基于輻射成像的火焰溫度場重建模擬研究.pdf

1、能源在21世紀已經(jīng)成為人們賴以生存和發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，同時它也關(guān)系到國民經(jīng)濟的發(fā)展和全球化的可持續(xù)發(fā)展。目前，以燃煤為主的火力發(fā)電機組在我國能源供給中占據(jù)著重要地位，并且這種趨勢在很長一段時間內(nèi)不會改變。電站鍋爐的基本要求是爐膛內(nèi)的火焰燃燒始終保持穩(wěn)定、均勻的狀態(tài)，而大型鍋爐內(nèi)煤粉的燃燒是一種非常復(fù)雜的具有熱輻射交換的物理化學(xué)過程。因此，實時獲取爐膛火焰溫度信息，對于保證鍋爐可靠、安全和經(jīng)濟的運行十分重要。本課題主要從數(shù)值模擬和實驗兩

2、方面探究了鍋爐爐膛火焰的二維溫度場重建。
　　文章在數(shù)值模擬部分共采用三種不同的輻射逆問題求解算法并針對不同算法建立了不同的求解模型，隨后對單峰對稱和雙峰偏置兩種溫度分布形態(tài)進行數(shù)值模擬研究。第一種方法采用蒙特卡洛法結(jié)合Tikhonov正則化算法，首先用蒙特卡洛方法求得模型中的READ數(shù)，接著用Tikhonov正則化方法重建二維溫度場;第二種方法是SVD算法，該算法已廣泛應(yīng)用于聲學(xué)法重建溫度場中，本課題在使用該方法之前詳細研究了已

3、有聲學(xué)模型和本文建立的光學(xué)模型之間的共通點，合理處理參數(shù)，最終重建出較為精確的溫度場;第三種方法是粒子群算法，本文在原始粒子群算法的基礎(chǔ)上進行改進，提出兩群替代隨機粒子群算法，加速了種群的收斂，避免了陷入局部最優(yōu)解的情況，提高了重建精度。重建模擬結(jié)束后，以相對誤差作為各離散單元的評價標準，以均方根誤差作為總體重建區(qū)域誤差的評價標準，對三種算法的重建精度進行了分析和比較，結(jié)果表明在合理的建立重建模型的基礎(chǔ)上，各算法均能較好的還原溫度場，且