[发明专利]一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法在审
申请号: | 201810763856.2 | 申请日: | 2018-07-12 |
公开(公告)号: | CN108636094A | 公开(公告)日: | 2018-10-12 |
发明(设计)人: | 高翔;郑成航;舒坚;王毅;刘少俊;张涌新;郭一杉;翁卫国;吴卫红;徐甸;曲瑞阳;张悠 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | B01D53/80 | 分类号: | B01D53/80;B01D53/50;G01N33/00;G05D11/13 |
代理公司: | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人: | 郑芳;王桂名 |
地址: | 310027 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 湿法脱硫工艺 信号采集系统 现场仪表 连续调节系统 优化控制系统 节能系统 预测控制 燃煤工业锅炉 保证系统 模型预测 浓度预测 顺次相连 脱硫过程 稳定运行 优化计算 智能控制 火电厂 脱硫塔 钢铁厂 增效 能耗 节能 出口 | ||
本发明涉及一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法,包括顺次相连通的现场仪表信号采集系统、出口浓度预测模型、执行机构的优化控制系统和执行机构的连续调节系统,所述现场仪表信号采集系统与脱硫塔相连,所述现场仪表信号采集系统与执行机构的优化控制系统相连通,所述执行机构的连续调节系统与现场仪表信号采集系统相连通。本发明利用模型预测和优化计算实现对脱硫过程的智能控制,在提高控制水平、保证系统稳定运行的同时减少了能耗,降低成本,从而实现湿法脱硫工艺系统的节能增效,适用于火电厂、钢铁厂、燃煤工业锅炉等采用湿法脱硫工艺的领域。
技术领域
本发明属于节能环保技术领域,具体地说是涉及一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法。
背景技术
近年来,雾霾等大气污染问题频发,人们也越来越关注大气环境与污染问题。火电厂、钢铁厂、燃煤工业锅炉等烟气排放总量大的领域成为国家大气污染治理的重点。以火电厂为例,环境保护部与国家质量监督检验检疫总局在2011年发布了《火电厂大气污染物排放标准》(GB 13223-2011),要求火电厂燃煤锅炉出口 SO2排放浓度低于100mg/m3,重点地区低于50mg/m3。
湿法脱硫是目前火电厂采用广泛的烟气脱硫工艺。湿法脱硫的整个反应是在脱硫塔内完成的。烟气通过通道从脱硫塔中部进入,从顶部排出;而吸收浆液则通过循环泵加压后从脱硫塔顶部喷淋而下,流至底部浆液池。这样烟气和浆液形成逆向流动,能够充分反应生成亚硫酸钙,沉降后在底部浆液池被强制氧化成石膏(硫酸钙)排出。而未反应的浆液则被循环泵加压输送到塔顶部喷淋而下。通常,浆液循环泵、氧化风机正常启动后便保持高速运转。传统的控制方式只能控制浆液循环泵、氧化风机台数,要达到排放限值要求,尤其是超低排放限值要求,往往需要多台泵同时高速运转。当锅炉负荷发生变化或者煤质参数变化时,湿法脱硫工艺系统运行参数调整易滞后而导致大量的电能浪费、吸收剂等资源浪费或者造成系统运行不稳定、出现超标排放等现象。
当前湿法脱硫工艺中的控制系统运行方面仍存在一系列的问题:
1、脱硫塔脱硫系统是一个典型的多输入多输出(MIMO)系统,而且由于系统的时滞性与非线性特点,传统控制效果并不理想;
2、传统的控制浆液循环泵、氧化风机开启台数策略由于是离散的,往往会造成控制策略选择的困境:开启较少的泵不能达到排放限值要求,开启较多台数的泵,则造成电能的浪费;
3、工业运行过程中,吸收塔入口参数是变化的,而循环泵的转速并不能随之变化只能保持高速运转,在系统低负荷下会造成电能的浪费;类似的,开启后氧化风机也只能始终保持高速运转,造成电能的浪费。
发明内容
本发明针对传统的脱硫塔控制系统控制效果不佳、能耗物耗高或超标排放的特点,提出了一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统及方法。本发明利用模型预测和优化计算实现对脱硫过程的智能控制,在提高控制水平、保证系统稳定运行的同时减少了能耗,降低成本,从而实现湿法脱硫工艺系统的节能增效,适用于火电厂、钢铁厂、燃煤工业锅炉等采用湿法脱硫工艺的领域。
本发明采用的技术方案为:
一种湿法脱硫工艺中的精确预测控制与节能系统,所述控制与节能系统包括顺次相连通的现场仪表信号采集系统、出口浓度预测模型、执行机构的优化控制系统和执行机构的连续调节系统,所述现场仪表信号采集系统与脱硫塔相连(能检测脱硫塔出入口烟气参数及内部浆液参数),所述现场仪表信号采集系统与执行机构的优化控制系统相连通,所述执行机构的连续调节系统与现场仪表信号采集系统相连通;
现场仪表信号采集系统:实现烟气、浆液参数和执行机构参数的实时测量、传输;
出口浓度预测模型:将实时采集的烟气、浆液参数和执行机构参数作为输入量,通过出口浓度预测模型计算得到预测的出口SO2浓度;
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