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基于大数据分析的火电厂脱硫脱硝一站式解决方案研究

2024-12-17 20 上传者：管理员

摘要：随着环境保护法规的日益严格，火电厂的排放控制尤为关键，尤其是在脱硫和脱硝的处理上。脱硫（去除烟气中的硫化物）和脱硝（减少氮氧化物排放）技术已成为评价火电厂环保效能的重要标准。大数据技术，通过其强大的数据处理和分析能力，为优化这些过程提供了新的可能性。本文通过详细分析内蒙古蒙东能源有限公司火电厂的现有脱硫脱硝技术，探讨了大数据在优化这些环保措施中的应用，旨在提高处理效率，降低运营成本，并最终实现环境排放的持续优化。

关键词：
SCR系统
一站式解决方案
大数据分析
火电厂
脱硫脱硝
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1、项目概况

内蒙古蒙东能源有限公司鄂温克电厂拥有两台各600MW的发电机组，总装机容量达1200MW。该电厂自2011年正式投产以来，已稳定运营14年。电厂的1号和2号机组分别在2017年和2018年完成了超低排放改造，改造后，烟气脱硫和脱硝效果显著提高。具体来说，在任何运行条件下，烟气脱硫出口（烟囱入口处）的二氧化硫（SO2）浓度低于35mg/Nm3（干基，6%氧量），脱硫入口粉尘在25mg/Nm3时，脱硫出口粉尘小于5mg/Nm3；同时，在选择性催化还原（SCR）系统入口的氮氧化物（NOx）浓度低于300mg/Nm3（干基，6%氧量）的情况下，SCR出口NOx浓度低于50mg/Nm3（干基，6%氧量）。设计烟气参数包括烟气总量为3954338/4032489m3/h，标准状况下烟气量如表1。

表1 标准状况下烟气量参数

由于SCR系统内部流场的不稳定和飞灰的高速同流现象，催化剂经常遭受磨损，甚至局部穿透。根据技术协议，催化剂的设计寿命为3年。然而实际运行3年后，催化剂普遍出现磨损、穿透及失效，导致每年每台机组约有800-1000根催化剂单元无法继续使用。随着使用时间的增加，催化剂内元素的活性逐渐降低，导致脱硝效率下降，不得不增加喷氨量，造成资源的进一步浪费。

2、火电厂脱硫脱硝技术现状

2.1常用的脱硫技术

湿法、干法和半干法是脱硫技术中应用最为广泛的方法。湿法石灰石脱硫（Wet Flue Gas Desulfurization,WFGD）技术是最成熟和最常用的方法之一，其脱硫效率可达到90%以上。该技术利用石灰石浆液作为吸收剂，在反应塔中与烟气中的二氧化硫反应生成硫酸盐，然后通过沉淀和过滤过程移除。一般石灰石的消耗量约为1.5%的石灰石对应每千克SO2，而水的循环利用率高达95%。此外，该系统在处理每标准立方米烟气时，电耗约为0.5至1.5千瓦时。

干法烟气脱硫（Dry Flue Gas Desulfurization,DFGD）技术则采用固体吸附剂（如活性炭或石灰）直接与烟气中的SO2反应。这种方法适用于较小的装置或者烟气体积较少的场合，其脱硫效率一般在70%到90%之间。在干法系统中，石灰消耗量较低，每处理一立方米烟气的成本相比湿法更为经济，主要因为它无需大量的水处理设施和复杂的废水处理系统。

半干法烟气脱硫（Semi-Dry Flue Gas Desulfurization,SDFGD）则结合了湿法和干法的优点。在这种方法中，石灰石浆液被喷入烟气中，浆液中的水分在高温下迅速蒸发，形成干燥的粉末与烟气中的SO2反应。这种方法的脱硫效率可以达到85%至95%，而且由于反应生成的是干燥的副产品，可以直接用于填埋或其它工业应用，减少了处理成本。半干法设备通常需要的维护较少，操作也更为简便，是一种经济高效的脱硫方式[1]。

2.2常用的脱硝技术

常用的脱硝技术主要包括选择性催化还原（SCR）和选择性非催化还原（SNCR）。选择性催化还原技术是目前最为广泛采用的脱硝方法之一，其脱硝效率可达90%以上。在SCR过程中，氨作为还原剂，在催化剂的作用下与NOx反应生成氮气和水蒸气。这一过程通常在300℃到400℃的温度范围内进行，催化剂的常用材料包括钛基和钒基催化剂。对于蒙东能源公司，SCR系统的催化剂总体积在500m3左右，氨的年消耗量约为400吨至600吨，取决于烟气中NOx的初始浓度和系统的运行效率。

选择性非催化还原技术（SNCR）是另一种常见的脱硝技术，该方法的主要优点是不需要使用昂贵的催化剂。在SNCR过程中，氨或尿素被直接注入到锅炉的燃烧区，其中的高温（通常在900℃到1100℃之间）足以促使氨与NOx反应，转化为无害的氮气和水蒸气。SNCR技术的脱硝效率通常在30%到70%之间，效率的具体值依赖于燃烧温度、氨注入量和反应时间的控制。对于相同的600MW级电厂，SNCR系统的氨消耗量可能高达800吨至1000吨/年，根据NOx排放水平和系统配置的不同而变化。

2.3技术的优势与局限性分析

在脱硫技术方面，湿法石灰石脱硫虽然脱硫效率高（可达90%以上），但运行和维护成本较高。同时湿法脱硫产生的大量废水需要进一步处理，这不仅增加了处理成本，还可能对环境造成二次污染。干法和半干法虽然避免了废水处理的问题，但它们的脱硫效率通常低于湿法（干法为70%-90%，半干法为85%-95%），且对处理烟气的温度和成分更为敏感，这限制了它们的应用范围和灵活性。

在脱硝领域，选择性催化还原（SCR）虽然具有高达90%的脱硝效率，但催化剂的成本和寿命是主要的经济负担。SCR系统在低温下的效率降低以及对催化剂中毒物质（如砷和磷）的敏感性也限制了其应用的广泛性和效果。选择性非催化还原（SNCR）技术虽然设备成本较低，但其脱硝效率较低（30%-70%），并且对操作窗口（如温度和氨的精确喷射）的要求极高，稍有不慎就可能导致效率的大幅下降或氨逃逸，造成氨气泄漏[2]，见表2。

3、基于大数据的脱硫脱硝一站式解决方案设计

3.1数据采集与传感技术

大数据技术的应用主要依赖于精确而全面的数据采集系统，这包括安装在关键部位的多种传感器，用于实时监测烟气中的硫氧化物、氮氧化物、温度、压力和流量等参数。该项目为600MW的火电单元，需要配置约100至150个不同类型的传感器，以覆盖从燃烧室到烟囱的整个烟道系统。

高温烟气流量传感器通常安装在锅炉出口，能够测量每小时高达400,000m3的烟气流量，其测量精度需达到±1%。SO2和NOx传感器的选择则更为关键，这些传感器能够实时监测脱硫和脱硝效果，通常其检测下限应低于10mg/Nm3，以满足严格的环保标准。温度传感器和压力传感器的部署确保了反应条件的最优化，它们必须能够承受高达450℃的温度和5MPa的压力，同时保持±0.5℃和±0.01MPa的测量精度。

数据的采集和传输系统也至关重要。为确保数据的高可靠性和实时性，采用的数据传输网络通常基于工业以太网，能够支持高达100Mbps的数据传输速率，确保从各传感器到控制中心的数据流无延迟和丢失。此外，数据的冗余存储和故障恢复机制也是系统设计的重要部分，以防数据在传输或处理过程中的任何意外损失[3]。

3.2高效数据存储方案

高效的数据存储方案能够处理来自全厂数百个传感器的大量数据流，这些传感器每秒钟可以生成数千个数据点。为此采用了高性能的时间序列数据库（TSDB），它专门设计用来高效存储和查询时间序列数据，如温度、压力、化学物质浓度等。蒙东能源公司每天大约会产生超过1.5亿个独立的数据点。时间序列数据库可以优化这些大规模数据集的存储和访问，保证查询响应时间在毫秒级别，即使是对历史数据进行复杂的聚合和分析也能快速完成。

考虑到数据的重要性和不可丢失性，实施了数据的冗余存储策略。这不仅包括在物理上的多地点备份，也包括在云端的数据镜像，以防任何单点故障导致的数据丢失。数据备份频率为每小时一次，确保即便在极端情况下也能迅速恢复到最近的状态。为处理这些庞大的数据量，数据存储解决方案还包括了使用数据压缩技术以减少存储需求。采用的压缩算法能够将数据体积减小至原始大小的30%，同时不损失任何重要信息。这种压缩技术不仅减轻了存储负担，也加快了数据传输的速度，提高了数据处理的效率[4]，见图1。

图1 数据存储方案

3.3数据处理与分析算法

采用多变量时间序列分析（MTSA）算法，通过统计学和机器学习技术处理和分析从传感器收集的大规模数据集。

表2 传统技术存在的局限与问题

首先定义X(t）为在时间t的多维监测数据向量，包含如SO2浓度、NOx浓度、温度等各项指标。每项指标都以时间序列数据形式存在。MTSA算法的第一步是使用向量自回归（Vector Autoregression,VAR）模型来估计这些时间序列之间的线性关系。VAR模型可以表达为：

其中Φ1，Φ2，…，Φp是模型参数矩阵，是误差项，假设为白噪声，p是模型的阶数。模型参数可以通过最小化预测误差平方和来估计：

其中是VAR模型在时间t的预测值，由下式给出

在估计出模型参数后，MTSA算法通过监测预测误差来实时检测系统状态。异常检测的核心是分析预测误差，它的统计特性变化表明可能的系统异常或效率下降。对于脱硫脱硝过程，若超出了正常操作条件下的预期范围，系统会触发警报，并进行进一步的诊断。

通过上述算法，可以实现对火电厂脱硫脱硝系统的实时监控和动态优化，从而确保排放控制在合法和最优的水平。这种基于大数据分析的方法不仅提高了处理效率，还有助于降低运行成本，通过持续的数据驱动优化，显著提升环保设备的性能和可靠性[5]。

3.4动态反馈与优化循环

对操作参数的实时调整，以确保脱硫脱硝过程的最大效率和最小环境影响。首先需要定义反馈调整函数F(X(t）），该函数根据当前和历史数据X(t）计算调整量。以脱硝过程为例，假设氨注入量A(t）是希望优化的参数，其调整依赖于实际与预测NOx浓度之间的偏差。设定氨注入量的调整函数为：

其中，NOxtarget是目标NOx浓度，NOxmeasured(t）是实际测量值，k是调整系数，用于确定调整幅度的大小。

之后将调整量反馈到系统中，更新氨注入量：

在动态反馈环节，为了确保系统稳定性和避免过度调整，引入一个平滑参数α，用于调整反馈的敏感性，从而更新调整函数为：

这个公式结合了历史调整信息和当前测量误差，以实现更加平滑和稳定的系统响应。

为了评估调整策略的有效性，采用优化指标O(t），该指标基于脱硝效率和成本来评价整体性能：

其中，EffNOx(t）代表当前的脱硝效率，CostA(t）代表与氨消耗相关的成本，β和γ是权重系数，用于平衡效率和成本。通过持续监控O(t）的变化，系统可以自动调整k和α的值，优化整个脱硝过程的性能和成本效率[6]。

4、改造效果分析

通过引入高级的数据分析和智能决策支持系统，内蒙古蒙东能源有限公司鄂温克电厂在脱硫脱硝效率和运营成本方面取得了明显改善。

改造前火电厂的脱硫效率平均为85%，脱硝效率约为75%。采用传统的操作方式，年平均SO2和NOx排放量分别为3200吨和1800吨。然而，通过实施基于大数据的解决方案后，脱硫和脱硝效率分别提升至95%和90%。这一显著提升的背后是智能系统对数百个传感器收集的数据进行实时分析，并优化了反应剂的投加量和反应参数。具体来说，系统通过连续监测和分析烟气中的SO2和NOx浓度，自动调整了石灰石浆液和氨水的喷射量，使得化学反应更加高效。

经济效益方面，改造后的系统能够实时调整操作参数，减少了反应剂的消耗和能耗。数据显示，年均节约石灰石约2000吨，氨水约1200吨，相当于减少运营成本约15%。系统的故障诊断和预测维护功能减少了设备的维修和停机时间，进一步降低了长期的维护费用。

环保成效也是显著的，改造后的系统确保了排放指标全年稳定达到国家最新的环保标准。年均SO2排放降至1600吨以下，NOx排放降至900吨以下，大幅度减少了对周边环境的影响。智能系统的实时监控和优化使得排放波动大幅减小，提高了环境质量的稳定性，见表3。

表3 改造前后对比

从改造前后的对比来看，基于大数据的解决方案对提升脱硫脱硝效率和降低环境影响有着显著效果。通过这种方式，能够直观地展现技术升级在环境保护和成本控制方面的双重价值。

5、结语

通过构建一站式解决方案，整合大数据分析与环保设备操作，不仅可以提升环境治理的科技含量和系统稳定性，还能为电厂的环境管理提供决策支持，助力火电行业实现绿色、低碳转型。因此，深入研究基于大数据分析的火电厂脱硫脱硝一站式解决方案，对于推动火电厂环保技术的进步、优化环境管理策略具有重要的理论意义和实践价值。

参考文献:

[1]蔡正阳.火电厂烟气脱硫脱硝技术应用与节能环保[J].清洗世界,2024,40(02):4-6.

[2]张程.火电厂锅炉脱硫脱硝及烟气除尘技术研究[J].中国设备工程,2022(09):208-210.

[3]杨洋.火电厂脱硫脱硝除尘一体化技术研究[J].应用能源技术,2022(02):39-41.

[4]王松涛.火电厂脱硝技术与脱硫脱硝一体化发展研究[J].科学技术创新,2018(22):20-21.

[5]李长青.火电厂烟气脱硫脱硝一体化技术探析[J].山东工业技术,2018(11):159.

[6]刘文杰.火电厂烟气脱硫脱硝技术应用与节能环保[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2017(01):179-180.

文章来源:翟陈婷.基于大数据分析的火电厂脱硫脱硝一站式解决方案研究[J].价值工程,2024,43(35):20-22.