В Институте теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН разработали автоматическую систему инициирования и поддержания горения пылеугольных котлов. Новая технология позволит значительно повысить эффективность работы угольных электростанций и уменьшить выбросы вредных веществ в атмосферу. Разработка уже проходит тестирование на новосибирской ТЭЦ-3.

Уголь — одно из наиболее перспективных энергетических топлив в мире, и в России, в Сибири, особенно в Восточной Сибири, — основное горючее для энергетики, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе. На угольных теплоэлектростанциях установлены сотни паровых котлов марок БКЗ, ПК, ТП, производящих от 35 до 670 тонн пара в час. Эти котлы, произведённые Барнаульским, Подольским и Таганрогским котельными заводами, сжигают пылеугольное топливо факельным методом. Для растопки и подсветки пылеугольного факела в них используется дефицитный и дорогой мазут в объёме от 0,1 % до 3,5 % от суммарного топлива. Однако существуют проблемы с поставками этого мазута, его хранением в холодное время года, разогревом, взрывобезопасностью, дефицитом и, главное, дороговизной. Энергозатраты на собственные нужды ТЭС, где используется мазутный розжиг и подсветка, увеличиваются на 2—3 %. Это приводит к повышению тарифов на энергию.

Сотрудники Института теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН в сотрудничестве с инжиниринговой организацией Новосибирска ООО «КОТЭС Инжиниринг» разрабатывают технологию, направленную на создание автоматической системы инициирования и поддержания горения пылеугольных котлов без использования растопочного мазута. Она включает в себя вихревую горелку с плазменными воспламенителями, контрольно-измерительное оборудование и датчики управления, а также программное обеспечение с встроенным нейросетевым алгоритмом.

Сейчас на Новосибирской ТЭЦ-3 ведутся работы по внедрению вихревой горелки с плазменным воспламенением. Осуществлены тестовые пуски котла без использования растопочного мазута.

«Технология направлена на замещение дорогого мазутного топлива, и сейчас мы начали внедрять её на ТЭЦ-3 Новосибирска. Уже проведены две успешные растопки. Наша цель — сделать хорошее автоматизированное устройство, которое способно работать не только на угле, но еще на газе и жидком топливе, чтобы повысить эффективность и экологичность выработки электроэнергии. На данный момент мы ведём работу по обучению нейронных сетей данными с ТЭЦ и планируем внедрить их в нейросеть. Мы также сотрудничаем с новосибирской компанией по производству газоаналитического оборудования ООО “БОНЭР” — создаем датчик оперативного контроля выбросов газа на основе показания датчика водорода, то есть подсчитываем баланс водорода и кислорода и определяем уровень вредных выбросов», — рассказывает научный сотрудник лаборатории экологических проблем теплоэнергетики ИТ СО РАН кандидат технических наук Евгений Борисович Бутаков.

Использование автоматической системы инициирования и поддержания горения пылеугольных котлов имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционными методами. Она обеспечивает стабильность сжигания, что приводит к снижению выброса вредных веществ в атмосферу, повышению КПД котла и эффективности его работы. Также система автоматизирует процесс управления горением и снижает риск ошибок и аварий, которые связаны с человеческим фактором.

«Мы стремимся решить проблему низкой эффективности сжигания топлива. Для того чтобы избежать аварийных ситуаций, важно вовремя диагностировать отклонения в работе котла. Инициирование и поддержание горения можно контролировать технологией плазменного воспламенения. Она разрабатывается в нашем институте и связана с воспламенением плазмотронов», — объясняет Евгений Бутаков.

На станциях часто сталкиваются с неточностью контроля расхода угля и воздуха. Для того чтобы диагностировать и поддерживать режимы горения, учёные предложили использовать нейронные сети. Процесс заключается в том, чтобы измерить параметры более чувствительными датчиками, построить нейронную сеть и научить её выстраивать связь между расходом топлива, показаниями датчиков и визуальным контролем. В итоге искусственный интеллект будет самостоятельно считывать точные данные. Подобным способом можно определять КПД и управлять процессом горения в режиме реального времени.

«Сейчас перед нами стоит задача — взять данные за длительный период с промышленного котла, обработать их и решить многопараметрическую задачу, чтобы нейронная сеть могла предсказывать энергетические выбросы. Тогда по визуализации факела мы могли бы определять, какой режим горения поддерживается в котле. Таким образом, автоматизированная система сможет предупреждать о чрезвычайных ситуациях. На промышленном экспериментальном стенде в институте мы обучаем нейросеть и создаем аварийные процессы, например слишком высокие температуры», — говорит о внедрении нейросетей Евгений Бутаков.

Развитие автоматической системы инициирования и поддержания горения пылеугольных котлов позволит повысить эффективность и безопасность работы пылеугольных электростанций, снизить выбросы вредных веществ и улучшить экологическую ситуацию. Технология может стать основой для разработок управления горением в других типах котлов и печей.

«Перед нами стоит задача разработать автоматическую систему управления горением не только пылеугольных котлов, но газовых и жидкотопливных. Сейчас мы занимаемся фундаментальной и прикладной частью, взаимодействуем с заинтересованными инжиниринговыми компаниями Новосибирской области и получаем от них запросы. Мы нацелены на промышленность и предлагаем бизнесу готовое решение», — делится перспективами Евгений Бутаков.

Текст: Софья Казакова.
Источник: «Наука в Сибири».