基于现场数据的NOx浓度预测

选择性催化还原法(Selective Catalytic Reduction,简称SCR)目前在国内已得到广泛应用。该法喷氨量的控制多采用PID控制器,存在着滞后性大和控制品质不佳的问题。文中选用安徽某电厂600 MW燃煤机组的SCR反应系统所采集数据,以SCR系统相关参数为输入,SCR入口NOX浓度和出口NOx浓度为输出,采用BP神经网络构建SCR脱硝系统预测模型,并利用经过数据预处理的现场实测数据进行训练和测试。实验结果表明:建立的该模型精度高,预测结果可靠,能够准确反映出SCR脱硝系统的入口和出口NOx浓度变化。

一次风管道风粉均衡数值模拟研究

火力发电厂同层燃烧器间风粉的均衡分配对电厂运行的经济性、安全性和环保性有着重要的意义。文中以某电厂磨煤机制粉系统为研究对象,在四个一次风支管中各增加一个均衡调节阀,通过数值模拟的手段来探究均衡调节阀的调节性能。模拟结果显示:入口处风粉分布均匀,均衡调节阀全开的情况下,四个一次风并联支管的风速偏差最大值为6.242%,浓度分配偏差最大值为5.752%,不满足风速偏差小于5%,煤粉偏差小于10%的风粉均衡要求。而均衡调节阀角度调为0°、0°、30°和25°时,满足风粉均衡要求;而在此阀门开度组合上,模拟了入口处煤粉分布不均匀度为37.5%时的四种工况,此时并联支管间风速偏差最大值小于5%,但浓度分配偏差最大值大于30%,即使多次改变均衡调节阀角度,仍无法达到风粉均衡分配的要求;最后模拟了入口处煤粉分布不均匀度为15%的工况,并联支管均衡调节阀角度为18°、0°、25°和20°时,风速和浓度偏差最大值均小于5%,满足风粉均衡分配的要求。以上结果表明在入口处煤粉分布非均匀度不大时,均衡调节阀可满足风粉均衡要求,有利于提高锅炉的运行效率。