燃气轮机进气过滤系统性能在线计算方法

喜静波， 马 赓， 窦 磊， 杨宝轩

(1. 北京太阳宫燃气热电有限公司, 北京 100028； 2. 华北电力大学 机械工程系，河北 保定 071003)

燃气轮机运行须要吸入大量的空气，空气中含有的灰尘、沙粒和花粉等杂质颗粒进入压气机内部，沉积在叶片表面，进而影响叶片表面形貌、通流面积和输出功率[1-3]。为了确保压气机及整个机组的安全运行，在进气系统中通常安装粗效过滤器、精滤(中、高效)过滤器以及反吹系统[4]，有效抑制颗粒物进入压气机内部，避免压气机积垢、腐蚀等失效现象的出现。进气过滤系统直接影响压气机以及机组的性能，为确保机组的健康运行，需要对过滤系统性能进行在线监测。

进气过滤系统的性能受到多种因素的影响，包括空气质量流量、环境温度、环境湿度、IGV开度等，对于过滤器的性能趋势分析与预测难以建立有效的数学模型，同时无法在线监测进气过滤器的性能[5-6]。因此对于进气过滤器的性能分析与预测是目前迫切需要解决的问题[7]，该问题的解决将为过滤器的更换及安全运行提供科学决策依据。

本文通过分析燃气轮机进气过滤系统性能的影响因素，以及国内燃气轮机机组的运行工况，针对进气过滤系统易出现的堵塞失效现象，提出折合到标准工况的压降损失计算方法。针对进气过滤系统易出现局部泄漏的失效现象，提出集成在线粒子测量装置过滤效率的计算方法，并给出评价准则。

1 进气过滤系统性能影响因素

燃气轮机电厂对于进气过滤器的状态评价，通常基于原始设备制造商(original equipment manufacturer，OEM)的推荐，采用压降损失这一指标进行评判。然而分析发现，压降损失受到多种因素的影响，因此仅依据这一指标，难以准确评价进气过滤器的状态。本文基于两次压气机清洗间隔期间机组的运行数据进行分析，发现环境温度、环境湿度、IGV开度、机组出力和运行时长均影响压降损失的大小。

1.1 运行时长

压降损失与运行时长之间的关系如图1所示。可以明显看出，随着运行时长的增加，进气过滤器的压降损失总体呈上升的趋势，但是在某些时段呈现分散的状态，因此压降损失除与运行时长有关，还与其他参数有关。

图1 压降损失与运行时长之间的关系

为了研究压降损失的影响因素，分别对不同环境温度、环境湿度、IGV开度下的压降损失与运行时长的关系进行了分析。

1.2 IGV开度

基于运行数据，绘制了IGV不同开度下压降损失与运行时长关系图，如图2所示。不同形状的散点代表在对应运行时长时压降损失的数值，不同线形的直线代表在特定IGV开度下压降损失的线性拟合。从图2中可以看出该机组大多数时间工作在较低的IGV开度，在相同IGV开度下，随着运行时间的增长，进气过滤器的压降损失呈现明显的增大。在不同的IGV开度下，压降损失所表现的变化趋势是不同的，采用线性拟合的方法可以看出，随着IGV开度的增大，其斜率先增大后减小，即压降损失与运行时长间的变化趋势先上升后降低。同时可以看出，随着IGV开度的增大，压降损失数值呈现明显增大的趋势。

1.3 环境湿度和温度

在固定IGV开度(45～50°)下，分析不同环境湿度和温度下压降损失与运行时长之间的关系[8-9]，如图3和图4所示。可以看出，在温度小于0°和湿度小于10%时，均表现出较大的压降损失变化率。当温度大于0°后，随着温度的升高，压降损失变化率呈现先增大后降低的趋势。当湿度大于10%时，随着湿度的增加，压降损失变化率同样呈现先增大后降低的趋势。湿度(或温度)与压降损失之间的关系和IGV与压降损失之间的关系相同。随着空气湿度和环境温度的增加，可以明显发现压降损失的数值在增大。

2 进气过滤系统折合压降损失计算

从上述分析可以发现，对于进气过滤系统堵塞失效的评判指标压降损失来说，它受到多种因素的影响，并且因素之间具有较强的相关性，难以对影响因素进行解耦。因此，对于工作在部分负荷下的燃气轮机来说，仅仅通过实测的压降损失数值无法表征进气过滤系统的实际状态。为此，提出将实际运行工况折合到标准工况下进行压降损失的修正[10]，从而可以通过压降损失的修正值判断进气过滤系统是否发生堵塞失效现象。

进气过滤系统的压降损失与湿度、温度、空气质量流量、IGV开度和颗粒物属性有关[11]。其中颗粒物属性包括颗粒物类型和粒径分布，对于标准工况下的颗粒物属性尚未有相关的规定和标准，因此在进行压降损失修正时暂不考虑颗粒物属性，如公式(1)所示。颗粒物属性对于进气过滤系统性能的影响，采用在线监测的方法，对进气过滤系统的过滤效率进行计算，进而评估过滤系统的状态。

(1)

2.1 环境湿度修正系数fh

研究表明湿度对颗粒物在物体表面的沉积具有较大影响，直接影响了进气系统的过滤性能和压降损失。根据燃气轮机OEM的规定，可知标准工况下的湿度为60%，将此湿度下的压降损失作为参考值。在进行压降损失修正时，引入环境湿度修正系数fh来考虑不同湿度的影响。该系数定义为实测压降损失与60%湿度下压降损失的比值，该比值通过图5所示的拟合直线获得。根据电厂的厂级监控信息系统(supervisory information system，SIS)典型运行数据，通过数据筛选和处理，获得不同湿度下压降损失的线性拟合，如图5所示。

图5 压降损失与湿度(20%～60%)之间的关系

2.2 环境温度修正系数fT

研究表明不同温度下空气的粘度系数不同，温度影响颗粒物在进气过滤系统内部的运动。为表征环境温度对进气过滤系统过滤性能的影响，引入环境温度修正系数fT。根据燃气轮机OEM的规定，可知标准工况下的环境温度为15 ℃，将fT定义为实际运行温度下的空气粘度系数与15 ℃下空气粘度系数的比值。

2.3 IGV修正系数fI

由图2可以发现，IGV开度直接影响压降损失的数值大小。为表征IGV开度对进气过滤系统过滤性能的影响，引入IGV修正系数fI。根据燃气轮机OEM的规定，可知标准工况下的IGV为全开，将fI定义为实际运行时IGV开度下的压降损失与标准工况下压降损失数值的比值。

2.4 空气流量修正系数fm

颗粒物在过滤器多孔介质内的流动问题符合达西定律，压降损失与进气过滤系统空气流量之间的关系为：

(2)

式中：μ为空气粘度，mPa·s；V为空气在多孔过滤介质中的流动速率，m/s；K为多孔介质的渗透率，m/s。

从公式(2)中可以发现，压降损失与空气流速成正比，因此引入空气流量系数fm进行修正。空气流量系数定义为实际运行的空气流量与设计工况下空气流量的比值。

压降损失修正值的计算如公式(3)所示。

Δpc=Δp/(fh·fT·fI·fm)

(3)

式中：Δpc为压降损失修正值，Pa。

3 进气过滤系统过滤效率在线分析

采用压降损失修正值，将实际运行工况折合到标准工况下进行分析，可实现对进气过滤系统堵塞失效现象的分析。若修正值超过规定的阈值，则可判定过滤系统的堵塞失效。但是过滤系统的局部泄漏失效，会造成压降损失的轻微下降，仅依据修正值无法评判泄漏失效形式。为解决此问题，提出在线监测过滤效率的方法，因为过滤系统发生泄漏失效，压降损失修正值下降，同时过滤效率降低。如果过滤器发生堵塞失效，则会造成压降损失修正值和过滤效率的上升。因此，通过集成压降损失修正值和过滤效率，辅以修正出力和热耗，可以对进气过滤系统的性能进行综合评判。

3.1 过滤效率在线监测装置设计

为评估进气过滤系统的性能，在精滤前后各布置一套颗粒物采集传感器组，如图6所示，该传感器组可以实现颗粒物数量浓度、质量浓度、温度、压力、湿度、总挥发性有机化合物(total volatile organic compounds，TVOC)的测量以及污染物的采样。其中颗粒物的数量浓度以6个粒径段(0.3 μm、0.5 μm、1 μm、2.5 μm、5 μm、10 μm)显示，质量浓度以3个粒径段(1 μm、2.5 μm、10 μm)显示。

1—防雨罩；2—精滤；3—采样头和采样管(过滤器前)；4—采样头和采样管(过滤器后)；5—流量计(前)；6—流量计(后)；7—真空泵(前)；8—真空泵(后)；9—三通阀(前)；10—三通阀(后)；11—颗粒物传感器与采样器(前)；12—颗粒物传感器(前)；13—颗粒物传感器与采样器(后)；14—颗粒物传感器(后)；15—颗粒物采集装置箱体(前)；16—颗粒物采集装置箱体(后)；17—USB数据线(前)；18—USB数据线(后)；19—数据处理装置。图6 颗粒物监测装置组成

传感器12和14采用机器学习算法、多传感器技术和光学传感检测技术相结合，实现0.3～10 μm颗粒物的测量，其测量原理如图7所示。研究发现基于光学计数的颗粒物传感器测量结果受到环境湿度和运行时间的影响，随着使用时间的增长，测量精度会逐渐下降。因此为消除这些因素对测量结果的影响，本装置采用多传感技术与机器学习算法支持向量机(support vector machine, SVM)相结合，通过Grimm实验室标准测量仪器测量结果的训练与学习，构建传递函数，实现测量传感器的校正，进而提高测量精度。

图7 光学传感测量原理

3.2 运行数据的前处理

性能计算所需要的数据包括进气系统空气质量监测数据和燃气轮机运行数据，这些数据均来自于现场传感器的监测数据。然而传感器的测量数据受到众多因素的影响，会导致测量误差和不确定测量值的出现，因此在进行数据分析之前，需要剔除异常数据和不确定性数值。

数据预处理方法包括异常数据的剔除以及平滑处理。采用3a数据剔除法对异常点进行处理，计算如公式(4)所示。

(4)

对于空气质量传感器的测量数据，每20秒采集一个数据，每小时180个数据，而电厂SIS采集数据为每小时1个数据，因此需要对空气质量测量数据进行数据压缩。采用每小时的中位数作为该时刻的典型数据。

3.3 过滤效率计算

目前针对燃气轮机进气过滤系统性能的测试缺乏专用标准，实验室第三方检测通常引用一般通风过滤器的测试标准EN779。

参照EN779，选取典型粒径0.3 μm粒子的过滤效率作为评价依据，将过滤效率定义为：

(5)

式中：ηf为过滤器的过滤效率，%；Nbf为过滤器前相应典型粒子的数量浓度，个/m3；Nbh为过滤器后相应典型粒子的数量浓度，个/m3。

3.4 修正出力和热耗计算

进气过滤器性能的恶化，会引起燃气轮机性能的退化，根据燃气轮机性能的变化可以反向预测过滤器的状态，对进气过滤器性能进行反向评价，从而制定科学合理的维护周期和更换策略。针对燃气轮机电厂运行多为部分负荷的情况，提出采用折合到标准工况的修正出力和修正热耗率间接反映过滤器的性能。

修正出力的计算公式为：

(6)

式中：Pc为修正出力，MW；P为SIS系统测量的实际出力，MW；p1为入口压力，Pa；p2为1个标准大气压，101.325 Pa;T1为入口温度，K;T2为标准工况下的温度，288 K。

修正热耗的计算公式为：

(7)

式中：qc为修正热耗，GJ·MW-1·h-1；B为标准燃气消耗量，m3/h；Hu为天然气的低热值，GJ/ m3。

4 进气过滤系统性能计算

根据第三方实验室按照空气过滤器过滤性能检测标准EN779提供的检测报告以及过滤器厂家提供的数据，设定0.3 μm典型粒径段下过滤器的初始过滤效率为68%。考虑空气质量传感器测量数据的误差，以及测量数据的不确定性和波动，制定进气过滤器的综合评判准则为：

准则1：如果ηf∈(0.95,1]，过滤器处于严重堵塞状态，若反吹无法缓解，且压降损失持续过大，判定过滤器严重失效，需进行更换。

准则2：如果ηf∈(0.61,0.95]，过滤器处于正常使用阶段，不存在泄漏的风险，需结合SIS数据对过滤器的过滤性能进行综合判断。同步观察过滤系统总压降情况，如果压降同期增长较大(建议压降变化不超过300 Pa)，提示注意过滤器反吹自清洁效果。此时结合燃气轮机性能衰减情况，如果热耗增加和功率输出下降显著，比如功率输出下降0.5%或热耗增加0.2%，提示过滤器超负荷或压气机积垢，建议更换过滤器。然后结合该段时间吸尘量和压气机绝热效率衰减情况，提示压气机是否应清洗(如果压气机效率衰减明显，应清洗；如果压气机效率没有明显衰减，或刚清洗完，则判断为过滤系统阻力引起的功率下降，应提示更换过滤器)。

准则3：如果ηf∈(0.54,0.61]，提示过滤器维持F9过滤等级存在风险，存在过滤器泄漏的可能，建议进行点检检查。

准则4：如果ηf∈[0,0.54]，提示过滤器可能失效，建议进行更换。

将该方法应用于北京太阳宫燃气热电有限公司#1和#2机组进气过滤系统，评价周期为2021年11月1日至2021年12月5日，从压降损失修正值可以看出两机组没有明显的突变，但是从11月8日开始#1机组的压降损失出现轻微下降的趋势。基于在线监测装置测量数据，对#1过滤效率进行了计算，发现11月8日之前过滤效率维持在72%左右，11月8日之后过滤效率下降为50%左右。#2机组压降损失修正数值没有明显变化，同时过滤效率一直维持在68%左右。因此，可以发现#2机组进气过滤系统处于健康状态，而#1机组进气过滤系统存在泄漏风险，需要停机点检。以12月5日为例，#1、#2机组的的压降损失修正值、过滤效率、修正出力和热耗如表1所示。

表1 #1、#2机组进气过滤系统性能

5 结论

针对燃气轮机进气过滤器性能缺乏在线状态监测，无法对进气过滤器性能进行综合评价，过滤器维护更换缺乏科学依据的技术问题，以北京太阳宫燃气热电有限公司机组为例，对过滤系统性能分析方法进行了研究，得到的结论如下：

(1) 通过对过滤系统性能的影响因素分析，可以发现影响因素之间存在复杂的关联关系，难以实现因素间的解耦，因此根据数学模型进行性能分析是不合理的。

(2) 基于压降损失与过滤系统性能之间的敏感关系，针对在部分负荷下运行的实际情况，通过引入影响因子，对压降损失进行修正，可以实现过滤系统堵塞风险的评估。

(3) 针对无法评判过滤系统泄漏风险问题，提出了在进气系统精滤前后各布置传感器组进行性能评价的方法。集成光学技术、电迁移技术、多传感器技术以及机器学习算法，研发了进气系统过滤性能监测装置，通过计算过滤效率，成功实现对过滤系统泄漏风险的识别。