压缩空气储能技术研究现状及发展趋势

[目的]压缩空气储能具有储能容量大、安全性高、寿命长、经济环保、建设周期短等优势,是未来和抽水蓄能相媲美的长时储能技术,成为未来储能重点布局的方向。在此背景下,文章通过对压缩空气储能技术现状进行综述,分析不同压缩空气储能技术的工作原理、面临挑战及解决方案,以期对压缩空气储能技术的发展提供参考。[方法]文章首先对压缩空气储能技术原理进行了介绍;对系统中的压缩机、透平膨胀机和换热器等关键设备进行了阐述,分析了大规模压缩空气储能用的关键设备;并从地面关键工艺技术和地下储气设施两个角度介绍了大规模压缩空气储能系统的常用关键技术、发展现状及工程案例;最后对压缩空气储能技术的未来发展趋势进行了分析。[结果]结果表明:蓄热式压缩空气储能是当前国内的主流技术,且高温储热成为未来压缩空气储能发展方向,也是压缩空气储能提高效率的重要途径。同时,系统关键设备和技术优化、成本降低、应用场景发展等方面尚有一定改进空间。[结论]压缩空气储能作为一种长时储能,对未来构建新型电力系统具有重要的支撑作用。

大容量压缩空气储能关键技术

[目的]压缩空气储能作为一种长时储能方式,在削峰填谷、电网调峰、新能源消纳、辅助服务等方面具有广阔的应用空间,对于推动“碳中和、碳达峰”背景下加快推进构建以新能源为主体的新型电力系统具有重要意义。[方法]文章首先从压缩空气储能技术原理、技术分类对压缩空气储能的技术现状进行分析总结;根据已有技术,创造性地提出了中国能建压缩空气储能系统解决方案,即高压热水储热的“中温绝热压缩”技术路线以及低熔点熔盐+高压热水联合储热的“高温绝热压缩”技术路线,并介绍了系统集成及优化、主设备选型、储热介质、储气库、数字化网储协调等技术关键点。最后,围绕2条技术路线,分别介绍了相应的工程案例。[结果]研究表明,需要综合考虑压缩机系统、膨胀机系统、储热系统、储气系统等各系统的物质流、能量流耦合特点,开发适用于压缩空气储能用的压缩机、膨胀机、换热器等关键设备及地下储气库、网储协调等关键技术,进而提升电站转换效率。[结论]通过研究以期为后续开展压缩空气储能电站工程化提供科学参考。

基于马尔科夫概率模型的碳酸盐岩储集层测井岩性解释

苏里格气田苏东41-33区块下奥陶统马家沟组马五段碳酸盐岩储集层受沉积、成岩等因素的影响,岩性复杂多样,因此,岩性的识别是储集层评价的关键。测井和录井资料分析表明,苏东41-33区块马五段主要发育灰岩、白云岩、白云质灰岩、灰质白云岩、泥质白云岩、泥质灰岩和泥岩7种岩性。通过敏感性参数分析,选取反映岩性的自然伽马、密度、光电吸收截面指数和补偿中子4种测井参数,采用马尔科夫概率模型约束的朴素贝叶斯方法进行多参数综合解释。通过与测井和录井岩性资料分析对比,识别正确率达到85.34%,相比传统的朴素贝叶斯方法,岩性识别正确率提高12.39%.此方法得到识别精度较高的碳酸盐岩岩性测井解释模型,是一种有效的复杂岩性识别方法。

基于马尔科夫-贝叶斯模拟算法的多地震属性沉积相建模方法——以苏里格气田苏10区块为例

在钻井资料较少的气田早期评价阶段,仅以钻井数据建立的沉积相模型存在很大的不确定性,难以满足地质研究的精度要求。为此,在沉积相建模过程中引入多地震属性作为约束条件。首先在贝叶斯模型框架约束下建立先验概率分布,然后根据模拟点周围的钻井数据和地震数据将先验概率分布更新为后验概率分布,在更新过程中运用马尔科夫假设解决不同变量间交叉矩阵的不稳定问题,最终通过对模拟点的后验概率分布进行随机抽样,从而获取其沉积相类型。以苏里格气田北部苏10区块为研究对象,通过分析地震属性与沉积相的关系,优选出均方根振幅、平均瞬时频率、有效频带和衰减因子4种地震属性,针对在整合多变量时互协方差计算量大的问题,运用马尔科夫-贝叶斯模拟算法,对多地震属性进行融合,得到多变量融合概率场信息,进而建立沉积相模型。研究结果表明,模拟结果与人工编绘的沉积相分布规律的吻合率超过80%,通过交叉检验分析预测误差在1%以内。

苏里格气田不同沉积相建模方法及空间结构特征评价

以苏里格气田苏10区块为例,运用基于目标的建模方法、序贯指示模拟法和多点地质统计学方法建立3种不同空间结构特征的沉积相模型,利用马尔科夫链模型表征不同类型的空间结构特征,并评价模型对数据空间结构的恢复效果。结果表明,马尔科夫链模型能够很好地再现建模结果的空间特征,评价建模效果。对比先验地质相图,多点地质统计学能够再现复杂沉积体的特征;序贯指示模拟能够表征大尺度数据的空间结构;相比前2种方法,基于目标的建模方法不能很好地表征空间结构,变化幅度较大。该研究可为苏10区块后续开发提供一定的理论依据。

燃煤电厂脱硫废水零排放处理技术研究进展

电厂水系统废水经过梯级利用后,脱硫废水成为最复杂终端废水。考虑到常规处理技术效果不理想,介绍了零排放的关键技术,包括末端固化、浓缩减量及预处理软化。详细介绍了当前脱硫废水处理技术,分析各自的优势并介绍其研究进展。最后,针对不同的技术介绍了工程实际案例。

燃煤电厂选择性催化还原脱硝喷氨优化控制方法研究进展

选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)作为燃煤电厂应用最广、效果最好的烟气脱硝方法,脱硝控制系统是其重要的一部分,不仅影响烟气脱硝的效率,过量喷氨也会增加氨逃逸量,对下游设备和环境造成负面影响。为了开展燃煤电厂脱硝喷氨控制系统的研究,从脱硝控制系统中存在的测量延迟、入口NOx波动、烟气量测不准、喷氨量不均匀等问题为出发点,详细介绍了单级PID控制、串级PID控制、智能前馈控制、模型预测控制等总量控制方案以及结合总量控制方法的分区喷氨控制方法,指出每种方法的优缺点。以期对SCR喷氨自动控制系统的研究有比较全面和客观的认识。

燃煤电厂废水处理智慧平台探讨

燃煤电厂废水处理对提高水资源的利用率和保护水环境具有重要意义,实现燃煤电厂废水处理的智慧化管控是必然的趋势。智慧水务平台由数据感知层、数据处理层以及数据应用决策层三层构建。数据感知层用来精确感知、监测处理环节中的水量、水质等实时数据;数据处理层根据机器学习等方法实现废水水量、水质的自动预测和预警等功能;数据应用决策层根据分析结果提供智能化决策结果。智慧水务平台的构建提高了废水处理的精确性、稳定性及处理的效率,从而实现燃煤电厂废水处理的智慧化管控。

燃煤电站脱硫系统优化运行软件

采用C#语言,基于.NET框架和B/S架构进行开发,开发脱硫系统优化运行软件平台,实现了脱硫系统运行成本核算、负荷及入口SO_(2)浓度预测、浆液循环泵切泵分析以及实时优化运行调度。该软件系统为电厂脱硫系统状态监测与优化提供了一种新的智能化运行平台,其界面简单、内容直观,可实现人机友好交互,为现场运行人员提供了更经济的脱硫系统运行方案。

湿法脱硫系统托盘提效计算模型研究

通过托盘提效的湿法脱硫系统,构建脱硫提效计算模型,探索不同参数对脱硫效率的影响规律,并采用运行数据进行模型有效性验证。结果显示,当开孔率、入口SO_(2)浓度、烟气流量降低时,脱硫效率均逐渐增加;当浆液pH值和浆液循环量增加时,脱硫效率增加。在参数设计范围内,开孔率、入口SO_(2)浓度、烟气流量和浆液循环量变化时,脱硫效率均在99%左右。浆液pH值从5.0变化到6.0,脱硫效率从94.60%提高到99.43%。与某电厂脱硫系统运行的4个典型工况相比较,模型计算与电厂实测的脱硫效率绝对误差在0.008%~0.091%之间。该湿法脱硫提效计算模型相对准确可靠。

脱硫系统经济性优化决策系统平台开发

设计开发的SCR脱硫系统经济性优化决策系统平台以C#语言作为开发语言,基于.NET开发环境,结合SQL Server关系数据库,在环保征税和脱硫系统运行成本之间给出了脱硫系统的最佳运行方式,有效降低企业运营成本,实现经济利润最大化。该系统平台提高了运行人员对电厂脱硫系统运行水平的把控能力,方便电厂对脱硫设备进行更经济、更科学、更环保的管理。

鄂尔多斯盆地延长组矿物成分的太赫兹光谱研究

鄂尔多斯盆地上三叠统延长组碎屑岩沉积是典型低渗透砂岩储集层,岩石成分的准确鉴定和定量分析是储层评价的基础.应用太赫兹时域光谱技术研究了延长组常见单矿物在0.1–1.7 THz的光谱特征及光学参数特征,在傅里叶变换的基础上表明不同单矿物在太赫兹波段的光谱特征差异显著.利用太赫兹光谱技术可以分析岩石中单矿物的含量.在此基础上,分析了延长组沉积岩太赫兹光谱特征及其与主要组分光谱特征间的关系,研究表明沉积岩太赫兹光谱与主要组分光谱之间符合Beer-Lambert定律,沉积岩的太赫兹光谱特征是其各个组分光谱叠合的综合效应.因此,研究者提出了线性回归方法,利用岩石组分及沉积岩的太赫兹光谱预测了延长组岩石组分含量.

地震属性在沉积相预测中的方法研究—序贯随机模式识别

沉积相揭示了目的层段的沉积环境、储集岩成因及其分布规律.通过沉积相的研究,油藏工程师对储层的认识更加细致.对于钻井资料较少的研究区域,如何用地震信息研究沉积相是一个值得探讨的问题.传统的沉积相预测方法主要包括地质统计学和模式识别等方法.首先,地质统计学方法使用井点数据进行插值,考虑到数据空间变异性特征,但是忽略地震数据.其次,模式识别多变量预测方法通过井、震多变量信息建立识别模式,但是识别建立过程中忽略空间数据的结构特征.针对传统方法在识别过程中存在的问题,本文以苏里格气田苏10区块盒8下段为例,提出一种综合考虑地震属性和空间变异性特征的序贯随机模式识别方法,将此方法应用到沉积相预测过程中.首先提取多种地震属性,然后利用降维和属性优选等方法筛选出对沉积相较敏感的地震属性,利用变差函数分析工具进行空间结构性分析,最后通过井、震结合建立识别模式开展沉积相研究.研究实例表明,相比最邻近法和序贯指示模拟,其沉积相预测精度分别提高24%和8%.因此,综合空间结构特征和多变量信息融合识别沉积相,使得平面沉积微相展布研究更为精确.

一种基于LPP子空间的热工过程多模式聚类方法研究

针对热工多模态过程的模式识别和聚类问题,提出了一种基于局部保留投影(Local Preserving Projection,LPP)子空间的混合聚类方案。首先,将高维的多模式过程数据通过局部保留投影方法投射到低维子空间中,在剔除噪声、提高计算效率的同时保留局部结构;其次,在LPP子空间中,结合传统的分层和非分层聚类算法的优点,使用凝聚k-means算法,为多模式过程数据生成最佳的集成聚类解决方案。以某600 MW机组脱硫系统的多模式过程数据的识别与聚类过程为例,证明了该方法的有效性和实用性。