導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇動力工程影響因子，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

中圖分類號：TM621.2 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3973（2013）005-046-02

1 前言

回轉式空氣預熱器是位于鍋爐尾部煙道的低溫受熱面，相比于管式空氣預熱器，回轉式空預器具有結構緊湊，節省鋼材與場地，安裝布置方便等優點，因而在大型電站鍋爐中被廣泛采用。但是由于其結構的特殊性，造成容易發生積灰，過量的積灰將造成傳熱惡化，增大阻力，嚴重時會造成受熱面堵塞，使鍋爐出力下降甚至造成停爐事故。

實踐發現，相比于鍋爐的其他受熱面，回轉式空氣預熱器的運行狀況受積灰影響更為明顯，而且需要進行更多的吹灰，因此及時的對回轉式空氣預熱器受熱面進行吹灰清掃操作，對維持其正常運行是非常重要的。傳統的吹灰操作是按照運行規程規定，定時定量進行吹灰，同時，在必要的時候可根據運行人員憑借經驗對吹灰頻率進行微調。這種吹灰方式主觀因素影響大，缺乏可操作性。不適當的吹灰除了會消耗大量的蒸汽，造成熱量浪費外，還會損傷受熱面，縮短其壽命。因此空預器受熱面積灰狀態監測對優化吹灰操作是非常有必要的。

監測積灰狀態的核心是受熱面清潔因子的計算，本文結合空預器的結構特點，建立了清潔因子計算模型，使用某燃煤電站330MW鍋爐運行數據進行驗證，結果顯示該模型能反映空氣預熱器積灰狀態，同時指出了現有吹灰策略存在過吹和吹灰不及時現象。

2 折算壓差模型

運行經驗表明，空預器吹灰前后煙氣溫度變化不大，利用傳熱特性來計算清潔因子難以反映積灰狀態?；剞D式空預器的結構決定了，積灰后，其流通截面變小，煙氣流速加快，受熱面壁面粗糙度變大，流動阻力增加。因此，通過流動特性計算清潔因子是可行的。

3 模型驗證和分析

某330MW燃煤電廠使用兩臺型號為LAP10320/2300的回轉式空氣預熱器，每臺空預器均配有兩臺吹灰器，一臺位于煙氣入口（蒸汽），一臺位于煙氣出口（雙介質）。每臺吹灰器上均配有半伸縮式吹槍，使用過熱蒸汽或過熱蒸汽和高壓水作為吹灰介質。運行規程規定，每個運行班（6個小時）吹灰兩次。

從機組歷史數據庫中隨機抽取一天的數據對模型進行驗證，選取該日期前后各5天中計算得到的最小折算壓差作為空預器在清潔狀態下的折算壓差進行清潔因子計算。一天中清潔因子的計算結果見圖1，可以發現，在清潔因子較小，即積灰比較嚴重的時候進行吹灰，清潔因子有較為明顯的上升，之后慢慢回落。在清潔因子較大的情況下，回落速度較快，之后隨著積灰增加，空預器受熱面上的灰被煙氣帶走的速率增加，飛灰落到受熱面上的速率和被帶走的速率趨于一致，積灰速率變慢，清潔因子下降趨勢減緩，模型計算結果基本符合預期。

研究發現，現有的吹灰策略并不經濟，出現了吹灰過多和積灰嚴重時不及時吹灰現象。從圖1可以看出，在1：25和2：54進行的兩次吹灰時間間隔過短，此時受熱面積灰較少，吹灰效果并不明顯；8：22和13：20的兩次吹灰則由于吹灰時間間隔較長，受熱面上積灰較多，吹灰前后清潔因子有較大的提高，吹灰效果明顯，但是空預器長時間工作在積灰嚴重的工況下，可能從某些方面影響了機組運行的安全性和經濟性。

鍋爐在運行過程中，受到各種不穩定因素的作用以及熱工參數測量設備存在較大測量誤差，盡管加入了取平均等濾波處理，計算清潔因子存在小范圍的波動和部分異常的變化趨勢仍不可避免，需要對模型進一步完善。同時在積灰監測的基礎上，如何建立安全經濟的吹灰規程也是需要進一步研究的問題。

4 結論

折算壓差模型可以幫助運行人員直觀地監測回轉式空氣預熱器受熱面的積灰狀態，指導其進行安全經濟的吹灰，避免過吹，造成蒸汽浪費和設備磨損或吹灰不及時，影響設備運行。

篇2

（College of Energy and Power，Shenyang Institute of Engineering，Shenyang 110136，China）

摘要： 總結了汽輪機回熱系統常見故障，建立了回熱系統典型故障集。在利用模糊規則建立回熱系統故障征兆知識庫基礎上，提出了一種基于支持向量機多分類算法的回熱系統故障診斷方法。最后將該方法用于某汽輪機組回熱系統故障診斷中，結果表明，該模型能有效的識別回熱系統故障。

Abstract： The faults of regenerative heating system are briefly summarized， the typical fault set of regenerative heating system is built. A fault diagnosis model of regenerative heating system based on multi-class support vector machines algorithm is presented. Finally， the faults in a regenerative heating system of a turbine unit are diagnosed with the aid of the presented method， the result of diagnosis shows that it is simple and practical and it can effectively identify the regenerative heating system faults.

關鍵詞 ： 熱能動力工程；回熱系統；支持向量機；故障診斷

Key words： thermal power engineering；regenerative heating system；support vector machines；fault diagnosis

中圖分類號：TK264.1 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2015）18-0061-03

作者簡介：張瑞青（1975-），女，山西大同人，碩士，講師，主要研究方向為電廠節能、性能監測和故障診斷。

0 引言

在現代大型火電廠中，回熱系統運行情況的好壞，直接關系到汽輪機的安全經濟運行，隨著發電廠機組參數的提高，回熱系統的運行狀況對整個機組的安全性、經濟性的影響更加顯著，因此，回熱系統的故障診斷一直倍受關注。長期以來，回熱系統的故障頻繁出現，嚴重地影響了大機組高效率低能耗優越性的正常發揮。因此，如何運用計算機技術，發現回熱系統中出現的故障，并相應采取及時措施，降低故障引起的損失，提高電廠的經濟性，是當前擺在我們面前的迫切任務之一。支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是Vapnik[1]最早提出的一種統計學習方法，這種學習算法目前在大型火電廠熱力設備故障診斷中得到了成功的應用[2-3]。本文將該方法用于熱力系統故障診斷中，通過建立回熱系統典型故障征兆知識庫來準確識別電站機組回熱系統典型故障。

1 支持向量機多分類算法

支持向量機算法是為解決二值分類問題而提出的一類算法，其計算原理為：假設一個兩分類樣本組（x1，y1），…，（xi，yi），xi∈Rd，yi∈{+1，1}，支持向量機方法是尋找一個最優超分類平面w·x+b=0將樣本合理歸類，使各分類與超分類平面之間距離最大（如圖1所示）。圖中實心點與空心點分別表示兩類樣本，H表示最優分類線，直線H1、H2經過平行于分類線且與之相距最近。試著在高維空間中應用該結論進行分類，則最優分類線即為最優分類面，直線H1、H2上的訓練樣本點就是支持向量。將最優超平面問題轉化為式（1）所示的二次規劃問題進行運算，就能解決該二分類問題。

為了使分類面所覆蓋的范圍盡量大，還要使被錯誤區分的樣本數量盡可能小，通常是通過增加一個松弛項ξi≥0，使式（1）中的目標函數變為求下式中的φ（w，ξ）最小值：

然后引入Lagrange函數求解此優化問題。若要解決二分類問題，則建立一個二維分類器。支持向量機構造二維分類器的方法主要有兩種：一種是1998年Weston[4]提出的多類算法，另一種是通過組合多個二維分類器，構造多類分類器，這類方法目前主要有Vapnik[1]提出的一對多算法和Kressel[5]提出的一對一算法以及由該算法衍生出的有向無環決策圖方法（Decision Directed Acyclic Graph，DDAG）[6-7]。

有向無環決策圖方法：針對N類分類問題，首先建立N（N-1）/2個SVM二維分類器，然后將這些二維分類器組合成一個帶有根結點的N層DDAG，在DDAG中，每個二維分類器對應兩類，分布N層結構中，頂層僅僅分布一個根結點，第二層分布著對應兩個級別的兩個葉結點。以此類推，第N層有N個葉結點，對應N個類別。中間共有N（N-1）/2個結點，每一個中間結點是N（N-1）/2個SVM二維分類器中的一個，且每個結點對應一個決策函數。在分類環節，先從根結點開始按設計要求分別錄入分類對象，以該結點所對應的分類函數為依據展開運算，根據運算結果（0或1）確定下一步應該按什么路徑進行分類，然后通過（N-1）次的判別，最后一層結點處的輸出就是最終所屬的類別。圖2給出了一個包含四個類別的有向無環DDAG決策圖。

2 回熱系統故障集合和征兆知識庫

2.1 回熱系統故障集合

結合相關文獻[8-9]對回熱系統典型故障的理論進行分析，同時根據現場運行經驗，將抽汽管道逆止閥卡澀、排氣管道排氣不暢、排氣管道排氣量過大、加熱器管束污染（結垢）、加熱器內部水側短路、加熱器內部管系泄漏、疏水不暢、疏水器故障、加熱器旁路閥故障、加熱器滿水、除氧器排氣帶水、除氧器自身沸騰12個比較典型常見的回熱系統故障作為故障集合，記為uj（j=1，2，…，12）。

根據現場運行經驗可知，回熱系統運行參數的變化情況不合常規，是典型的故障征兆。為了使診斷系統具有實用性和通用性，選取抽汽流量、加熱器抽汽壓力、加熱器進口壓力、加熱器進口水溫、加熱器出口水溫、加熱器混合點前出口水溫、加熱器出口端差、加熱器疏水水位、加熱器疏水溫度9個參數測點（記為xi，i=1，2，…，9）來反映回熱系統的故障表現，這些異常運行參數有的必須通過運算才可獲得，有的則直接從電廠的實時數據庫中獲得。

2.2 訓練征兆知識庫

根據運行系統和現場技術人員的經驗積累可知，運行過程中回熱系統發生的故障與參數征兆表現之間的關系并不十分明確，因此，在利用SVM進行回熱系統故障診斷時，需對故障的征兆進行模糊化處理，回熱系統故障征兆集xi按下列規則取值[9]：

根據上式建立回熱系統典型故障的訓練樣本庫，如表1所示。

2.3 基于DDAGSVM的回熱系統多故障診斷模型

根據回熱系統典型故障類型設計一個12類問題的有向無環決策圖（DDAGSVM）模型，由12*（12-1）/2=132個二維分類器將其中任何兩類故障分開，每個結點對應一個二維分類器。將表1所示的典型故障作為訓練樣本展開分析，將徑向基函數視為核函數建立SVM，已“對訓練樣本分類的錯分率最小”為判斷依據進行參數尋優，分別取徑向基核函數的寬度系數σ=0.1~10，懲罰因子C=10~10000，具體步驟如下。

①選擇寬度系數和懲罰因子（σ，C）建立模型，并對樣本進行訓練，得到最優分類結果。

②在訓練網絡中輸入典型故障樣本，比照樣本實際類別對輸出結果進行歸類分析，建立有向無環決策圖（DDAGSVM）模型分類錯分樣本統計矩陣D=[dij]，其中di，j（i=j，i，j=1，2，…12）為正確分類數，di，j（i≠j，1，2…，12）表示將第i類典型故障分到第j類的個數，令E=∑di，j，（i≠j，i，j=1，2，…，12）為錯分樣本總數。

③假設錯分樣本總數E未達到分類精度，就要按步驟1再進行一輪分析，然后重新進行樣本訓練，直至模型符合分類精度或達到迭代次數才可認定為合格。

在本文所述案例中，當寬度系數和懲罰因子分別為σ=5，C=1000時，將12類回熱系統故障完全正確分類。

3 實例應用

以某電站某300MW機組回熱系統的某加熱器故障為例。該故障發生時的主要征兆為：高加出口端差變大，加熱器溫升（出口水溫）下降，加熱器疏水水位快速上升，加熱器疏水溫度下降。利用上述回熱系統故障參數值進行模糊化處理，得到實時征兆故障模式向量：V=[0.76，0.66，0.77，0.54，0.31，0.23，0.86，0.95，0.21]，利用本文提出的故障模型進行診斷，診斷結果為[-1，-1，-1，-1，-1，1，-1，-1，-1，-1，-1，-1]，說明是回熱系統發生第6類故障，即加熱器管系泄漏，與實際情況相符。

4 結論

本文采用基于支持向量機多分類方法，建立了回熱系統故障診斷多故障分類模型，在總結回熱系統常見故障的基礎上，建立了回熱系統典型故障集，通過模糊規則獲得凝汽器故障征兆知識庫，用有向無環決策圖（DDAGSVM）算法對小樣本情況下回熱系統典型故障診斷進行了研究，實例計算表明，有向無環決策圖（DDAGSVM）算法具有較高的診斷準確率。

參考文獻：

[1]V.Vapnik. Statistical Learning Theory [M].Wiley，1998.

[2]王雷，張瑞青，盛偉，徐治皋.基于模糊規則和支持向量機的凝汽器故障診斷[J].熱能動力工程，2009，24（4）：479-480.

[3]翟永杰，王東風，韓璞.基于多類支持向量機的汽輪發電機組故障診斷[J].動力工程，2005，23（5）：2694-2698.

[4]J.Weston， C.Watkins. Multi-class support vector machines. Royal Holloway College [J]. Tech Rep： CSD-TR-98-04， 1998.

[5]U.Kressel. Pairwise classification and support vector machines. In B.Scholkopf et al (Eds.)， Advances in kernel Methods-Support vector learning， Cambridge， MA， MIT Press， 1999：255-268.

[6]Hsu Chih-Wei， Lin Chih-Jen. A Comparison of Methods for Multiclass Support Vector Machines [J].IEEE Transactions on Neural Networks， 2002， 13(2)：415-425.

篇3

鍋爐是一種常見的能量轉換設備，在工業企業中比較常見，而且發揮著重要的作用。鍋爐在運行的過程中，會釋放大量的熱量，其可以轉化為動能，可以保證生產系統的高效運行。在對鍋爐進行優化時，要保證鍋爐的熱效率，還要控制污染物的排放，這達到節能、降耗的效果。在鍋爐燃燒優化中應用人工智能技術，可以保證優化的效果，相關工作人員利用十進制遺傳算法，可以保證計算結果的準確性，還可以提高鍋爐中燃料燃燒的充分性，可以提高熱效率，從而保證鍋爐的運行效果。

1 鍋爐熱效率與NOx排放的特性

鍋爐在運行的過程中，會生成燃燒產物，而燃料的性質具有多變性，所以，燃燒產物也具有復雜性。NOx是鍋爐最主要的排放物，具有一定污染性，在對鍋爐進行燃燒優化時，提高燃料燃燒的充分性，這樣才能降低污染物的排放。鍋爐的熱效率與設備的性能有著較大的關系，在優化的過程中，需要先對鍋爐的結構以及燃燒系統進行優化。鍋爐排放物會受到較多因素的影響，鍋爐作業人員要了解這些因素，才能提高鍋爐的熱效率。鍋爐運行時，還要做好通風操作，要控制風門的開度，還要保證入爐的空氣量，了解燃燒氧量等因素對燃燒特性的影響。作業人員還要保證風箱與爐膛差壓的標準化，配風方式對燃燒熱效率有著較大的影響，燃燒器的擺動速度以及擺角也對鍋爐內燃燒的充分性有著較大的影響。

利用人工智能技術對鍋爐燃燒進行優化，還需要建立神經網絡模型，要計算排煙氧量以及飛灰含碳量，根據這些數據，可以對排煙的溫度進行調整，還要對燃料的水分進行調整，這樣才能提高鍋爐的熱效率，才能優化鍋爐熱效率模型。NOx是鍋爐最主要的排放物，對周圍環境有著一定污染，工作人員要采用有效的措施減少排放物。鍋爐燃燒特性響應模型如圖1所示。

圖1 鍋爐NOx排放與效率特性的響應模型

2 優化問題的數學描述

本文燃燒優化的實質是在限制（或降低）NOx排放的基礎上提高鍋爐熱效率，是一個多目標優化問題。在此采用加權因子，將多目標優化問題轉化為單目標問題，進而通過權值的不同組合，獲得不同的優化解，為優化決策提供支持。下面給出包括優化目標和優化約束條件的優化問題數學描述。

2.1 目標函數

（1）

ηC、ηFC分別為當前爐效率及優化后預測爐效率，%;[NOx]C、[NOx]FC分別為NOx排放物的當前值及優化后的預測值，mg/m3;a、b分別為鍋爐效率項和NOx濃度項的權重。

2.2 被優化的操作參數及其約束條件

根據對鍋爐熱效率和對NOx排放產生的重要影響，并且是在運行中可控操作量的原則，本文選擇送入鍋爐的總空氣量A、二次風門開度SAIR（i）（i=1，2，…，6）、燃盡風門開度SOFA（i）（i=1，2）及燃燒器擺動角Cs共10個參數作為優化變量。

考慮到總空氣量與鍋爐熱負荷（燃料量B）有關，樣本數據中總空氣量與燃料量之比A/B=9.658～10.629，取總空氣量的變化范圍為9B～11.5B;結合樣本數據，并考慮到操作習慣和安全性，分別取二次風門開度SAIR的變化范圍為20%～90%，燃盡風開度SOFA（i）的變化范圍為0～100%，燃燒器擺動角Cs的變化范圍為0.3～0.7。

3 優化算法研究及其在燃燒優化中的應用

遺傳算法（GA）是基于生物進化過程中優勝劣汰規則與群體內部染色體信息交換機制、處理復雜優化問題的一類通用性強的新方法。GA利用簡單的編碼技術和算法機制來模擬復雜的優化過程，它只要求優化問題是可計算的，而對目標函數和約束條件的具體形式、優化變量的類型和數目不作限制，在搜索空間中進行自適應全局并行搜索，運行過程簡單而計算結果豐富，特別適合于處理復雜優化問題。

針對本文燃燒優化問題的特點，本文采用實數編碼遺傳優化算法（簡稱RGA）。

設RGA優化問題的數學描述為

minf（x（1），x（2），，x（p）） （2）

式中a（j）≤x（j）≤b（j），j=1，2，，p;x（j）為第j個優化變量;[a（j），b（j）]為x（j）的變化區間;p為優化變量的數目;f為目標函數。

RGA包括如下幾個步驟：

（1）經歸一化處理，完成編碼與群體初始化

x（j）=a（j）+y（j）[b（j）-a（j）]（j=1，2，...，p） （3）

把變化區間為[a（j），b（j）]的第j個優化變量x（j）轉化為[0，1]區間上的實數y（j）。

（2）結合目標函數f（i），計算個體適應度定義排序后第i個個體的適應度函數值為

F（i）=exp（-f（i）） （4）

（3）選擇操作

定義父代個體y（j，i）的選擇概率為

（5）

（4）雜交操作

根據式（5）的選擇概率選擇一對父代個體y（j，i1）和y（j，i2），進行如下隨機線性組合產生一個子代個體為

（6）

其中，uc∈（0，1）是隨機數。

（5）變異操作

對于p個隨機數，RGA的變異操作為

（7）

式中u（j）（j=1～p）、um均為（0，1）上的隨機數，pm（i）=1-ps（i）

（6）進化生成子代

由前面的第（3）～（5）步得到了3n個子代個體，按其適應度值由大到小排序，取最前面的n個子代個體作為新的父代群體。算法轉入第（2）步，進入下一輪演化計算。

4 鍋爐燃燒優化算例與分析

根據上述數學模型，取神經網絡樣本數據（表2）中NOx排放情況最嚴重的第4組工況進行優化計算。該工況下的NOx排放濃度為1085.316mg/m3，鍋爐熱效率為93.404%。優化結果如圖2。

鍋爐熱效率和NOx排放濃度呈現共同增大和減小的趨勢，意味著片面強調提高鍋爐熱效率或者控制NOx排放都是不可取的，這一特點與有關NOx排放機理的定性分析結論是一致的。上述優化計算可以提供如下選擇：在保證污染排放不超標的前提下，追求盡可能高的鍋爐熱效率。

結束語

鍋爐是一種常見的工業設備，在電廠、工廠中比較常見，可以將熱能轉化為其他形式的能量，可以提高企業生產系統的運行效率。鍋爐在燃燒的過程中，會產物一定NOx污染物，這對大氣環境以及生態環境有著不利的影響，為了解決這一問題，相關工作人員對鍋爐燃燒進行了優化。利用人工智能技術，可以建立科學的數學模型，利用遺傳算法，可以了解影響鍋爐熱效率的因素，相關工作人員要找到優化的措施，要條熱效率，降低污染物，這樣才能保證鍋爐應用的高效性。采用人工智能技術，工作人員可以制定降低NOx排放濃度的措施。

參考文獻

[1]朱玉璧，程相利，陶新建，李琢，王志軍.智能控制在鍋爐燃燒優化中的應用[J].中國電機工程學報，2008（11）.

[2]王培紅，李磊磊，陳強，董益華.電站鍋爐高效低污染燃燒優化算法研究[J].動力工程，2004（4）.

篇4

隨著高職院校數的增加,高職學報數在不斷增加。據筆者不完全統計,全國高職高專學報已有540余種,其中電力類高職高專院校學報僅12家。雖然大部分為具有雄厚基礎和實力的刊物,在各省優秀高校學報中也占有一席之地。但學報要想成為全國高職學報中的一朵奇葩、一個亮點,需進一步強調特色,全方位提高學報的質量,正確定位,不斷創新,將學報打造成具有電力學院特色的學報,才能成為精品學報、品牌學報。

1電力類高職高專學報有其自身的獨特性

1.1行業性

電力類高職高專院校通常是以工科為主,工、管、文、財等學科相結合的省屬普通高等學校,大多數學院隸屬于地方電力公司,業務上接受教育廳指導,其辦學指導思想主要是面向地方、面向電力行業,培養地方和系統內急需的應用型、技能型專門人才,直接為地區經濟建設服務。因此,學報應結合學院的辦刊宗旨,立足電力系統,使行業性成為學報的特色。

1.2應用性

本科高等學校學報通常把學術價值放在第一位,但高職學報應結合高職學院重實踐、重基本技能和技術應用能力培養的辦學宗旨在重視學術價值、不排斥高尖技術外,更多要求是應用性,需要覆蓋面廣,兼容各門各類層次的適用技術,以便直接為當地經濟建設和當地政府決策服務。這一點無疑要成為學院學報的“重頭戲”,所以“應用性”是學院學報選題和欄目編排的重點。根筆者統計,在高職學院學報2006年自科版刊發論文中,應用技術方面的論文約占總數的75%,這個比例充分證明應用技術方面的文章在高職學報中占有的份量。以我院學報為例,2006年全年刊發的128篇論文中,電力系統、動力工程及電力發展論壇、電力企業管理類論文60篇,占總數的47%;在全年刊發論文的178位作者中,省內作者高達126人。學報的行業性、地方性可見一斑。

2求是創新,打造有電力特色的品牌學報

2.1設置特色欄目

我國現代著名的出版家鄒韜奮先生很重視報刊的個性和特色,他曾經說過:“沒有個性和特色的刊物,生存已成問題,發展就更沒有希望了”。鄒先生將刊物的個性特色提高到存在與發展的高度,并將特色作為衡量刊物力度的標志。一個刊物,尤其是學術期刊,應特別重視和倡導個性特色的形成。

電力類高職學報的辦刊宗旨是堅持為教學、科研服務,為電力行業的發展服務。要辦出自己的特色,學報自然科學版在欄目設置上緊緊結合學院所辦專業性質,突出技術應用性,要將電力工程、動力工程設為特色欄目;社會科學版將電力企業管理、電力發展論壇設為特色欄目。這些欄目是固定常設的,相應的稿源較豐富,且理論聯系實際,主要反映應用研究成果,有利于形成以學科專業建設與發展為重點的學術氛圍。這些欄目特色鮮明且獨樹一幟,讀者反響熱烈,論文的下載率和引用率較高。

隨著國民經濟的迅速發展,電力行業與其他行業的關系日益緊密,因此有關電力供應、電力價格等敏感問題越來越受到關注。電力類高職學報應考慮增加“電力市場”欄目,以適應電力發展的需要,適應社會發展的需要。據筆者調研,目前該欄目在電力院校學報欄目中尚為空白。

客觀地分析,自2004年夏季的“電荒”波及到全國各行各業和人民生活后,未來的10年內電力這個原本應該提前出發的“先行官”,一定會邁開大步,奮力趕超至其他行業的前頭,以保證經濟的正常發展。

因此有關電力方面的各類政策性研究課題、技術類研究課題會很容易地得到資金贊助而獲得批準,自然也就有相當多的論文伴隨著課題的進展和完成而誕生。多發表與學報的專題化欄目選題一致、高級別課題類稿件,是擴大學報的社會影響和知名度,提高學報學術質量的有效措施。另一方面,在我國,專門設置與電力相關欄目的學報屈指可數,除幾所電力學院外,只有幾家綜合性大學學報刊登電力行業相關技術的論文,因此,學報設置如電力系統、電力市場、電力企業管理、能源動力工程等電力類特色欄目,將為廣大作者提供有選擇余地的、對口的園地。

此外,所有學報目前都設有教育教學欄目,筆者認為,高職學報應專設“高職教育理論與實踐”欄目,并作為特色欄目,及時將高職理論與實踐研究的最新成果刊發出來,以指導各高職院校的辦學實踐。高職院校從師資和科研能力等各個方面跟普通高校相比是存在相距,但在高職教育領域上大有文章可做。

因為高職院校培養的是技術型人才,高職院?！半p師型”的教師建制使教師的素質培養、教學方式、教育理念等方面有獨特的地方,高職教育在高職學報上完全合適,也增強了高職學院特色。如果電氣學院學報設置該欄目,將在高職院校中樹立起一面旗子,既能對高職理論的發展作貢獻,又能將作者群和讀者群擴大到全國各地,可謂一舉兩得。

2.2發揮優勢,正確定位,文理分開

目前,所有的電力類高職高專學報,雖然側重于發表工科版論文,但事實上均為綜合版,即文、理兼顧。新聞出版總署《關于進一步調整高校學報結構的通知》中明確指出:可適當發展高校專業性學術期刊[1],電力類院校學報應抓住這一機遇,抓緊策劃,對現有學報進行改造,文理分開,創辦社會科學版和自然科學版期刊。根據本院校學科的優勢,將自科版集中報道強學科的科研成果和教學經驗。文理分開后更能體現欄目特色同時縮短發表周期能對重大的吸引眼球的課題研究項目進行跟蹤報道這樣不僅及時將相關研究成果應用于實際工作,還能保持讀者對這些課題、對學報的興趣和熱情。

在近年來的全國高職高專學報評比中,《安徽水利水電職業技術學院學報》、《浙江水利水電專科學校學報》、《山東電力高等?？茖W校學報》、《沈陽電力高等專科學校學報》等電力類學報均獲得優秀學報的稱號,充分說明電力類高職高專學報的整體實力。如果電力類學報實行文理分開的辦刊模式,將會使社科版的文摘率大大增強,自科版的影響因子大大提高,從而使學報在界限分明的文科學報和理科學報評比中均能獲得更好的成績和名次。

2.3圍繞特色征集稿件

電力院校學報要圍繞特色征集稿件。社科版圍繞高職高專教育觀念改革、體制改革,教學體系、內容改革,電力企業管理、電力市場板塊;自科版圍繞水利工程、電力工程、能源工程、動力工程技術板塊;總之,只要充分體現高職高專院校學科建設特色,能讓讀者了解所在領域的研究進展,關注科研動態和研究的焦點,又能提供專業的知識積累的文章,都屬于學報征集的主力稿件范圍。2.4建立開放型編委會

編委會是學報編輯出版工作的學術指導機構,對學報編輯出版工作起指導、監督和咨詢作用。編委會的學術陣容、學術水平與學報的質量息息相關。

高職院校的學報編委會成員,大多是學校各部門負責人,雖然能勝任把握學報的辦刊宗旨,使學報沿著正確的軌道發展的任務;但在學報的學術研究深度和廣度、學術發展視野等方面尚需進一步加強,尤其是對與生產活動緊密聯系的高新技術發展動態把握不夠。根據高職學院的特點,應考慮增加編委會成員,從其他有關高校及科研院所和公司企業聘請知名的中青年學者和技術精英,組成陣容強大、學術造詣精深、學風嚴謹、緊隨現代科技發展的學報編委會,在這樣的編委會指導下,學報的水平會很快提高。

特色是質量的體現,但特色并不等于質量。學報質量的保證需要各方面的努力,其中編輯的責任重大。

編輯工作的本質是選擇,而選擇的核心是前沿性選擇,只有立足于科學前沿,才能準確地發現并選擇具有科學價值的稿件。因此,編輯首先應緊跟社會發展,緊跟科技發展,了解科學前沿動態。編輯既是雜家,也是專家,編輯應有一個主要專業方向,并融會貫通多門學科。對于高職院校的學報,學報依托行業,編輯應熟悉本行業的專業基礎理論,專業發展方向,才能保證特色欄目的質量。因此,筆者認為,高職學院教師提倡是雙師型的,高職學報編輯也應提倡是雙師型的。編輯是教師,能勝任專業課程的教學工作,才能保證論文中基礎理論的正確性。編輯是工程師、經濟師、會計師……,掌握管理新理念和科技新技術,才能從眾多稿件中遴選出具有最新科技含量,對生產實際有指導推廣作用的好稿子。學報的特色是編輯們賦予的思想和文化內涵來體現的[3],學報上發表的每篇論文都傾注著編輯的心血。而高素質、雙師型、強陣容的編輯隊伍,是建設具有電氣學院特色的精品學報的基本前提。

3結束語

電力類高職高專院校在發展,院校學報也在發展。根據“與時俱進”的要求,及時調整學報發展的思路,深化學報改革,突出地區和專業特色,提高編輯素質,促進學報成為全國高職高專學報的品牌學報。

[參考文獻]

篇5

由于大類招生屬于新生事物，部分高校實施不久，其潛在的弊端尚未顯露，而按大類招生政策錄取的學生的成績往往隱含著這些信息[4]，因此，對這類學生的成績進行統計分析，發現其潛在的問題，從而提出相應解決方案是尤為重要的。本文以較早實行大類招生的中南大學能源動力類學生成績為研究對象，通過建立Logit對數線性模型，探討生源地和入學年齡對學生成績的影響，進而根據統計結果提出相關對策以進一步完善大類招生模式。

二、數據收集及處理

（一）對象

中南大學有工學、理學、醫學、文學、法學和經濟學等十一大學科門類，有30個二級學院和83個本科專業，是一所典型的綜合性大學。中南大學能源科學與工程學院自2008年開始便實行了按能源動力類大類招生，能源動力類是培養從事動力機械和動力工程的設計、制造、運行和管理等方面的高級工程技術人才的典型工科專業。因此，以中南大學能源動力類學生成績為研究對象建立Logit對數線性模型，分析得出的結論具有一般性，能夠指導綜合性大學工科專業大類招生下學生科學文化素質的培養。本文統計了中南大學能源動力類2009級185名和2010級166名本科生的成績，涵蓋了他們自入學到2012年上學期所學習的所有18門和15門基礎課科目，包括工程制圖、大學計算機基礎、微積分、大學物理、基礎英語等。限于篇幅原因，學生的各科原始成績數據本文不予陳列。

（二）成績評價模型及等級劃分

學生成績綜合測評的方法主要有總分法、算術

[收稿日期] 2014-06-16；[修回日期] 2014-06-26

[基金項目] 中南大學開放式精品示范課堂計劃項目“能源與動力工程測試技術”（2014sfkt223）

[作者簡介] 孫志強（1980-），男，河南武陟人，博士，中南大學教授，主要研究方向：節能與新能源.

平均值法、加權平均法、模糊綜合評判法、層次分析法、因子分析法和主成分分析法等[5，6]?？偡址ê退阈g平均值法是對單個學生所有課程成績求出總和或平均數，作為綜合考核結果來對學生進行比較和評定。這兩種方法非常簡單，但沒有考慮課程學分的影響。模糊綜合評判是對受多種因素影響的復雜的對象采用模糊數學的理論與技術進行綜合評判而得到定量評價結果的方法[7]。層次分析法是一種將定性分析和定量分析相結合的系統分析方法，其首先需要將復雜的問題層次化，然后根據系統的特點和基本原則對各層的因素進行對比分析，最后以計算出的最低層相對于最高層的相對重要性次序的組合權值作為評價的依據[8]。主成分分析法是將原來的多個變量適當的組合成一些數量較少的綜合指標來近似代替原來的多個變量[9]。因子分析法是將具有錯綜復雜關系的變量綜合為數量較少的幾個因子以再現原始變量和因子之間的相互關系，在某種程度上可看成是主成分分析的推廣和拓展[10]。這四種方法較為復雜，面對本研究龐大的數據需要花費較長的時間，不便使用。

加權平均法不僅涵蓋了課程的學分信息，而且其計算方法還簡單，故本研究最終選取該方法進行綜合成績的分析。加權平均法一種考慮了課程所占權重的學生成績綜合評價方法，科目的學分越高，該科成績在進行綜合評測時所占的比重越大，其具體計算方法為：

通過計算發現，所取樣本中學生加權平均成績的最大值和最小值分別為90.66和60.77。考慮到這兩數值的大小，本文最終利用成績績點的分界值將學生的成績劃分成優、良、中和及格四個等級：當加權平均成績≥85時，成績為優；當85>加權平均成績≥78時，成績為良；當78>加權平均成績≥71時，成績為中；當71>加權平均成績≥60時，成績為及格。

三、Logit對數線性模型

本文主要探討生源地及入學年齡對學生成績的影響，所研究問題的變量均為稱名變量，有自變量和因變量的區別，而且還有兩個自變量，因此，多變量分析方法中的Logit對數線性模型特別適合于分析此類問題。Logit對數線性模型主要用來探討與解釋因變量與自變量間的關系，通常以最大似然法進行模型估計與檢驗[11]。

（一）建模與自由度計算

考慮到生源地種類有31種，而2009級與2010級能源動力類學生總人數僅為351人，所以，為了滿足Logit對數線性模型的使用前提必須對生源地進行分類[11]。根據表1所示的2010年高考985高校各省錄取率將生源地歸為三類：① 0<錄取率≤1.5；② 1.5<錄取率≤3；③ 3<錄取率。由于大部分學生入學年齡為18或19歲，因此，將學生入學年齡分為兩類：① 18歲及以下；② 19歲及以上。按前述分類后，中南大學2009級與2010級能源動力類學生成績的統計結果如表2所示。

表1 2010年高考全國各省級行政區的985高校錄取率

序號 生源地 985高校

錄取率（%） 類別 序號 生源地 985高校

錄取率（%） 類別 序號 生源地 985高校

錄取率（%） 類別

1 上海 5.129 3 12 四川 2.417 2 23 云南 1.418 1

2 天津 4.378 3 13 福建 2.290 2 24 貴州 1.380 1

3 北京 4.069 3 14 寧夏 2.231 2 25 廣西 1.259 1

4 吉林 3.814 3 15 黑龍江 2.216 2 26 河北 1.191 1

5 重慶 3.690 3 16 湖南 2.122 2 27 內蒙古 1.177 1

6 遼寧 3.527 3 17 江蘇 1.933 2 28 山西 1.168 1

7 青海 3.458 3 18 山東 1.801 2 29 安徽 1.035 1

8 湖北 3.201 3 19 新疆 1.700 2 30 河南 0.987 1

9 海南 3.074 3 20 陜西 1. 687 2 31 西藏 0.979 1

10 浙江 2.790 2 21 甘肅 1.646 2

11 廣東 2.742 2 22 江西 1.437 1

表2 2009級與2010級能源動力類學生成績統計結果

類別 18歲及以下 19歲及以上

優 良 中 及格 優 良 中 及格

1類生源地 4 16 20 4 7 32 26 7

2類生源地 10 31 26 4 13 42 48 14

3類生源地 2 5 7 3 1 9 17 3

A代表生源地，B代表入學年齡，C代表成績等級，則變量A、B、C分別有3、2和4個類別。根據對數線性模型的階層特性（C為因變量，A與B為自變量），則可能建立的五個模型如表3所示。其中，模型1代表三個變量彼此獨立，生源地和入學年齡均與成績等級無因果關系存在；模型2-1只有生源地與成績等級的交互作用，代表只有生源地與成績等級間有關系存在；模型2-2表示只有入學年齡與成績等級有關系存在；模型3表示生源地和入學年齡都與成績等級有關系存在；模型4表示生源地和入學年齡以及這兩者的交互作用都與成績等級有關系存在。

（二）模型擬合優度檢驗結果與分析

在建立三維度列聯表的可能模型后，計算每一個模型的似然比，并進行擬合優度檢驗，其結果如表3所示。其中，似然比計算公式為：

式中，eijk為各細格的期望次數；fijk為各細格的實際次數；i為變量A的類別；j為變量B的類別；k為變量C的類別。

由表3可知，模型1的似然比值為10.831，在自由度為15時，顯著水平p值為0.764，并未達到0.05顯著水平，因此該模型已經可以擬合表2中的實際數據。同時還可以發現，在加入了生源地與成績等級的交互作用和入學年齡與成績等級的交互作用后，擬合結果的顯著水平分別下降至0.698和0.645，其擬合精度有所下降，故模型1是最佳擬合模型。該結果表明，學生成績基本與生源地和入學年齡無關。

現實生活中普遍認為學生成績與班級學風密切相關，為了確定此種觀點是否正確，本文對能源動力類2010級5個班的成績情況進行了統計，其結果如表4所示。從表中可以看出，2010級整體成績最好和最差的班級是能動1002班和能動1001，其成績為良以上的比例分別為70%和25.71%，相差44.29%。這與現實生活中兩個班級的整體表現相吻合，據觀察，能動1002班的學生普遍學習用功，到課率高，而且該班會經常組織同學集體上早自習和晚自習，學風好；而能動1001班相對來說學風稍差，學生學習不夠積極主動，缺課率相比其他班級也要高一些。由此表明，學生成績與班級學風密切相關的觀點是正確的。由于學生成績能反映學生掌握知識和各種能力的程度，是評價大類招生政策下大學生培養方案實施效果如何最有力的標志之一，因此，為了提高大學生的成績，幫助他們更好的成長成才，學校需要將班級學風的建設擺在首位，加強對其的建設以完善大類招生政策下的大學生培養計劃。

表3 可能的Logit對數線性模型及其擬合優度檢驗結果

模型階層 模型 表示法 似然比 自由度 顯著水平

1 lneijk=μ+αA+βB+γC {A} {B} {C} 10.831 15 0.764

2-1 lneijk=μ+αA+βB+γC +αγAC {AC} {B} 6.415 9 0.698

2-2 lneijk=μ+αA+βB+γC +βγBC {BC} {A} 9.668 12 0.645

3 lneijk=μ+αA+βB+γC+αγAC+βγBC {AC} {BC} 5.280 6 0.508

4 lneijk=μ+αA+βB+γC+αγAC+βγBC +αβγABC {ABC} 0 0 1

注：αA，生源地的主效應；βB，入學年齡的主效應；γC，成績等級的主效應；αγAC，生源地與成績等級的交互作用效果；βγBC，入學年齡與成績等級的交互作用效果；αβγABC，生源地、入學年齡與成績等級的交互作用效果。

表4 能源動力類2010級各班成績統計結果

成績等級

班級 優 良 中 及格

人數 所占比例（%） 人數 所占比例（%） 人數 所占比例（%） 人數 所占比例（%）

能動1001 2 5.71 7 20.00 20 57.15 6 17.14

能動1002 3 15.00 11 55.00 6 30.00 0 0.00

能動1003 2 8.70 12 52.17 9 39.13 0 0.00

能動1004 0 0.00 11 37.93 17 58.62 1 3.45

能動1005 1 3.45 12 41.38 15 51.72 1 3.45

注：所占比例是指各成績等級的人數占班級總人數的比例。

四、結論與建議

本文通過對建立的以成績等級為因變量、生源地與入學年齡為自變量的Logit對數線性模型進行分析發現，學生成績與生源地及入學年齡基本無關，而與班級學風密切相關。學風好，班級學習氛圍好，努力學習的人數也就多，成績優秀的人數也越多。所以，加強班級學風建設尤為重要，是提高學生成績最有效的途徑之一。

針對目前逐漸推廣并流行的高校大類招生，筆者認為可以通過以下兩方面的措施來加強學風的建設。

（1）重視入學教育。綜合高校工科專業的學生來自全國各地，他們的學習基礎自然各不相同，在付諸相同努力后，其取得的成效也是各有差異的。有些學生在階段性成績出來后，他們會因為覺得自己已經很努力了但依然趕不上別人而把原因歸結于自己高中的學習基礎差。當他們產生這樣的想法后，他們便會失去學習的沖勁，從而造成成績的下滑。因此有必要在本科生的入學教育中強調高中的學習基礎（與生源地相關）和入學年齡基本與他們大學里所取得的成績無關，而是取決于他們在大學里的學習努力程度。

（2）設立基于班級整體成績的獎學金名額分配機制。校級獎學金的班級名額分配不再以班級學生名額為依據，而是調整為以班級整體成績（班級加權平均分）為基準，根據班級整體成績排名而分配獎學金的名額。班級整體成績能夠很好的反映各班級學風的好壞，將獎學金的名額與班級整體成績掛鉤后，每一位同學的成績都會影響集體的榮譽與利益。在這種情況下，各班級都會積極主動地制定措施來加強自身班級學風的建設，學生的自我管理往往能取得更好的效果。

參考文獻：

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篇6

【分類號】：TK227

一、項目概況

（一） 鍋爐概況以及吹灰器運行的現狀

臺州電廠#9機組的鍋爐是哈爾濱鍋爐廠有限責任公司制造的1025t/h亞臨界參數汽包爐。設計燃料為富動煙混煤，水冷壁采用全焊接的膜式水冷壁。

（二） 吹灰優化基本流程

鍋爐受熱面灰沉積作為燃煤電站鍋爐運行中一個不可避免的實際問題，利用高溫高壓的蒸汽吹掃是目前普遍采用的手段。研究和開發基于機組在線監測參數，診斷爐內各受熱面積灰沉積的在線監測診斷技術，并運用非線性優化理論，針對應用對象的運行特性和具體的優化目標，研究合理的吹灰策略，將直接指導運行人員對吹灰器進行操作。

二、吹灰優化系統

（一） 優化系統設計和實施介紹

針對鍋爐情況和DCS控制系統，我們完成了吹灰優化方案設計、DCS邏輯組態修改、電廠試驗、灰污監測和預測模型開發、優化算發開發、調試等工作，成功的實施了以吹灰效益最大為目標的鍋爐在線閉環吹灰優化控制系統。吹灰優化控制系統運行于一臺服務器平臺上，該系統通過雙向通信與DCS交換信息，獲取機組運行所需要的各種參數，并將吹灰指令發到DCS，在DCS上建立了手動吹灰、定期吹灰和優化吹灰，當運行人員選擇第三種工作模式時，吹灰系統受吹灰優化服務器指令控制，執行優化吹灰。

（二） 受熱面污染監測與灰沉積預測模型

1、 受熱面的清潔因子監測模型

受熱面污染的監測是吹灰器優化運行的前提和基礎，整個系統的最大性能和準確度都受制于監測模型。

該項目采用間接灰污監測的方法，以傳熱清潔因子CF來表示受熱面清潔程度，CF越大，表明受熱面越清潔。受熱面的傳熱清潔因子監測曲線可以很好地反應出受熱面的傳熱量、溫度的變化，從而為吹灰收益分析打下基礎。

2、 清潔因子的計算流程和動態模型

（1）清潔因子的計算

計算模型采用了熱平衡計算原理。在鍋爐整體熱平衡的基礎上，從省煤器出口開始，逆煙氣的流程逐段進行各受熱面的熱平衡和傳熱計算。然后由傳熱方程得到傳熱系數，最后得到清潔因子。

（2） 清潔因子動態模型

建立清潔因子的模型，用以描述吹灰效果。用兩種動態模型來確定CF與蒸汽溫度、吹灰流量、出口煙氣溫度的關系。利用動態模型，研究CF變化對蒸汽溫度變化和吹灰量的影響。

3、灰沉積預測模型

在鍋爐運行中，灰污開始在受熱面上粘結。灰污粘結的速度及其嚴重程度主要取決于煤中灰分的成分和含量。此外，積灰速度還與鍋爐的設計、負荷、燃燒方式和運行條件等因素有關。灰沉積預測模型要對飛灰量、煙氣流速和煤質進行修正。因此，需要從鍋爐動態特性的角度深入分析，建立變負荷過程中的污染預測模型，彌補靜態模型的不足。

（1）預測模型的試驗驗證

①當煙氣流速很低時，隨著流速增加，灰污沉積率的增長速度高于剝蝕率，熱阻迅速增大；但隨著流速增大到一定范圍內，飛灰中大顆粒的動量迅速增加，剝蝕率增長速度遠遠超過了沉積率，因此在此階段，熱阻隨著煙氣流速的增加反而減小。因此，機組在高負荷下運行時，受熱面積灰速度不因為飛灰含量的增加而增加，反而污染增長率出現一定程度下降的情況。

②根據對灰污熱阻的實際監測數據，在不考慮吹灰過程的情況下，其曲線形式推導的污染增長預測模型能夠反映各受熱面污染增長的基本規律。模型預測到的熱阻劇烈變化所對應的時刻與當時記錄的吹灰操作時刻完全吻合，其變化規律符合理論分析結果，證明該模型在計算灰沉積速度上具有足夠的精度。

③在優化吹灰模型建立過程中，本文通過積灰速度、單獨受熱面吹掃等現場試驗，高溫對流區的沉積常數和時間常數往往均高于低溫對流區。

（三）吹灰成本及收益模型

1、 吹灰成本計算模型

吹灰成本包括：吹灰介質熱能；驅動設備電能；受熱面管道磨損和安全性問題；吹灰設備折舊和維修；短期汽機效率降低成本（吹灰導致主蒸汽、再熱蒸汽溫度降低，從而降低了汽機效率） 。

2、各受熱面的吹灰收益模型

吹灰收益包括：鍋爐熱效率；安全性收益；調節性收益。根據前面的清潔因子變化傳熱計算分析和煙道阻力計算、試驗分析，可以初步得到鍋爐各受熱面吹灰器運行的主要收益。

（四）吹灰優化方法和流程

吹灰優化方案綜合考慮吹灰收益和吹灰成本，使吹灰凈收益最大化。因此需要引入計算模型、最佳吹灰時間和模糊吹灰評判兩種方法。

1、 最佳吹灰時間計算方法

a） 降低排煙溫度

排煙溫度在126℃-143℃之間時，排煙溫度每升高1℃，排煙損失增加0.05%。

b） 吹灰成本和收益分析計算

c） 吹灰方案的優化方法

吹灰時間間隔T，單位時間吹灰收益G

2、 吹灰多層次模糊綜合評判

1. CF是啟動吹灰的前提條件。當CF

清潔因子CF的隸屬度函數的構造如下。決策集V={正常、低、很低}，可以只確定4個界值，每種CF值均由試驗確定。

（五） 吹灰優化的試驗研究

1、 試驗的準備

根據鍋爐的特性，將鍋爐整體分為14個可以計算的獨立計算模塊；為了更加精準采集參數，加裝了鍋爐紅外溫度測量系統兩套，K型熱電偶傳感器八套。

2、試驗研究及結果分析

（1）受熱面吹灰相互影響分析試驗

先吹掃沿煙氣流程下游受熱面，再吹掃上游受熱面，最后吹掃爐膛。

試驗數據分析發現，未吹灰時，各受熱面的清潔因子隨著積灰時間增長而逐漸減小；吹灰器動作時，受熱面變得清潔，清潔因子迅速增大，隨后再緩慢減小。因此，制定不定期的吹灰策略，動態運行吹灰器是可行的。

（2）單獨受熱面吹掃試驗

分別單獨受熱面吹掃，監測受熱面清潔因子的變化以及對鍋爐效率、主蒸汽溫度、減溫水流量等參數的影響。

試驗發現，隨著負荷的增大，各受熱面的最小清潔因子的值均有所變小，即負荷越高，受熱面沾污程度越深。因此，制定優化吹灰策略時，應該考慮負荷對受熱面沾污程度的影響。

（3）積灰增長速度試驗

確定積灰增長速度和受熱面清潔因子下限值，為灰沉積預測模型提供數據支持，并驗證其準確性。

三、吹灰優化效益分析

鍋爐熱效率和蒸汽品質收益

優化方式的排煙溫度比常規方式低8.4℃；但吹灰蒸汽耗量基本一致，故主要考慮蒸汽溫度、鍋爐效率及減溫水量等對煤耗的影響。

參考相關數據得知煤耗能降低0.279%，假定250MW時標準煤耗為330g/kw?h，則投入優化系統后，煤耗能降低0.00279×330=0.92g/kw?h。以每年平均250MW運行5500小時計算，標煤按650元/噸計算，每年可節省82.23萬人民幣。同時，吹灰還有其他方面的直接或間接經濟效益，如提高鍋爐可用率、增加受熱面管子的壽命和減少引風機電耗等等。這些不僅可以產生經濟效益，還有著明顯的社會效益，而且會越來越重要。

【參考文獻】

篇7

（一）地區產業為主

以工科為主的大專院校要發揮地區產業的引導作用，學校在制定培養計劃時，要充分考慮行業特點和區域分布,大學生擇業傾向與區域產業經濟需要不匹配，這是影響大學生就業的重要原因之一。以“風能動力工程”專業來說，風力發電機組的制造廠主要集中在北方的重工業城市，而風力發電場卻分布在“三北”地區（東北、華北和西北）和東南沿海地區。當生源集中在某一地域情況時，對學生培養要充分考慮地區產業的特點，適當的增加或減少某一方面的知識的教授，提高學生在該地區的競爭力，這樣有利于學生選擇就業，并在擇業競爭過程中也有一定的優勢。學校在進行區域經濟發展趨勢分析，多與地方政府、行業協會、企業緊密聯系，了解地區中對專業人才的要求，充分為地方經濟培養出大批與之相適應的高素質、高技能建設人才，以多渠道、多途徑實現學生順利就業。

（二）教育服務地區

高等職業院校要及時跟蹤市場需求的變化，主動適應區域、行業經濟和社會發展的需要，根據學校的自身辦學條件，有針對性地調整和設置專業。當前，我國正處于加快推進現代化建設的轉型期，人力資源數量上的優勢無法彌補質量和結構的短板，這已經嚴重影響了區域經濟社會的發展，這就要求高職設置的專業要服務區域經濟。首先，服務區域產業結構，要分析區域大類專業需求，結合高職院校辦學實際特點，設置區域產業需求的專業。其次，服務區域新興產業和重點發展產業，分析區域大類專業發展方向，有針對性地主動調整專業設置。再次，是服務區域行業的發展，要了解區域產業的行業分布與需求，分析區域內具體需求專業和人才需求數量，在確定大類專業及其發展方向的基礎上，設置具體專業。最后，服務區域內主要行業的骨干企業，分析骨干企業職業崗位人才的能力和素質需求，確定專業人才培養標準。

（三）教育服務企業

培養品學兼優的學生是院校的目標也是企業的用人標準，在這點上院校與用人單位具有價值一致性。大學生專業知識結構、能力結構不能適應企業需求現象突出，高職教育要為先進制造業和現代服務業培養高技能人才[2]。企業渴望有一批懂專業、能學習、負責任、善溝通，能體現企業文化的技能人才，這就要求高職教育設置的專業要貼近企業，服務行業。一方面學校提供大眾化服務，即為某一行業培養先進的、具有行業特質的、企業普遍認可的專業人才。這就要求高職院校按照行業職業標準與企業合作辦學，通過專業共建、人才共育、過程共管、就業共擔等手段來培育校企互認的專業人才。另一方面學校提供個性化服務，即為特定的企業培養特定的專業人才。通過實施“訂單式”人才培養，校企雙方對學生進行全方位教育與管理，將企業特殊的專業要求、職業素質、企業文化融入人才培養全過程。

（四）及時調整專業知識體系

高職院校在就業導向的指導下，加快了專業調整的步伐，設置區域經濟建設急需的專業和課程、逐步從普通高等院校本科專業設置的固化模式中走了出來，開始根據市場需要和就業狀況，調整專業設置?！熬蜆I導向”課程模式是相對于“學科導向”而言的，“學科導向”課程是以文化知識（科學、道德、藝術）為基礎，按照一定的價值標準，從不同的學科或知識領域選擇一定的內容，根據認知的邏輯體系組織教學的課程?！熬蜆I導向”課程以就業為目標，按照一定的職業標準選取教學內容，學校實時把握就業動向，根據工作崗位操作過程組織教學的課程、設置課程。調整課程時要及時果斷，并可通過“模塊課程”、“項目課程”和“工作過程系統化課程”等手段補充行業中急需的知識技能。但職業教育不應該走向極端，片面理解“就業導向”，重視學生的動手能力，忽視學生的人文教育，學生的人品受到用人單位的質疑，這與許多公共課程、基礎課程，甚至一些有助于學生身心健康長遠發展的課程一再被壓縮或刪減有著密切的關系。

二、小環境的影響

目前，各職業學院和高校學生集中在90年以后出生，這些的學生自主性強，學生對未來職業規劃很明確[3]。在對進行學生日常教學時，首先要了解學生在想什么，也就是對學生進行多次摸底調查，了解在眾多的因素中學生在選擇工作時，把什么放在第一位，只有針對這一點學生在以后的學習中才能用功的學習，并且就業成功率更高。

（一）“自我實現”培養

在以工科為主的本?？圃盒?，要充分結合學校的專業特點，在課程設置上應兼顧技能教育與素質教育的“雙軌”模式，同時兼顧學生個人愛好和意愿。以應用性教育和素質教育為主，結合學生的個人意愿是提高學生學習的興趣的關鍵所在。學生在學習的過程中感覺“自我實現”，對今后的從事職業有著充分認識，可以很好地為高等教育的課程模式提供新的思路。“自我實現”課程設置的根本目的是促進學生開發其潛能，實現其人生價值。自我實現主要包括職業價值觀、自我效能和自我效能感的中介作用等三方面[4,5]。因此，“自我實現”課程以開發培訓學生內在的、潛在的價值為目標，將學生的情意領域（意向、情緒、態度、品行、情感、價值觀）與認知領域（智能、知識和能力）加以整合，以期實現學生智商與情商、學習與生活、個人與社會、知識與技能等方面的和諧統一[6]?！白晕覍崿F”課程模式，首先要求關注的是要充分尊重學生個體差異，根據學生特點、就業意向開發課程，在學生解決和掌握各種學習問題的過程時培養興趣，提升素質，發展能力。其次，學生全程參與學習活動構想、設計、實施與評價，更多地發揮被受體（學生）主體性、能動性；再次，學生思維能力（問題解決能力）的發展與其操作能力（行動能力）的發展并重且相輔相成；最后，在應用“自我實現”課程模式，要避免大學生就業期望值與用人單位的偏差，正確引導學生的就業觀。

（二）其他個人影響因素

學生的其他個人因素主要包括家庭原因和個人態度[7]?！帮L能與動力工程”專業生源主要涵蓋內蒙古、遼寧、甘肅、吉林、黑龍江、四川、福建等幾個省份，若學生在校期間不能找到距離家鄉較近的城市和地區，往往不能選擇就業。同時學生從事的專業與當地主要企事業人才需求不吻合，學生也很難就業。即使勉強就業，在1-2年甚至幾個月學生就會選擇離崗，這樣直接影響學校在該企業的今后就業量，學校在地區企業中的印象也會產生負面影響。這樣的例子在其他專業畢業生中屢見不鮮，對學校專業長期發展不利。

三、總體方案設計

在確定宏觀的培養模式甚至微觀的培養方案時，首先要確定總體設計方案。總體設計方案直接關系到實施效果，成為確定培養模式和制定培養方案的指導方針，所以總體方案設計在整個實施過程中處于主導地位。在考慮大環境影響因素時，主要包括：用戶、市場、技術、經濟、本校信息、環境、外協、政府和社會的政策方針等。而小環境影響因素包括：學生就業、個人能力、其他因素等。本方案總體設計主要通過四步驟進行。首先是資料收集，對于影響學生就業的各方面信息通過市場調研和調查問卷的方式進行，得到第一手資料。資料要求全面，這將有利于方案確定時能夠及時準確把握，不偏離指導方向；其次是資料分析和整理，這一部分工作是通過對收集到的資料進行分門別類規劃，并將同一類型的資料數值量化，為利用故障樹分析方法做準備；再次是故障樹分析。通過將量化數值公式轉化為數據模型節點，利用故障樹分析原理變通進行資料分析，最終得到學生在校需要掌握的知識內容，形成專業具體方案。最后，以專家團隊為主體，對關鍵內容進行論證，最終確定培養模式和制定具體培養方案。具體設計方案如圖1所示，其中節點內容說明如下：1.用戶方面的信息收集：其中用戶指學校周邊或本區域（省、市）等方面的風電運營企業和風電設備制造企業對人才需求。2.市場方面的信息收集：主要是指在大環境下，風電市場或風電行業對畢業生的就業要求[8]。3.技術方面的信息收集。針對1和2對人才培養需要，進行相應培養方案設計，增加和刪減某些課程內容。4.經濟方面的信息收集。是針對本科4年學習時間和?？?年時間，合理調整培養方案時間進程，使各門知識彼此協調，并實施跟蹤國家經濟生產大市場的變化情況，達到最佳學習效果。5.本校的基本信息收集。本學校風動專業的師資力量及教師從事科研方面特長，進行合理配置相應課程，提高學生在知識面上的深度和廣度。6.環境方面的信息收集。此方面主要包括學生對就業環境和就業區域的選擇，進行相應的培養方案的修改。7.外協方面的信息收集。本方面信息收集的最根本目的就是發揮本校行業優勢，發揮外協方面的能力，提高學生在就業單位的知識和技能能力，使學生能夠學有所長、學有所用。8.政府和社會有關部門的政策等方面信息收集。例如2013年國家將啟動15億的可再生能源的研究資金，這將在某種程度上大大刺激風電設備研制企業的發展，也必將影響到方面1、2、3等資料，對學生知識掌握量和門類必然有間接影響。9.學生就業意愿調查。主要是指學生對以后職業的規劃，學生的個人就業志愿在某種程度上直接關系到學生是否能夠就業[9]。10.學生個人能力測試。個人能力主要是指專業能力、技術能力和社會能力等，通過試卷調查掌握學生對未來職業規劃和想法。11.影響學生就業其他因素。在其他因素中家庭原因和個人態度到對職業規劃起著主要引導作用，在制定方案時要充分考慮這一部分內容，有利提高學生的就業能力。

四、故障樹分析方法

故障樹分析又稱失效樹分析，簡稱FTA（FaultTreeAnalysis）。它是由美國貝爾實驗室的H．A．Watson首先提出的。用以表示系統特定頂事件與其各子系統或各元件的故障事件及其它有關因素之間的邏輯關系。以故障樹作為分析手段對系統的失效進行分析的方法。故障樹分析是一種圖形演繹方法，分析起來形象、直觀。由于它將系統事件發生的各種可能因素聯系起來而有利于弄清系統的事件模式、發現找出系統影響的各事件環節，提高系統順利運行的分析精度。由于它是由特定的邏輯門和一定的事件構成的邏輯圖，因此，可以用電子計算機來輔助建樹，能進行定性分析和定量計算[10]。故障樹分析法不僅可用于解決工程技術中的可靠性問題，而且也可用于其他的系統工程問題，本文章正是利用故障樹分析的這一點，完成職業教育方案的探討。系統產生某一事件結果都是有著各種直接和間接原因———也就是事件，在這些事件間建立邏輯關系，從而確定系統產生這一結果的各種可能組合方式或其發生概率的一種可靠性、安全性分析方法。它在工程設計階段可以幫助尋找潛在的事故，在系統建立運行階段可以作為預測的方法。職業教育培養模式作為一種教育系統，也可以采用故障樹分析方法。采用故障樹分析方法，首先要收集、規劃、整理各影響職業教育的各種信息，并歸結為整理為影響結果的客觀因素，建立故障樹。其次，建立故障樹的數學模型并量化影響標準，對每一量化影響因子進行分級加權。再次，進行職業教育培養方案的定性分析，找出需要掌握的知識內容及知識點。最后，對整個培養模式及方案進行定量分析，將每一門課程所涉及的各知識點進行雜糅，并在設置教學大綱時進行一定的取舍，否則知識點過于零碎，不利于方案實施和學生的今后發展。

五、方案實施

（一）定性分析

將通過各種渠道的信息資料進行規劃、分析、整理，并綜合考慮影響職業教育體系的各個事件，這樣才可以進行相應的故障樹定性和定量分析，通過以“風能與動力工程”專業為例綜合考慮，建立“風動”專業職業教育體系故障樹，通過這一方法對該專業培養模式和培養方案進行分析探討。具體故障樹數學模型如下所示：

（二）建立數學模型

故障樹數學模型主要包括以“與”和“或”計算?！芭c”計算在數學表示上以“﹒”號表示或者不書寫，當若出現x1x2的結構形式時，表示x1x2所代表的兩門知識課程要雜糅在一起綜合進行掌握學習?！盎颉庇嬎阍跀祵W表示上以“+”號形式表現，若出現的結構形式時，表示x1x2所代表的兩門知識課程均要分別掌握。x1x2+x3表示由知識點x1和x2雜糅形成一門專業課，同時學習由x3知識點單獨形成的專業課。這樣避免出現學生的專業課程過多、學習任務過重的現象出現，同時又避免學生在以后擇業時知識和技能不足，從而達到“學”與“不學”中尋找出一個平衡位置。具體計算公式為：T＝n1G1＋n2G2+n3G3+n4G4+n5G5=x1x2x3+x4x5+……（1）其中：n1n2……n5為資料分析時整理歸結而得到的加權因子，以提高相應知識點所占的比重，x1x2……xn為需掌握的各種知識點及技能，G1,G2,……,Gn為各種就業方向。

（三）方案實施及實際效果

通過故障樹分析設計的專業培養方案，已經在“風能與動力工程”專業081級和091級學生中初步嘗試實施，并得到很好的實際效果。在培養計劃中的“風電場安裝與設計基礎”課程集中了機械、電氣、維護、安裝等方面知識，而“風電機組監測與控制”課程又包含了控制、電氣、運行等相關知識，通過故障樹分析計算平衡各知識點在課程中所占的比重，從而達到了理想的效果。統計沈陽工程學院“風動”專業081和091級就業數據，從中可以清楚看出，無論大環境和小環境其中的影響因素權重如何變化，通過本方法分析后學生在校掌握知識和技能均能滿足招聘單位對人才的要求，同時學生對工作的滿意度也比較高。

篇8

0 引言

鋯合金在拉應力和碘腐蝕介質共同作用下所引起的脆性斷裂稱為碘致應力腐蝕開裂，簡稱ISCC。ISCC與單純的拉伸破壞不同，當有碘存在時，鋯合金在低于它的屈服強度下即可發生破壞；它與單純的腐蝕也不同，當有拉應力時，即使碘濃度很小，腐蝕速率也會很快[1]。

ISCC的發生過程一般分三個階段，即孵化期（I）、初始裂紋的形成（II）、裂紋的擴展（III），韌性破裂（IV）。孵化期是ISCC的準備階段，與鋯表面保護性氧化層的弱化所需要的時間有關。在第二階段，裂紋的形成以晶間脆性斷裂為主，開裂速率一般為10-10m/s左右。之后當應力強度因子K超過KISCC，晶粒發生穿晶斷裂，其速率在10-7～10-6m/s之間。K繼續增大，開裂速率保持在一定值之后，當裂紋尖端真應力超過鋯合金屈服強度，則發生韌性破裂，破裂速率進一步上升。鋯合金開裂速率隨應力強度因子K的變化關系如圖1所示。

其中，Y是與試件幾何形狀、載荷條件、裂紋位置有關的形狀系數，σ是試件所受真應力，a是裂紋深度。對于特定裂紋深a的試件，存在某真應力σC，使得超過它時，ISCC進入第（III）階段，穿晶斷裂發生，對應的K稱為碘致應力腐蝕開裂的應力強度因子閾值，簡稱KISCC，代表材料抵抗裂紋失穩擴展的能力[2]。一旦K超過KISCC，裂紋以穿晶斷裂的擴展方式發展，開裂速率急速上升[3]（圖1）。

反應堆中，當芯包閉合發生PCI作用，包殼周向產生拉應力。若鋯合金應力強度超過KISCC，裂紋開裂速率加快，燃料棒則有破裂的危險，因此，研究和建立的計算模型在實際工程應用和燃料包殼破裂失效的判斷中有著重要的意義。

1 KISCC模型的建立

ISCC 的發生是多因素共同作用的結果，可能涉及到的因素有碘濃度、氧分壓、溫度、局部塑性應變、應力強度因子、應變率、應力水平和方向、晶向、織構。其中，影響KISCC最為重要的因素有以下四個：

（1）織構

（2）包殼溫度

（3）快中子注量（E>0.1MeV）

（4）碘濃度

本節就以上四個重要因素展開討論，通過數據擬合得到KISCC的四影響因子模型，并在此基礎上建立計算KISCC的模型公式。

1.1 定量的選取

KISCC模型的建立主要是通過控制變量的方法，即先確定某條件下的KISCC為定量值，然后固定三個影響因素，擬合KISCC隨另一影響因素的變化趨勢。若數據不適合進行這樣的處理時，則該定量做為歸一化因子。本文中，取垂直于開裂面方向的織構為0.33，包殼溫度350℃，未接受輻照，碘分壓100Pa時鋯合金的應力強度因子閾值13.06MPa m0.5做為定量[4-5]。

1.2 織構

800℃以下時，鋯單晶是密排六方晶體，由它組成的晶粒在某些方向上的聚集排列叫做織構。圖2是ISCC發生穿晶斷裂的斷面圖[6]，準解理區由基平面組成，屬于脆性斷裂，而溝槽壁位于棱柱面上，屬于韌性斷裂。碘吸附在基平面上可使表面自由能大大降低， ISCC裂紋在基平面上的擴展加速[7]。準解理面與溝槽壁垂直，塑性變形不對基平面上的張應力起作用，所以基平面與作用力的相對取向是一個關鍵參數，而且織構的影響最為顯著。

恒應力和斷裂力學試驗確證了當基平面與宏觀斷裂表面趨向一致時，ISCC的敏感性增加[8]。對于鋯包殼管，由于芯塊膨脹引起的張應力就是周向應力，最佳的織構是基軸與包殼徑向平行。

織構對鋯合金的KISCC有著重要的影響[9]。當基平面平行于開裂面的晶粒份額增加，即該方向上織構因子f增加時，穿晶斷裂的可能性增加，KISCC值減小。

圖3 是去應力態和再結晶態鋯合金KISCC隨織構因子的變化趨勢[9]。使用13.06MPa?m1/2對KISCC進行歸一化，并利用最小二乘法擬合得到兩種不同退火狀態下KISCC的織構影響因子：

1.3 包殼溫度

溫度對KISCC的影響比較復雜。溫度升高，加快裂變氣體釋放，腐蝕環境惡化[4]，加快碘在鋯合金中擴散速度，影響晶粒內部雜質的含量，殘余應力的分布，合金的周向受力狀態等。但從作用效果上，可將溫度的影響集中在兩個方面研究[4]：

1）降低材料強度而增加材料韌性，促進裂紋尖端的應力釋放；

2）加快腐蝕介質碘對鋯合金的腐蝕作用；

這兩個方面對碘致應力腐蝕開裂的敏感性產生的影響是截然相反的。當溫度升高時，一方面，由快中子和點陣原子碰撞所產生的損傷逐漸被驅除，減輕了中子輻照的硬化效應，使得裂紋尖端的應力更容易因局部塑性變形而釋放，有利于緩解ISCC，提高KISCC。另一方面，環境中的碘向裂縫的傳質速率加快，使裂紋尖端碘濃度增加。碘濃度增加增大碘濃度梯度，促進碘的晶界擴散，碘對晶界的弱化作用加強，裂紋在晶界上的擴展更容易。

溫度升高帶來的韌性增加可用力學性能回復系數[11]表示：

而碘在包殼中的擴散系數用Einstein- stokes公式[12]表示形如：

（4）式若用taylor公式展開，其二次函數就有很好的精度，而（5）為正比例函數。兩種函數之間的位置關系可概括為相離，一個交點、兩個交點（圖4）。它們之間的位置關系反應了不同溫度范圍內兩種作用效果的主導優勢轉化。當韌性增加占優勢時，KISCC增加；當擴散占優勢時，KISCC減小。這樣，在整個溫度范圍內適合用三次多項式擬合KISCC的溫度影響因子。

但是，表1中數據集中在300～400℃之間，并不在整個溫度范圍內，為了提高精度和公式的光滑度，采用二次多項式形式的e指數擬合溫度影響因子：

材料受輻照后，微結構改變（沉淀相的定型化或再溶解，合金元素析出到晶界），大團點缺陷的產生使塑性變形更加困難，內層包殼還會受到反沖核的直接損傷[13]。隨著中子注量增加，ISCC破裂應力逐漸提高，當中子通量在1019-1020n/cm2時，該應力達到最大值，隨后則隨中子通量的增加而降低[14]。

表2給出了各種不同中子注量條件下，鋯合金KISCC值，單從快中子注量來比較KISCC，這兩者之間并不存在直接的關系，但是從它們接受輻照后KISCC的下降幅度，即Kir/K0的比值來看，該比值隨著劑量的升高而增大（表3）。

因此，考慮快中子注量影響因子形如：

由公式（8）的預測知道，當材料所接受的快中子注量為3.0068×1019n/cm2時，與未輻照時的應力強度因子閾值相等，根據羅爾定理，快中子注量在0至3.0068×1019n/cm2時，存在Kir/K0的極值（極大值）。前面提到，當中子通量在1019-1020n/cm2時，材料破裂應力有最大值，因此，該最大值對應的快中子注量的范圍可縮小在1019-3.0068×1019n/cm2之間。

1.5 碘濃度

隨著碘分壓增加，碘濃度梯度增大，加快碘的晶界擴散，促進沿晶開裂。同時，裂紋擴展過渡到快速的穿晶斷裂方式時對應的應力強度因子越低，增強鋯合金發生ISCC的敏感性[5]。

由于溫度波動引起碘飽和蒸汽壓的變化較大，文獻中多以碘分壓的數量級來表示碘濃度，當碘分壓為98kPa時，碘的面濃度近似為0.2mg/cm2[15]，因此，可估計碘分壓P與其面濃度I2之間的換算關系為：

I2=2.0408×10-6P（9）

使用13.06MPa?m1/2對文獻中數據進行歸一化處理，并與換算后的碘濃度制成表4。使用乘冪的形式，對碘濃度影響因子進行最小二乘法擬合，得到關系式為：

1.6 KISCC計算模型的建立

綜合上述織構、溫度、快中子注量、碘濃度四個影響因子，可得出KISCC的模型：

其中：

將公式（11）的預測結果與試驗數據比對（圖5），被圈起來的數據點是沒有被用于公式擬合的點，從圖上可以看出大部分相對誤差在±20%以內。

2 ISCC 開裂速率模型修正

式中，I2代表碘濃度（mg/cm2），T為包殼溫度（K），σ為真應力（pa），a為裂紋深度（m）。實際上，鋯合金發生ISCC穿晶斷裂時，其速率為10-7～10-6m/s[10]，而由公式（12）的預測結果卻趨近于10-8m/s，與實際情況不符。故對公式（12）的預測結果提高兩個數量級開裂速率提高兩個數量級（圖6）。

另外，ISCC的裂紋生長過程主要分為晶間腐蝕，穿晶擴展，韌性撕裂。當KI超過KISCC時，裂紋生長模式轉為穿晶擴展，開裂速率急速上升并在一段應力強度范圍內維持某恒定速率。隨著裂紋深度的繼續增長，KI逐漸增大，當周向真應力σ超過屈服強度σy時，開裂模式轉為韌性撕裂，此時開裂速率又是急速上升。公式（12）并不能反映上述裂紋生長模式的轉變過程，使得公式的擬合與實驗結果相差較遠。因此，考慮為公式（12）添加修正因子：

其中，系數A和B是跟包殼材料相關的系數，理想情況狀態下修正因子的添加不改變原公式數值，該修正因子為1，如圖7所示的虛線。

文獻[18]中，KISCC=4.8，σy=220MPa，包殼厚度L=900μm，固包殼最大所能承受的應力強度因子

將理想修正因子與（13）式的交點放于平臺中點，得到A=3.15。分別取B=10， 20， 55， 110， 220 發現隨著B的增大，實線在屈服強度處越來越陡峭，且當B>110時，這種陡峭趨勢已經不是很明顯（圖7），固取B=110。結合公式（12-13）得到最終ISCC開裂速率公式：

將式（15）與實驗數據[18]對比，得到圖8所示結果。圖中點劃線為公式（12），實線為經過修正后的公式（15），星號為實驗結果，虛線為文獻中公式da/dt=3.9×10-7 ln（KI /4.8）。從圖上可以看出，經過修正后的公式能更好的反應實驗結果的變化趨勢。

3 結論

本文利用文獻中的試驗數據，擬合KISCC的四影響因子，建立碘致應力腐蝕開裂的應力強度因子閾值模型，修正了開裂速率公式，得到結論如下：

（1）KISCC計算模型考慮到了材料織構、包殼溫度、快中子注量、碘濃度、材料類型和熱處理狀態六個方面。經誤差分析，除部分點之外，該模型的大部分相對誤差在±20%之內。

（2）在快中子注量影響因子的建模過程中，采用無輻照情況下鋯合金的KISCC做歸一化因子，使不同實驗條件下的數據有了對比和擬合的可能性。預測當快中子注量的范圍在1019～3.0086×1019 n/cm2之間時，KISCC有最大值。

（3）對原ISCC開裂速率公式添加了修正因子，得到的計算結果與實驗數據吻合較好。

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篇9

Modeling and simulation of SCR reaction in a power plant

Liao Li， Yang Pengzhi

Key Laboratory of Low-grade Energy Utilization Technologies and Systems， Chongqing University， Ministry of Education， Chongqing 400044， PR China

Abstract： The SCR （selective catalytic reduction） technique is an advanced way to removal NOx from the flue gases in coal-fired power plants. Based on the Langmuir adsorption-desorption model and Eley-Rideal reaction mechanism， a dynamic mathematical model is established in this paper to focus on the nitrogen monoxide concentration at the outlet of the SCR reactor . In additional， identification technique is applied to obtain the exact value of certain kinetic parameters based on the data from a power plant and the assumption that the pre-exponential factor for the DeNOx reaction KNO is a variable which is affected by the NH3/NO concentration ratio at the inlet of the SCR reactor. The SCR model is tested in static state situation and dynamic state situation in different loads in the power plant .The result of simulation suggests that： A）these parameters gained from identification and the SCR model can suit the real SCR reaction in this power plant .B） Temperature， ammonia concentration， nitrogen monoxide concentration as well as gas velocity play crucial roles in SCR reaction .C）In the power plant， the amount of ammonia supply， the control of NH3/NO concentration ratio are effective methods to ensure the nitrogen monoxide concentration at the outlet of the SCR reactor stays in an appropriate range especially in the load up process or load down process.

Keywords： SCR； modeling and simulation； identification； power plant operation

τ詬玫緋В相比于溫度和進口NO的影響，NH3的增加對于脫硫效率的提高較為緩慢，如圖3（b）、圖6。表3也可以看出，該廠需要的供氨量也很大，氨氮比偏高，在1.4以上，尤其是在負荷變化時，需要更大的氨量，其氨氣逃逸量控制在0.015PPM-0.03PPM左右，符合排放標準。在實際運行中，升降負荷時，需提前增大供氨量，保持氨氮比變化率在0.01以內。并隨時監視出口NO和NH3的排放量，防止排放超標（該廠出口濃度大于200mg/m3即為超標排放）。

（4）溫度與NO共同擾動

選取機組某500MW時穩定狀態時的參數值。 圖7中，5s時刻，進口NO濃度突然升高至962mg/m3，出口NO的濃度相應的增大至68mg/m3 。 15s時刻，突然增加進口煙氣溫度至385℃，催化效應增加，出口NO濃度減小，直至25s處，保持溫度385℃，進口NO濃度降至924 mg/m3。此時可見出口NO濃度減小至56 mg/m3。 變化過程和趨勢符合實際的變化。

六、結論

1依據Langmuir吸附層模型、E-R反應機理、建立反應器出口NO濃度變化的模型，其中未知參數采用多次辨識的方法獲得，假設KNO是一個與氨氮比變化率有關的函數，通過擬合得到關系式 。仿真過程的關鍵是確定不同階段的負荷時起始修正系數 ，負荷變化時根據前后時間段氨氮比變化率乘以相應 。模型能夠較為真實的反應機組運行時出口NO濃度的變化趨勢和相應數值，最大誤差控制在25%以內。

2模型驗證和仿真過程中，反應溫度升高、煙氣流速降低有利于催化反應的進行，入口NO濃度降低、供氨量增加亦能減小出口NO排放量。

3模型能夠對該電廠的脫硝運行過程進行分析和預測，為運行中提供指導防止排放超標：1）入口NO量（通過煤質、負荷）、反應溫度、供氨量的控制是保證脫硝效率的主要手段；2）從仿真試驗中，該電廠催化劑在360℃-380℃之間溫度的增加使得催化效率能明顯提高。運行過程中，機組在550MW-660MW時，將煙氣溫度控制在375℃-385℃之間。400MW-550MW時，應將煙氣溫度控制在365-375℃。300MW-400MW時，將煙氣溫度控制在360℃-365℃；3）控制供氨量是運行中保證出口濃度的最主要手段。升降負荷過程中，進口NO濃度變化較大，出口濃度變化劇烈。加入的NH3反應有滯后性，負荷變化時，應提前增減供氨量。確保前后5s內氨氮比變化率控制在0.01以內，即每分鐘供氨量的增減控制在30kg/h以內。

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篇10

中圖分類號 TP 文獻標識碼 A 文章編號 1673-9671-(2012)012-0175-01

循環流化床鍋爐作為燃燒適應性強、污染低、負荷調節性能好的燃煤技術，已經成為燃煤技術的主力軍。隨著人們對電力的需求逐漸增長，循環流化床鍋爐的數量在我國呈現逐年遞增的態勢, 循環流化床鍋爐數量的迅速增多，給其運行的自動化提出來更高的要求。循環流化床鍋爐自動控制系統要調節的變量很多，有主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、料床厚度、料床溫度、汽包水位、一次風量、引風量、給水流量等，本文主要闡述循環流化床鍋爐中的燃燒系統和汽水系統的自動控制方案。

1 循環流化床鍋爐燃燒系統控制方案的設計

循環流化床鍋爐燃燒控制系統的主要任務是在確保安全運行、經濟燃燒以及環保的要求下，使燃料燃燒所產生的熱量盡快地適應負荷的要求。循環流化床鍋爐燃燒控制的難點是：①煤質煤量的變化使得燃燒控制系統不穩定甚至很難發揮作用；②負荷變化能夠引起床溫的顯著改變；③影響燃燒效率的因素很多，例如：一、二次風配比、燃煤顆粒和床溫等。針對以上難點，本文從以下幾個方面進行燃燒系統設計。

1.1 氧量校正環節

為了合理燃燒和節約能源，通常采用過剩空氣系數來實現低氧燃燒，過?？諝庀禂档睦硐胫凳?，但是由于影響循環流化床鍋爐燃燒狀況的因素眾多，再加上各種干擾因素的頻繁出現，因此在實際控制中該系數的取值范圍一般為1.02～1.10。同時為了消除爐壓變化引起爐子漏風、燃料熱值波動、鍋爐進料和出料時空氣進入等干擾因素對燃燒效果的影響，在設計氧量校正環節引入排煙含氧量對過?？諝庀禂颠M行校正，從而實現氧量的閉環控制，提高了抑制干擾的能力，最終確保鍋爐處于最佳燃燒狀態。

1.2 負荷調節方案

由于主蒸汽壓力的變化直接反映出供熱負荷的改變，因此，主蒸汽壓力是反映循環流化床鍋爐經濟、安全運行的重要參數之一。為了適應供熱負荷的變化，通過調整鍋爐的風量、給煤量來實現。在負荷調節方案設計時，一般采用主汽流量信號作為前饋調節，為了消除燃燒率變化引起的干擾，本文采用經過動態補償后的能量平衡信號作為前饋補償信號。這樣就起到負荷擾動時鍋爐燃燒快速響應，確保了燃燒的穩定性。

1.3 給煤調節方案

1）熱量信號的組成。當主蒸汽壓力不變時，通常用熱量信號代替給煤量，然后再用主蒸汽流量代替熱量信號。這種替代在靜態情況下是合理的。但是，在動態性能下，系統的熱量信號不僅包括主蒸汽壓力，還包含鍋爐的蓄熱能量，而蓄熱能量和汽包壓力密切相關。因此改善循環流化床鍋爐自動控制系統的動態性能，本文在設計給煤調節方案時熱量信號由蒸汽流量信號和汽包壓力信號兩部分組成。2）負荷床溫調節。由于不同的負荷，要求的鍋爐床溫度不同，負荷床溫調節環節的主要任務是調整煤量、煤質的變化。當負荷處于穩定狀態時，采用床溫信號調整和補償給煤量，確保床溫信號保持在穩定的范圍之內。當床溫過高時，減少一點給煤量；當床溫偏低時，增加一點給煤量。

1.4 風量調節方案

1）總風量調節。循環流化床鍋爐總風量的調節是通過一次風量調節和二次風量的調節來實現的，其中一、二次風的分配率要根據鍋爐廠的資料進行確定，在實際的控制過程中，也可根據現場的實際情況做適當的調整。2）一次風量調節。對于循環流化床鍋爐而言，一次風的作用是用來保證物料處于良好的流化狀態，從而維持正常的物料循環。一般情況下，一次風量要占到總風量的40%～60%之間，由于不同的鍋爐該數值不一，在實際的應用過程中還要進行適當的調整。由于循環流化床鍋爐的正常燃燒要求床溫維持在一定的范圍之內，因此，一次風量的設計還要綜合考慮床溫控制。3）二次風量調節。循環流化床鍋爐中二次風的主要作用是協助懸浮段中微小煤炭粒子充分燃燒。二次風量調節通過控制二次風擋板的開度實現，從而確保燃料的充分燃燒。

2 循環流化床鍋爐汽水系統控制方案的設計

循環流化床鍋爐汽水控制的目標是在確保鍋爐和汽機安全、經濟運行的前提下，控制鍋爐主蒸汽溫度在合理范圍內、鍋爐給水流量能夠滿足蒸汽負荷的要求。根據汽水系統特性，本文從主蒸汽溫度控制和汽包水位控制兩個方面闡述汽水系統的控制方案設計。

2.1 主蒸汽溫度控制方案的設計

1）主蒸汽溫度特性分析。對于熱電廠中循環流化床鍋爐而言，主蒸汽溫度過高會導致汽機高壓缸和過熱器承受過高的熱應力而損壞；主蒸汽溫度過低，則會降低機組的熱效率，影響鍋爐的經濟性能。因此，主蒸汽溫度控制系統是確保機組穩定運行和提高機組熱效率的重要組成部分，由于影響主蒸汽溫度的因素很多，例如減溫水流量、進入過熱器的熱焓、蒸汽負荷、火焰中心位置等。在各種擾動因素的影響下，汽溫調節對象的動態特性有一定的慣性和滯后特性，因此主蒸汽溫度的控制也是循環流化床鍋爐各個控制對象中較復雜、困難的一項。2）主蒸汽溫度模糊控制器的設計。為了確保主蒸汽溫度在大多數情況下維持在480℃，通常情況下主蒸汽溫度控制方案采用串級PID控制器，該方案具有容易實現、結構簡單等特點。但是由于主蒸汽溫度的對象特性具有滯后性、非線性、不確定性、變化性等特點，再加上各種擾動因素的影響，采用串級PID控制器的控制品質得不到保證。為了提高PID控制的自適應性，本文將模糊控制引入到主蒸汽溫度串級控制中，主調節器采用Fuzzy-PI復合模糊控制器，當主蒸汽溫度偏差較大時，采用模糊控制和適當的PI作用能起到抑制干擾因素的作用，從而確保系統在穩定后還沒有穩態誤差。

2.2 汽包水位控制方案的設計

1）汽包水位特性分析。由于汽包水位間接地表現了鍋爐負荷和給水之間的平衡關系，因此，汽包水位也是確保鍋爐穩定、經濟運行的重要參數之一。循環流化床鍋爐汽包水位控制的主要任務是：①保持給水量在負荷不變時的相對穩定；②維護汽包水位在合理的范圍之內。2）加權因子模糊控制器的設計。由于鍋爐蒸汽負荷變化會造成的虛假水位現象，再加上汽包水位系統是一個非線性的滯后系統。為了保證鍋爐汽包水位的偏差在±25 mm的范圍之內，本文采用加權因子模糊控制器的設計思路，選取鍋爐汽包實際水位和給定水位值之差和其變化率作為控制器的輸入，自調整加權因子作為控制的輸出。

3 結束語

為了實現鍋爐穩定、安全、高效地運行，開發研究循環流化床鍋爐自動控制技術具有重要的現實意義和經濟價值。隨著循環流化床鍋爐的逐漸普及、計算機和人工智能技術的逐漸發展、操作人員的經驗日益豐富、模糊控制和人工神經網絡等智能控制方法逐步應用，循環流化床鍋爐自動控制系統的設計會逐漸完善。

參考文獻

[1]周俊霞,付松.循環流化床鍋爐床溫控制建模與仿真[J].華北電力大學學報,2003,01.