基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法技术

本发明专利技术提供一种基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法，具体包括以下步骤：首先对电厂锅炉中投用的催化剂进行多次取样，并对样本进行实验室检测，以获得能够表征催化剂活性的微观特征指标；然后利用微型反应器试验获得催化剂样本的宏观性能指标；再通过对电厂历史运行数据进行统计与挖掘，得到能够反映电厂SCR反应器性能的宏观指标；最后将这些与催化剂寿命相关的指标进行融合，完成催化剂寿命的综合评价。本发明专利技术根据催化剂历次实验室检测数据及实际运行参数，采用模糊数学方法得到催化剂寿命预测模型，提高了催化剂性能评估的准确性及稳定性。

【技术实现步骤摘要】
基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法
本专利技术涉及燃煤电厂SCR脱硝催化剂寿命管理
，具体是涉及一种基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法。
技术介绍
在燃煤锅炉SCR系统中，催化剂的活性是持续降低的。目前，德国VGB和美国EPRI标准对催化剂的寿命预测均是基于传统的实验室检测方法，即催化剂厂家会在催化剂中布置试验块，当需要检验催化剂活性时，将该试验块或现场所采集的催化剂样本取出送到专门的化验室化验。然而，这种方法存在两点弊端：第一，样本代表性的问题。SCR系统常常包含多层催化剂，各层催化剂的活性劣化趋势是不一样的，其活性下降速率是不同的。另一方面，由于炉内流场、飞灰场、烟气的成分场均普遍分布不均，同一层不同位置的催化剂的劣化速率也是不同的，因此，催化剂检测样本的活性不能代表整层催化剂乃至整个反应器的脱硝性能。第二，样本检测次数的问题。由于催化剂取样一般需要在机组停机检修时进行，而国内机组普遍四年一大修、一年一小修，在这种检测周期下，实际对催化剂样本检测的次数并不多，受检测次数的影响，基于实验室检测方法的催化剂寿命预测的精度受到了极大的限制。考虑到基于传统实验室检测方法的弊端，国内研究者提出了基于现场性能测试的脱硝装置潜能预测的方法，即利用现场实验数据计算SCR反应器的潜能，以此来衡量实际烟气条件下的催化剂整体宏观性能，该方法解决了基于传统实验室检测方法中样本代表性的问题，且样本检测次数不受机组启停影响。然而，现场检测同样面临着实验代价较高的问题，对于每次现场实验，为满足实验所需的烟气条件，电厂需要向电网申请稳定的发电负荷，这将给承担主要调峰调压压力的火电机组额外的负担，因此基于该方法的催化剂寿命预测精度同样会受实验次数的影响。近年来，随着互联网+、工业4.0、工业化信息化融合等国内外重大战略的提出，基于工业大数据的数据挖掘技术已成为目前最热门的研究领域之一。目前，国外已有学者尝试将利用数据挖掘技术对催化剂进行寿命分析，该技术目前还处于研发状态，学者利用自制实验台获得了一年内催化剂活性及其影响参数的数据样本，并利用机器学习模型建立了两者之间的关系，以此完成了催化剂的活性预测。目前我国燃煤锅炉SCR系统均实现了DCS集中控制，对SCR系统进出口参数及效率均有在线监测手段，这些实时数据以及历史数据中隐藏着表征催化剂寿命的信息，从而为数据驱动建模提供了大量的数据样本，也为通过数据挖掘方法获得系统特性提供了基础条件。然而，电厂运行工况波动频繁，数据不稳定性及混杂性较高，难以捕捉稳定的催化剂寿命劣化趋势。综上所述，目前的催化剂寿命预测方法能够从各自的角度捕捉催化剂劣化的信息，同时也均存在各自的局限性，因此，亟需提出一种方法将这些分散的催化剂劣化信息进行融合。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法。技术方案：为实现上述目的，本专利技术从实验室检测数据和现场历史运行数据中挖掘活性相关的特征指标，并利用模糊数学的算法将这些特征指标中的信息进行融合，最终完成催化剂寿命的综合评价。包括以下步骤：(1)获取催化剂样本微观性能指标；受催化剂的烧结、磨损、积灰、中毒等机制的影响，催化剂上负载的活性成分及微观孔道结构均会发生变化，从而导致其宏观催化性能下降。因此，在数据分析前需要对催化剂进行化验以获取检测数据，步骤(1)包括以下步骤：(1a)获取催化剂样本微观性能指标。获取催化剂样本微观性能指标。对电厂锅炉中投用的催化剂进行多次取样，并保证每次取样的催化剂样本在SCR反应器中的同一区域。对不同投运时间的催化剂样本进行实验室检测，检测指标包括催化剂的主要活性组分(V2O5)、比表面积、孔容、孔径。其中，催化剂的主要活性组分(V2O5)采用XRF测试，；催化剂的比表面积采用BET法进行测试；孔容孔径采用压汞分析仪测量。(2)获取催化剂样本宏观性能指标；(2a)微型反应器试验数据提取。检测燃煤电厂脱硝系统不同投运时间的催化剂小试试验数据：反应器入口NH3浓度、入口NOx浓度、反应温度、出口NOx浓度、氧量、烟气流量。小试实验装置分为气体配给区、气体预热区和气体反应区三个区域，通过调节加热器以及流量调节阀设定不同的温度及烟气工况，进而测量不同工况下的脱硝效率。(2b)在微型反应器试验数据的基础上，计算催化剂活性。SCR催化剂的活性是指催化氨与氮氧化物反应的综合能力，体现了催化反应系统传质和化学反应速率，主要是由烟气成分、烟气温度、烟气速度和催化剂性能等决定。根据美国EPRI和德国VGBR302He标准，活性计算公式为：式中：K为催化剂活性(标准状况，湿基)，m/h；Vf为实验室测试通过催化剂的烟气流量(标准状况，湿基)，m3/h；Sc为催化剂试样块的表面积，m2；η为NOx脱除率，％。其中NOx脱除率为烟气出入口NOx含量差值占烟气入口NOx含量的百分比。(3)获取电厂SCR反应器宏观性能指标；一台600MW的燃煤机组各测点每秒可产生不少于15000个实时监控数据，此外，每台机组还涉及煤质数据、性能计算数据、环境相关数据等。由于传感器异常、网络波动等影响，现场检测数据不能直接应用于研究中，需要进行预处理再进行建模。(3a)异常数据剔除。机组停机期间的历史数据不可取，此外，传感器异常、网络波动等原因引起的异常数据也需剔除。(3b)非稳态工况剔除。在SCR脱硝系统非稳态过程中，由于输出参数对输入参数存在延迟现象，导致样本参数间关系错乱，因此该过程的数据需要剔除。(3c)机器学习模型。电厂运行的要求是保证脱硝效率不变，NOx排放浓度达标，在相似工况下，随着催化剂的失活，为保证脱硝效率不变，需求的喷氨量不断增大，因此可以用喷氨量的变化表征催化剂活性劣化。本专利技术以入口NOx浓度、出口NOx浓度、机组负荷、氧量为输入，借助BP神经网络建立喷氨量的模型。将剔除异常数据(3a)和非稳态数据(3b)后的历史运行数据样本以月为单位进行划分，并利用每个月的数据分别建立当月的喷氨量BP神经网络模型。(3d)反应器潜能跟踪。给每个月建立的模型固定相同的输入条件(入口NOx浓度、出口NOx浓度、机组负荷、氧量)，得到相同烟气条件下喷氨量的变化趋势。再利用潜能计算公式将喷氨量的变化趋势转化为SCR反应器潜能的劣化趋势。潜能的计算公式为：式中：MR为NH3/NO摩尔比；为氨逃逸浓度，μL/L；CNO为入口NO浓度，μL/L。这种以多层催化剂单元体串联为检测对象的评估方法更接近于工程实际状况。(4)基于信息融合技术的催化剂寿命评价；基于多源信息融合的证据回归模型是通过处理不可靠、不精确、不确定信息，并融合多信息源信息，对物理意义明确、在线难以实时测量、离线无法获得采样样本的过程参数进行认知建模。认知模型建模方法是：(4a)催化剂寿命专家知识库构建。在实际工程中，催化剂专业的专家、锅炉运行的专家、SCR脱硝检修的专家都会根据自己的理解对催化剂寿命预测给出判断，而他们分析的依据就是从各个信息源得到的关于催化剂活性的数据，具体可分为四类：第一类：表征脱硝催化剂自身性质指标，如孔容、孔径、比表面积、V2O5的含量。第二类：微型反应器试验测量的指标，如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法，其特征在于，综合分析实验室检测数据和电厂历史运行数据得到SCR脱硝催化剂寿命，包括以下步骤：步骤1，获取催化剂样本微观性能指标：对电厂锅炉中投用的催化剂进行多次取样，并对样本进行实验室检测，获得表征催化剂活性的微观特征指标；步骤2，获取催化剂样本宏观性能指标：利用微型反应器试验获得催化剂样本的宏观性能指标；步骤3，获取电厂SCR反应器宏观性能指标：通对电厂历史运行数据进行统计与挖掘，得到反映电厂SCR催化剂性能的宏观指标；步骤4，基于信息融合技术的催化剂寿命评价：采用模糊数学的方法将这些与催化剂寿命相关的指标进行融合，完成催化剂寿命的综合评价。

【技术特征摘要】
2017.01.17 CN 20171003286301.一种基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法，其特征在于，综合分析实验室检测数据和电厂历史运行数据得到SCR脱硝催化剂寿命，包括以下步骤：步骤1，获取催化剂样本微观性能指标：对电厂锅炉中投用的催化剂进行多次取样，并对样本进行实验室检测，获得表征催化剂活性的微观特征指标；步骤2，获取催化剂样本宏观性能指标：利用微型反应器试验获得催化剂样本的宏观性能指标；步骤3，获取电厂SCR反应器宏观性能指标：通对电厂历史运行数据进行统计与挖掘，得到反映电厂SCR催化剂性能的宏观指标；步骤4，基于信息融合技术的催化剂寿命评价：采用模糊数学的方法将这些与催化剂寿命相关的指标进行融合，完成催化剂寿命的综合评价。2.根据权利要求1所述的基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法，其特征在于，所述步骤1中对电厂锅炉中投用的催化剂进行多次取样时，每次取样的催化剂样本在SCR反应器中的同一区域；对不同投运时间的催化剂样本进行实验室检测，检测指标包括催化剂的主要活性组分V2O5、比表面积、孔容和孔径；V2O5采用XRF测试，比表面积采用BET法进行测试，孔容孔径采用压汞分析仪测量。3.根据权利要求1所述的基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法，其特征在于，所述步骤2还包括如下步骤：2a）检测燃煤电厂脱硝系统不同投运时间的催化剂微型反应器试验数据，包括反应器入口NH3浓度、入口NOx浓度、反应温度、出口NOx浓度、氧量、烟气流量以及脱硝效率；2b）在微型反应器试验数据的基础上计算催化剂活性式中：K为催化剂活性，m/h；Vf为实验室测试通过催化剂的烟气流量，m3/h；Sc为催化剂试样块的表面积，m2；η为NOx脱除率，%；其中NOx脱除率为烟气出入口NOx含量差值占烟气入口NOx含量的百分比。4.根据权利要求1所述的基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法，其特征在于，所述步骤3具体包括如下步骤：3a）剔除异常数据，所述异常数据机组停机期间的历史数据，传感器异常和网络波动引起的异常数据；3b）剔除非稳态工况；3c）建立机器学习模型，以入口NOx浓度、出口NOx浓度、机组负荷、氧量为输入，借助BP神经网络建立喷氨量的模型，将剔除异常数据和非稳态数据后的历史运行数据样本以...

【专利技术属性】
技术研发人员：李树洲，司风琪，张贝，范伟，喻聪，江晓明，
申请(专利权)人：东南大学，大唐南京环保科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32