工業鍋爐煤粉供料系統的數字化升級

柳冠青，劉振宇，潘 昊，李小炯，蔚 剛，張廣琦，張 朝，鄭祥玉

(1.北京天地融創科技股份有限公司，北京 100013; 2.國家能源煤炭高效利用與節能減排技術裝備重點實驗室，北京 100013)

0 引 言

供料系統是煤粉工業鍋爐的核心工藝子系統之一，用于向一次風中送入煤粉形成風粉混合物再進入鍋爐燃燒器和爐膛進行燃燒。煤粉供料系統大多采用螺旋式供料器或旋轉鎖氣閥供料器[1-2]，少數配置技術性能和成本均較高的轉子秤(如常用于水泥行業煤粉高精度定量給料的菲斯特轉子秤[3-4])，一般均配備中間倉，接收上方大粉倉的給料并向下方供料器持續下料。中間倉一般帶稱重功能，控制系統監視中間倉重量信號，當重量達到低限時啟動大粉倉向其補料的操作，直至重量達到上限時停止補料。因此，在非補料階段，中間倉重量隨時間的減少速度即反映了供料速率的高低。另一方面，一次風通常由羅茨風機提供，一般在與煤粉接觸前設有一次風壓力測點，一次風壓力的高低和波動也與供料速率及其波動相關。可見，現有供料系統一般具備的中間倉重量和一次風壓力2個運行參數至少已經能夠反映供料系統的關鍵工作特性。然而，實際生產現狀是相關運行數據僅在控制界面做簡單監視用，即使采集和存儲下來，也大都進入俗稱的“睡覺”狀態。

數據的價值沒有被挖掘和利用，供料系統也就仍然停留在簡單機械裝備的技術水平上，導致整個鍋爐系統的運行和測控水平也難以提高。例如，對于工業鍋爐，燃料量的指示、積算和記錄，無論在國家還是行業標準中，都被作為對鍋爐監測項目和儀表配置的第1條目提出[5-7]，但由于從中間倉重量或一次風壓力無法直接簡單折算出燃料供應速率或供應量，因此大多數工業鍋爐生產單元實際都不掌握短周期的燃料耗量(一般僅能根據1段較長時間內給大粉倉上了“幾車料”的“土辦法”估算大概的數值)，鍋爐熱效率的監測無從談起。還例如，由于不掌握供料器轉速與供料速率的量化關系，供料系統的調節實際都是司爐人員根據經驗直接設定供料器轉速，但直接決定鍋爐負荷、風粉配比的是煤粉流量等物理參數，而不是設備轉速此類間接量，當供料器因磨損等發生性能劣化或煤粉特性發生改變時，前述操作模式難以及時做出調整，更難以實現鍋爐負荷的全自動控制和智能化升級。

研究表明，中間倉重量信號可用于計算供料速率，而一次風壓力也與供料速率存在直接關系，且可較靈敏地反映供料速率的瞬時波動，并與下游的燃燒狀態參數(如爐膛負壓、煙氣氧含量)密切相關[2]。但前述工作主要進行了原理性分析，與實現供料系統的裝備數字化及工業化應用距離尚遠。當前工作的目標即是結合裝備和生產現狀，綜合利用數據分析、數字化和自動控制等技術，實現供料系統數字化從“0”到“1”的突破。首先將從供料速率的分析計算著手，解決大多數工業鍋爐存在的煤粉供料系統不具備煤粉流量、耗量實時計量手段此一“卡脖子”問題，進一步地，對供料器的控制邏輯進行升級，實現根據供料速率設定值對供料器轉速進行自適應控制的“本征”控制模式。由于工業鍋爐可通過純燒生物質或煤粉與生物質粉摻燒[8]實現減碳，因此該工作還可推廣至生物質粉工業鍋爐。

1 數據分析原理及算法

1.1 帶中間倉稱重的供料系統的工作原理

由于粉體一般靠重力作用流動，因此供料系統的空間布置從上至下依次為大粉倉、中間倉、供料器，大粉倉與中間倉之間、中間倉與供料器之間通過插板閥控制通斷，供料器下方出料口與一次風管道相接(一般是通過文丘里混合器)。中間倉重量曲線示例如圖1所示，為保持供料器入料條件相對穩定，中間倉內粉量一般運行在1個較窄的區間內，中間倉稱重信號觸發低限時，大粉倉與中間倉之間的插板閥開啟以向中間倉補料，補料速率設計值一般大于供料器最大供料速率，因此中間倉重量持續增加(此階段稱為中間倉重量曲線的“上升段”)，當達到預設上限時前述插板閥關閉，此時中間倉“只出不進”，重量持續下降(稱為“下降段”)，直到再次啟動補料操作。相鄰的1個上升段和下降段組成中間倉的1個工作周期(以下稱為1個“上料循環”)。當供料器頻率(轉速)穩定時，下降段通常具有良好的線性，其斜率的絕對值即可認為等于供料器的供料速率。因此，對中間倉重量曲線分析的重點是識別其上升段和下降段。

圖1 中間倉重量曲線示例

1.2 中間倉重量曲線上升段與下降段的識別

上升段和下降段識別的難點之一來自于重量信號的非單調變化性。在下降段/上升段，重量仍存在短時回升/下降的情況(參考圖1)。在兩階段轉換的區域即曲線的“峰”和“谷”處也不存在單一的極大值或極小值。直觀來看，總體上呈現“三角波”形狀的重量曲線實際疊加了高頻的小幅波動。此類波動對曲線的總體趨勢特征(如斜率)影響較弱，可以通過濾波、平滑等數值手段，將細節特征“抹去”，而只保留主要趨勢。

采用Savitzky-Golay濾波器[9]對重量曲線進行平滑濾波。Savitzky-Golay濾波器在時序數據處理中應用廣泛，對于等時間間隔的數據，它對窗口寬度(即數據點數量)為W(取奇數值)的1段數據利用最小二乘法進行多項式擬合，并在該窗口的中間點上求取估計值作為數據平滑的結果，逐點移動該窗口并重復上述過程，即可得到平滑后的曲線數據。Savitzky-Golay濾波器的核心參數是窗口寬度W和多項式的次數N(≤W-1)。濾波的目的是使重量曲線的峰和谷容易識別，因此平滑后只需體現曲線的主要趨勢。為此，W可取補料周期的1/2左右，N則取2(即采用二次多項式擬合)。經過濾波后，原本呈現帶高頻波動的類似三角波的曲線就變成了光滑的類似正弦波的曲線，相應地其上升段和下降段均呈現單調變化特征。對濾波后的曲線上的點取右導數，右導數為正值的屬于上升段，為負值的則屬于下降段。

1.3 供料速率與供料特性曲線的計算方法

在識別出下降段后，通過線性擬合即可得到曲線斜率及擬合可信度R2值。由于下降段的起始和結束點附近中間倉工作狀態尚不穩定，因此通常會對識別出的下降段“掐頭去尾”(一般舍去前后各10%時間長度的數據)后再進行擬合。R2值足夠大時認為識別和擬合結果可靠，得到1組[供料器頻率，供料速率]數據。由于鍋爐一般會階段性進行負荷調節，并在一些供料器頻率工況點上穩定運行1段時間，因此重復前述分析過程即可得到供料器頻率運行范圍上的1系列的[供料器頻率，供料速率]數據點。

對近期一定運行時長(如數天至數周)內的前述數據點，按照預設的近似關系式(如二次多項式)進行擬合，即可得到所謂的供料特性曲線。對于同一個供料器頻率，運行工況內一般存在反復的“上料循環”，因此會得到同一頻率下的多個供料速率計算值，從而可以用來估算供料速率的標準差。獲得供料特性曲線之后，就可以對供料器頻率和供料速率進行相互折算，例如可以根據鍋爐負荷目標值要求的煤粉供料速率折算對應的供料器頻率值，作為供料器的轉速設定。

2 供料系統數字化的方法與實踐

供料系統的數字化，就是利用數字化手段對前述機理分析過程和算法原理進行實現并達到工程應用程度的過程。利用DT(Data Technology，數據技術)進行數據收集、分析實現設備特性的量化表征，再結合OT(Operation Technology，運行操作技術)進行控制優化，即可實現供料系統的裝備數字化。

2.1 總體技術架構

現有生產系統中，供料系統的相關運行參數被控制端(PLC或DCS)采集，控制端接收運行人員從操作員站給出的控制指令設定供料器頻率，其功能和架構設計是面向生產和設備控制的，并不太適合面向數據密集計算和智能控制的場景。因此，需進行必要的架構升級和調整。

總體技術架構和工作流程如圖2所示，在現有系統的基礎上增加PC端(相當于邊緣計算設備)，其上部署數據接口程序、數據分析程序、數據可視化服務程序和數據庫。數據接口程序從控制端讀取運行數據并將其存入數據庫中;數據分析程序從數據庫中讀取運行數據及必要的其它數據，進行數據分析并將中間和結果數據再寫入數據庫中，其中的一部分數據(如供料器的供料特性曲線數據)被數據接口程序讀取并發送至控制端;數據可視化服務程序即圖形展示的后端服務程序，負責提供Web網頁服務，將運行數據、數據分析程序的輸出結果等以圖、表的形式進行組織和渲染，用戶可從交互終端使用瀏覽器訪問。

圖2 總體技術架構和工作流程

2.2 PC端與控制端的通信和數據傳輸

完整的技術開發和驗證工作針對某采用西門子S7 300 PLC作為主控制器、配備單套帶中間倉稱重、使用雙鎖氣閥式供料器的工業鍋爐系統進行。由于該生產單元沒有配置OPC系統，因此PC端將直接部署在生產控制側，與PLC處于同一局域網內。對于西門子S7系列PLC來說，與其通信的最佳方式之一是采用基于以太網的S7通信[10]，也可采用通用性更強(也適用于DCS)的基于RS485接口的Modbus RTU協議進行通信，當前工作采用了前者。

2.3 PC端的程序架構設計

數字化的主要開發工作位于PC端上。如前所述，PC端的主要功能模塊包括3部分:數據接口程序、數據分析程序、數據可視化服務程序。所有程序均采用Python語言開發。

數據接口程序以一定的時間間隔(一般為1 s)從控制端讀取運行數據，并將其存儲至數據庫中，以供數據分析程序和數據可視化服務程序使用。數據接口程序采用Python的snap7模塊實現與S7 300 PLC的S7通信。由于取數間隔短，并需持續存儲(盡可能保存至少2個供暖季的數據)，因此需要進行數據庫的適配選型，候選對象包括SQLite[11]、MySQL[12]、HBase[13]、TDengine等。基于Hadoop的HBase數據庫，其架構較“重”，部署和運維難度大[14]。傳統的MySQL數據庫，部署和運維的難度低于HBase，但仍復雜于SQLite。國內開源的TDengine數據庫由于針對物聯網時序數據做了專門優化，已經成為大規模時序數據存取服務的最佳選擇之一，然而TDengine尚僅支持Linux操作系統[15]，與當前工作程序開發基于的Windows環境不一致，需要增加額外的計算機或采用虛擬機才能部署。SQLite屬于文件式數據庫，完全無需安裝，數據庫可與普通文件一樣進行拷貝和遷移，且雖屬于傳統的關系型數據庫但經試驗其讀寫性能可滿足當前工作需要，因此最終選擇SQLite數據庫。無論是Python中的sqlite3模塊還是Pandas庫中DataFrame對象的內建函數，都提供了與SQLite數據庫進行交互的便捷操作接口。

數據分析程序從數據庫中按照需要讀取數據(包括數據接口程序從控制端取來的運行數據及數據分析程序本身輸出的歷史數據和計算結果)，進行處理、分析、計算后，將結果數據寫入數據庫中相應的表里。中間倉重量曲線上升段和下降段的識別，供料速率、供料特性曲線的計算、擬合和插值等計算工作均是在數據分析程序中完成的。前文所述Savitzky-Golay濾波器在Python的SciPy庫中有函數實現，可直接調用。

數據可視化服務程序是“人機交互”的后臺，而人機的可視化交互是將大數據價值進行充分展示和挖掘的關鍵環節。在工業大數據的應用中，數據量、數據維度及呈現形式對可視化手段提出了較高的要求。目前基于B/S和Web顯示技術的架構已經成為主流，其具有跨平臺(Windows/Linux/Android/iOS等操作系統，PC/平板/智能手機/智能電視等終端設備)、分布式訪問等特性。本工作的數據可視化服務程序采用Plotly.js可視化庫在Python下的實現即plotly/Dash[16]模塊進行開發。其優點是完全采用Python語言即可完成Web服務程序的“全棧”開發，而且在科學數據的可視化方面功能豐富強大。此類“以后端的方式去寫前端”的方式不是IT行業主流的開發模式，沒有細化的專業分工，開發過程中的直觀性也不夠強，但在單類專業裝備的數字化方面具有軟件開發人力和專業資源需求少、開發定制靈活性強等優點，不失為小規模、個性化、專業和科學性強的場景下的較優開發模式。

2.4 硬件實現與部署

將PC及其他輔助設備(如交換機、電源)集成在“智能控制柜”中，部署于生產現場，實物如圖3所示。PC采用觸摸屏一體式工控機，其配置如下:15.6寸寬屏(電容多點觸摸屏，1 920×1 080分辨率)，Intel Atom E3845、8G內存、128G SSD硬盤，雙千兆網口。工控機運行Windows 7 64位操作系統，Python內核版本為3.8，運行環境基于Anaconda 32位。需要說明的是，由于考慮了對供料系統的測控功能進一步升級的需要，智能控制柜還額外集成了副PLC和HMI，因此更宜以控制柜的形式部署在供料系統就地。若僅考慮當前范圍內的工作需要，則不必整體集成在控制柜中，而是可以采用更高配置的工作站或服務器作為PC主機并部署在電子間或機房，生產和運行人員通過其辦公電腦即可訪問Web交互界面。

圖3 智能控制柜現場部署實況

2.5 控制端的供料器控制模式和功能升級

為便于程序處理和使用，供料特性曲線采用離散數據(而不是解析形式)進行表達和存儲。驅動供料器電機的變頻器工作在工頻即[0,50 Hz]范圍內，考慮到供料特性曲線通常是比較平滑無突變的，因此以2 Hz為間隔，即在0,2,4,…,48,50 Hz共26個頻率的離散點上給出對應的供料速率，形成1個[供料器頻率,供料速率]的26×2的二維數組。PC端分別將數組的2列內容發送至PLC，PLC將其存儲在專門的數據塊中。由此控制端也就建立了供料器頻率與供料速率的對應關系，在PLC中編寫和下裝線性插值程序，便可根據供料器頻率求取對應的供料速率，反之亦然。

進一步地，對控制端進行編程組態升級。一方面，在傳統的直接控制供料器頻率的“頻率控制模式”的基礎上，新增“速率控制模式”，允許運行人員直接設定目標供料速率值，PLC內運行的前述插值程序計算其對應的供料器頻率并作為設定值發送給驅動供料器電機的變頻器。另一方面，2種控制模式下，PLC程序均根據供料器頻率反饋值折算供料速率，并進行累計，在運行控制界面上給出燃料實時和累計耗量。

3 討論和分析

3.1 運行及分析結果的可視化輸出與交互

數據可視化的主界面如圖4所示，由于需要顯示的曲線和圖表較多，故圖中內容在1 080P(即1 920×1 080)的分辨率下實際分成了上下共2屏，下面對圖形界面的主要內容和功能做簡要介紹，細節內容不做贅述。

圖4 數據可視化程序Web交互界面示例

圖形界面上部顯示了運行數據最新時刻及相應的鍋爐運行狀態參數(蒸汽溫度、壓力和流量)。第1排左圖給出了中間倉重量(綠線)和供料器頻率(橙線)隨時間的變化曲線，數據分析程序識別出的直線擬合R2高于一定下限值的上升段(紅色虛線)和下降段(藍色虛線)，可直觀監視中間倉重量的時間演變及數據分析程序的分段識別和直線擬合情況。右圖給出了供料特性曲線和歷史下降段斜率絕對值(供料速率)的散點值，其中供料曲線的綠色段為“可信段”，代表歷史供料速率散點數據對應的供料器頻率的覆蓋范圍，藍色線為曲線的外延段，由于“外延”(外插)數據可信度的確定性通常不高，故該段數據不在生產控制中采用。

第2排左圖給出了1段時期內的供料特性曲線的演變情況，而右圖可稱為三維供料特性曲線，相當于將左圖沿時間軸三維化，該三維圖可旋轉、縮放，便于觀察供料特性的時間變化，可直觀反映供料特性因供料系統自身條件(如供料器葉輪磨損)或外部條件(如煤粉流動特性)而發生的改變。

第3排左圖是近期供料器頻率的分布直方圖，可反映供料器及鍋爐的工作負荷高低和負荷分布情況。右圖是近期各下降段對應的供料速率及供料器頻率的時序變化曲線。該圖可用來觀察穩定供料器頻率下供料速率的波動情況，以及供料器頻率變化時供料速率的跟隨變化趨勢。連續或鄰近時間段內同一供料器頻率下供料速率的波動范圍越窄，說明供料越穩定且中間倉稱重結果較為可靠。

第4排左圖相當于第1排右圖的散點數據的細化展現，圖中給出了中間倉重量曲線上升段斜率(y=0軸上方散點)和下降段(y=0軸下方散點)的斜率，主要用來觀察斜率值隨時間的變化情況。右圖給出了供料器每日的燃料供應量數據表，并允許按時間跨度進行查詢和將數據導出為表格文件，方便人員進行燃料統計。

得益于所采用的數據可視化軟件框架，界面中的曲線圖形均支持平移、局部放大/縮小等多種鼠標及觸控操作，可實現直觀、靈活的人機交互。該圖形界面的展示和交互內容首先以滿足生產運行人員的使用為目標，保證直觀性和易用性，其次還考慮對供料系統進行持續、深入的數據分析和挖掘等數字化研發工作的需要，給出粒度更細、專業性更強的展示和交互功能(如第3排右圖和第4排左圖)。

3.2 控制端的運行控制模式升級

根據2.5節所述的設計思路進行編程組態，升級后的供料器運行控制界面如圖5所示。考慮到司爐人員設定供料器運行參數的習慣需逐漸改變，控制界面上同時提供“速率模式”和“頻率模式”2種控制方式，并允許進行模式切換。2種模式相互切換時，供料器頻率設定值保持不變，因此不會對供料器和鍋爐運行造成任何擾動。

圖5 升級后的供料器運行控制界面

3.3 供料特性的數據挖掘與初步分析

利用數字化技術將某類裝備賦予數字屬性、使其逐步具備“靈魂”，是裝備數字化的開端、破局之作，但非全部內涵。在獲得設備或工藝系統的原始數據乃至二次加工數據之后，還需對個體特征進行深度分析，對同類裝備進行群集分析、“畫像”和對比對標，并從中獲得對裝備的設計、制造、安裝、運行控制、檢修維護等方面的改進指導和策略，才能將數字價值最大化。

筆者工作開發的供料系統數據分析程序除前述的部署于生產現場并連續在線運行的方式外，還可用于對從控制系統導出的供料系統歷史數據進行離線分析。除時效性外，在線與離線分析的過程和數據輸出無異。離線分析具有硬件投資少、實施周期短的優點，在大范圍的現場裝備數字化升級之前，也是挖掘數字價值、推進數字化升級的有力措施。

通過在線和離線方式對B供熱站2臺蒸汽鍋爐和J供熱站2臺熱水鍋爐各自的供料系統的運行數據進行分析，供料特性曲線如圖6～圖9所示(為便于進行原始對比，圖中給出了散點數據而沒有給出擬合曲線)。B供熱站2號爐和6號爐額定蒸發量分別為20 t/h和40 t/h，采用單燃燒器和單供料系統。J供熱站1號和2號爐為同型號鍋爐系統，單爐額定熱負荷均為70 MW，采用雙燃燒器和雙供料系統(內部編號為A和B)。

圖6 B供熱站2號爐和6號爐供料特性曲線

圖7 J1A和J1B供料系統供料特性曲線

圖8 J1A和J1B供料系統供料特性數據對比

圖9 J2A和J2B供料系統供料特性數據

B供熱站數據如圖6所示。B2和B6供料系統的數據時間跨度分別約為近3個月和近2個月，供料特性隨運行時間均基本未發生變化。隨供料器頻率增大，B2供料特性曲線的增長趨勢變緩，B6則基本呈現線性增長。從2套供料系統各自整個時段的供料特性曲線的誤差線(數值采用原始數據的標準偏差)來看，B2的1個比較顯著的特征是其供料速率分布范圍較窄(數據較“集中”)，尤其是較低供料器頻率下，而B6供料器在整個供料器頻率區間內的供料速率分布范圍都較寬(數據較“散”)。“理想”的供料系統其供料速率應當與供料器頻率一一對應。從此方面來說，B2供料系統表現較好，B6則表現稍差，其原因既可能是B6系統本身供料不穩，在同樣的供料器頻率下其供料速率時高時低、波動較大，也可能是中間倉稱重誤差較大或不穩定所致，亦或是多種因素的疊加。

J供熱站J1A、J1B供料系統的供料特性數據如圖7所示。數據跨2個供暖季，供料特性曲線逐月給出。從圖中可以看出，J1A和J1B供料系統的供料特性與時間(月份)基本無關，意味著設備工作輸出比較穩定。圖示供料器工作頻率區間內，供料速率隨供料器頻率基本呈線性變化，旋轉鎖氣閥供料器在較高頻率時常出現的供料速率“飽和”現象[2]尚不明顯。2021年11月至2022年2月期間的J1A和J1B供料特性曲線的對比如圖8所示，同頻率下的J1B的供料速率比J1A略高，意味著若二者工作在相同頻率下，則爐膛內將出現偏燒現象。對運行歷史數據的分析發現，司爐人員總是習慣性保持同時刻J1B的供料器頻率設定略低于J1A，說明雖然此前運行人員并不掌握供料特性曲線，但從生產實踐中也已間接(例如通過對比爐膛兩側煙溫)發現了2套供料系統的性能差異。在掌握了各供料系統的量化特性后，就無需過多依賴司爐人員的經驗積累和專業能力即可做出運行優化調整，且及時性和精準性將大幅提高。

J2A和J2B的逐月的供料特性曲線如圖9所示。與J1A和J1B不同，其不同月份的供料特性存在較大的“漂移”，說明供料系統工作不夠穩定。月度平均的供料特性曲線隨時間尚有較為明顯的差異，則在更短的時間周期上差異和變化將更為顯著。可結合對反映鍋爐燃燒穩定性的運行參數(如煙氣氧量、爐膛負壓)的分析，輔助判斷前述異常確由供料速率波動大所致，還是僅因中間倉稱重模塊工作不正常導致的測量數據誤差大引起。無論如何，J供熱站同型號、同期投運的1號爐與2號爐的供料系統之間的對比差異都表明有必要對后者進行診斷和改進。在裝備數字化升級之前，問題尚難發現和定位，針對性的檢修維護和技術改進工作也就更難開展。

4 結 論

(1)結合機理分析和數字化技術，提出了煤粉工業鍋爐供料系統數字化升級的著手點和技術解決方案，自主開發了核心算法和程序，進行了軟硬件系統整合，在實際生產環境的工業鍋爐系統上進行了示范應用。

(2)通過對中間倉重量曲線的識別和分析，實現了對供料速率的在線計算和監視，并根據供料器在不同轉速下的運行工況數據，得到了供料速率隨供料器頻率的變化關系(供料特性曲線)，據此進一步實現了控制系統直接根據供料速率設定值對供料器轉速進行自適應控制的“本征”控制模式。

(3)對多臺工業鍋爐的多套供料系統進行供料特性分析，發現不同供料系統的供料特性曲線在趨勢、供料速率分散性、隨時間變化特征等方面存在個體化差異，部分個體可能存在設備或測量方面的缺陷或異常，此些初步的分析和對比工作揭示了數字化升級之前無法或難以發現的問題和規律，證明了供料系統數字化是必要的且有顯著的應用價值。

(4)當前工作在煤粉工業鍋爐供料系統上基本實現了從“0”到“1”的數字化實現，但在數字化升級和數據價值的挖掘利用方面僅是開端。一方面，未來應根據供料系統的工作原理和實際使用經驗，進一步挖掘核心算法和應用場景，例如探索利用一次風壓力與供料速率的關聯關系和隨動規律，在中間倉重量數據之外提供對供料速率進行計算和監測的另1種維度和手段，并利用一次風壓力響應快的特點嘗試對供料器控制邏輯進行優化，平抑供料速率的短時波動，使供料更平穩。另一方面，應逐步擴大供料系統數字化升級的應用范圍并物聯網化，對大范圍的個體裝備進行群集“畫像”和對標分析，通過特征歸納、全生命周期溯源、實際檢修診斷和改造試驗等手段，理清裝備性能的數字化表征與設計、制造、安裝、運行控制、檢修維護之間的因果關系，尤其是固化優勢點、消除劣勢點，借助數字化的推動使供料系統的標準化和工業化水平上1個新的臺階。最后，由于煤粉供料系統是為鍋爐燃燒服務的，因此其數字化場景還可向燃燒診斷延伸，通過對上游(供料系統)和下游(鍋爐燃燒)運行特征和數據的關聯、因果分析，甄別因或非因供料引起的燃燒效果欠佳(如氧量和負壓波動大、燃盡率低)，以便準確進行問題定位和針對性改進，從而進一步豐富了供料系統數字化升級的價值內涵。