，则锅炉效率较低。炉内高温燃烧还会带来水冷壁结渣等事故发生。因此需要在两者之间做出最佳折中选择。锅炉排烟热损失和机械未完全燃烧热损失之间矛盾对于锅炉效率影响最大两项热损失排烟热损失和机械未完全燃烧热损失等软件接口通讯或硬件数据传送调试燃烧调整试验按照实验方案确定实验工况进行正交试验以采集锅炉特性数据通过试验，确定燃烧过程在不同负荷不同磨煤机组合不同二次风和燃尽风配风方式不同燃烧器摆角不同氧量设定值情况下，锅炉效率和变化特性，为神经网络模型学习提供样本，从而通过优化确定最佳燃烧方式。六安全性分析可靠技术声波测温技术控制理论完善数学模型与功能强大软件进步实用化，另个关键问题是缺乏对炉膛燃烧区域火焰中心直接数据获取比如温度场以及浓度值。由于无法实现对炉膛燃烧参数进行精确测量，无法对炉内燃烧状况进行实时监测和诊断，这导致现有燃烧优化项目完成并投入运行之后取得效果基本上都不是很显著。众所周知，依靠传统测量仪表例如氧化锆探头探头无法在炉膛燃烧区域直接测量，获得数据。因为它们在摄氏炉温下都会熔化。要想获得这些数据，现有做法是在锅炉尾部烟道空气预热器附近安装氧化锆探头，获取间接数据，再结合热力试验经验公式从而修正推算出炉膛燃烧区域温度浓度。由于炉膛漏风氧化锆仪表随机误差以及其它锅炉缺陷，注定这种推算值与实际测量值有很大偏差，锅炉燃烧优化系统采用这种有很大误差数据后，必然导致优化效果大打折扣。炉膛内是否均衡燃烧是实现锅炉最优效率最优经济指标绝对前提，而这又追溯到风粉是否在燃烧前均匀混合如何取得最优风粉比动态值。而这些重要数据缺乏给实时燃烧优化控制带来极大难题与挑战。依照传统优化调节方法与测量手段，在做优化调整之前无法得知这些工况具体数据，而调整之后又无法及时准确地验证优化效果。在声波测温诊断系统发明之后，这些问题便迎刃而解。它可以在较短时间内告诉我们锅炉优化调整效果。五技术特点整个燃烧优化控制系统由声波测温诊断系统和基于人工智能建模优化控制算法软件包构成，其核心结构如图所示。左侧上部，是广泛存在于图燃烧优化系统软件结构或中机组常规运行数据，左侧下部，是声波测温得到炉膛温度场数值，中间部分是基于常规运行数据和声波测量数据多目标燃烧优化软件。其中前两部分都通过开放协议送达优化部分，后两部分则是本项目所独有技术，而第二部分则是火电厂极其重要而有难度很大种热工测量技术重大突破，它推广应用必将对我国电站锅炉安全节能和减排产生重大影响。下面就对后两部分略做介绍。声波测温工作原理早在上世纪八十年代末，美国和日本专家就声波测量炉膛烟气温度进行了研究。声波测温原理是基于声音传播速度直接随介质温度而变化。图为声波测温系统原理图。图声波测温系统原理图由热力学中气体方程和声学中声波波动方程推导出声波传播速度和介质温度关系如下，其中，声音在介质中传播速度气体常数气体绝热指数气体分子量气体温度温度显示炉膛声波发射器声波接收器测点分布图现场安装测点平面二维温度场分布图温度场立体显示图图声波测温系统框图声波测温系统主要有下列核心技术接线盒主机锅炉声源传声器导管输入出系统信号调理器功率放大器显示器多接收器处理技术个声波发生器发出声波可以有多个接收器同时监听，个控制平台可采用多达个发生器和接受器，比起个发内，因此，目前常见辐射式温度计主要是红外式温度计，它测量表面或区域红外光强度。由于炉膛烟气是气态发光，温度分布不均匀，成分不固定，再加上飞灰颗粒辐射存在，因此，组成光谱波长和穿透力等不确定，从而导致被测区域不确定，测量误差大。由于上述缺点影响了辐射式温度计在锅炉炉膛烟气温度测量领域应用。飞灰颗粒辐射光谱测量这类温度测量系统是利用图像检测炉膛烟气中主要是飞灰颗粒辐射可见光包栝定波长红外光，以提高温度测量上限，经计算机进行极其复杂图象处理，从而得到炉膛内烟气温度分布。由于受飞灰颗粒成分浓度和分布影响，镜头污染以及复杂图象处理算法等影响，测量误差大被测量区域也存在很大不确定性。加上采光系统复杂，结焦或积灰使镜头保养困难，可靠性差，价格昂贵。从而使这类系统在炉膛烟温测量工程实际应用中受到限制。四项目理论和实践依据锅炉燃烧优化本质上是个多目标优化问题。在保证污染排放不超标前提下，追求尽可能高锅炉效率或者在保证锅