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基于cfd和降阶方法的超超临界CFBB温度场重构

基于CFD和降阶方法的超超临界CFBB温度场重构

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作者：罗芸贵州大学

学位级别：硕士

在超超临界循环流化床锅炉(CFBB)燃烧过程中,温度信息不仅可以反映燃烧过程的细节,还可以反映锅炉的运行状态,这对安全、高效的锅炉运行具有重要意义。锅炉实际运行中炉膛温度信息的获取方法众多,如热电偶测量、声学测量、光学测量等,... 详细信息

在超超临界循环流化床锅炉(CFBB)燃烧过程中,温度信息不仅可以反映燃烧过程的细节,还可以反映锅炉的运行状态,这对安全、高效的锅炉运行具有重要意义。锅炉实际运行中炉膛温度信息的获取方法众多,如热电偶测量、声学测量、光学测量等,但这些方法都有其局限性。热电偶只能单点测量,由于成本和条件的限制,很难获取炉膛温度场;声学测量和光学测量,可获得炉膛温度场,但存在许多问题,限制了它们的使用,所以利用数值方法代替声学测量或光学测量可得到不同工况下炉膛温度场。本征正交分解(POD)可以从大量温度数据中提取重要特征,可以用少量的重要特征线性组合快速重构温度场。理论分析和仿真结果验证了本征正交分解(POD)重建算法的可行性和准确性。首先,受限于实验条件、实际数据和样本数量,无法实现使用实验数据或声学法或光学法获得的实际测量数据构建样本数据构建样本数据,进行数值模拟,获取温度分布重建的样本数据集。使用本征正交分解方法提取样本数据中的温度分布基向量,从有限测量数据中实现准确、快速温度分布重建。对超超临界循环流化床锅炉炉内二维、三维温度场重建,结果表明,结合少量测点数据可以快速、准确的重构二维、三维温度场。其次,研究超超临界温度场重构计算中POD基个数、测点数量、测点位置、测点误差、样本误差与重建误差的关系,得到了重建算法关键参数对重建计算结果的影响规律:理论上使用越多的POD基个数进行重建,误差会越低,但实际上,还需实际问题实际分析,在本文中POD基的最佳个数为4个;重建误差随测点数量先快速降低,后减小缓慢;测点数量过少时,测点位置对重构误差的影响很大,当测点数量到达一定值后,测点位置对重构误差的影响很小;在测点数量为20时,重建算法可以获得良好的重建效果,且在此测量数据后,测点位置对重构结果的影响很小,出于测量成本以及测量复杂性的考虑,不宜采用过多的测点,在本文中最佳测点数量的选取是20个;重建算法对测点温度数据的测量误差与样本数据误差有较高的包容性、抗噪性,展现出了算法良好的稳定性以及鲁棒性。最后,通过将给定的cfd解与有限热电偶测温传感器数据值融合,来解决仿真数据和实测数据偏差带来的影响,有限热电偶传感器温度信息有效地校正给定的cfd解,侧重在于从源头上使样本工况温度场更接近于“实际”温度场,结果表明,传感器-cfd数据融合技术重构的温度场将比通过gappy-POD方法从传感器观测直接重构的温度场更精确。

关键词：本征正交分解(POD) 温度场重构超超临界循环流化床锅炉传感器-cfd数据融合技术数值模拟

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