徐 凱,鐘 平,宋金時,孟桂祥,韓國慶,曹壽峰
(西安熱工研究院有限公司蘇州分公司,江蘇 蘇州 215153)
因垃圾焚燒處理對垃圾減量化、資源化以及無害化效果明顯,近年來垃圾焚燒電站建設數量急劇增加[1-5]。垃圾熱值是垃圾焚燒電站項目立項、工藝設備設計和運行優化及調整的重要依據[6]。垃圾熱值一般用量熱計直接測定或經驗公式分析法計算得出[7-8],但由于入爐垃圾本身的多樣性及垃圾燃料成分波動劇烈,導致難以獲取有代表性的入爐垃圾樣品進行分析[9],上述2種方法得到的垃圾熱值通常與實際入爐垃圾熱值存在較大偏差。FDBR Guideline RL 7-2013[10]標準(簡稱“FDBR標準”)提供了利用能量平衡原理計算得到垃圾焚燒電站入爐垃圾熱值的方法。垃圾熱值不確定度用于表示入爐垃圾低位熱值的分散性,不確定度的值越小,代表入爐垃圾低位熱值測試質量越高[11-13]。
針對垃圾熱值的研究主要集中在影響因素分析[14-15]、計算模型[16-19]等方面,張瑛華等[7]利用BP神經網絡,結合已有城市垃圾熱值數據,建立了基于神經網絡的垃圾熱值計算模型,能夠較好地計算垃圾熱值。在電廠性能試驗中,不確定度分析主要應用于鍋爐效率不確定度分析[20-24]、全廠凈熱耗率不確定度分析[13]等。目前鮮有文獻通過能量平衡原理對垃圾焚燒電站入爐垃圾低位熱值進行計算并對入爐垃圾低位熱值進行不確定度分析,筆者以FDBR標準和JJF 1059.1[11]為準則,結合某935 t/d垃圾焚燒電站入爐垃圾低位熱值性能試驗,計算得出入爐垃圾低位熱值及其不確定度,并定量分析了各個參數的測量不確定度對入爐垃圾低位熱值測試質量的影響。……