一种自动配煤方法、系统、计算机设备和存储介质与流程

1.本发明涉及配煤掺烧技术领域，特别是涉及一种自动配煤方法、系统、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.配煤掺烧是火电厂机组运行的一项重要工作，合理的配煤方案可以促进锅炉燃烧，提高燃烧利用效率，降低发电成本。但是配煤掺烧需要考虑机组特性、煤种特性、燃烧安全、环保、稳定、经济等各项指标，因此配煤掺烧工作也是相对比较复杂的。目前，常用的配煤掺烧方案的生成多是通过掺烧小组进行制定的，但是这种常用方式存在很明显的不足，一方面是配煤掺烧的制定策略多是依赖于掺烧小组人员的经验，并不能实现方案的固化与继承；另一方面则是，对于煤场煤种复杂的电厂，煤种掺配组合更是复杂，仅靠人工制定配煤方案，其工作量无疑是巨大的，且无法保证其制定配煤方案是全面的、合理的、安全的，对于机组运行有较大的安全隐患。


技术实现要素：

3.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种自动配煤方法方法、系统、计算机设备和存储介质，能够根据机组运行状态、煤场存煤情况等信息自主推荐配煤方案，并且可以固化集成专工经验，能够为火电厂机组运行配煤掺烧和输煤自动化提供数据支撑和决策。
4.第一方面，本发明提供了一种自动配煤方法，所述方法包括：
5.搭建配煤掺烧标杆库，所述配煤掺烧标杆库包括工况索引、配煤掺烧标杆方案和燃烧效果评价指标；
6.获取火电厂机组的实时运行数据，根据所述实时运行数据，得到所述机组的运行工况；
7.将所述运行工况与所述工况索引相匹配，若匹配成功，则将所述工况索引相对应的所述配煤掺烧标杆方案作为最优配煤方案；
8.若匹配不成功，则根据所述机组的所述运行工况和所述火电厂的煤场存煤结构，生成所述运行工况对应的若干个初步配煤方案；
9.根据所述火电厂的煤种信息库对所述初步配煤方案进行验证，若验证成功，则将所述初步配煤方案输入搭建好的锅炉掺烧模型进行燃烧效果评价指标预测，得到二次配煤方案，将所述二次配煤方案作为最优配煤方案，并增加至所述配煤掺烧标杆库中。
10.进一步地，所述搭建配煤掺烧标杆库的步骤包括：
11.根据所述机组的历史运行数据生成历史配煤掺烧方案，并根据现场掺烧试验生成试验配煤掺烧方案，将所述历史配煤掺烧方案和所述试验配煤掺烧方案作为数据源填充至所述配煤掺烧标杆库。
12.进一步地，所述根据所述机组的历史运行数据生成历史配煤掺烧方案的步骤包括：判断所述机组的运行稳定性，若所述机组在所述运行工况内稳定运行时间达到预设时
长，且在所述预设时长内对应的配煤方案没有发生变化，则将所述运行工况对应的配煤方案和燃烧效果评价指标作为历史配煤方案。
13.进一步地，所述将所述历史配煤掺烧方案和所述试验配煤掺烧方案作为数据源填充至所述配煤掺烧标杆库之前还包括：
14.对所述历史配煤方案进行聚类和排序，得到第一配煤方案；
15.按照排序结果选择预设数量的所述第一配煤方案，并根据所述第一配煤方案对应的煤种组合，判断所述配煤掺烧标杆库中是否存在所述煤种组合；
16.若存在所述煤种组合，则从所述配煤掺烧标杆库中找到相对应的所述配煤掺烧标杆方案和所述燃烧效果评价指标，并根据所述燃烧效果评价指标，判断所述第一配煤方案是否优于所述配煤掺烧标杆方案，若优于所述配煤掺烧标杆方案，则使用所述第一配煤方案替换掉所述配煤掺烧标杆方案；
17.若不存在所述煤种组合，则将所述第一配煤方案作为所述配煤掺烧标杆方案增加至所述配煤掺烧标杆库。
18.进一步地，所述对所述历史配煤方案进行聚类和排序，得到第一配煤方案的步骤包括：
19.根据所述运行工况对所述历史配煤方案进行第一次聚类分析，生成第二配煤方案；
20.根据所述煤种组合对所述第二配煤方案进行第二次聚类分析，并按照所述燃烧效果评价指标对生成的聚类结果进行排序，得到第一配煤方案。
21.进一步地，所述锅炉掺烧模型为神经网络模型，使用所述配煤掺烧标杆库中的数据作为数据集进行训练，并以所述燃烧效果评价指标作为输出结果。
22.进一步地，所述锅炉掺烧模型的训练步骤还包括：
23.根据所述实时运行数据，得到所述机组的实时燃烧效果评价指标；
24.将所述实时运行数据和所述配煤掺烧标杆方案输入所述锅炉掺烧模型进行预测，得到对应的所述燃烧效果评价指标；
25.计算所述燃烧效果评价指标与所述实时燃烧效果评价指标之间的差值，并判断所述差值是否大于第一阈值，若是，则将所述实时运行数据、所述配煤掺烧标杆方案和所述实时燃烧效果评价指标作为样本数据添加至所述数据集后，对所述锅炉掺烧模型进行训练；
26.根据训练后的所述锅炉掺烧模型的输出结果，对所述配煤掺烧标杆库中对应的所述燃烧效果评价指标进行更新。
27.第二方面，本发明提供了一种自动配煤系统，所述系统包括：
28.标杆库搭建模块，用于搭建配煤掺烧标杆库，所述配煤掺烧标杆库包括工况索引、配煤掺烧标杆方案和燃烧效果评价指标；
29.数据获取模块，用于获取火电厂机组的实时运行数据，根据所述实时运行数据，得到所述机组的运行工况；
30.标杆库匹配模块，用于将所述运行工况与所述工况索引相匹配，若匹配成功，则将所述工况索引相对应的所述配煤掺烧标杆方案作为最优配煤方案；
31.配煤方案生成模块，用于若匹配不成功，则根据所述机组的所述运行工况和所述火电厂的煤场存煤结构，生成所述运行工况对应的若干个初步配煤方案；根据所述火电厂
的煤种信息库对所述初步配煤方案进行验证，若验证成功，则将所述初步配煤方案输入搭建好的锅炉掺烧模型进行燃烧效果评价指标预测，得到二次配煤方案，将所述二次配煤方案作为最优配煤方案，并增加至所述配煤掺烧标杆库中。
32.第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
33.第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
34.上述本发明提供了一种自动配煤方法、系统、计算机设备和存储介质。通过所述方法，本发明将配煤掺烧标杆库和锅炉掺烧模型两种解决方法相结合，能够根据机组运行状态、煤场存煤情况等信息自主推荐配煤方案，不仅指定方案更为合理，还可以固化集成专工经验，从而能够为电厂配煤掺烧提供决策，并且也为智慧电厂的建设提供了技术支持。
附图说明
35.图1是本发明实施例提供的自动配煤方法的流程示意图；
36.图2是本发明实施例提供的自动配煤系统的结构示意图；
37.图3是本发明实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
38.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
39.请参阅图1，本发明第一实施例提出的一种自动配煤方法，包括步骤s10～s50：
40.步骤s10，搭建配煤掺烧标杆库，所述配煤掺烧标杆库包括工况索引、配煤掺烧标杆方案和燃烧效果评价指标。
41.本发明的主要目的是为电厂配煤掺烧提供自动决策，为此，本发明采用了配煤掺烧标杆库和锅炉掺烧模型相结合的方式来达到自动配煤的效果，首先，需要搭建配煤掺烧标杆库，建立配煤掺烧标杆库的第一步是构建标杆库的二维矩阵框架，本发明的标杆库中的数据对象有三种，其中，第一部分为工况索引，由边界参数组合而成，可以作为单独一列；第二部分为配煤掺烧标杆方案，包含m列，对应煤种及对应比例、加仓方式等；第三部分为燃烧效果评价指标，包含n列，对应该工况该掺烧标杆方案下的氧量、nox、so2、锅炉效率、煤耗等指标参数，需要说明的是，本实施例中出现的参数、变量或指标等数据仅用于举例说明，而非具体的限定，也可以根据实际情况在本发明的构思下使用其他的参数或指标，在后续中将不再重复说明。
42.在搭建完标杆库的框架之后，需要对标杆库进行数据填充，本实施例中的标杆库的数据源包括两种，一种是基于历史掺烧经验获取数据进行填充，由于机组在运行过程中会积累大量运行数据，因此通过对历史配煤掺烧方案的分析评估，并经人工筛查后，可以作为标杆库的基础数据源。
43.另一种则是通过配煤掺烧试验来获取数据，这是因为电厂的历史数据是无法覆盖所有煤种以及所有掺烧方案的，而对于电厂新进煤种或历史上未尝试过的掺烧组合方案，在没有历史经验可借鉴的情况下，可以通过现场掺烧试验来获取实际数据，而这部分数据可以作为标杆库的补充数据源。通过这两种方式，可以将配煤掺烧标杆库进行数据填充，从而保证了后续选择方案的数据来源是安全可靠的。
44.进一步地，由于电厂的历史运行数据会随着时间而越来越多，但是并非所有的历史数据都可以作为历史配煤掺烧方案，只有满足一定要求的历史数据才可以作为配煤掺烧标杆库的数据源，其判断条件为：
45.首先判断当前机组的稳定性，为此，需要设置稳定判据参数，比如负荷、主汽流量等，稳定判据应处于某个工况区间内，即先判断机组是运行在某个工况内的，然后判断机组在该工况区间内是否能够稳定运行时长达到预设的时长，比如稳定时长达到1个小时等，同时，还需要判断在该稳定时长内，配煤方案或者说加仓方案是否发生了变化，只有在满足了稳定工况、稳定时长、以及配煤方案未变化的条件下，才可以将当前工况区间、配煤方案以及区间内燃烧效果评价指标比如锅炉效率、nox、so2、煤耗等指标参数作为历史配煤掺烧方案。
46.实际上，在相同工况或者相同煤种组合下，会对应有多个历史配煤掺烧方案，本实施例并不会将所有历史配煤掺烧方案都录入标杆库中，这是因为历史数据中必然有燃烧效果不好的情况，在不进行筛选的情况下全部录入标杆库中在后续的使用中必然会降低电厂的运行效率。为此，本实施例提供了对一种历史配煤掺烧方案寻优的方法，具体步骤如下所示：
47.步骤s1021，对所述历史配煤方案进行聚类和排序，得到第一配煤方案；
48.步骤s1022，按照排序结果选择预设数量的所述第一配煤方案，并根据所述第一配煤方案对应的煤种组合，判断所述配煤掺烧标杆库中是否存在所述煤种组合；
49.步骤s1023，若存在所述煤种组合，则从所述配煤掺烧标杆库中找到相对应的所述配煤掺烧标杆方案和所述燃烧效果评价指标，并根据所述燃烧效果评价指标，判断所述第一配煤方案是否优于所述配煤掺烧标杆方案，若优于所述配煤掺烧标杆方案，则使用所述第一配煤方案替换掉所述配煤掺烧标杆方案；
50.步骤s1024，若不存在所述煤种组合，则将所述第一配煤方案作为所述配煤掺烧标杆方案增加至所述配煤掺烧标杆库。
51.由于在历史配煤掺烧方案中存在多个相同工况或者相同煤种组合下的不同配煤方案，为了筛选出最合理的方案，首先需要对多个历史配煤掺烧方案进行聚类，其聚类可以采用常规的聚类方式如kmeans聚类等，在此并不做具体限制。
52.本实施例中对历史配煤掺烧方案的聚类为双重聚类，即，首先根据工况区间进行第一次聚类分析，使之聚类到各工况区间内；之后根据煤种组合(相同煤种组合，但比例不同)进行第二次聚类，并按照燃烧效果评价指标对二次聚类的结果按照指标的高低进行排序，从而可以得到在各个工况区间内，各配煤方案下的最佳燃烧效果方案排序，此时的方案仍然过多，为了筛选出效果最好的方案，可以根据实际情况选择从排序出选出排名靠前的若干个历史配煤掺烧方案，比如选择排名前三的方案，为了更直观的说明，我们将选出的方案作为第一配煤方案。
53.然后根据第一配煤方案中的煤种组合，从配煤掺烧标杆库中寻找是否有相同的煤种组合，如果有该煤种组合，则将第一配煤方案与标杆库中该煤种组合对应的标杆方案根据燃烧效果评价指标进行优劣的判断，如果第一配煤方案的燃烧效果更优，那么就使用第一配煤方案来替换掉原有的配煤掺烧标杆方案，否则就保持该标杆方案不变；如果没有找到该煤种组合，那么就将第一配煤方案作为新的数据填充到标杆库中。通过这种历史配煤方案寻优的方式，可以实时的对标杆库中的数据进行更新，从而使标杆库的数据在不断扩充的同时，还能够保证标杆库中的方案的燃烧效果，从而提高了电厂机组的运行效率。
54.步骤s20，获取火电厂机组的实时运行数据，根据所述实时运行数据，得到所述机组的运行工况。
55.步骤s30，将所述运行工况与所述工况索引相匹配，若匹配成功，则将所述工况索引相对应的所述配煤掺烧标杆方案作为最优配煤方案。
56.在配煤掺烧标杆库搭建完成之后，我们就可以根据机组的运行数据来确定机组当前的工况，对工况进行编码之后就可以与标杆库中的工况编码进行匹配，查找是否有该工况对应的配煤掺烧标杆方案，如果有对应标杆方案的话，就将该标杆方案作为执行方案，需要说明的是，在标杆库中的该工况下可能会存在多个标杆方案，此时需要根据煤场存煤结构对多个方案进行判断，选出更为合理的方案，再推送给终端运行人员或者执行机构进行方案的执行。
57.步骤s40，若匹配不成功，则根据所述机组的所述运行工况和所述火电厂的煤场存煤结构，生成所述运行工况对应的若干个初步配煤方案。
58.步骤s50，根据所述火电厂的煤种信息库对所述初步配煤方案进行验证，若验证成功，则将所述初步配煤方案输入搭建好的锅炉掺烧模型进行燃烧效果评价指标预测，得到二次配煤方案，将所述二次配煤方案作为最优配煤方案，并增加至所述配煤掺烧标杆库中。
59.如果在配煤掺烧标杆库中没有找到对应的工况，那么就需要工作人员根据机组当前的运行状态以及火电厂煤场的存煤结构，来制定出基于已有存煤的多个初步配煤方案，但是这些初步配煤方案是否合理或者说是否能够混合燃烧，则需要经过煤种信息库进行验证。
60.在燃煤火力电站中，锅炉燃烧的效率往往取决于不同煤种与锅炉间的匹配性，这种匹配性又与各煤种的具体形式存在较大关联。其中，在锅炉热力计算设计时会对应用到设计煤种，在锅炉热力计算校核时会对应用到校核煤种，但在实际情况中，锅炉中所用煤种可能是各种不同煤种的混合，而这些煤种可能无法与锅炉相匹配，因此，则可能会导致锅炉燃烧效率比较低，而煤种信息库就是为了服务于锅炉的运行，来提高锅炉与煤种之间的匹配性，提高锅炉燃烧效率的。
61.我们将这些初步配煤方案经过煤种信息库进行验证，找到与锅炉匹配性较好的方案，而这些验证通过的方案仍不能直接使用，而是还要经过锅炉掺烧模型的预测。本实施例中的锅炉掺烧模型是一种基于神经网络模型建立的预测模型，以机组的历史运行数据作为数据集进行训练，其输出的结果为燃烧效果评价指标，其模型建立过程可以参阅常规神经网络的建模过程，在此不再赘述。
62.经过锅炉掺烧模型预测的这些配煤方案按照燃烧效果评价指标排序输出后，我们就能根据输出结果选择出燃烧效果最佳的配煤方案，该方案可以推送给工作人员或者执行
机构来执行方案，并且将其作为配煤掺烧标杆方案录入配煤掺烧标杆库中，来补充标杆库的数据。
63.为了提高配煤掺烧标杆库中配煤方案的合理性，能够确保机组安全稳定的运行，对于新录入的配煤掺烧标杆方案还需要做出进一步的验证，本实施例采用的验证方式是，对于已执行的且录入了标杆库中的最佳配煤方案，会将该方案在执行时生成的实际燃烧效果评价指标进行记录，并且将该实际燃烧效果评价指标与标杆库中对应的燃烧效果评价指标相比较，在此我们可以假定一个阈值，当实际燃烧效果评价指标低于燃烧效果评价指标的差值达到该阈值时，说明该配煤方案的实际燃烧效果并不好，因此，需要将该配煤方案从标杆库中删除，从而保证了配煤掺烧标杆库中配煤方案的安全性、合理性以及良好的燃烧效果。
64.同时，对于实际燃烧效果评价指标较弱的配煤方案，还进一步的反应了锅炉掺烧模型的预测结果出现了较大误差，因此，还可以将该实际掺烧的数据作为新的样本加入数据集中，对锅炉掺烧模型进行重新训练，从而减少模型的预测误差，提高模型输出结果的精度。
65.通过上述两种的最佳配煤方案获取方法可知，本发明是采用配煤掺烧标杆库和锅炉掺烧模型两种解决方法结合的思想，在标杆库方案不足的情况下，仍可通过锅炉掺烧模型制定方案，而对于配煤方案的执行是由专门的工作人员或者执行机构按照配煤方案来进行配煤和加仓作业，并且在执行过程中工作人员可以调整机组的燃烧参数进行燃烧调整，实时对标标杆库内的燃烧效果评价指标，来促进燃烧的优化调整。
66.此外，为了进一步地的提高锅炉的燃烧效果，本实施例中还不断的对锅炉掺烧模型进行修正，比如，在某次机组运行时得到了锅炉的实际燃烧效果评价指标，然后根据机组的运行数据和配煤方案输入锅炉掺烧模型，得到了预测出的燃烧效果评价指标，将两者相比较，如果其差值大于阈值，也就是说模型的误差达到了一定的数值，就将输入的运行数据、配煤方案以及实际燃烧效果评价指标作为新的样本数据加入原数据集中，对模型进行重新训练，直到模型的预测结果可以达到或者接近实际值，当然还可以采用定时或者定量的方式对模型进行二次训练，比如在一定时间内进行训练，或者当新样本达到一定数量后进行训练均可，通过这种不断修正的方式，不断的提高模型的预测准确性，从而进一步提高了火电厂的运行效率。
67.本实施例通过锅炉掺烧模型预测预测各配煤方案下炉膛温度场、锅炉壁温、锅炉效率、环保等燃烧效果评价指标，并和实际运行已知的指标如壁温、锅炉效率、环保等燃烧效果评价指标进行对比，能够确保温度场数据能精确反映炉膛温度分布及变化，给燃烧调整提供指导。同时，也为配煤标杆库的配煤方案提供推荐依据。
68.本实施例提供的一种自动配煤方法，相比传统方法多依赖于人工制定缺乏安全性和合理性的保证，本发明能够根据当前机组状态自动推送配煤掺烧方案，可以实现电厂常用煤种组合方案覆盖，并且还可以固化集成专工经验，能够为电厂配煤掺烧提供决策，并且为智慧电厂的建设提供了技术支持。
69.请参阅图2，基于同一发明构思，本发明第二实施例提出的一种自动配煤系统，包括:
70.标杆库搭建模块10，用于搭建配煤掺烧标杆库，所述配煤掺烧标杆库包括工况索
引、配煤掺烧标杆方案和燃烧效果评价指标；
71.数据获取模块20，用于获取火电厂机组的实时运行数据，根据所述实时运行数据，得到所述机组的运行工况；
72.标杆库匹配模块30，用于将所述运行工况与所述工况索引相匹配，若匹配成功，则将所述工况索引相对应的所述配煤掺烧标杆方案作为最优配煤方案；
73.配煤方案生成模块40，用于若匹配不成功，则根据所述机组的所述运行工况和所述火电厂的煤场存煤结构，生成所述运行工况对应的若干个初步配煤方案；根据所述火电厂的煤种信息库对所述初步配煤方案进行验证，若验证成功，则将所述初步配煤方案输入搭建好的锅炉掺烧模型进行燃烧效果评价指标预测，得到二次配煤方案，将所述二次配煤方案作为最优配煤方案，并增加至所述配煤掺烧标杆库中。
74.本发明实施例提出的自动配煤系统的技术特征和技术效果与本发明实施例提出的方法相同，在此不予赘述。上述自动配煤系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
75.请参阅图3，一个实施例中计算机设备的内部结构图，该计算机设备具体可以是终端或服务器。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示器和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现自动配煤方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
76.本领域普通技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算设备可以包括比途中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有相同的部件布置。
77.此外，本发明实施例还提出一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
78.此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
79.综上，本发明实施例提出的一种自动配煤方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法通过搭建配煤掺烧标杆库，所述配煤掺烧标杆库包括工况索引、配煤掺烧标杆方案和燃烧效果评价指标；获取火电厂机组的实时运行数据，根据所述实时运行数据，得到所述机组的运行工况；将所述运行工况与所述工况索引相匹配，若匹配成功，则将所述工况索引相对应的所述配煤掺烧标杆方案作为最优配煤方案；若匹配不成功，则根据所述机组的所述运行工况和所述火电厂的煤场存煤结构，生成所述运行工况对应的若干个初步配煤方案；根据所述火电厂的煤种信息库对所述初步配煤方案进行验证，若验证成功，则将所述初步配煤方案输入搭建好的锅炉掺烧模型进行燃烧效果评价指标预测，得到二次配煤方案，
将所述二次配煤方案作为最优配煤方案，并增加至所述配煤掺烧标杆库中。本发明能够根据当前机组状态自动推送配煤掺烧方案，可以实现电厂常用煤种组合方案覆盖，并且保证了配煤方案的全面性、合理性和安全性，同时还能够固化集成专工经验，提高了火电厂运行的安全性、可靠性和高效性，并且降低了人力成本。
80.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例直接相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。需要说明的是，上述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
81.以上所述实施例仅表达了本技术的几种优选实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。