Recovery boiler sootblowers: History and technological advances
Notice bibliographique
Résumé
Sootblowing technology used in recovery boilers originated from that used in coal-fired boilers. It started with manual cleaning with hand lancing and hand blowing, and evolved slowly into online sootblowing using retractable sootblowers. Since 1991, intensive research and development has focused on sootblowing jet fundamentals and deposit removal in recovery boilers. The results have provided much insight into sootblower jet hydrodynamics, how a sootblower jet interacts with tubes and deposits, and factors influencing its deposit removal efficiency, and have led to two important innovations: fully-expanded sootblower nozzles that are used in virtually all recovery boilers today, and the low pressure sootblowing technology that has been implemented in several new recovery boilers. The availability of powerful computing systems, superfast microprocessors and data acquisition systems, and versatile computational fluid dynamics (CFD) modeling capability in the past two decades has also contributed greatly to the advancement of sootblowing technology. High quality infrared inspection cameras have enabled mills to inspect the deposit buildup conditions in the boiler during operation, and helped identify problems with sootblower lance swinging and superheater platens and boiler bank tube vibrations. As the recovery boiler firing capacity and steam parameters have increased markedly in recent years, sootblowers have become larger and longer, and this can present a challenge in terms of both sootblower design and operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».