Sur la base du réseau de neurones artificiels, en combinaison avec la chaudière de 300 MW, en introduisant le coefficient de propreté F représentant l'état de formation des cendres et des scories à la surface du chauffage, et en examinant les différentes surfaces de chauffage à absorption de chaleur, telles que les surfaces de chauffage à convection à haute et basse température, le mur d'eau, etc., les méthodes de calcul du coefficient de propreté sont discutées, et un modèle de surveillance en ligne de la pollution de la surface de chauffage ainsi qu'un model de traitement des données en ligne sont discutés. Sur la base de l'analyse réelle des courbes de pollution par la poussière de la zone du mur d'eau près du surchauffeur basse température et du soufflage de cendres RN01, il est démontré qu'après le soufflage de cendres, le facteur de propreté de la surface de chauffage augmente considérablement, mais après l'arrêt du soufflage avec l'augmentation du temps de fonctionnement, la pollution de la surface de chauffage augment, et le facteur de propreté redevient progressivement à la valeur normale. Les modifications du coefficient de propreté de la surface de chauffage correspondent à la situation réelle de soufflage des cendres de la chaudière, ce qui indique que ce modèle de surveillance de la pollution peut à un certain degré refléter correctement la vraie situation de la pollution de la surface de chauffage.

Unité de 300 MW; chaudière; surfaces de chauffage à convection; mur d'eau; scories; soufflage de cendres; facteur de propreté; modèle de surveillance