一种提高脱硫效率的固定床优化设计探究

为了探究如何通过优化固定床设计来提高脱硫效率,介绍了固定床脱硫技术的工作原理及其广泛应用的同时,也分析了该技术面临的局限性,详细讨论了提高脱硫效率所面临的主要挑战,包括硫化物吸附饱和、反应动力学限制以及材料老化与再生问题。针对上述挑战,本文提出了一种固定床结构的优化设计方案,主要涉及床体结构调整、流体分布优化和材料选择与配比3个方面的改进。最后,总结了优化设计对提高固定床脱硫效率的重要性,并展望了该技术未来的发展方向。

火力发电厂脱硫效率与运行参数关联性分析及优化

脱硫塔的设计和操作条件(如塔内流速、喷雾密度)会影响脱硫效率。石灰石的活性、粒度、喷射速率和分布均匀性都会影响脱硫剂的化学反应效率。针对火力发电厂脱硫塔脱硫效率与运行参数之间的关联性进行分析及优化,先明确脱硫效率的影响因素和运行参数的选取。然后,采用相关性分析和多元回归分析等方法,对火力发电厂的实验数据进行处理,得出脱硫效率与运行参数之间的关系。结果表明,锅炉负荷、烟气流量和脱硫剂喷射量是影响脱硫效率的关键运行参数。在此基础上,运用遗传算法和粒子群优化算法等优化方法,对运行参数进行优化。该研究成果为火力发电厂脱硫运行参数的优化提供了理论依据和实践指导,具有一定的工程应用价值。

基于LSTM-XGBoost组合的脱硫效率模型预测

在石灰石-石膏湿法脱硫系统中影响脱硫效率的主要因素有浆液pH值、液气比(L/G)、钙硫比(Ca/S)、烟气流量和原烟气SO_(2)浓度等。基于电厂实际运行数据,利用LSTM-XGBoost组合预测算法来预测脱硫系统的脱硫效率,并采用平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE和决定系数R^(2)等模型评价指标对其准确性进行验证。实验证明,基于LSTM-XGBoost组合预测的脱硫效率与电厂实际脱硫效率非常接近,精确度高,对火力发电具有指导意义。

循环流化床锅炉炉内脱硫效率分析

针对循环流化床锅炉的炉内脱硫效率进行了分析和探讨。首先,介绍了循环流化床锅炉燃烧脱硫的机理,包括石灰石活化、SO_(2)吸收、反应过程和石膏处理等步骤。其次,详细探讨了影响循环流化床锅炉炉内脱硫效率的因素,包括石灰石特性、烟气温度和湿度、烟气中的其他成分、石灰石投加量和质量、烟气中的颗粒物分布及石灰粉进入流程等。最后,提出了一些脱硫技术,包括乳化剂喷射脱硫、石膏湿法脱硫、氨水/氨碱法、干法脱硫技术和燃料改造等。

基于KR脱硫的低硫高炉铁水生产超低硫钢的脱硫效率研究

为指导低硫高炉铁水生产超低硫钢脱硫作业的高效进行,从热力学和动力学两个角度分别就KR脱硫中影响脱硫效率的要素予以分析。分析表明:在热力学方面,温度、高炉渣成分、气氛和氧分压为脱硫效率主要影响因素,温度高、还原性气氛下、SiO2含量低的条件下可促进脱硫反应进行,提高脱硫效率;在动力学方面,气固反应中的脱硫反应与氧气浓度相关,受化学反应控制和氧气内扩散控制,而在气液反应中,若氧气充足,则通过调节气液边界层厚度和KR熔渣半径可提高脱硫效率。

CFB锅炉烟气SO_2浓度及脱硫效率的简便计算

烟气SO2浓度是CFB锅炉重要的环保指标也是计算脱硫效率的主要依据。提出了一种使用公式C0SO2=55 922×St,ar/Qnet,ar计算CFB锅炉烟气SO2浓度的简便计算方法,该方法无需使用元素分析化验结果,仅通过燃料的收到基低位发热量和全硫计算出锅炉烟气SO2浓度和脱硫效率。CFB锅炉脱硫的计算效率与实际效率不同,通常实际脱硫效率要低于计算脱硫效率。

大型燃煤电站锅炉脱硫塔脱硫效率的数值模拟

利用双膜理论建立了脱硫过程的理论模型,以国内某百万千瓦级火电机组烟气脱硫系统的脱硫塔为例进行了数值计算,分析了浆液pH值、入口SO2质量浓度、液气比、锅炉负荷、浆液液滴粒径、喷淋层投运方式及吸收塔塔径等参数对脱硫效率的影响,并与工程实际数据进行了比较.结果表明:数值计算结果与生产现场运行数据比较吻合;各喷淋层的脱硫能力不一样,第3喷淋层的脱硫能力最强,第2喷淋层和第1喷淋层的脱硫能力次之;脱硫效率随浆液pH值和液气比的增大而提高,随入口SO2质量浓度、锅炉负荷和浆液液滴粒径的增加而逐渐降低.

喷雾干燥半干法烟气脱硫效率主要影响因素的实验研究

为提高半干法烟气脱硫效率,通过改变喷嘴级数、脱硫剂类型和增加添加剂等,在自主设计和搭建的热态实验平台上,对半干法烟气脱硫进行了实验研究。结果表明:增加喷嘴级数可有效提高脱硫效率;双级系统脱硫效率在一、二级喷嘴供浆量各占60%和40%时达到最高,比相同工况下单级系统可提高15.2%;烟气温降和SO2脱除主要发生在浆液雾化区;增加添加剂能有效地提高系统的脱硫效率,添加剂浓度小于0.8 g·L-1时,脱硫效率随其浓度呈线性增加,作为添加剂NaOH较NaCl效果更为明显。

常温循环流化床烟气脱硫影响脱硫效率的参数及机理

对循环流化床排烟脱硫进行了比较系统的试验研究 ,初步探讨了热力学、化学等参数与脱硫效率的关系 ;通过不同运行方式的比较 ,找出了最佳运行工况和运行方式 ;初步分析了床内的反应机理。结果表明 ,运行温度越接近烟气露点 ,水蒸汽分压越高 ,脱硫效率越高。烟气中 SO2 浓度对脱硫效率的影响在不同的浓度区域表现出不同的趋势。钙硫比增加时脱硫效率呈增高趋势。在干粉法、喷水增湿法以及喷浆法等三种不同的脱硫剂加入方式中 。

湿式脱硫装置脱硫效率的回归分析

分析影响湿式石灰石—石膏法脱硫装置脱硫效率的主要因素,推导脱硫效率的表达形式,并对主要影响因素(浆液pH值、液气比L/Q、装置入口SO_2浓度)与脱硫效率间的关系进行回归分析,建立数学模型,为湿式石灰石—石膏法脱硫装置的设计、运行、维护和脱硫效率的预测提供依据。

镁基—海水法船舶烟气脱硫效率研究

采用自制的湿法脱硫装置,以氧化镁-海水为脱硫剂,用于中远集运"冰河"号集装箱船的船舶废气脱硫试验研究.分别采用单纯海水法和镁基-海水法(M&S法),对比研究了空塔气速、液气比和pH值对脱硫效率的影响,并采用正交表研究各因素对镁基-海水法脱硫效率影响的优先级,优化试验参数.结果表明:(1)镁基-海水法脱硫效率显著优于海水法.对环境变化体现出较强适应性和较宽容量范围,海水法不适合船舶烟气高效脱硫;(2)镁基-海水法中影响脱硫效率各因素的优先等级为:pH值>液气比>空塔气速,其中pH值为关键因素;(3)镁基-海水法最佳脱硫方案为:当空塔气速为0.5m/s时,液气比为10L/m3、pH值为7.5.

基于响应曲面法研究喷淋塔的脱硫效率

建立了石灰石/石膏湿法烟气脱硫喷淋塔实验台,利用响应曲面法(RSM)对喷淋塔的脱硫效率进行了实验研究,得到喷淋塔脱硫效率的预测模型.计算结果表明,通过该预测模型可以很好地描述脱硫效率与浆液pH值、液气比(质量比)、烟气温度和烟气速度等重要操作参数之间的关系,R-Sq值达到0.964.因素分析表明,液气比对脱硫效率的影响最大,同时液气比和浆液pH值以及液气比和烟气速度的交互作用均对脱硫效率有重要的影响.利用得到的改进预测模型可以计算喷淋塔的脱硫效率.

基于自适应粒子群优化BP神经网络的氨法烟气脱硫效率预测

针对氨法烟气脱硫效率的预测问题,建立了以脱硫系统运行中8个主要参数作为输入变量的BP神经网络模型,采用粒子群优化算法(PSO)对建立的BP神经网络模型的权值进行优化,提出基于粒子群优化算法的BP神经网络(PSO-BP)预测新模型,并利用某电厂脱硫系统20组运行数据对该模型进行了验证.结果表明:采用PSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优,避免了网络局部极小值的出现,提高了网络的泛化能力,采用PSO-BP预测模型可以对氨法烟气脱硫效率进行较高精度的预测.

样本优选BP神经网络在脱硫效率预测中的应用

样本质量对神经网络的性能有重要影响,如何从高速增长的海量数据中选择训练样本是一个难点。针对这一问题,运用一种基于数据分布和聚类分析的样本优选方法对海量数据进行预处理,快速剔除数据集中的噪声信号,选择具有代表性的样本,从而有效缩小样本空间、改善样本质量。最后,以燃煤机组石灰石-石膏湿法脱硫系统脱硫效率为输出参数,选取影响脱硫效率的7个主要测点为输入参数,建立BP神经网络预测模型,并应用提出的样本优选方法从海量历史数据中选取样本数据对模型进行训练和测试。训练后的模型平均预测绝对误差达到0.75%,而且对不同工况的预测精度均较为平均。

回用高浓度盐水对脱硫效率的影响

随着国家水污染控制力度的加强,很多电厂将各种含盐水回用于湿法烟气脱硫系统,但高盐水对脱硫系统的影响却少见研究,由此,本文就高盐水回用于脱硫系统后对脱硫系统的影响展开研究。在自制实验台上分别考察了脱硫浆液中存在氯化钠、氯化镁、硝酸镁、氟化钠等盐类对脱硫效率的影响,并研究了多种盐离子共存时的影响。研究显示,Cl^-和NO_3^-的临界浓度分别为2.46mol/L和3.12mol/L,超过此浓度后对浆液脱硫效率影响较大。其中Cl^-对浆液脱硫效率的影响最大,脱硫系统运行过程中应重点对氯离子浓度进行监控。而低浓度的氟离子对脱硫效率有一定的促进作用。本研究结果对高盐水回用于脱硫系统提供了有价值的信息。

氧化铈高温煤气脱硫剂制备条件对脱硫效率的影响

采用工业硝酸铈Ce(NO3)3.6H2O为原料进行热解制取脱硫活性组分CeO2,然后利用干混法制备CeO2高温煤气脱硫剂。通过BET、XRD、强度仪等测试手段,对脱硫剂的孔容、比表面积、晶型以及机械强度等进行了表征;同时在固定床反应器中考察不同焙烧温度、不同造孔剂含量以及不同黏结剂对脱硫剂脱硫效率的影响。结果表明:在500～800℃的范围内,随着焙烧温度的增加,比表面积迅速增大,孔容也大幅度上升,机械强度也呈现增加的趋势,并且脱硫效率也随着焙烧温度的升高而升高;且造孔剂含量的增高,脱硫效率也有增高的趋势,但机械强度有所降低。选用膨润土作为黏结剂更有利于氧化铈脱硫剂的脱硫过程。故合适的焙烧温度、适量造孔剂的加入及选用合适的黏土都可以改善氧化铈脱硫剂的脱硫活性。

基于T-S模糊神经网络的湿法脱硫效率预测

由于影响脱硫效率的因素较多,且相互之间均具有关联性,造成脱硫效率难以实时监测,且测量结果不精准。本文运用T-S模糊神经网络建立了脱硫效率的预测模型,基于某电厂DCS采集的湿法脱硫系统原始数据,在MATLAB平台上进行训练与检验,得到较精准的脱硫效率预测模型。模型验证结果显示：采用T-S模糊神经网络模型预测脱硫效率,85%的样本点相对误差分布在-1.0%～0.5%之间,最大误差不超过1.5%,说明该模型的预测精度较高,能较好地满足工程实际的需求。

循环流化床烟气脱硫效率的研究

基于对气固传质、气固反应模型、浆滴蒸发等理论,从物料循环对热力学参数、传质过程和化学参数的影响几个方面对物料循环的作用过程进行研究。通过对循环流化床烟气脱硫物料循环过程的研究与分析,提出物料循环对脱硫效率的贡献由新鲜吸收剂脱硫效率的提高和循环物料中未完全反应的吸收剂参与脱硫反应产生的脱硫效率两个部分组成,还提出了物料循环对热力学、传质以及化学等参数影响的模拟计算方法。实验验证了方法的可行性与有效性。

基于最小二乘支持向量机的氨法烟气脱硫装置脱硫效率预测

针对如何提高氨法烟气脱硫装置脱硫效率的预测精度,建立了以烟气量、喷淋浆液密度、液气比、喷淋塔pH值、预洗涤塔pH值和浓缩槽pH值为输入变量,以脱硫效率为输出量的最小二乘支持向量机(LS-SVM)脱硫效率的预测模型,并运用这一模型对某135 MW机组氨法烟气脱硫装置的脱硫效率进行了预测评判.结果表明:与传统的支持向量机模型进行比较,LS-SVM模型预测结果的最大误差只有传统模型的14%左右;LS-SVM模型所得预测值与实际值的误差小于5%,完全在工程所允许的误差范围之内,模型是可行的.

湿法烟气脱硫系统脱硫效率的影响因素分析

石灰石/石膏湿法烟气脱硫在火电厂脱硫中占有重要地位。在脱硫工艺原理和双膜理论模型的基础上,探讨了影响燃煤锅炉烟气石灰石/石膏湿法脱硫效率的主要因素。基于Matlab程序编程仿真对现场运行数据建立了主要影响因素的回归模型,分析得到各影响因素的影响程度。通过对这些因素及影响程度的分析,有助于脱硫系统安全、合理的运行。