Resumen de Predicción de inquemados en cenizas en calderas de carbón pulverizado. Análisis y evaluación de estrategias de operación
En las últimas décadas, las centrales termoeléctricas de carbón pulverizado se han visto afectadas progresivamente por exigenciascada vez más estrictas, que reducen los límites permitidos en las emisiones de partículas, S02, NOx y C02, causantes de lacontaminación atmosférica, lluvia ácida y efecto invernadero. El cumplimiento de la legislación medioambiental ha supuesto unnuevo reto en el desarrollo de nuevas técnicas de reducción de emisiones, y en la implantación de sistemas eficientes de limpieza degases. Sin embargo, la aplicación de algunas de estas técnicas, como por ejemplo, modificar las condiciones de combustión parareducir la formación de NOx, provoca una disminución en la eficiencia de la combustión, aumentando significativamente losinquemados a la salida del hogar. En consecuencia, se ha extendido entre los generadores, la necesidad de predecir la eficiencia en lacombustión, y de encontrar las condiciones más adecuadas de operación para llegar a un compromiso que permita cumplir lanormativa medioambiental y que maximice la conversión del carbón en la caldera.En este sentido, el objetivo central de esta tesis es desarrollar un sistema predictivo de la combustión, que proporcione a los técnicosde una central una medida de los inquemados en cenizas para las condiciones actuales de operación. Paralelamente, un sistema coneste planteamiento, permite determinar las condiciones óptimas de operación, y ante unos niveles inadecuados de inquemados,apuntar las actuaciones necesarias para reestablecer una situación de combustión apropiada.Resolver un problema de estas características exige modelar todos los procesos que participan en la combustión de carbón en unacaldera de potencia real. Es necesario simular con detalle los fenómenos de transporte del problema y la combustión de las partículasmicrométricas de carbón. Además, para que la predicción se pueda incorporar a un sistema global de seguimiento en tiempo real dela c
