基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法技术方案

基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法

【技术实现步骤摘要】
基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于石灰石
‑
石膏湿法烟气脱硫
，具体涉及基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法
、
电子设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]SO2是燃煤电厂排放的主要大气污染物之一
。
为了限制
SO2的排放，多数燃煤电厂均安装了烟气脱硫装置
。
其中，带有强制氧化系统的石灰石
‑
石膏湿法脱硫装置由于吸收剂价格低
、SO2脱除效率高等特点，成为了目前最常用的烟气脱硫装置之一
。
氧化系统是石灰石石膏法湿法脱硫
(Wet Flue Gas Desulfurization,WFGD)
装置重要的子系统之一，其主要的作用是将浆液中的四价硫及时氧化为硫酸盐
。
氧化不充分不仅会造成浆液致盲，影响脱硫效率，还会降低脱硫石膏的品质，甚至还有可能导致循环泵等关键设备结垢，影响脱硫系统的安全运行
。
因此，在湿法脱硫装置的设计过程中，氧化系统通常根据锅炉满负荷运行时的烟气参数进行设计
。
然而在实际运行过程中，燃煤机组燃用煤的含硫量常低于设计含硫量，且经常处于低负荷工作状态，此时氧化风机仍运行在额定功率会造成较大的能量浪费，具有较大的节能潜力
。
[0003]因此，在保证脱硫装置安全
、
稳定运行的条件下，如何实时准确计算脱硫装置的氧化风需求量，并对氧化系统进行运行优化，从而实现氧化系统的节能降耗，对降低燃煤机组的厂用电率
、
提升燃煤电厂的经济效益具有重要意义
。
专利
CN113648801 A
公开了一种湿法脱硫氧化风机优化控制方法及系统，其基于脱硫历史数据和石灰石浆液氧化率构建样本数据集；采用样本数据集对
ANN
神经网络模型进行训练和优化，根据最终优化计算的结果判断氧化风机是否需要工作，从而降低氧化风机的能耗
。
专利
CN114073888 A
公开了一种石灰石
‑
石膏湿法脱硫系统中氧化风系统的优化方法，该方法以浆液中的亚硫酸盐含量作为脱硫系统完全氧化的评价指标，根据脱硫系统实际情况建立浆液中溶氧量与浆液中亚硫酸盐含量的关系，进而确定最佳溶氧量，实现对氧化风机频率或氧化风流量的优化控制
。
[0004]上述已公开的专利虽然从结果表明都能有效降低氧化风机运行能耗，然而，其通通未对脱硫装置氧化系统的运行优化过程中脱硫塔的自然氧化与强制氧化过程机理进行精确建模，这难以保证在机组复杂工况条件下的吸收塔氧化风供应量最优
。

技术实现思路

[0005]本专利技术要解决的问题是基于机理对氧化系统的自然氧化过程和强制氧化过程进行精确建模，利用物料守恒定理构建氧化系统混合模型，用于实现复杂工况条件下实现氧化风量的实时连续优化调控，提出基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法
、
电子设备及存储介质
。
[0006]为实现上述目的，本专利技术通过以下技术方案实现：
[0007]一种基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法，包括如下步骤：
[0008]步骤
1、
基于
SO2的强制氧化和自然氧化过程机理，构建脱硫氧化系统的自然氧化过程模型与强制氧化过程模型，基于脱硫氧化系统的自然氧化过程模型与强制氧化过程模型计算自然氧化率和氧化风利用率；
[0009]步骤
2、
利用步骤1得到的自然氧化率和氧化风利用率，计算脱硫氧化系统中被吸收和氧化的亚硫酸盐变化量，构建脱硫系统氧化过程模型；
[0010]步骤
3、
在步骤2中得到脱硫系统氧化过程模型中设置修正系数，构建脱硫氧化系统混合模型，并利用历史运行数据对构建的脱硫氧化系统混合模型中的关键参数进行辨识；
[0011]步骤
4、
湿法脱硫过程中，基于步骤3得到的脱硫氧化系统混合模型对脱硫氧化系统中的氧化风机进行优化调控
。
[0012]进一步的，步骤1中基于
SO2的强制氧化和自然氧化过程机理，构建脱硫氧化系统自然氧化过程模型与强制氧化过程模型包括如下步骤：
[0013]步骤
1.1、
基于脱硫氧化系统中的
O2浓度入口
SO2浓度烟气流量
V
f
、
循环泵流量
V
a
、
自然氧化过程增强因子
Z
n
、
液滴半径
R
r
、
液体流量
V
l
及自然氧化区槽高度
B
n
，构建自然氧化过程模型，计算公式为：
[0014][0015]其中，
S1为自然氧化率；
[0016]步骤
1.2、
基于空气流量
Q
a
、
浆液
pH
ω
、
浆液密度
ρ
、
浆液液位高度
h、
强制氧化过程增强因子
Z
f
、
气泡初始时刻半径
R
b,0
及强制氧化区高度
B
f
，构建强制氧化过程模型，计算公式为：
[0017]S2＝
f2(Q
a
,
ω
,
ρ
,h,Z
f
,R
b,0
,B
f
)
[0018]其中，
S2为氧化风利用率
。
[0019]进一步的，步骤2的具体实现方法包括如下步骤：
[0020]步骤
2.1、
构建单位时间内被吸收的硫
X
ab
的计算公式为：
[0021][0022]其中，
Δ
t
为时间段，为脱硫效率，设为1，为
SO2的分子量；
[0023]步骤
2.2、
构建单位时间被氧化的硫
X
S
的计算公式为：
[0024][0025]其中，为空气中
O2的摩尔分数，
v
m
为气体的摩尔体积；
[0026]步骤
2.3、
基于单位时间内被吸收的硫和单位时间被氧化的硫的计算公式，构建单位时间内浆液中的亚硫酸盐的物质的量浓度的变化量，计算公式为：
[0027][0028]其中，为单位时间内浆液中的亚硫酸盐的物质的量浓度的变化量，
A
为浆料
槽截面积，
h
为浆料槽内料浆液高度；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤
1、
基于
SO2的强制氧化和自然氧化过程机理，构建脱硫氧化系统的自然氧化过程模型与强制氧化过程模型，基于脱硫氧化系统的自然氧化过程模型与强制氧化过程模型计算自然氧化率和氧化风利用率；步骤
2、
利用步骤1得到的自然氧化率和氧化风利用率，计算脱硫氧化系统中被吸收和氧化的亚硫酸盐变化量，构建脱硫系统氧化过程模型；步骤
3、
在步骤2中得到脱硫系统氧化过程模型中设置修正系数，构建脱硫氧化系统混合模型，并利用历史运行数据对构建的脱硫氧化系统混合模型中的关键参数进行辨识；步骤
4、
湿法脱硫过程中，基于步骤3得到的脱硫氧化系统混合模型对脱硫氧化系统中的氧化风机进行优化调控
。2.
根据权利要求1所述的一种基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法，其特征在于，步骤1中基于
SO2的强制氧化和自然氧化过程机理，构建脱硫氧化系统自然氧化过程模型与强制氧化过程模型包括如下步骤：步骤
1.1、
基于脱硫氧化系统中的
O2浓度入口
SO2浓度烟气流量
V
f
、
循环泵流量
V
a
、
自然氧化过程增强因子
Z
n
、
液滴半径
R
r
、
液体流量
V
l
及自然氧化区槽高度
B
n
，构建自然氧化过程模型，计算公式为：其中，
S1为自然氧化率；步骤
1.2、
基于空气流量
Q
a
、
浆液
pH
ω
、
浆液密度
ρ
、
浆液液位高度
h、
强制氧化过程增强因子
Z
f
、
气泡初始时刻半径
R
b,0
及强制氧化区高度
B
f
，构建强制氧化过程模型，计算公式为：
S2＝
f2(Q
a
,
ω
,
ρ
,h,Z
f
,R
b,0
,B
f
)
其中，
S2为氧化风利用率
。3.
根据权利要求1或2所述的一种基于机理与数据修正的脱硫氧化系统优化调控方法，其特征在于，步骤2的具体实现方法包括如下步骤：步骤
2.1、
构建单位时间内被吸收的硫
X
ab
的计算公式为：其中，
Δ
t
为时间段，为脱硫效率，设为1，为<...

【专利技术属性】
技术研发人员：王克剑，曲晓峰，毛静轩，杨永明，翟俊鹏，苗东旭，王达梦，宋为平，
申请(专利权)人：哈尔滨电气科学技术有限公司，
类型：发明
国别省市：