Basierend auf künstlichen neuronalen Netzwerken, in Verbindung mit einem 300-MW-Kessel, durch Einführung eines Reinigungsfaktors F, der den Zustand der Asche- und Schlackenbildung an der Heizfläche repräsentiert, und unter Berücksichtigung verschiedener Wärmeaufnahmeflächen, wie Hoch- und Niedertemperatur-Konvektionsheizflächen, Wasserwand usw., werden Diskussionen über die Methoden zur Berechnung des Reinigungsfaktors und die Einrichtung eines Online-Überwachungsmodells für die Verschmutzung der Heizfläche sowie eines Online-Datenverarbeitungsmodells geführt. Auf der Grundlage der tatsächlichen Analyse von Staubverschmutzungskurven im Bereich der Wasserwand in der Nähe des Niedertemperatur-Überhitzers und des Aschespeisegebläses RN01 wird gezeigt, dass nach dem Aschespeisen der Reinigungsfaktor der Heizfläche erheblich ansteigt, aber nach dem Beenden des Speisegebläses mit zunehmender Betriebszeit die Verschmutzung der Heizfläche ebenfalls steigt und der Reinigungsfaktor allmählich wieder den Normalwert erreicht. Die Veränderungen des Reinigungsfaktors der Heizfläche entsprechen der tatsächlichen Situation des Aschespeisens des Kessels, was darauf hinweist, dass dieses Überwachungsmodell für die Verschmutzung in gewissem Maße die tatsächliche Verschmutzungssituation der Heizfläche richtig wiedergeben kann.

300-MW-Einheit; Kessel; Konvektionsheizflächen; Wasserwand; Schlackenbildung; Speisegebläse; Reinigungsfaktor; Überwachungsmodell