石灰石-石膏濕法煙氣脫硫系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)研究.pdf

1、目前我國(guó)燃煤火電機(jī)組是大氣污染物SO2排放大戶(hù)，隨著環(huán)保要求的提高，國(guó)家制定了嚴(yán)格的SO2排放標(biāo)準(zhǔn)，在現(xiàn)有的脫硫技術(shù)中，石灰石/石膏濕法煙氣脫硫系統(tǒng)(WFGD)是當(dāng)前我國(guó)使用最廣泛的脫硫工藝，其本身也是一個(gè)高能耗的系統(tǒng)，在保證環(huán)保達(dá)標(biāo)的同時(shí)，增加了火電企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本，隨著電力行業(yè)節(jié)能減排工作的深入開(kāi)展，挖掘脫硫系統(tǒng)的優(yōu)化潛能，提高設(shè)計(jì)和運(yùn)行水平具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文針對(duì)WFGD系統(tǒng)的若干問(wèn)題，以?xún)?yōu)化塔內(nèi)流動(dòng)特性、減少“石膏雨”排放和提

2、高脫硫系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性為目的，對(duì)脫硫塔內(nèi)流動(dòng)和阻力特性、除霧器葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)、脫硫效率特性模型、基于脫硫系統(tǒng)整體可控成本最小展開(kāi)的運(yùn)行優(yōu)化、以及基于聚類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘的脫硫系統(tǒng)目標(biāo)工況獲取和狀態(tài)監(jiān)測(cè)等方面展開(kāi)研究。
　　WFGD吸收塔內(nèi)煙氣和液滴的兩相流動(dòng)狀態(tài)直接影響脫硫系統(tǒng)的性能，本文通過(guò)數(shù)值模擬的方法對(duì)某600MW機(jī)組配套濕法脫硫吸收塔內(nèi)流場(chǎng)和阻力特性展開(kāi)研究，煙氣場(chǎng)采用標(biāo)準(zhǔn)k-ε模型，液滴相采用離散顆粒模型(DPM)，模擬結(jié)果表明

3、，漿液噴淋對(duì)于煙氣有良好的整流作用，加入噴淋后，塔內(nèi)速度場(chǎng)和壓力場(chǎng)變得均勻，整體阻力上升。同時(shí)，為了使塔內(nèi)流動(dòng)更加均勻，運(yùn)用CFD技術(shù)對(duì)原有塔內(nèi)構(gòu)件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)研究，提出了優(yōu)化煙氣入口角度和增加托盤(pán)這兩種可行的改造方案，詳細(xì)對(duì)比分析兩種方案實(shí)施后對(duì)塔內(nèi)流場(chǎng)和阻力特性的影響。
　　通過(guò)數(shù)值模擬分析折形和波形兩種板型除霧器葉片的流動(dòng)特性，分析了葉片的結(jié)構(gòu)參數(shù)（包括葉片間距、葉片轉(zhuǎn)折角和葉片高度等）和運(yùn)行工況參數(shù)（包括進(jìn)口煙氣速度和液滴

4、粒徑等）對(duì)除霧性能的影響規(guī)律，通過(guò)比較顯示，波形板相比折形板具有更高的除霧效率和較小壓降。另外，提出了基于預(yù)數(shù)值計(jì)算的除霧器葉片結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，建立除霧器特性與葉片結(jié)構(gòu)參數(shù)和運(yùn)行工況參數(shù)間的最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)關(guān)系模型，在此基礎(chǔ)上采用根據(jù)精英控制策略改進(jìn)NSGA-Ⅱ算法，求解除霧器效率和壓降兩個(gè)目標(biāo)Pareto解集，并優(yōu)選出最佳的結(jié)構(gòu)參數(shù)。
　　針對(duì)脫硫系統(tǒng)中pH值傳感器經(jīng)常出現(xiàn)因堵塞和磨損造成的故障情況，提出基于改

5、進(jìn)“稀疏性”LSSVM算法脫硫吸收塔pH值軟測(cè)量模型，該模型具有較高的精度并適用于在線使用。開(kāi)展脫硫效率特性模型研究，提出了基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)靜態(tài)模型和改進(jìn)AOSVR算法脫硫效率在線自校正模型，該模型具有較強(qiáng)在線自校正能力，敏感性分析研究結(jié)果表明所提出的在線建模方法能有效提高實(shí)際運(yùn)行中脫硫效率的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。結(jié)合脫硫效率預(yù)測(cè)模型，構(gòu)建脫硫系統(tǒng)可控運(yùn)行成本模型，研究了脫硫系統(tǒng)主要能耗設(shè)備的節(jié)能優(yōu)化運(yùn)行方法。
　　將數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)算

6、法引入到脫硫系統(tǒng)目標(biāo)工況獲取和漿液品質(zhì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，提出了基于信息熵和K均值算法混合迭代的動(dòng)態(tài)模糊聚類(lèi)算法(EKFCM)，解決了模糊聚類(lèi)的原型初始化參數(shù)問(wèn)題，用該算法求解不同工況簇內(nèi)最佳運(yùn)行目標(biāo)工況，組成目標(biāo)工況庫(kù)，可通過(guò)建立的LSSVM目標(biāo)工況識(shí)別模型，確定當(dāng)前外界運(yùn)行條件下的最優(yōu)目標(biāo)工況。提出了基于漿液品質(zhì)特征值提取和FCM聚類(lèi)的漿液品質(zhì)監(jiān)測(cè)診斷方法，采用FCM聚類(lèi)方法提取出漿液品質(zhì)在各種狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)模式，然后按照最大隸屬原則進(jìn)行診