The flame image processing and analysis system has been investigated for the optimal pulverized coal firing of thermal power plant, especially for lower nitrogen oxide generation and more safe operation. We aimed at gaining the relationship between burner flame image information and emissions of nitrogen oxide and unburned carbon in furnace utilizing the flame image processing methods, by which we quantitatively determine the condition of combustion on the individual humors. Its feasibility test was undertaken with a pilot furnace for coal firing, through which the system was observed to be effective for the monitoring of the combustion condition of pulverized coal firing boilers.
Flame propagation in a four-valve spark-ignition optical engine was visualized under lean-bum conditions with A/F=18 at 2000rpm. The early flame development in a four-valve pentroof-chamber single-cylinder engine was examined with imaging of the laser-induced Mie scattered light using an image-intensified CCD camera. Flame profiles along the line-of-sight were also visualized through a quartz piston window. Two-dimensional flame structures were visualized with a Proxitronic HF-1 fast motion camera system by Mie scattering from titanium dioxide particles along a planar laser sheet generated by a copper vapor laser. The flame propagation images were subsequently analysed with an image processing programme to obtain information about the flame structure under different tumble flow conditions generated by sleeved and non-sleeved intake ports. This allowed enhancement of the flame images and calculation of the enflamed area, and the displacement of its center, as a function of the tumble flow induced by the pentroof-chamber in the vicinity of spark plug. Image processing of the early flame development quantified the correlation between flame and flow characteristics near the spark plug at the time of ignition which has been known to be one of the most important factors in cyclic combustion variations in lean-burn engines. The results were also compared with direct flame images obtained from the natural flame luminosity of the lean mixture.
The objective of this study is to analyze the basic flame behavior characteristics using the single fuel droplet combustion of diesel, palm-based biodiesel, and canola-based biodiesel. The results were compared and analyzed through the post processed image, which was applied the threshold level for removing noise in the raw image. The raw image was taken by a high-speed camera during the entire combustion process. At the same time, the maximum flame length, which was measured by the application code of the MATLAB program, the ignition delay, and the combustion period were compared and analyzed.
The flame image processing and it's analysis system has been developed for optimal coal firing of thermal power plant, especially for reducing NOx and safe operations. We aimed at gaining the relationship between burner flame image, emissions of NOx and LOI(Loss on ignition) in furnace by utilizing the flame image processing methods. And the relationship determines quantitatively the conditions of combustion on the individual burners. The test was conducted on Samchonpo thermal power plant #4 unit(560MW) of KOSEP which has 24 burners. The system simplified the burner adjustment works in accordance with the real time trending of flame behavior like NOx profiles and unburned carbon profiles for individual burners. But, This kind of conventional method increases the cost as the number of burner are increased. Also there is a difficulty to measure exhausted gas of each burner because of measurement errors. This paper intends to propose the useful "Flame Monitoring System" that can find Low NOX and LOI at the upper furnace and to compare with the conventional System.
현재 사용중인 화염 검출기들은 화염 검출에 있어서의 특정 문제점들을 종종 나타내고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 캠코더로 획득한 이미지를 적절하게 전치리한 후 신경망의 입력으로 사용하여 화염을 검출하였다. 이미지를 이용한 화염검출의 경우 보일러 외부에서 데이터를 획득하기 때문에 내부열에 대한 영향들을 줄일 수 있는 방법으로 현재 적용 중인 센서에 기반한 화염검출 방법과는 구별된다. 그리고 패턴 분류를 위하여 사용한 신경망 모델은 다른 버너의 화염에 의한 유사정보틀을 잘 분류하기 때문에 화염검출기의 부정확한 동작을 줄일 수 있다. 신경망은 각 조건에 대한 특징을 학습하고 학습된 정보를 바탕으로 효율적인 화염검출을 수행한다.
Recent trend changes a criterion for evaluation of burner that environmental problem is raised as global issue. For efficient driving problem, the higher thermal efficiency and the lower oxygen in exhaust gas, burner is evaluated the better. For environmental problem, burner must satisfy $NO_{X}$ limit and CO limit. Consequently, 'good burner' means on whose thermal efficiency is high under the constraint of $NO_{X}$ and CO consistency. To make existing burner satisfy recent criterion, it is highly recommended to develop feedback control scheme whose output is the consistency of $NO_{X}$ and CO. This paper describes development of real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose combustion state such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in quantitative sense. This study focuses on wave length of luminescence from chemical reaction measurement of the luminescence via optical measuring apparatus and derive correlation with consistency of components in exhaust gas by image processing technique.
Kim, Song-Hwan;Lee, Tae-Young;Kim, Myun-Hee;Bae, Joon-Young;Lee, Sang-Ryong
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제3권2호
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pp.45-51
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2002
Recently the interest for the environment is increasing. So the criterion for the evaluation of the burner has changed. For efficient driving problem, if the thermal efficiency is higher and the oxygen in exhaust gas is lower, then burner is evaluated better. For environmental problem. burner must satisfy NOx limit, soot limit and CO limit. Generally the experienced operator judge of the combustion status of the burner by the color of flame. we don't still have any satisfactory solution against it. the relation of the combustion status and the color of the flame hasn't still been established. This paper is the study about the relation of the combustion status and the color of the flame. This paper describes development of real time flame diagnosis technique that evaluate and diagnose combustion state such as consistency of components in exhaust gas, stability of flame in quantitative sense. In this paper, it was proposed on the flame diagnosis technique of burner using image processing algorithm, the parameter extracted from the image of the flame was used as the input variables of the flame diagnostic system. at first, linear regression algorithm and multiple regression algorithm was used to obtain linear multi-nominal expression. Using the constructed inference algorithm, the amount of NOx and CO of the combustion gas was successfully inferred. the combustion control system will be realized sooner or later.
The object of this study is a deriving the relations according to the measuring locations between the chemiluminescence and the flame state at commercial burner. In this study, the flame chemiluminescence of the flame of commercial burner is measured using a photomultiplier tube and the optical band-pass filter. In addition, the contour of the chemiluminescence of the flame is measured using the common CCD camera and the optical band-pass filters, and the acquired images is converted by the simple image processing as a matrix form. The results showed that certain relationship between optical data and equivalence ratio exists, and the contour according to the measuring location of the flame chemiluminescence is different by equivalence ratio.
In this paper, we propose the method to find the active region of flame which is produced within the gap between an oxygen blown converter and a skirt. For real-time image processing, basic region segmentation algorithms such as thresholding and XORing are used to segment the active region of flame. The result of this processing may be useful to clear the relationship between hood pressure and flame.
This paper presents the stereoscopic conversion of flame images. The stereoscopic conversion is a technology that generates left and right images from a monoscopic image. Even though many conversion methods have been introduced and commercialized so far, the processing of flame images is relatively few. Such conventional methods are effectively used either real-time or off-line. However, the application of such schemes to special-effect images such as flame is hard to be applied. The proposed method is designed to convert a flame image into a stereoscopic image. Depth map of flame regions are produced based on the analysis of color models of flames. Experimental results tested on diverse flame image sets validates the effectiveness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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