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[專業(yè)知識] 煉化企業(yè)工藝加熱爐節(jié)能運(yùn)行的綜合評價

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發(fā)表于 2013-5-11 08:56:30 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
摘要對工藝加熱爐的運(yùn)行情況進(jìn)行綜合評價,是煉化企業(yè)設(shè)備節(jié)能管理的一項基礎(chǔ)性工
作。采用基于熵權(quán)法和層次分析法的主客觀組合賦權(quán)法,確定排煙溫度、爐體外表面溫度、煙
氣氧含量、過?諝庀禂(shù)和熱效率等五項指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。對新疆兩家石化企業(yè)的加熱爐按熱
負(fù)荷大小分為四組,采用灰色關(guān)聯(lián)度法進(jìn)行節(jié)能運(yùn)行的綜合評價,通過比較關(guān)聯(lián)度的大小得到
節(jié)能情況的排序,為企業(yè)加強(qiáng)加熱爐的節(jié)能管理提供了可靠的依據(jù)。采用Excel VBA 編程簡化了
加熱爐評價計算過程,為企業(yè)評價加熱爐運(yùn)行狀況提供了便利。
關(guān)鍵詞工藝加熱爐熵權(quán)法層次分析法灰色關(guān)聯(lián)主客觀組合賦權(quán)法

工業(yè)加熱爐總是要在一定過量空氣量的條件下
才能完全燃燒。燃燒所用實際空氣量與理論空氣量
之比叫做過剩空氣系數(shù)。在實際操作中,如果過剩
空氣量增加,排煙時大量的過?諝鈱崃繋ё吲
入大氣,使得排煙損失增加,熱效率降低,見圖1。
圖1 過?諝庀禂(shù)對熱效率的影響
圖1 表示在不同的排煙溫度下,過?諝庀禂(shù)
每增加0.1 對熱效率下降值的影響[1]。由此可見,降
低過剩空氣系數(shù)可以有效地減少排煙損失,提高熱
效率。
1.5 熱效率
加熱爐熱效率是反映加熱爐整體運(yùn)行水平的重
要指標(biāo)。影響加熱爐熱效率的主要因素有排煙溫度
的高低、過?諝庀禂(shù)大小、爐體保溫情況及其散
熱損失、燃料完全燃燒程度。熱效率的計算一般采
用反平衡法。
2 評價指標(biāo)的主客觀賦權(quán)法
加熱爐的節(jié)能運(yùn)行評價是多指標(biāo)綜合評價問
題,必須確定科學(xué)合理的指標(biāo)權(quán)重。賦權(quán)方法分為
主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法包括專家咨
詢(Delphi) 法、AHP法等,客觀賦權(quán)法包括熵權(quán)
法、相關(guān)系數(shù)法等。
2.1 熵權(quán)法
熵在信息論中用來度量數(shù)據(jù)所提供的有效信息
量。當(dāng)評價對象在某項指標(biāo)上的值相差較大時,提
供的有效信息量大,則該指標(biāo)的權(quán)重較大;反之,
若某項指標(biāo)的值相差較小,則權(quán)重也較;在某項
指標(biāo)上值完全相同時,應(yīng)考慮從評價指標(biāo)中去除。
因此,可以根據(jù)各個指標(biāo)指標(biāo)值的差異程度,通過
熵值計算各指標(biāo)的權(quán)重。具體步驟[3]如下:
設(shè)有m 個評價對象為X = (X1,X2,...,Xm),
對n 個評價指標(biāo)進(jìn)行評價得到評價矩陣
Aij = {xi( j)} (xi( j) 為第i 個指標(biāo)的值)。對于給定
的評價指標(biāo)j , xi( j) 的差異越大,則評價區(qū)分度
的信息越大。信息熵函數(shù)表達(dá)式為:
ej = -kΣi = 1
m xi( j)

n - E(j = 1,2,…,n) (3)
則wj 可度量不同指標(biāo)的區(qū)分能力,也即各指
標(biāo)權(quán)重信息。
2.2 層次分析法
層次分析法(AHP) 是美國運(yùn)籌學(xué)家T. L.
Saaty 教授于20 世紀(jì)70 年代初提出的一種定性與定
量分析相結(jié)合的多指標(biāo)決策方法,是一種主觀賦權(quán)
方法。它通過兩兩比較的方式,結(jié)合“1~9 比率
標(biāo)度”,確定分層結(jié)構(gòu)不同指標(biāo)的權(quán)重,并對專家
判斷的一致性進(jìn)行檢驗,若一致性不符合要求,允
許重新判斷決策,從而將復(fù)雜、模糊的問題簡化、
量化。該方法能模型建立和求解較簡便,也能有效
地降低專家的個人偏好對打分的影響。
2.3 主客觀組合賦權(quán)法
熵權(quán)法的突出優(yōu)點(diǎn)是:權(quán)重系數(shù)客觀性強(qiáng),是
由指標(biāo)數(shù)據(jù)矩陣的計算得出。但賦權(quán)法的結(jié)果中最
重要的指標(biāo)不一定就有最大的權(quán)重系數(shù),解釋性不
好。因此,還必須結(jié)合層次分析法,彌補(bǔ)單純熵權(quán)
法的缺陷。在實際確定指標(biāo)的權(quán)重中,可根據(jù)需要
將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法,采用合適的組合方式
構(gòu)造組合權(quán)值,稱之為組合賦權(quán)法[4]。組合賦權(quán)可
以彌補(bǔ)單純使用主觀賦權(quán)法或客觀賦權(quán)存在的缺
點(diǎn),減少隨意性。

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