Modellierung und Optimierung des Verbrennungszustands anhand der dynamischen Flammenstabilität am Beispiel eines Kohlebrenners

Modeling and optimization of combustion state based on dynamic flame stability using a coal burner as an example

  • Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine modellgestützte Prozessoptimierung an einer 400 kWth Verbrennungsanlage entwickelt, mit dem Ziel, die Betriebsoptimierung in Echtzeit zu realisieren. Die Grundlage bildet ein physikalisch-netzwerkgekoppeltes Modell der Verbrennungsanlage, das mit einem neuronalen Netzwerk zur Analyse der Betriebsdaten des Brenners hinsichtlich der Verbrennungsstabilität kombiniert wird. Der Optimierungsalgorithmus basiert auf einer Zielfunktion, die die Flammenstabilität und den Luftanteil berücksichtigt. Im Überblick zum aktuellen Stand der Technik wurde zunächst die Problemstellung der Flammenstabilität auf das untersuchte Feststoff-Brennersystem übertragen und der erforderliche Zugriff auf physikalisch-chemische Parameter der Flammenzone zur Zustandsbewertung des Systems erläutert. Das Modell wurde auf der Grundlage experimenteller Untersuchungen am Gas-/Kohle-Kombibrenner des Verbrennungsversuchsstands VVS400 an der BTU Cottbus-Senftenberg entwickelt. Dabei wurden verschiedene Messmethoden zur ErfassungIm Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine modellgestützte Prozessoptimierung an einer 400 kWth Verbrennungsanlage entwickelt, mit dem Ziel, die Betriebsoptimierung in Echtzeit zu realisieren. Die Grundlage bildet ein physikalisch-netzwerkgekoppeltes Modell der Verbrennungsanlage, das mit einem neuronalen Netzwerk zur Analyse der Betriebsdaten des Brenners hinsichtlich der Verbrennungsstabilität kombiniert wird. Der Optimierungsalgorithmus basiert auf einer Zielfunktion, die die Flammenstabilität und den Luftanteil berücksichtigt. Im Überblick zum aktuellen Stand der Technik wurde zunächst die Problemstellung der Flammenstabilität auf das untersuchte Feststoff-Brennersystem übertragen und der erforderliche Zugriff auf physikalisch-chemische Parameter der Flammenzone zur Zustandsbewertung des Systems erläutert. Das Modell wurde auf der Grundlage experimenteller Untersuchungen am Gas-/Kohle-Kombibrenner des Verbrennungsversuchsstands VVS400 an der BTU Cottbus-Senftenberg entwickelt. Dabei wurden verschiedene Messmethoden zur Erfassung instationärer Verbrennungseffekte überprüft. Insbesondere erwies sich die UV-Flammenstrahlung und die Chemolumineszenz des OH*-Radikals als geeignet für die Bewertung der primären Verbrennungszone. Diese Methodik ermöglichte es, das Verbrennungsverhalten zu analysieren und ein Modell zur Bewertung der Flammenstabilität zu entwickeln. Eine wesentliche Erkenntnis war, dass das Flammenwächtersignal, unterstützt durch eine Frequenzanalyse, eine zuverlässige Datenquelle für die Modellierung und Optimierung des Brennersystems darstellt. Das entwickelte Bewertungssystem ermöglicht eine präzise Beurteilung des Verbrennungszustands sowie die Berechnung von Optimierungsmaßnahmen, die als Handlungsempfehlungen für den Brennerbetrieb dienen. Im weiteren Verlauf wurde ein quasistationäres Modell entwickelt, das physikalische Modellierungsansätze mit neuronalen Netzwerken kombiniert, um komplexe Betriebsparameter abzubilden. Diese Modellierung zeigte eine hohe Übereinstimmung mit den experimentellen Messdaten und bildete somit eine effektive Grundlage für die Prozessoptimierung. Das Optimierungsverfahren basiert auf dem Pattern-Search-Verfahren, wobei die Flammenstabilität und der Luftanteil als Optimierungsziele definiert wurden. Die Ergebnisse der Untersuchungen belegen, dass das integrierte Verfahren zur Flammenbewertung und -optimierung erfolgreich zur Echtzeit-Analyse und Steuerung von Brennersystemen eingesetzt werden kann. Anhand von Validierungsmessungen wird das Potenzial zur Modellierung und Optimierung des Verbrennungszustands auf Basis der dynamischen Flammenstabilität am Beispiel eines Kohlebrenners diskutiert. Das vorgestellte Verfahren soll als Hilfsmittel für Brennersysteme dienen, um den steigenden Anforderungen an Emissionsgrenzen und Lastflexibilität gerecht zu werden. Die Übertragbarkeit vom experimentellen Rahmen auf die Industrieanwendung wird diskutiert, und weiterer Entwicklungsbedarf abgeleitet.show moreshow less
  • In the context of this thesis, a model-based process optimization for a 400 kWth combustion plant was developed with the aim of achieving real-time operational optimization. The foundation of this work is a physically network-coupled model of the combustion system, which is combined with a neural network to analyze the burner’s operational data in terms of combustion stability. The optimization algorithm is based on an objective function that takes into account flame stability and the air ratio. In the overview of the current state of technology, the issue of flame stability was initially transferred to the investigated solid fuel burner system. The necessary access to the physical and chemical parameters of the flame zone for the system’s condition assessment was explained. The model was developed based on experimental investigations on the gas/coal hybrid burner of the combustion test facility VVS400 at BTU Cottbus-Senftenberg. A range of measurement techniques for capturing unsteady combustion effects were examined. Of particularIn the context of this thesis, a model-based process optimization for a 400 kWth combustion plant was developed with the aim of achieving real-time operational optimization. The foundation of this work is a physically network-coupled model of the combustion system, which is combined with a neural network to analyze the burner’s operational data in terms of combustion stability. The optimization algorithm is based on an objective function that takes into account flame stability and the air ratio. In the overview of the current state of technology, the issue of flame stability was initially transferred to the investigated solid fuel burner system. The necessary access to the physical and chemical parameters of the flame zone for the system’s condition assessment was explained. The model was developed based on experimental investigations on the gas/coal hybrid burner of the combustion test facility VVS400 at BTU Cottbus-Senftenberg. A range of measurement techniques for capturing unsteady combustion effects were examined. Of particular note were the findings that UV flame radiation and the chemiluminescence of the OH* radical were suitable for assessing the primary combustion zone. This methodological approach facilitated the analysis of combustion behavior and the development of a model for evaluating flame stability. A key finding was that the flame monitoring signal, supported by frequency analysis, serves as a reliable data source for modeling and optimizing the burner system. The developed assessment system allows for an accurate evaluation of the combustion state as well as the calculation of optimization measures, which serve as recommendations for burner operation. Furthermore, a quasi-stationary model was developed, which combines physical modeling approaches with neural networks to represent complex operational parameters. This model demonstrated a high degree of consistency with experimental measurement data, thereby establishing a robust foundation for process optimization. The optimization procedure is based on the pattern search method, where flame stability and air ratio are defined as optimization objectives. The results of the investigations demonstrate that the integrated procedure for flame assessment and optimization can be successfully used for real-time analysis and control of burner systems. Based on validation measurements, the potential for modeling and optimizing the combustion state based on dynamic flame stability is discussed, using a coal burner as an example. The presented concept demonstrates that a field-tested measurement procedure, in conjunction with an extended evaluation methodology, can be utilized to establish advanced combustion control based on flame state assessment in both existing and new combustion systems. The proposed method aims to serve as a tool for burner systems to meet the increasing demands for emission limits and load flexibility. The transferability of the experimental framework to industrial applications is discussed, and further development needs are derived.show moreshow less

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Metadaten
Author:Christian Katzer
URN:urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-70402
DOI:https://doi.org/10.26127/BTUOpen-7040
Referee / Advisor:Hans Joachim Krautz, Lars Röntzsch
Document Type:Doctoral thesis
Language:German
Year of Completion:2024
Date of final exam:2024/12/03
Release Date:2025/06/27
Tag:Flammenstabilität; Neuronales Netzwerk; Optimierungsmodell; Verbrennung
Combustion; Combustion stability; Neural network; Optimization model
GND Keyword:VerbrennungGND; FlammenstabilitätGND; ProzessoptimierungGND; ModellGND; Neuronales NetzGND
Institutes:Fakultät 3 Maschinenbau, Elektro- und Energiesysteme / FG Thermische Energietechnik
Licence (German):License LogoKeine Lizenz vergeben. Es gilt das deutsche Urheberrecht.
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