超临界锅炉省煤器管材磨损量计算方法

林周勇, 连达得, 陈景东, 张 力, 李乐天, 杨凯镟

(1. 国能(泉州)热电有限公司, 福建泉州 362804;2. 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司, 上海 200240)

省煤器是锅炉尾部受热面的关键设备之一,相比于过热器、再热器等位于水平烟道前段的受热面,省煤器所处烟道的截面积小,管材数量多且分布密集,管材表面的烟气流速比其余受热面更高,磨损问题发生频繁。飞灰磨损与机械磨损是造成锅炉受热面管材磨损的主要原因[1-4]。机械磨损多由管材安装、检修过程中的操作不当所致,发生机械磨损的管材具有位置固定且数量较少的特点。针对机械磨损,可以在定期检修过程中对其进行针对性排查,不需要长周期跟踪监视。飞灰磨损[5-8]由携带灰粒和未完全燃烧燃料颗粒的高速烟气撞击受热面管材表面使金属材料不断损耗所致,其磨损过程具有渐进性,并且受热面任意管材均有磨损风险。因此,实时评估飞灰磨损引起的管材磨损量,对于保障锅炉尾部受热面的安全运行具有重要意义。

针对飞灰磨损的实验室测试与数值模拟研究均取得了一定的成果。程伟良等[9]结合在线测点数据、锅炉运行经验参数与受热面结构参数,得出了关于飞灰磨损量计算的一类表征公式。LEE B E等[10]给出了包含飞灰密度、飞灰浓度、灰粒尺寸、灰流温度等多类实验参数在内的金属壁面磨损量计算方法。马乔等[11]使用FLUENT软件中的离散相模型模拟锅炉管材磨损情形,得到了受热面不同管材位置处的烟气流速分布规律与管材磨损速率。上述研究者基于机理模型开发、数值模拟计算等方式探究锅炉运行参数、结构参数与管材磨损量之间的关联,但受锅炉运行状态波动的影响,机理模型计算所需的在线参数(如锅炉负荷、烟气流速等)与数值计算需要输入的边界条件(如烟气温度、飞灰来流角度等)无法实时、准确地反映现场实际状态,进而导致计算结果与实际情形之间产生偏差。周梦伟等[12]模拟了某超临界锅炉省煤器水平烟道壁面减薄的情形,其计算磨穿时间为管壁实际磨穿时间的83%。

为准确表征省煤器管材磨损量,进而预防与壁厚减薄相关的管材失效事故的发生,以某670 MW超临界机组锅炉省煤器管材为研究对象,通过在线监测数据与离线壁厚监测数据相结合的方法验证并校正受热面磨损量计算模型,以实现对省煤器管材状态监测能力的提升。

1 机组设备情况

某电厂670 MW超临界锅炉为一次中间再热直流炉,采用平衡通风、前后墙对冲燃烧方式,设计煤种为烟煤。炉内省煤器的部分设计与运行参数见表1,其中管材的管径、初始壁厚、材质、管材所处烟道的截面积与管材节距由省煤器图纸获得,烟气流速、烟气温度等在线数据由电厂分散控制系统(DCS)采集获得,管材平均磨损量由电厂提供的壁厚离线检测数据计算得到。

表1 省煤器设计参数与机组运行参数

该省煤器管材在2018年至2022年的每两年的平均磨损量相差不大,未见随壁厚减薄磨损速率显著增加的情形,符合管材磨损的一般规律[1]。该锅炉服役12年以来省煤器曾发生过管材壁厚严重减薄并引起泄漏的事故(见图1),对机组的正常生产运行造成影响,事后经专业人员检测认为是飞灰磨损所致。因此,准确表征该机组省煤器管材磨损状况对于保障机组的安全生产具有实际意义。

图1 管材磨损部位照片

表2、表3分别给出了煤的工业分析数据与灰成分分析数据,该锅炉设计、校核煤种均为晋北烟煤,实际燃用煤种以漳平烟煤为主,三类煤种的挥发分质量分数w(Vdaf)均超过30%,符合典型烟煤特征。其中,实际煤种的哈氏可磨性指数(HGI)仅为52.70,为三者中最低,其灰分收到基质量分数w(Aar)达到24.25%,灰成分分析结果则表明实际煤种的灰分中含有较多的硅与碱土金属元素的化合物,因此实际煤种燃烧产生的烟气中的飞灰浓度较高,灰颗粒硬度与粒度较大,更易造成省煤器管材的磨损。

表2 煤的工业分析数据

表3 灰成分分析数据

2 磨损量计算方法

根据目前掌握的670 MW超临界参数锅炉的煤种、灰成分及省煤器管材的相关参数种类,对现有计算模型进行优化,忽略影响较小的参数,并且调整部分经验参数的取值方法。得到优化后的公式为:

(1)

式中:δ为管材磨损量,mm;a为烟气中飞灰的磨损系数;η为撞击频率因子;m为抗磨性系数;f为烟气中的飞灰质量浓度,g/m3;βf为飞灰浓度修正系数;ω为飞灰流速,m/s;βω为烟气流速修正系数;n为烟气流速系数,一般取3.3～4;τ为磨损时间,h;Ct为壁温修正系数;R90为煤粉细度。

以上数据的取值需要综合考虑目标炉型及其燃用煤种。此外,曾有研究人员使用相关公式对某200 MW亚临界锅炉省煤器的磨损量进行计算[9],认为公式具有一定可靠性,但在本文中属于首次将其用于超临界锅炉省煤器磨损量的计算。

3 磨损量计算与校正

3.1 磨损量计算

一般情况下,省煤器前排管受到的烟气流速冲击最大,管壁的磨损速率最快,因此以首排管为例计算管材壁厚磨损速率,该值可用于评估省煤器管材在最恶劣工况下的磨损状况。

所研究的670 MW超临界锅炉省煤器管组悬吊布置在尾部后烟道内的低温过热器下方,省煤器采用H形鳍片管,管子规格为Φ44.5×7,材质为SA-210C低碳钢。计算过程中,烟气流通截面积取75 m2,煤种的R90为16%,烟气中飞灰的磨损系数为1.4×10-8,飞灰颗粒的平均粒径取2×10-6m,管壁的金属抗磨性系数取1.0。烟气流速系数与管材材质相关,对于碳钢,烟气流速系数一般取3.3,其余结构参数、经验参数取自锅炉设计说明书。求得首排管截面处的烟气流速为10.53 m/s,磨损速率为6.72×10-5mm/h,按照年运行时间为5 000 h计算,两年的磨损量为0.67 mm。

3.2 磨损量比较

将电厂锅炉专业金属监督台账中获取的部分省煤器管材的壁厚检测数据换算为管材磨损数据(以下称为磨损量实测值),再与通过模型计算得到的这些管材所在管排处的磨损量计算值进行对比,评估计算模型的准确性。部分管材的磨损量实测值、计算值及二者的误差率(磨损量计算值与实测值之差的绝对值与磨损量实测值的比值)列于表4。

表4 省煤器部分管材磨损量的实测值与计算值统计

由表4可知:省煤器管材磨损量计算值明显低于各排管材的磨损量实际值,误差率的平均值达到18%,并且位于所处尾部烟道前段的管材磨损量计算值较大,误差率更高,其中第24屏第1管(即首排管)的磨损量计算值与其误差率分别达到0.62 mm和22.5%,二者皆为同项最大值。上述情形是由省煤器前排管束受到更多的高速灰粒碰撞,这些部位的磨损速率更快所致。同时,发生严重磨损的管排位置与管束间节距密切相关,当管束间节距与管径之比为2时,省煤器管束的严重磨损段出现在前10排[13],并且随着节距的增大,严重磨损段将逐渐后移,这与该锅炉省煤器的磨损状况基本符合。随着管排与省煤器烟道进口距离的增大,飞灰浓度会相对地减少,飞灰颗粒对管材的冲击速度降低,管材磨损速率减小,因而磨损量计算值与实测值的误差率也逐渐减小至12%。

因此,两类磨损数据之间存在较大误差的主要原因是磨损量计算模型对于处于尾部烟道不同位置的管材磨损速率的表征能力不足,导致磨损计算结果呈现的磨损规律与管材严重磨损段等实际情形存在偏差。为提高模型表征能力,提升计算精度,采用两类校正方法对磨损量计算值进行修正。

3.3 磨损量修正

3.3.1 计算结果修正法

开发的磨损量计算结果修正法流程见图2,需要设定误差率允许上限[9]。

图2 磨损量计算结果修正法流程

若磨损量计算值与实测值的误差率高于误差率允许上限,则将磨损量实测值与计算值的比值代入式(1)中,得到:

δ′=δl

(2)

式中:δ′为使用计算结果修正法得到的磨损量计算值;l为磨损量实测值与计算值之比。

表5为省煤器管材磨损量实测值与修正后的计算值对比。经上述方法修正后各管材的磨损计算值与实测值的误差率均低于10%,平均误差率约为3.2%,表明针对性地修正磨损量计算值对于准确表征管材磨损状况具有实际意义。

表5 省煤器管材磨损量实测值与计算结果修正法的计算值对比

3.3.2 经验参数修正法

采用磨损量计算结果修正法可以有效地提高计算结果的精度,但是并未使机理模型本身的表征能力得到实质性的提升。因此,开发了通过修正式(1)中的经验参数从而实现磨损量计算值与实测值趋于一致的方法。式(1)中磨损量计算值与烟气流速系数之间呈正相关,该系数取决于管材材质,一般为3.3～4,在计算首排管磨损量时将其取为3.3。故根据计算值低于实测值的情形,计算了烟气流速系数大于3.3时的多种情形。经验参数修正后的计算结果误差率统计见表6,烟气流速系数分别为3.30、3.38、3.40时,对应的磨损量计算值与实测值的平均误差率分别为18.04%、3.14%、10.43%。

表6 经验参数修正后的计算结果误差率统计

通过在合理范围内调整磨损量计算模型中的烟气流速系数,可以有效地提升模型的表征能力,进而提高计算精度,并且在不断增大烟气流速系数的过程中,存在使管材磨损量计算值与实测值的绝对误差平均值最小的情形。当烟气流速系数取3.38时,平均误差率可以降至3.14%,优于计算结果修正法的修正结果。

3.3.3 实际验证

为验证经验参数修正法相比于计算结果修正法的修正效果是否更优,并且是否具有一定的普适性,选取同厂另一台670 MW超临界锅炉的省煤器管材磨损数据进行对比分析,该锅炉省煤器的管径、壁厚、材质等结构参数与前述省煤器一致。选取具有连续批次壁厚检测数据的管材计算其近一个检修周期内的磨损量,再分别采用2种修正方法进行优化,其中在使用经验参数修正法时对烟气流速系数重新进行寻优。优化前后的磨损量及误差率见表7,磨损量计算值(n=3.30)与实测值的平均误差率为12.35%,采用计算结果修正法的平均误差率为4.89%,采用经验参数修正法(n=3.41)的平均误差率为3.81%。修正后的磨损数据相比于计算结果修正法所得结果更符合实际情形。通过实际应用证明经验参数修正法是有效的,并且修正效果优于计算结果修正法。

表7 2种修正方法的效果对比

4 结语

通过对现有管材磨损量计算模型进行优化,给出了以锅炉在线数据、离线数据与经验参数为基础的简化的管材磨损量计算模型,并且根据模型计算了某670 MW超临界锅炉省煤器管材的磨损量,结果表明管材磨损量计算明显低于各排管材的磨损量实测值,并且对于越接近首排管位置的管材,二者间的误差率越大,这与管材自身所处工况、磨损量计算模型中关键参数的选取和低温腐蚀等失效问题的综合影响有关。

为提高模型表征能力,进而提升计算精度,采用计算结果修正法与经验参数修正法降低磨损量计算值与实测值之间的误差率。采用经验参数修正法时,在逐步调整计算模型中烟气流速系数的过程中,存在使管材磨损计算值与实测值的平均误差率达到最小值的情形,此时磨损量计算值与实测值之间的误差率减小至3.14%,其修正效果优于计算结果修正法。研究结果可以为同类超临界锅炉省煤器壁厚监测提供可靠依据。