Sisältö. Työn lähtökohta ja tavoitteet Lyhyt kertaus prosessista Käytetyt menetelmät Työn kulku Tulokset Ongelmat ja jatkokehitys

Transkriptio

1 Loppuraportti

2 Sisältö Työn lähtökohta ja tavoitteet Lyhyt kertaus prosessista Käytetyt menetelmät Työn kulku Tulokset Ongelmat ja jatkokehitys

3 Työn lähtökohta ja tavoitteet Voimalaitoskattiloiden tulipesässä tapahtuvaa palamisen laatua ei pystytä mittaamaan suoraan Ainoat varmat indikaattorit palamiselle ovat päästömittaukset, jotka sijaitsevat piipussa => mittaustuloksissa on viivettä Tyypillisesti tulipesästä mitataan painetta ja lämpötilaa, lisäksi kattilaan virtaavien ilmojen määrät mitataan Työn tavoitteena on indikoida palamisen laatua tulipesän mittausten avulla Tällöin olisi mahdollistaa pienentää kattilan tuottamia päästöjä, koska palamisesta saadaan tietoa viiveettä

4 Kuplaleijukattila Lieriö Ekonomaiserit Tulistin III Tulistin II Polttoilmakanavat Puhallin Tulistin I Hiekkasiilo Polttoaineen annostelusiilo Tulipesä Polttoainetorvi Hiekkapeti Pohjatuhkasäiliö

5 Menetelmät Tavoitteeseen pyrittiin käyttämällä kahta eri lähestymistapaa Taajuusanalyysi ja monimuuttujaregressio Taajuusanalyysin lähtökohta: Paineen taajuusspektrin muoto muuttuu palamisen muuttuessa Monimuuttujaregression lähtökohta: Tulipesän inputien (paine, lämpötila, ilmavirtaus) ja päästöjen välillä on korrelaatio Monimuuttujaregressionavulla voidaan luoda palamista kuvaava malli

6 Monimuuttujaregressio Regressiomalli Kahden muuttujan välinen lineaarinen yhteys Yhden muuttujan tapauksessa kerroin ja monen muuttujan tapauksessa matriisi Mallin parametrit saadaan minimoimalla outputin ja inputin välinen neliösumma Tässä työssä käytettiin Heikki Hyötyniemen luomaa toolboxia Matlab:iin Toolboxsisältää työssä käytetyt regressiomenetelmät, sekä funktiot datan nollakeskiarvottamiseen ja skaalaukseen

7 Työn kulku Viikko minuuttidatan taajuusanalyysi Viikko 45 uutta sekunnin välein näytteistettyä dataa Viikko staattinen regressioanalyysi Viikko päivittyvä regressiomalli + hyvyyslukufunktio

8 Tulokset: Taajuusanalyysi 1(2) Minuuttidataa käytettäessä tulipesän paineen taajuusspektrissä ei näy muutoksia Tulipesän paineen spektri ennen NOx nousua NOx-pitoisuuden muuttuessa Savukaasun NOx pitoisuus Tulipesän paineen spektri NOx nousun jälkeen mg/nm min

9 Tulokset: Taajuusanalyysi 2(2) Sekuntidataa käytettäessä spektristä löytyy toinen taajuus Tulipesän paineen 1 spektri ennen NOx heilahtelua 3 Nox pitoisuuden mittaus piipusta Tulipesän paineen 1 spektri kun NOx pitoisuus vaihtelee voimakkaasti

10 Tulokset :Monimuuttujaregressio, Staattinen malli Data jaetaan kahtia 1. puolikas mallin luotiin, loput validointiin Vertailua varten luotiin hyvyyslukufunktio, joka laskee mallin tuottaman NOx pitoisuuden ja mitatun pitoisuuden neliön 8 6 PCA-regressio: NOx malli Measured PCA PCA-regressio: CO malli 14 Measured 12 PCA

11 Tulokset :Monimuuttujaregressio,Päivittyvä malli Malli päivitetään uuteen 5 sekunnin välein Virheen keskiarvo pieneni,92=>,53 NOxpäästöjen osalta PCA malli halutusta muuttujasta PCA malli halutusta muuttujasta 5 Measured PCA Measured PCA x x 1 4

12 Ongelmat ja jatkokehitys Taajuusanalyysi Tulipesän paineen spektrissä näkyy muutoksia NOxpitoisuuden muuttuessa Vain yhdessä kohtaa mittausdataa Ei ennusta 1 sekunnin näytteenottotaajuudella pystytään havaitsemaan vain ½ Hz taajuuksia Monimuuttujaregressio Päivittyvänkään mallin tarkkuus ei ole kaikissa tilanteissa riittävää Mallia rakennettaessa on tunnettava viiveet, joilla päästömittaukset reagoivat Lämpötilamittaukset reagoivat hitaammin kuin paine tai virtausmittaukset => huomioitava mallissa Mallin avulla voidaan paikantaa mahdollisia huonon palamisen syitä tutkimalla mallimatriisin muutoksia

13 Yhteenveto Monimuuttujaregressionavulla on mahdollista ennustaa palamisen päästöjasuhteellisen tarkasti kun käytetään sekuntidataa Minuuttidatalla tarkkuus selvästi huonompaa Suurempi näytteenottotaajuus tuskin parantaisi tuloksia merkittävästi Tulipesän paineen taajuusspektrissä näkyy muutoksia kun NOx päästöt heilahtelevat Tuloksia mahdoton validoida, koska muita vastaavia kohtia ei käytettävissä olleesta datasta löytynyt