人工ニューラルネットワークを基にし、300MWボイラーと組み合わせて、加熱面での灰・スラグの形成状態を示す清浄度係数Fを導入し、高温・低温の対流加熱面、水冷壁などの熱吸収面に関する清浄度の計算方法について別々に論じ、加熱面汚染のオンライン監視モデル、オンラインデータプリプロセスモデルをそれぞれ設定した。低温過熱器周辺水冷壁領域での周囲化学分析を通じ、吹灰後加熱面清浄度係数が大きく増加するが、吹灰停止後の運転時間の増加に伴い加熱面汚染が増加し、清浄度係数が再び正常値に徐々に復元される。加熱面清浄度の変化はボイラーの実際の吹灰状況に一致し、一定程度加熱面の実際の汚染状況を正しく反映できることを示している。

300MWセット; ボイラー; 対流加熱面; 水冷壁; スラグの形成; 吹灰; 清浄度係数; モニタリングモデル