Analysis and Evaluation of Boiler Efficiency Based on Relevant System Variables

Abstract

Boiler efficiency plays a critical role in optimizing energy usage and minimizing fuel consumption in industrial operations. This study investigates the relationship between key operating parameters and the combustion efficiency of natural gas-fired fire-tube steam boilers, each with a capacity of 22 tons per hour. Data from existing plant sensors were collected via the WinCC and Node-RED platforms and stored in a SQL database for further analysis. Efficiency was calculated using the indirect method, as implemented in the TESTO 350 combustion analyzer. A correlation analysis was performed to identify parameters with significant influence on efficiency, followed by multiple linear regression to develop a predictive model. The final, most accurate regression model included feed water flow, internal load, ambient temperature, oxygen content, and flue gas temperature as independent variables. This model demonstrated exceptional predictive capability, with R2 values of 0.9982 . These results highlight the potential for real-time monitoring and control strategies to significantly improve boiler performance and energy efficiency in industrial settings.

ประสิทธิภาพของหม้อต้มไอน้ำมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและลดการสิ้นเปลืองเชื้อเพลิงในภาคอุตสาหกรรม งานวิจัยนี้มุ่งศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างพารามิเตอร์การทำงานหลักกับประสิทธิภาพการเผาไหม้ของหม้อต้มไอน้ำชนิดท่อไฟ ขนาดกำลังการผลิตไอน้ำ 22 ตันต่อชั่วโมง ที่ใช้ก๊าซธรรมชาติเป็นเชื้อเพลิง ข้อมูลได้มาจากเซนเซอร์ในโรงงานผ่านระบบ WinCC และ Node-RED และถูกจัดเก็บในฐานข้อมูล SQL เพื่อการวิเคราะห์ การคำนวณประสิทธิภาพใช้วิธีทางอ้อม โดยอ้างอิงค่าจากเครื่องวิเคราะห์การเผาไหม้ TESTO 350 จากนั้นทำการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ เพื่อระบุพารามิเตอร์ที่มีผลต่อประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ และพัฒนาแบบจำลองการทำนายด้วยการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ ผลการวิเคราะห์พบว่าแบบจำลองที่แม่นยำที่สุดประกอบด้วยตัวแปรอิสระ ได้แก่ อัตราการไหลของน้ำป้อน (feed water flow) ค่าภาระภายใน (internal load) อุณหภูมิโดยรอบ (ambient temperature) ปริมาณออกซิเจน (oxygen content) และอุณหภูมิของก๊าซไอเสีย (flue gas temperature) แบบจำลองนี้แสดงศักยภาพการทำนายที่ยอดเยี่ยม โดยมีค่า R2=0.9982 สะท้อนถึงความแม่นยำสูงและความเป็นไปได้ในการประยุกต์ใช้สำหรับระบบตรวจสอบและควบคุมแบบเรียลไทม์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของหม้อต้มและการใช้พลังงานในโรงงานอุตสาหกรรมอย่างมีนัยสำคัญ