基于風量及pH 的脫硫智慧控制系統應用研究

蔣煒 岑易 裘國弘 楊海濱 謝進安

（浙江浙能鎮海發電有限責任公司 浙江寧波 315200）

0 引言

目前，我國電力行業的煙氣污染超低排放已廣泛推廣，針對污染物排放控制的要求日趨嚴格，對環保設施運行的可靠性、穩定性及經濟性提出了更高的要求［1-2］。其中，煙氣排放的SO2是大氣污染的主要來源，削減和控制煙氣SO2排放是當前我國大氣污染控制領域最緊迫的任務之一［3］。然而燃煤鍋爐普遍存在燃料種類多變、負荷波動頻繁、脫硫生產平穩控制難度大、運行成本高等問題，現有的分散控制系統（DCS）難以做到及時調整和響應，但脫硫智慧控制系統可以在工況多變的情況下，實現系統運行穩定、提升排口SO2濃度穩定性、降低系統能耗物耗，對增強脫硫系統運行安全性和提高經濟效益具有重要意義。

本文基于亞硫酸鹽氧化機理與歷史數據，建立亞硫酸根氧化模型，通過風機公式及氧化風機提醒模型實現氧化風機系統智慧調節，通過出口SO2預測模型尋優漿液pH 值運行目標值，及時調節石灰石漿液供給量，實時智能調節漿液池pH 值，在保證污染物穩定安全排放的同時實現脫硫系統的節能降耗。通過寧波某發電廠超超臨界燃煤機組項目應用，為相關超低排放燃煤機組脫硫智慧控制應用提供借鑒。

1 智慧控制模型構建

1.1 氧化風量模型建立

1.1.1 模型機理

依據HSO3-、SO32-的氧化還原反應，利用石灰石等堿性漿液吸收固化煙氣中的SO2，按照亞硫酸鹽的氧化反應，建立亞硫酸根氧化模型，如公式（1）～（4）所示。

隨著溶液pH 升高，漿液中氧含量降低，導致氧化還原反應速率降低，因此需要利用氧化風機，從外界向溶液中送入氧氣，促進化學反應向正向反應方向進行。

1.1.2 氧化風量計算

基于亞硫酸根模型，假定所有空氣中的氧氣被完全利用，可得到理論風量［4］，見式（5）～（6）。

依據歷史數據對理論風量值進行修正，控制風量修正公式見式（7）～（8）。

式中：Qop為修正控制風量，Nm3/h；β 為氧化率，%；h 為吸收塔內氧化空氣噴槍至吸收塔液面的高度，m；k 為常數，取8.63×10-7。

1.2 pH 智慧調節模型構建

1.2.1 pH 目標值尋優

圖1 為漿液pH 目標值尋優過程。基于歷史數據及實時數據，通過出口SO2預測模型確定出口SO2預測值，結合出口SO2濃度設定值，通過MMPC 模型尋優pH值運行目標值，同時確保下一步出口SO2濃度在設定值±5 mg/Nm3的范圍內波動。

圖1 漿液pH 目標值尋優過程

1.2.2 供漿閥門開度計算

供漿閥門開度可依據機理模型和數據模型計算。

（1）機理模型。基于機理模型公式，通過計算出石灰石理論消耗量和理論供給量，并結合閥門-流量理論關系計算供漿閥門開度，如公式（9）～（11）所示。

式中：S 為石灰石理論消耗量，t/h；Qgas為入口煙氣量，Nm3/h；CSO2為入口SO2濃度，mg/Nm3；η 為脫硫效率，%；θ為單位摩爾碳酸鈣和二氧化硫的比值，取值1.56；φ 為鈣硫比，取值1.05；k 為石灰石濃度，為90%～95%；J 為石灰石漿液理論供給量，t/h；ρ 為漿液實時密度，g/cm3。

（2）數據模型。對歷史數據進行大數據分析，依據pH 實際值、漿液閥門開度、漿液密度、閥門開度之間的關系搭建數據模型。結合pH 運行目標值、pH 實際值等實時數據，計算出漿液閥門開度，如圖2 所示。

圖2 供漿閥門開度數據模型計算流程

2 智慧控制方案設計

圖3 為脫硫系統智慧控制流程圖，包括風量智慧調節和漿液pH 智慧調節。風量智慧調節通過氧化模型及氧化風機提醒模型，依據修正調節風量進行風門開度及氧化風機操作控制；漿液pH 智慧調節通過從多模型預測控制（MMPC）模型得到pH 目標值，結合半自動化pH給定值選定pH 設定值，根據數據模型和機理模型分別確定漿液閥門開度，依據開度控制模型分析各閥門開度的權重系數，最終確定閥門開度，實現對石灰石漿液pH濃度精準控制。通過風量智慧調節和漿液pH 智慧調節，SO2濃度降低的同時可以穩定排放，并且減少脫硫過程中石灰石等物料耗量和關鍵設備耗電量。

2.1 風門開度智慧調節

氧化風機的風門開度與風量之間呈線性關系，通過電動調閥調節氧化風量。風門調節規則如下：

（1）運行前，風門開度均保持在60%不進行調節，至總風量達到10 000 Nm3/h。

（2）風門開度調整范圍確定為25%～60%；

（3）當風門調節至25%時，單臺氧化風機電流由300 A降低至275 A 左右，降耗幅度10%左右，單臺風量由5 000 Nm3/h 降低至4 700 Nm3/h 左右。

2.2 風機操作智慧控制

基于歷史數據建立氧化風機提醒模型，將修正風量、實時的負荷、實時的入口SO2濃度等參數傳入模型，確認該工況下氧化風機的操作內容，包括開啟、關閉、不操作。模型提醒規則如下：

（1）當理論風量小于單臺氧化風機提供的最大風量時，系統提醒關閉1 臺氧化風機。

（2）單臺氧化風機提供的最大風量是風門開度60%時得到的風量。

2.3 漿液pH 異常提醒

基于pH 運行目標值尋優和開度控制模型實時準確控制石灰石漿液pH，同時根據吸收塔內的漿液密度、入口濃度、氧化風機風量等參數檢測，設計漿液中毒報警算法。當漿液中的氟離子和鋁離子發生反應生成的絡合物過多，阻止石灰石的溶解，導致脫硫效率大大下降，即漿液中毒，則觸發模型發出提醒。

3 工程應用

3.1 項目概況

本項目為寧波市某發電廠660 MW 超超臨界燃煤機組，機組采用石灰石—石膏濕法脫硫工藝，控制方式以人工為主DCS 為輔，因此無法及時根據鍋爐工況、脫硫運行工況控制石灰石漿液供給量、氧化風機等關鍵設備的數據輸入，直接導致脫硫系統能耗較高，控制不平穩。在原有的脫硫系統基礎上引入脫硫智慧控制系統，優化脫硫系統控制。

3.2 脫硫智慧控制系統投運效果

圖4 為脫硫智慧控制系統投運效果對比圖。由圖4可知，投運期間SO2濃度小時均值＜35 mg/Nm3，達標率100%，智慧控制系統投運后，pH 值趨于穩定，漿液pH能夠控制在目標值±0.03 左右，SO2排放波動范圍縮小約35%。

圖4 SO2 排放濃度控制效果對比圖

脫硫智慧控制系統投運前，原機組調節工況時，入口SO2及漿液pH 變化速率較快。為保證排口數據達標，運行人員需要時刻監盤并進行操作。但由于pH 測量存在較大滯后性，人工操作情況下調節漿液pH 會存在過量的情況，需要一段時間的反復調節漿液流量來保證吸收塔系統的穩定。

脫硫智慧控制系統投運后，智慧控制系統通過準確預測污染物濃度變化，及時改變控制對策。通過調節石灰石漿液流量控制漿液pH，將漿液pH 穩定在目標值附近，實現石灰石漿液pH 濃度精準控制，有效節省了人力物力，提高系統運行管理效率。

3.3 氧化風機能耗

圖5 為氧化風機能耗波動對比圖。由圖5 可知，脫硫智慧控制系統投運后，日均氧化風機總能耗明顯下降，常規DCS 控制時，氧化風機平均日均能耗為314.68 kW，脫硫智慧控制系統投運后，氧化風機平均日均能耗為247.31 kW，日均能耗下降21.4%。

圖5 日均氧化風機總能耗波動對比圖

按照年運行時間8 000 h，年可節省電量約為540 MWh；按照電價0.31 元/kWh 計算，年可節省電費約17 萬元；按照0.302 gce/MWh 折節標煤系數計算，年可節省標煤約0.16 t。

3.4 石灰石耗量

圖6 為單位脫硫量所消耗的石灰石耗量波動對比圖。由圖6 可知，常規DCS 控制時，脫硫系統平均吸收1 t 的SO2需消耗1.19 t 的石灰石；脫硫智慧控制系統投運后，平均吸收1 t 的SO2消耗1.09 t 的石灰石，石灰石耗量下降了8.4%。

圖6 單位脫硫量所消耗的石灰石耗量波動對比圖

通過優漿液pH 值運行目標值尋優，智慧控制系統及時調節石灰石漿液供給量，實時智能調節漿液池pH值，實現漿液供給系統和漿液循環噴淋系統協同控制，降低石灰石的包裹損失。

按照日均SO2減排量為2 900 kg/h 計算，智慧控制系統投運前后石灰石耗量分別為3.45 t/h 及3.16 t/h，節約量為0.29 t/h，按照石灰石單價200 元/t 計算，系統年運行時間8 000 h 預計年可節省運行費用46.4 萬元。

4 結論

（1）本文建立了亞硫酸根氧化模型，結合氧化風機提醒模型，通過智慧調控氧化風機風門開度，并準確提示氧化風機啟停建議，提前改變控制策略，在保證充分氧化的同時實現氧化風系統的能耗有效降低。

（2）通過漿液pH 值運行目標值尋優，及時調節石灰石漿液供給量，實時智能調節漿液池pH 值，實現漿液供給系統和漿液循環噴淋系統協同控制，有效降低石灰石消耗量。

（3）脫硫智慧控制系統投運后，實現出口SO2濃度全時段安全穩定排放且100%達標，單位脫硫量的石灰石耗量下降了8.4%，氧化風機能耗下降了21.4%，具有良好的經濟效益和社會效益。