基于超低氮排放的精準脫硝控制研究及設計

衛 鑫 ，張 靜 ，張培華

（1.山西大學 數學科學學院，太原030006；2.山西大學 自動化系，太原030006；3.山西大學，太原030006）

火力發電機組是以煤、油、可燃氣等為燃料，加熱鍋爐中的水使其溫度增加，再利用有一定壓力的蒸汽推動氣輪機旋轉來進行發電。火電廠鍋爐內的煤燃燒后產生大量的氮氧化物NOx，在爐膛出口處NO占NOx排放量的95%，這些NOx的生成途徑有3個：熱力型，來源于空氣中的N2氣在高溫下氧化生成NOx；快速型，來源于空氣中的氮和燃料中的碳氫離子團（-HC）等反應生成的NOx；燃料型，燃料中含有的NOx在燃燒過程中熱分解，而又接著氧化生成NOx。燃煤鍋爐產生的NOx以燃料型為主，所產生的NOx占排放總量的70%左右，熱力型次之，快速型最少。據近年資料顯示，當空氣中溫度超過1300℃時，燃料中的NOx就會被抑制；在電廠，燃燒溫度在800℃以上時，NOx的產生主要來源于揮發氮；在低于800℃時，NOx主要來源于焦炭。

由于NOx可刺激人的肺部，會對人體呼吸系統產生危害，并且NO，NO2是形成化學煙霧和酸雨的一個重要原因，會對環境造成很大污染。因此，國家在“十二五”期間加大對火電廠NOx排放的控制力度，并將脫硫脫硝工程列入“十二五”節能規劃十大節能工程，而電廠控制NOx的實質就是“脫硝”[1]。

1 脫硝方案的選擇

某電廠機組為2×298 MW，脫硝方案采用選擇性催化還原 SCR（selective catalytic reduction）技術[2]。該技術是在催化劑的條件下，噴入還原劑（氨、尿素、氨基酸），將煙氣中的NOx轉化為N2氣和水；選擇性是指在催化劑和O2氣的作用下，氨優先與NOx發生化學反應生成N2氣和水，不與煙氣中的氧進行反應。該機組采用質量分數為40%的液氨作為還原劑。在沒有催化劑的情況下，反應溫度在900～1100℃的范圍內，而有催化劑的情況下，可以降低反應的溫度，控制在300～400℃的溫度范圍內。所進行化學反應的主要方程式為

SCR脫硝效率可以高達95%，并且使得NOx的排放濃度可控制在（質量濃度）50 mg/（Nm3）以下（其他任何脫硝技術均無法單獨達到）[3-4]。

2 SCR脫硝控制方案選擇

目前電廠在進行SCR脫硝的過程中，存在以下問題：噴氨量過大或過小，噴槍投入多或少，噴槍何時投入，煙氣出口NOx濃度不能長久持續地達到國家要求標準等。因此必須實現脫硝的過程自動化和精準化。

精準脫硝是在機組運行過程中，通過煙氣參數、出口煙氣NOx濃度等參數計算，實現噴氨量的精準控制。這是一個反饋控制過程，可以實時進行噴氨量的修正。SCR脫硝控制整體方案如圖1所示。

圖1 脫硝控制整體方案Fig.1 Denitration control scheme

通過分析入口煙氣信息數據，進行初步的噴氨以及初步修正，然后利用經過SCR反應后出口煙氣中氮氧化物的濃度與國家最低排放標準進行對比，利用二者差值來反饋做進一步的噴氨修正，從而實現最終的精準脫硝。

以某燃機電廠為例，通過分析工況下煙氣信息參數，初步進行噴氨的過程設計如圖2。通過分析入口煙氣參數，進一步分析煙氣及標況和工況下的氮氧化物濃度，然后利用化學反應方程進行氨量運算。在上述情況下，再進行風機以及輔助參數的運算。據此進行軟件程序設計，提高工作效率。

圖2 噴氨分析流程Fig.2 Flow chart of ammonia injection analysis

2.1 煙氣參數計算

以某燃機電廠在額定負荷下的運行參數為例，測量得煙氣總質量流量為 715.111 kg/s；CO2，O2，N2，H2O，Ar的質量分數分別為6.28%，13.72%，73.6%，5.08%，1.32%；計算得到煙氣濕度為8.028%，濕氧含量（體積分數）為12.197%，干氧含量（體積分數）為13.261%，煙氣標態體積為2027159.7 Nm3。煙氣含量參數的具體理論計算公式為

式中：Gi為組分的質量，kg；Mi為成分的質量分數，%；m為組分的摩爾質量，g/mol；my為煙氣的摩爾質量，g/mol；Mr為組分物質的量，mol；G 為煙氣總質量流量，t/h；ρ為煙氣密度，kg/m3；V1為水的標態體積，Nm3；G1為水組分的質量，kg；ρ1為水密度，kg/m3；Vb為煙氣標態體積，Nm3；S為煙氣濕度，%；V為煙氣體積流量（標態，濕態，實際氧），Nm3/h。

2.2 煙氣及氮氧化物標況工況轉換計算

利用NOx體積流量標況工況轉換公式，計算得到 NOx體積流量（標態，濕態，實際氧，NO2計算）；利用NO和NO2的體積流量公式，可以得出NO和NO2體積流量。選取NOx體積流量（標態，干態，體積分數 15%氧，NO2計算）為50 Nm3/h，求得 NOx體積流量（標態，濕態，實際氧，NO2計算）、NO 和 NO2的體積流量分別為 59.3117，36.8311，2.9656 Nm3/h。 其具體的理論計算公式為

式中：Cbss為NOx體積流量（標態，濕態，實際氧，NO2計算），Nm3/h；Cbgs為 NOx體積流量（標態，干態，體積分數 15%氧，NO2計算），Nm3/h；c1為干氧含量（體積分數），%；C1bss為 NO 體積流量（標態，濕態，實際氧），Nm3/h；C2bss為 NO2體積流量（標態，濕態，實際氧，NO2計算），Nm3/h。

2.3 氨耗量計算

利用氨氮摩爾比公式、氨水耗量公式、尿素耗量公式，可以求得還原劑氨耗或者尿素消耗。

該燃機電廠脫硝劑利用率為94%，脫硝裝置整體效率為70%，氨逃逸（標態，干態，體積分數15%氧）為（體積比）3×10-6，計算得到氨氮摩爾比為0.8618，氨耗為40.301124 kg/h，干尿素耗量為71.1196 kg/h。其具體理論計算公式為

式中：Ga為氨耗量，kg/h；N為氨氮摩爾比；Gn為干尿素耗量，kg/h。

五四青年節，是城里年輕人的節日，今天在這個小鎮上卻如城里般熱鬧。高音喇叭把熱鬧的氣氛撩拔得到處都是，仿佛伸手隨便在空中抓一把就是一掌的火熱，聲聲鑼鼓更是把歡樂捶得大汗淋漓般的舒暢。每一個人的臉上都洋溢著笑。

2.4 后續風機輔助參數計算

根據以上計算結果，可以進行相應參數的計算，以及后續相應設備的方案選型。通過測量，氨的溫度為340℃，壓力為12 kPa，利用氨體積流量公式、標況工況轉換公式、稀釋風流量公式、標況風機流量公式，分別得到氨體積流量為106.63722 m3/h，標況下風機流量1110.1399 Nm3/h，標況下氨體積流量為53.117 Nm3/h。由此，根據風機流量數據、市場上風機設備參數，進行合適的風機選型；根據氨流量數據和噴槍設備的流量參數對比，選擇合適的噴槍設備。其具體理論計算公式為

式中：VbL為標況體積流量，Nm3/h；VgL為工況流量，Nm3/h；Pb為工作壓力，MPa；Ps為實際氣壓，kPa；Tg為工作溫度，℃；Va為氨氣體積流量，Nm3/h；Ta為氨的溫度，℃；Pa為氨的壓力（表壓），×102kPa；Vx為稀釋風流量，Nm3/h（按照機組滿負荷下脫硝系統的實際噴氨量稀釋后，混合氣體中氨氣體積分數≯5%計算，風機流量在設計值基礎上加10%的余量）；Vbx為折合成標況下風機流量，Nm3/h；Vba為折合成標況下氨氣體積流量，Nm3/h；Vh為氨空混合器混合體積流量，Nm3/h；Gda為體積分數5%單支噴槍氨氣質量流量，kg/h；Gp為噴槍質量流量，kg/h；g 為噴槍數量，個。工況與標況的換算公式為

其中

式中：P1為標況壓力，kPa，取標準大氣壓值為101.325 kPa；V1為標況體積流量，Nm3/h；T1為標況溫度，K，取其為273.15 K即0℃；P2為工況壓力，kPa；Ps為現場實際氣壓 （近似于標準大氣壓），kPa；V2為工況流量，m3/h；T2為工況溫度，K。

2 .5 程序設計總體概況

通過編寫軟件，減少了以往繁瑣的計算，能大大提高效率，也為SCR實際脫硝系統的設計提供了便利條件。針對于氮氧化物超低排放的問題，可以通過計算以及對噴射氨或尿素用量的控制，實現整體的最優化。整體輔助設計計算小程序的運行結果如圖3所示。

圖3 輔助核算運行結果Fig.3 Auxiliary accounting operation result

3 基于模糊算法的脫硝優化控制

3.1 模糊控制

經典控制中最為常見的控制即PID控制（比例積分微分控制）。它具有原理簡單，使用方便；適應性強，廣泛應用于化工、熱工、建材等部門；魯棒性強等特點。正是由于這些優點，使得在實際過程控制和運動控制中，PID控制都得到了廣泛應用。盡管PID控制結構簡單，可靠性強，但是在實際工業過程中，系統比較復雜，工業過程往往存在大滯后和非線性，因此常規的PID控制往往達不到理想控制效果，所以需要采用一種模型要求不高的自適應PID控制器。

針對非線性大滯后的系統，模糊控制技術[5]表現出了優越的性能，它以模糊數學為理論基礎，根據試驗數據或者人的經驗概括抽象成一系列的模糊規則，并借助于計算機來完成過程控制。整個模糊控制器包括4個部分：①模糊化 選定模糊控制器的輸入量，將其轉化為系統識別的模糊量；②規則庫 根據專家經驗進行建立模糊規則；③模糊推理 實現推理決策；④解模糊 將推理決策的控制量轉為控制輸出[6]。

3.2 模糊控制設計

模糊自適應PID控制器選擇誤差e和誤差變化Δe作為輸入，進行PID參數的整定[7]。控制器的結構如圖4所示。

圖4 自適應模糊PID控制器Fig.4 Adaptive fuzzy PID controller

模糊控制器采用二輸入三輸出的形式[8]，以e和Δe為輸入變量，ΔKp，ΔKi，ΔKd為輸出變量。 輸入變量模糊子集選擇｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝分別對應負大，負中，負小，零，正小，正中，正大；對應e和 Δe 大小量化為｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝，并且采用三角隸屬函數，其圖像如圖5，圖6所示。

圖5 輸入e隸屬函數Fig.5 Input e membership function

圖6 輸入Δe隸屬函數Fig.6 Input Δe membership function

輸出變量模糊子集選擇｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝分別對應負大，負中，負小，零，正小，正中，正大；對應輸出 ΔKp，ΔKi，ΔKd分別量化為［-0.3，0.3］，［-0.06，0.06］，［-3，3］，并且采用三角隸屬函數，其圖像如圖 7，圖 8，圖 9[9-10]所示。

圖7 輸出ΔKp隸屬函數Fig.7 Output ΔKpmembership function

圖8 輸出ΔKi隸屬函數Fig.8 Output ΔKimembership function

圖9 輸出ΔKd隸屬函數Fig.9 Output ΔKdmembership function

根據e過大時，Kp就需要較大，使得響應迅速Ki，Kd就需要較小；e中等時，為了使超調不至于太大，且響應不至于太慢，應該讓Kp變小，Ki變大，Kd取恰當值；e較小時，消除震蕩，并且使系統穩定，應該讓Kp，Ki增大，通過Δe來對Kd整定。建立模糊控制器的控制規則表[11]，見表1。

3.3 模糊控制設計仿真

采用MatLab中的Simulink模塊進行程序流程圖的設置和仿真。程序結構如圖10所示。圖中，Step作為信號發生器，Subsystem作為模糊控制模塊，Derivative作為微分塊，Transfer Fcn作為擬合的函數，Transport Delay作為延時函數，Scope作為仿真示波器。具體的模糊控制器Subsystem的結構如圖11所示。圖中，Fuzzy Logic Controller為模糊控制器，將之前設置好的模糊控制規則進行導入。

通過Simulink進行仿真以及添加干擾，可以得到仿真曲線如圖12所示。由圖可見，在未加擾動的情況下模糊PID產生誤差會相對大于常規PID，但是調節時間會大大縮短。通過在t=2000 s時施加一個擾動信號，可以看出模糊PID的曲線相較于常規PID曲線，調節時間減少了約1000 s，模糊PID超調量大約為7%，而常規PID超調量大約為18%。由此可知模糊PID的抗干擾能力較強，動態性能好。

4 結語

通過對某機組的SCR脫硝系統進行程序設計，通過程序簡化了運算過程，提高了準確性；在控制中引入了現代智能控制。通過利用智能算法中的模糊控制算法對噴氨量進行優化控制，從而使得系統負荷變化等引起大滯后的條件下，實現精準控制，進而使得尾部煙氣的氮氧化物濃度達到超低排放的標準，為電廠實際氮氧化物控制提供理論和技術支持。

表1 模糊控制規則Tab.1 Fuzzy control rule

圖10 程序結構Fig.10 Program structure

圖11 模糊控制器結構Fig.11 Fuzzy controller structure

圖12 Simulink仿真曲線Fig.12 Simulink simulation curves