电站锅炉机械未完全燃烧热损失分析方法的分析

电站锅炉机械未完全燃烧热损失分析方法的分析

1因子分析法

将反映锅炉运行状况的变量设计，分别找出几个不同的变量和因变量，建立因子分析模型和矩阵。在因子分析方法使用的过程中，最主要的是分子因子荷载的矩阵，然后针对锅炉实际的运行状况进行实际的考虑。从相关的理论分析，原始变量有多少，那么，因子就会有多少，所以，在确定因子的时候，一般都是找特征值超过1的因子数，将这些数据建立一个集合，这些因子会形成方差，所以主因子的数目一般都比原始变量的数目要小许多，但是不会产生大量的数据损失。在锅炉使用状况分析的过程中，就可以对少量的主因子进行分析，在此基础上，就能够找出影响变量的因素，将这些主因子产生的因素进行分析，就能够找到机械未完全燃烧产生热损失的缘由。

因子分析法能够较为直观的分析出锅炉机械未完全燃烧的因素，在实际工作中特别得有用，但是，这种方法在使用的过程中还是存在肯定的问题，在因子分析法的使用中，需要借助大量的原始数据，所以要收集大量的原始数据，而且要确保原始数据是精确     的，但是，在实际分析中，由于数据的数量特别多，所以，在数据收集的过程中很难做到全面地收集数据，所以，在对原始数据选取的过程中受到局限。而且，在使用因子分析法的时候，在推断因子分析结果的时候，还没有制定统一的方法，各种方法的优点和缺点还是不能比较的。所以，在对因子分析法使用的过程中，需要对主因子的意义进行解释。

2实例的分析

在使用因子分析法对锅炉机械未完全燃烧的状况进行分析时，我们选用的原始数据来自于HG-670型号的锅炉，在对数据收集时都是采纳的锅炉运行时的数据，分析了锅炉的主蒸汽流量和主蒸汽压力，对炉渣的碳含量进行分析，在分析的过程中，共设计了17个变量，运用SPSS软件进行因子的分析。

2.1主因子的选取

运用SPSS软件对17个变量进行分析，然后分析了因子荷载的矩阵，然后依据这17个变量的权重的分析，找出了5个最具有代表性的变量，他们的特征值都是超过1的，如表1所示。通过计算这五个主要因子的方差，与原来17个变量的方差相比，其误差比较小。

2.2主因子的物理意义

为了能够建立比较简洁的因子荷载，使因子荷载的结构比较好理解，运用SPSS软件对初始因子的荷载进行了方差的计算，从而能够分析出正交旋转的最大值，在得到正交旋转最大值后，分析因子荷载的矩阵。五个重要的因子的物理意义如下。

（1）主因子1：主因子1指的是主蒸汽的温度、再热蒸汽温度、过热器出口烟温，这些因素都是有主因子1构成的，所以，主因子1成为温度因子，通过对表1数据的观看，主因子1的方差特别大，说明温度因子是一个比较重要的因素，在对锅炉运行状况进行检测的过程中，要重点考虑的是各项温度问题，这与平常我们对锅炉检测时的阅历是全都的。

（2）主因子2：主因子2指的是主蒸汽的流量和主蒸汽的压力等，其荷载的肯定值是比较大的，这说明，锅炉在使用时会受到主蒸汽压力的影响，其被称为锅炉的压力因子。

（3）主因子3：主因子3主要是分析煤粉的细度的，其可以称为煤粉的细度因子，而且，在对排烟的温度进行分析时，主因子3也能够呈现出肯定的荷载，从相关的因子分析，排烟的温度还是存在肯定的载荷，说明排烟的温度是引起锅炉机械未完全燃烧的一个重要的因素，而且与其他的因子是独立存在的。

（4）主因子4：主因子4是一个公共的因子，是锅炉的出氧量和飞灰的含碳量，这几个变来那个的因子载荷值是比较大的，而且锅炉的出氧量与飞灰的含碳量没有相关性，所以，这个因子可以定义为燃尽因子。

（5）主因子5：主因子5指的是燃烧中水分的含量，这个变量主要是对燃料的材质进行分析，被称为燃料的特征因子。

3结语

现在，锅炉在使用的过程中简单产生一些损耗，如未完成燃烧，这样就会使燃料的使用效率下降，使锅炉在使用时的成本上升，所以，应当找出锅炉