石油炼制工业的大力发展,作为炼油工艺的副产品,石油焦的产量也逐年增加。实现石油炼制的废弃物—石油焦能源的高效、洁净利用具有实际意义。循环流化床锅炉具有燃料适应性广与污染低的优点,将石油焦与煤在循环流化床锅炉混燃,既能综合利用石油焦资源,又能减少环境污染,是合理有效利用石油焦的一个重要途径。而石油焦掺混后与循环流化床锅炉的燃烧与磨损影响锅炉高效运行。本文以某电厂410t/h循环流化床锅炉为研究对象,对石油焦的掺烧进行了燃烧数值模拟研究,探讨了不同一、二次风配比和石油焦掺混比例条件下炉内的流动场和燃烧情况,模拟过程中,采用非预混燃烧模型,标准湍流模型和P-1辐射模型,并编写UDF将锅炉出口与回料口连接起来,使锅炉的外循环完整。模拟结果显示:循环流化床锅炉呈“环核”流动,石油焦的掺混并不影响炉内速度场,适当增加一次风,减少二次风,有助于“环核”流场向炉膛中心移动,减少对水冷壁的冲刷磨损,石油焦的掺混推迟了煤的着火,但着火后燃烧加剧,随着石油焦比例的增加,高温燃烧区域增大,锅炉整体温度有所升高,温度过高将影响锅炉安全运行。因此,控制实际锅炉中合适的掺混比(50%以内)和一、二次风配比有助于锅炉安全稳定运行。针对锅炉的磨损问题,前人做了很多理论分析和模拟试验研究,得出了循环流化床锅炉炉内颗粒浓度呈“下浓上稀”的基本分布规律,并提出了很多有效的防磨措施。为此,本文在前人的理论及试验研究基础上,结合数值模拟结果与实际位置磨损分析,提出了预测不同运行工况下炉内水冷壁不同区域磨损程度的BP神经网络预测模型,并进行了模型测试,测试结果显示该模型预测误差较小,具有很好的泛化能力,能够为实际锅炉运行提供指导。针对锅炉的污染物排放问题,本文结合锅炉现场实际运行数据,采用BP神经网络对该410t/h锅炉的燃烧系统进行了建模,然后利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了飞灰含碳量和NO_X排放的GA-BP锅炉燃烧预测模型,并进行了多目标寻优,优化结果在该锅炉额定工况中实施了应用,实现锅炉高效低污染经济运行。