电站锅炉燃烧诊断优化技术的现状及发展

• 作者: 徐益谦 杨宏旻 顾璠
• 来源期刊: 锅炉技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电站锅炉 燃烧诊断 人工智能 优化
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 设计·科研·试验
• 页码范围: 1-4,19
• 页数: 5页
• 分类号: TK227.1
• 字数: 3688字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4763.2007.02.001

摘要

燃烧诊断和控制技术直接关系到电站锅炉运行的经济性和安全性,而电站锅炉内的煤粉燃烧过程极其复杂,燃烧的诊断问题长期得不到很好解决.现代光测技术、计算机数字图像处理技术、人工智能等新技术和新理论的飞速发展,推动了真正意义上的燃烧诊断技术的实现.论述了火电站燃烧诊断系统的重要性和复杂性,讨论了现有大型火电机组燃烧监控及诊断技术的现状与不足,结合现代人工智能理论和控制理论的进展,展望了未来燃烧诊断优化技术的发展方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐益谦	东南大学能源与环境学院	73	1142	21.0	31.0
2	顾璠	东南大学能源与环境学院	40	400	12.0	18.0
3	杨宏旻	南京师范大学动力工程学院	35	203	8.0	13.0