淄博除尘用风机品质***无忧“本信息长期有效”

针对除尘用风机具体实例，本文采用结构化网格进行数值模拟，并利用Autogrid软件提供的H型网格自动生成功能生成进水口和叶轮的***终网格。除尘用风机其他部分的网格生成是通过先划分区域，然后手动划分网格来完成的。边界及初始条件1）集热器入口设为入口边界，叶轮出口设为出口边界，叶轮前盘、后盘和叶片的实体壁设为实体壁，转轮边界面与下一周期转轮边界面之间的连接设为PE。三元匹配连接，循环数设为12。设定除尘用风机初始静压P=1.01325*105pa，初始温度t=293K，轴向入口速度=18m/s，所有旋转壁（如前盘、后盘、叶轮叶片等）的输入速度n=1450r/min，其他非旋转壁（如蜗壳）的输入速度为零。由于流道内轴流分布不均匀，叶轮前后盘不一致，为便于比较分析，沿叶轮圆周做了A、B两段。叶轮通道内的速度和压力分布用云图和矢量图表示。工作人员进行了技术探讨，确定了除尘用风机、脱硫增压风机的风量、风压及系统抗延长性能。给出了开槽角度对风机性能的影响。给出了叶片开槽角度对风机总压和效率的影响结果。叶片开槽使风机的总压和效率增加，但总压明显增加，效率增加不大。其中，方案7的压力和效率增加较大，总压增加3.87%，效率增加0.15%。

一台带有循环通道和扩散器的后向除尘用风机的噪声值。利用FW-H噪声计算模型和实验方法，得到了风机叶片和扩压器表面的表面力脉动和垂直速度。得到了噪声计算所需的数据，成功有效地完成了风机噪声预测任务。除尘用风机在瞬态流场稳定后，用ffowcs-williams-hawkings方程计算设计风机的气动噪声，该方程主要描述了流场与动壁相互作用产生的气动噪声。在声学模拟理论的基础上，得到了运动固体边界与流体相互作用产生的噪声。方程右边的三个项分别代表流体。流体边界处的位移噪声、波动噪声和体积噪声分别属于单极源、偶极源和四极源。结果表明，除尘用风机考虑静、动叶相互作用和静叶非定常尾迹等实际流动特性，用瞬态计算方法得到的静盘密封效率低于稳态计算得到的静盘密封效率。本文计算的流体是不可压缩的，单极和四极的源项可以忽略不计。除尘用风机噪声的计算和结果分析表明，在设计风机出口外的计算区，有1100Hz的声压峰值，声压值为58dB。噪声观测点在距叶轮旋转中心2米4米处产生。风机噪声值的计算表明，1100Hz时有一个声压峰值。在远场噪声计算中，随着受流点到叶轮中心距离的增加，风机噪声值呈下降趋势。

这些方法往往需要复杂的数学计算和重复的实验设计，建模周期长，成本高，存在风机历史运行数据使用不足，造成信息资源浪费等问题。近年来，随着人工智能算法的发展，数据驱动建模方法逐渐应用于风机性能预测。基于除尘用风机的历史运行数据，提出了一种基于模糊RBF***网络的离心风机建模方法。该方法取得了一定的效果。然而，***网络建模所需的数据量大，建模周期长，建模数据分布不优化，可能导致建模数据过度集中，容易陷入局部较优。.大型离心风机性能预测方法，采用LSSVM算法和除尘用风机历史运行数据建立性能预测模型，除尘用风机采用LHS方法保证建模数据在建模区间内均匀分布，提高模型的通用性。离心风机的数据采集是建立离心风机模型的基础，因此有必要设计实验来采集必要的离心风机模型数据。影响离心风机性能的输入变量很多，忽略了二次变量的影响。影响离心风机性能的主要变量是进口压力、进口温度、进口流量和转速。选择出口压力作为衡量离心风机性能的指标。为了提高模型的通用性，避免局部建模，采集的训练和测试数据应均匀分布在风机的整个运行范围内。正常运行时，风机进口挡板开度为50%~55%，风机电流95~100A，满足机组满负荷运行要求。lhs采用分层采样，将采样间隔均匀划分为若干等分，并在每个部分随机采集数据，保证了数据分布的均匀性，避免了数据过度集中。