06V20/50

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.16#实质审查的生效;2022.11.29#公开

摘要：本发明公开了一种循环流化床炉内颗粒物混合状态识别的方法和装置，包括面阵固态激光雷达传感器，通过炉体的后墙上的观察孔，正对炉内燃烧的火焰及烟气，获取炉内颗粒的图像及位置信息；观察孔，位于流化床密相区与稀相区交界面水平面上；数据线，将面阵固态激光雷达传感器获取到的数据传输到数据终端上；工控机，接收数据线传输过来的面阵固态激光雷达传感器所获取到的图像和位置信息，并通过循环流化床炉内颗粒物混合状态识别程序实时输出炉内颗粒物混合状态。本发明具有对高温烟气抗干扰性强、结构简单、安装便捷、经济性高、稳定性高、能实时更新等优点，能实现流化床炉内燃烧状况的在线诊断，提高锅炉的经济性和安全性。

主权项：1.一种循环流化床炉内颗粒物混合状态识别的方法及装置，其特征在于，包括：面阵固态激光雷达传感器，通过炉体的后墙上的观察孔，正对炉内燃烧的火焰及烟气，获取炉内颗粒的图像及位置信息；观察孔，位于流化床密相区与稀相区交界面水平面上，且在后墙的中心线上；数据线，将面阵固态激光雷达传感器获取到的数据传输到工控机上；工控机，接收数据线传输过来的面阵固态激光雷达传感器所获取到的图像信息，并通过循环流化床炉内颗粒物混合状态识别程序实时输出炉内颗粒物混合状态；所述循环流化床炉内颗粒物混合状态识别程序，包括以下过程：1将获取到的图像灰度化处理，图中的亮点灰度值越靠近255越亮为流化床中燃烧的颗粒物；2设置合适的阈值，将灰度图二值化，可以将不同灰度的亮点统一变为黑色的点，背景变成白色，以便统计颗粒数及位置信息；3将图像中的每一个黑点分别标记为S1[x1,y1]，S2[x2,y2]……Sn[xn,yn]；4由于图像为面阵固态激光雷达传感器获取，可以获取到每一个黑点的纵向距离z1，z2……zn，则每一个黑点的三维坐标为S1[x1,y1,z1]，S2[x2,y2,z2]……Sn[xn,yn,zn]；5将面阵固态激光雷达传感器所能覆盖的范围看做一个长方体，长方体的长x方向为覆盖范围截面长——L，高z方向为覆盖范围截面高——H，深度y方向为雷达探测深度——I，分别将每个方向都等分成5份，整个长方体则被均分为125个小长方体，每个小长方体标记为Vi,j,k,其中1≤i,j,k≤5；6将步骤4中统计的所有颗粒物S1[x1,y1,z1]，S2[x2,y2,z2]……Sn[xn,yn,zn]根据步骤5分割后的区域分类，并统计每个小长方体内的颗粒物总数Gi,j,k，并计算每个小长方体的颗粒物表征浓度Ci,j,k＝Gi,j,k；计算横向表征浓度标准差: 计算纵向表征浓度标准差: 计算轴向表征浓度标准差: 上述三式中为理想状态下的表征混合浓度，由于在x,y,z三个方向都分成五等分，故取值0.2，标准差越小，炉内颗粒物混合越均匀。

全文数据：

权利要求：

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