【大数据在陶瓷烧成隧道窑中的应用】
大数据技术在各个行业中都有着广泛的应用,尤其是在工业制造领域,如陶瓷生产。在蜂窝陶瓷烧成隧道窑的温度场模拟中,大数据技术起到了关键作用。隧道窑是一种重要的热工设备,主要用于烧制各种陶瓷制品,包括日用瓷、建筑卫生瓷、电瓷和功能性陶瓷。窑炉结构通常划分为预热带、烧成带和冷却带三部分,各部分长度根据烧成产品和工作系统有所不同。
烧成带是隧道窑的核心部分,其墙体结构、燃烧工艺参数和燃烧器布局直接影响到整个窑炉的温度、压力和气氛控制。不合理的墙体结构和运行参数不仅会导致产品质量下降,生产效率降低,还会造成能源浪费和环境污染。为了优化这些参数,提高能源利用率和减少排放,人们借助大数据算法进行数值模拟。
在这个过程中,使用了流体力学软件FLUENT进行数值计算。FLUENT是广泛应用于热工领域的一种计算流体动力学(CFD)工具,它可以模拟复杂的流动和传热现象。在蜂窝陶瓷烧成隧道窑案例中,研究者根据实际窑炉结构建立几何模型,并采用混合网格法(结构化与非结构化网格相结合)进行网格划分,以便更精确地模拟温度场。
数值模拟中,选择标准k-E湍流模型来描述气流的湍流特性,非预混燃烧模型来模拟燃料和空气的混合燃烧过程,以及DO辐射传热模型来考虑热辐射的影响。结合实际测量的热工数据,模拟了空载、荷载和不同装窑密度下的内部温度场,以及NOx的生成情况。通过比较模拟结果和实测数据,可以分析热工参数对温度场和NOx分布的影响,从而找出最佳的烧成工艺参数。
实验模拟结果显示,最佳的燃烧工艺参数为燃料入口速度15m/s,空气入口速度3m/s,这使得窑内截面温差最小,约为44K。最佳装窑方式是每辆窑车8层,每层6块棚板,棚板之间间距60mm,每块棚板放置6件蜂窝陶瓷片。模拟结果与实际温度吻合度高,采用设计的燃烧工艺参数能使合格率超过98%。此外,利用红外热像仪测试窑炉外墙表面温度,可以获取更准确的温度分布信息,有助于识别和减少漏热问题。调整风机抽力可以降低窑内NOx浓度,提高环保性能。
总之,大数据算法在蜂窝陶瓷烧成隧道窑中的应用,通过数值模拟优化了燃烧工艺,提升了产品质量和能源效率,同时减少了环境污染。这种方法为工业生产提供了科学的决策支持,展示了大数据技术在传统制造业升级转型中的巨大潜力。