Um die Reinigung von Ablagerungen und Verbrennungsverzögerungen auf den beheizten Oberflächen der Kessel zu optimieren, wurden Produktionsdaten auf der Grundlage der Kesselverbrennungseigenschaften und der Wärmeaufnahme zur Erstellung einer Datamining-Bibliothek für die Staubreinigung verwendet. Unter Verwendung von mathematischer Statistik und der Bayes-Theorie sowie den Erfahrungen der Experten vor Ort wurden Strategien zur Staubreinigung und ein Satz von Zeichen extrahiert, die Regeln dargestellt und die Variablen der Regeln eingestellt sowie die Regelbibliothek getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Vertrauensregelbibliothek für die Staubreinigung den tatsächlichen Anforderungen an die Staubreinigung im Kraftwerk entspricht und das Ziel der Optimierung der Staubreinigung erreicht.

Kessel; Ascheschlackenbildung; Optimierung der Staubreinigung; Vertrauensregelbibliothek; Datenmining; Bayes-Theorie; Produktionsdaten