聚环氧琥珀酸及其复配物的缓蚀性能的研究

聚环氧琥珀酸(PESA)作为新型环保水处理剂正日益受到人们的广泛关注,但应用于火电厂循环冷却水的水质稳定剂应用很少。主要针对火电厂的水质和其凝汽器铜材质(HSn-70A)实验研究PESA的缓蚀性能及其与其它物质复配后的缓蚀性能,通过正交试验筛选出最佳方案,通过电化学试验研究PESA的最佳复配方案,用化学阻抗进一步验证。

低温低浊微污染水源水预氧化处理工艺设计

选用预氧化处理工艺以提高混凝絮凝效果,减少停留时间从而实现在小型设备中较高的处理量;占地面积小且速度快的气浮池代替了普通的沉淀池,并在混凝沉淀处理药剂和消毒处理药剂上选择了在低温条件下效果好的。

现代预测和优化算法在脱硫系统运行中的应用

人工智能技术的不断发展,为定量分析脱硫系统各因素变化带来的影响,从而预测系统脱硫效率和经济成本创造了条件。分析了近年来利用神经网络算法预测脱硫系统SO2排放量的算法网络结构、输入参数选择等算法细节,并讨论了神经网络算法应用于脱硫系统的特点。此外,针对基于脱硫系统设计的预测+优化算法的设计细节和优化目标,对增压风机、氧化风机和浆液循环泵的运行优化做了针对性讨论。

基于深度神经网络的脱硫系统预测模型及应用

建立了一个隐含层包含一个长短期记忆层(long-short term memory,LSTM)、两个线性整流函数层(rectified linear unit,ReLU)、两个全连接层(fully connected layer)和输入、输出层组成的深度神经网络,用于脱硫系统主要指标预测。该模型对输入参数采用了指数滑动平均、合并最小分析周期等数据预处理技术进行降噪,在网络训练过程中采用dropout技术防止过拟合。仿真结果对比现场数据表明,模型对浆液pH、出口SO_(2)浓度和脱硫率均体现出良好的预测能力。本文还结合某2×350MW燃煤电厂提供的实际工况数据,以石灰石供浆密度对系统脱硫性能的影响为例,详细介绍了利用所建立的深度神经网络模型测试湿法脱硫系统各参数指标对脱硫效果的影响,并结合化学机理和工业实际进行的诊断过程。

湿法脱硫系统动态过程建模与仿真

针对石灰石-石膏法烟气脱硫建立脱硫塔的化学机理模型,对塔内烟气脱硫的化学过程进行动态模拟与仿真。基于脱硫塔内物料平衡和化学平衡,将模型描述为微分方程,并通过计算软件求解。基于某电厂脱硫系统实际运行数据,预测一定时间内脱硫系统各项指标的变化,如pH、脱硫率等,以及一些重要化学物质的轴向空间分布情况,如H^+、SO2。根据计算结果,分析pH对脱硫率的影响规律,探究和寻找运行参数的边界条件。研究结果对实际脱硫塔的设计和运行提出了优化建议,比如在烟气入口处加强防腐措施,控制浆液pH在4.2~5.3。

典型湿法脱硫系统存在的问题及人工智能在优化运行中的应用

石灰石-石膏湿法烟气脱硫是我国最主要的脱硫方式,随着该法的不断改进与简化,脱硫系统运行更加稳定,造价也在不断降低,但运行过程中依然存在诸多问题。本文概括总结了石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统运行过程中发生的典型问题,诸如结垢堵塞、腐蚀磨损、起泡溢流和石膏品质差等,指出了这些问题的具体分类类型以及主要影响因素;继而从系统运行机理角度阐述了这些问题的相互关系和交互影响,并将这些问题归因于脱硫系统的紊乱。随后结合电厂目前条件、当前研究基础以及可以实现的技术手段从四个方面论证了人工智能应用于脱硫系统的可行性,建议借助人工智能建立系统运行的诊断模型解决已有问题,并提出了基于人工智能的脱硫系统概念模型及具体实施思路。

湿法烟气脱硫浆液氯离子质量浓度模拟计算与优化运行

脱硫浆液氯离子质量浓度一直是电厂脱硫系统的重要控制对象,实验测量浆液氯离子质量浓度不仅耗时费力,而且无法实时测量。根据浆液排出泵启停情况及电厂DCS监测数据,基于传统物料衡算模型及迭代算法,建立了脱硫浆液氯离子质量浓度计算模型,并根据机组实际运行工况模拟计算浆液氯离子质量浓度的变化情况。结果表明:模型计算结果基本与实验测量值吻合,平均误差为4.44%,一定程度上验证了模型的有效性;随后,结合电厂实际运行情况,分析了该机组氯迁移情况,并针对吸收塔氯的来源和去向两个角度进行情景分析,给出了优化运行建议。本模型能够实现吸收塔浆液氯离子质量浓度的实时模拟,对电厂脱硫系统适时补水排污,减少脱硫废水排放量,保证脱硫系统稳定运行。

脱硫废水低温烟气浓缩过程中氯挥发研究

随着国家政策和行业标准日趋严格,要求燃煤电厂脱硫废水零排放。对脱硫废水进行浓缩减量处理减小了后续零排放处理成本和工作量,是脱硫废水零排放的研究趋势。利用电厂除尘器后烟气所携带的低温余热,结合旁路浓缩塔实现对脱硫废水的浓缩减量成为脱硫废水零排放的一种全新思路。但由于脱硫废水的高含氯量和强酸性环境,在蒸发浓缩过程中氯挥发迁移会影响后续吸收塔氯平衡而引发担忧。介绍了低温烟气浓缩脱硫废水过程中氯化氢挥发的基础理论与研究现状,通过自制模拟试验台对含氯量高的高盐水蒸发浓缩过程中的氯挥发迁移进行了单因素影响试验和正交试验。研究发现,高盐水在蒸发浓缩过程中氯的迁移有气相氯挥发和液相氯携带2种方式,其中液相氯携带为主,占总挥发氯的70%以上。烟气温度改变气液间传质系数,是影响氯化氢气体挥发的主要因素;进气量改变烟气流动速度,是影响液滴携带氯的主要因素,此外pH和盐分倍率也对氯挥发迁移有一定影响。根据多元氯化氢体系建立高盐水环境下氯化氢的挥发模型,基于物料平衡原理建立了旁路浓缩塔氯平衡模型,对蒸发浓缩过程中氯化氢气体的挥发进行预测,预测结果与试验基本一致。结合试验结果与预测模型,对脱硫废水蒸发浓缩过程氯挥发迁移的调控提出了建议,为低温烟气浓缩脱硫废水技术提供了理论支持和数据参考。后续研究可以低温烟气浓缩脱硫废水技术的实际工程开展现场试验,并对旁路浓缩塔氯挥发迁移对吸收塔的氯水平衡影响展开研究。

低温烟气浓缩脱硫废水技术应用与蒸发过程中的氯挥发问题

传统脱硫废水处理技术面临着系统繁杂、运行费用高并且容易结垢和腐蚀等问题,利用低温烟气余热蒸发脱硫废水以其低成本优势引起业内关注。利用电厂除尘器后烟气所携带的低温余热,结合旁路浓缩塔实现对脱硫废水的浓缩减量已成为脱硫废水零排放的一种全新思路。本文综述了脱硫废水零排放技术的发展沿革及旁路浓缩塔在脱硫废水零排放技术中的应用。但脱硫废水由于高的含氯量,在蒸发浓缩过程中氯挥发迁移会影响后续吸收塔Cl平衡并造成烟道腐蚀问题,因此论文介绍了氯挥发原理及研究进展,以期加深业内对低温烟气余热蒸发脱硫废水的认识有所帮助。

低温烟气浓缩脱硫废水副产物固化方法的模糊数学评价

脱硫废水零排放后产物的回收和利用存在具有很大的研究价值和应用前景。在选择低温烟气浓缩脱硫废水副产物固化过程中,不仅要考虑技术指标,更要兼具环保性能与经济性能。文章建立了燃煤电厂低温烟气浓缩脱硫废水副产物的水泥稳定化固化、低聚物固化、高盐固废晶塑处理3种固化的综合性能模糊数学评价模型。

状态反馈PID控制方法在300MW机组的应用

针对300 MW机组过热蒸汽温度自动调节稳定性难以控制的问题,提出采用带状态观测器的状态反馈PID控制和常规串级PID控制理论相结合的控制方法,分析状态反馈期望极点的配置过程、仿真试验及现场试验,结果表明带有状态观测器的状态反馈PID控制使得系统的调节速度变快、超调量减小、稳定性强,优于常规串级PID控制。

Q-P和S-Q-P工艺在中高碳硅锰钢中的应用

为探索淬火-分配(Q-P)工艺和分级淬火-分配(S-Q-P)工艺对中高碳钢力学性能的提升作用,对两种中高碳硅锰钢分别进行淬火-回火(Q-T)、Q-P和S-Q-P工艺处理。用拉伸试验机测定抗拉强度和断后伸长率,利用XRD测定残留奥氏体体积分数用SEM分析微观组织。力学性能试验结果显示,与传统的Q-T和当前流行的Q-P工艺相比经S-Q-P处理后钢的综合力学性能显著优化。特别是当含硅量较高时,S-Q-P处理后的中高碳硅锰钢强塑积比Q-T处理后提高3倍以上。微观组织分析表明,S-Q-P处理过程中碳分配过程更加充分,其中的硅元素起到抑制贝氏体竞争反应的作用,因而中高碳硅锰钢经S-Q-P处理后表现出很好的综合力学性能。此外,Q-P工艺对中高碳硅锰钢综合力学性能的改善作用不明显,可能是由于其中发生大量竞争反应,产生贝氏体组织所致。

碳的梯度扩散分配对硅锰钢显微组织与力学性能的影响

利用碳在马氏体与奥氏体之间的扩散分配实现钢的组织结构与力学性能调控,是近年来钢铁材料领域的重要研究方向。基于碳的完全均匀分配,Speer提出了淬火-分配(Q-P)热处理工艺,本文总结了近年Q-P工艺碳分配机理研究和工艺实践。同时,根据碳在奥氏体和马氏体中的扩散分配过程分析,提出了碳的梯度扩散分配与控制理念,并开发出了分级-淬火-分配(S-Q-P)工艺,希望能获得低碳马氏体、残留奥氏体、高碳马氏体相间分布的组织。对35SiMn钢分别进行淬火-回火(Q-T)、Q-P及S-Q-P工艺试验,并测量力学性能及观察显微组织。结果表明,S-Q-P工艺处理后钢的强塑性积达到31.2 GPa%(1240 MPa×25%),比传统Q-T和现行Q-P工艺分别提高67%和32%,其显微组织也接近于工艺设计的理想组织,证明了利用碳的梯度扩散分配可以实现对钢的组织与性能的调控。