一种基于响应面法的高温空气燃烧组织优化方法与流程

本发明涉及燃烧组织优化技术领域，特别涉及一种基于响应面法的高温空气燃烧组织优化方法。

背景技术：

蓄热式高温空气燃烧技术(htac)是80年代初国际上兴起的一项新型燃烧技术，该燃烧是一种动态反应，不具有静态火焰，不存在传统燃烧过程中出现的局部高温高氧区。从而具有节约燃料，提高热利用率，减少co2和nox排放以及降低燃烧噪音等优势，被誉为21世纪关键技术之一。

低氮燃烧一直以来都是炼化企业以及加热炉厂家追求的目标。目前，国内厂家对燃烧器的结构进行了一定的改造，通过采用空气分级、应用先进的燃烧技术和传热技术等方法来实现对燃烧过程中氮氧化物的控制。虽然这些方法一定程度上降低了nox的排放，但对燃烧组织方面的优化鲜有研究。如何在现有燃烧器结构的基础上采用合理燃烧组织来进一步降低nox排放，是一个值得考虑的问题。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于响应面法的高温空气燃烧组织优化方法，可以用于确定蓄热式高温空气燃烧组织优化参数。

为了实现上述目的，本发明提供了一种基于响应面法的高温空气燃烧组织优化方法，

步骤一，确定燃烧炉进行高温空气燃烧的若干燃烧组织因素；

步骤二，根据步骤一确定的燃烧组织因素，通过响应面法确定高温空气燃烧组织优化的燃烧组织因素参数组合；

步骤三，根据步骤二中的燃烧组织因素参数组合对燃烧炉相应的因素进行调整。

优选为，所述步骤二的响应面法包括：

s1，根据所述步骤一确定的燃烧组织因素，采用ccd中心复合设计确定试验方案；

s2，根据ccd试验编码对各所述燃烧组织因素对应的各水平进行编码变换；

s3，按照ccd试验方案完成试验；

s4，建立响应面模型，对试验结果进行分析。

优选为，所述步骤一中确定的燃烧组织因素为：助燃空气预热温度、过剩空气系数和一二次风分级比三种因素。

优选为，所述s1的ccd中心复合设计确定的试验方案为，根据所述步骤一选择的燃烧组织因素，确定各因素的水平，并制定这些因素及因素水平的ccd实验方案。

优选为，所述的因素水平为5水平。

优选为，所述s2中编码变换为，将设计参数的取值作编码变换，建立因素水平值与编码的一一对应关系，包括确定因素水平的零点值，根据ccd设计编码确定区间步长，完成水平值与编码值之间的变换。

优选为，所述的确定因素水平零点值和区间步长为，确定因素的变化范围为(tmin，tmax)，则零点值为区间步长为

优选为，所述s3中的按照ccd试验方案完成试验为，根据ccd试验方案，采用热态试验或者cfd(计算流体力学)软件完成所有设计点的设计试验，通过烟气分析仪或者cfd(计算流体力学)软件后处理获得试验点的指标值。

优选为，所述s4中的建立响应面模型，分析试验结果的方法为，将试验指标值输入响应面软件，根据软件分析结果，提取多项式系数，得到燃烧组织各因素与响应值之间的多项式关系，继而输出响应面三维图并判断燃烧组织各因素对目标函数的影响情况，并根据典型值分析表，判断是否需要进行岭嵴分析。

优选为，经过所述s4分析，如果不需要岭嵴分析，则确定优化组织参数组合；如果需要岭嵴分析，则进行岭嵴分析，所述的岭嵴分析为，以原始设计中心点为球心，对每个坐标从球心开始不断扩大，在r为半径的超球面与响应面的交点形成的轨迹范围内找出最佳响应值，其中，半径r不能超过试验范围。

优选为，所述助燃空气预热温度为777℃，所述过剩空气系数为1.13，所述一二次分级比为25％:75％。

本发明的有益效果是：响应面法是一种优化工艺条件的有效方法，可用于确定各因素及其交互作用在工艺过程中对指标(响应值)的影响，精确地表述因素和响应值之间的关系。本发明以u型辐射管为研究对象，应用高温空气燃烧技术，采用数值模拟方法得到no排放量，并通过响应面法优化了助燃空气预热温度、过剩空气系数和一二次风分级比三因素对no排放量的影响，为实际工业生产中燃烧组织的确定提供了科学依据。

附图说明

图1为本发明实施例的助燃空气温度与过剩空气系数对响应值的影响。

图2为本发明实施例的助燃空气温度与一二次风分级比对响应值的影响。

图3为本发明实施例的过剩空气系数与一二次风分级比对响应值的影响。

图4为本发明实施例的各组织参数u型辐射管中心轴线no曲线对比。

图5为本发明实施例的各组织参数no云图对比。

图6为本发明实施例u型辐射管模型图。

具体实施方式

为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，对本方案进行阐述。

实施例1

本发明提供了一种基于响应面法的高温空气燃烧组织优化方法，包括：

(1)确定需要考虑的燃烧组织因素

本实例主要优化助燃空气预热温度、过剩空气系数和一二次风分级比三因素。助燃空气预热温度决定了燃烧温度分布的均匀性，过剩空气系数决定了燃烧的热损失，一二次风分级比决定了一次燃烧的强度。因此需合理的考虑它们的大小。

(2)采用ccd中心复合设计确定试验方案及对各因素各水平进行编码变换

采用statistica软件设计三因素五水平ccd设计方案，五水平编码值分别为：-1.67332、-1、0、1和1.67332。设定助燃空气预热温度零点值为800℃，区间步长为50℃；过剩空气系数零点值为1.1，区间步长为0.05；一二次风分级比零点值为20％:80％，区间步长为10％。根据三因素五水平ccd中心复合设计表，各因素各水平的编码变换见表1。

表1各因素编码变换结果

(3)按照ccd试验方案完成试验

目前，ccd是用得最为广泛的试验设计。本实施例采用ccd中心复合设计，试验顺序是随机的。完成ccd中心复合设计之后，根据设计表格，利用cfd软件fluent完成全部模拟试验。ccd中心复合设计及试验结果如表2所示。

表2ccd中心复合设计及试验结果

(4)建立响应面模型，分析试验结果

采用statistica软件对试验数据进行回归拟合分析，为了叙述方便，使用字母a表示助燃空气温度，b表示过剩空气系数，c表示一二次风分级比，得到以no排放量为响应值的回归方程为：

y＝38.54+4.01a+0.99a²-1.27b-0.10b²-6.57c+5.56c²+1.14ab-2.04ac-4.94bc

回归方程的拟合分析结果见表3，由该表可知，以no排放量为响应值时，模型p<0.001，表明该二次方程模型显著，拟合效果良好，可靠性高。当p<0.05时，即表示该项指标显著，p<0.01时，即表明该项指标极为显著。可见一二次风分级比线性项及平方项的p值小于0.05，为显著的模型项。对比p值，各因素对no排放浓度的影响由大到小依次为一二风分级比>助燃空气温度>过剩空气系数。模型拟合系数r²＝0.8365，表明模型中83.65％以上的数据与实际试验结果拟合良好，说明该模型能够较为准确地预测no的生成，该回归模型是可靠的。

表3响应面法分析结果

响应面分析法的图形是特定的响应值对应的各因素构成的一个三维空间，可以直观地反映各因素对响应值的影响，从试验所得的响应面分析图上可以分析出各因素之间的相互作用。由于响应面图为三维图，只能表达含两个影响因素的函数，故每一个响应面三维图都需要固定其中两个影响因素位于编码为0的位置。各因素间交互作用的响应面三维图见附图1。

(5)进行岭嵴分析，确定优化组织参数组合

从典型值分析表4可以看出，四个因素的特征值有正有负，表明此二次响应面是鞍面，没有唯一最佳值，因此需要作岭嵴分析，进一步确定最佳响应值。

表4典型值分析表

岭嵴分析是以原始设计中心点球心(本试验去球心为<0,0,0>)，在r为半径的超球面与响应面的交点(即嵴点)形成的轨迹范围内找出最佳响应值。岭嵴分析的结果是对每个坐标从球心开始不断扩大，半径r不能超过试验范围，本文选取r在0.1、0.2、…、1.0范围内计算嵴点。本实施例采用sas软件进行岭嵴分析，分析结果见表5。

表5岭嵴分析

由表5可知，随着编码半径r的增加，响应值no逐渐减小。当r＝0.6时，标准误差最小，因此选择该数据作为本次试验最优值，此时助燃空气温度为777℃，过剩空气系数为1.13，一二次分级比为25％:75％。按照上述最佳结构参数做验证模拟计算，no排放量实际模拟结果为31.7ppm，与预测值基本一致。图2为优化组织参数与ccd设计表中第5组参数和第15组参数u型辐射管中心轴线no曲线对比，图3为其no云图对比。可以发现优化组织参数的no数值显著降低，实现了no减排效果，达到了项目预期。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。