基于线性遗传规划的航空发动机NO_(x)排放开环控制

传统航空发动机减排方法主要优化发动机空间结构,这使得其结构变得很复杂,且面临回火、燃烧不稳定、宽范围适应性差等诸多问题。本文使用基于线性遗传规划在时域上调制燃料流量的方法来实现NO_(x)排放控制。实验基于双旋流的单头部燃烧室,搭建了开环控制实验系统;使用线性遗传规划算法对中心燃料控制律进行迭代优化;最后结合机器学习,分析了控制律的优化过程。结果表明:线性遗传规划算法通过对重要搜索路径的选取来获得最优控制律,在最优控制律下,NO_(x)排放量相较于无控制状态有效下降了43.1%。

燃煤电厂锅炉燃烧NO_(x)排放优化控制技术

为实现燃煤电厂锅炉在不同负荷运行状态下,燃烧NO_(x)排放优化控制,在满足NO_(x)排放标准的基础上,进一步降低NO_(x)排放量,以某煤电厂的锅炉为例,研究锅炉燃烧NO_(x)排放优化控制技术。结合快速属性约简与混合核极限学习机算法,形成FAR-HKELM算法,预测锅炉燃烧NO_(x)排放结果;以锅炉自带的可编程控制器(PLC)控制系统为基础,设计各个系统的子控制PLC,依据预测结果,综合协同控制各子系统,保证控制主站能实时掌握各个系统的控制情况;针对性优化控制锅炉自身系统的燃烧情况。试验结果显示:该技术在空气系数取值为1.3、当烟气循环速率为30%时,启动状态下NO_(x)的最高排放质量浓度为55.6mg/m在不同程度的热负荷运行状态下,出口NO_(x)的排放质量浓度在55mg/m^(3)以下,氨气的逸出量在0.55μL·L^(-1)以下,实现燃煤电厂锅炉燃烧NO_(x)排放优化控制。

基于AMESim的柴油机SCR系统NO_(X)转化率仿真与验证

为研究车用柴油机SCR系统催化转化效率的影响因素,利用AMESim软件建立SCR系统仿真模型,结合台架试验,分析了排气温度、NO_(2)/NO_(X)值以及排气流量对系统NO_(X)转化率的影响。将不同温度下SCR系统仿真输出的NO_(X)转化率数据进行了实验验证,结果表明模型预测误差小于5%。仿真结果显示:SCR系统的NO_(X)转化率会随排气温度升高而明显增大,370~450℃为系统性能的最佳温度区间,NO_(X)转化率最大值均在88%以上。NO_(X)转化率随着NO_(2)/NO_(X)值的提高而增加,且当NO_(2)/NO_(X)值为55%~60%时达到峰值。当排气温度处于400~450℃之间时,NO_(X)转化率受排气流量影响较小,转化率稳定在90%左右。确定了SCR系统在发动机不同工况条件下的工作性能,为后续的尿素喷射控制研究提供指导依据。

基于耐久老化车辆的实际道路行驶NOx排放控制方法研究

为满足国六排放法规中在用车辆16万km RDE(real driving emission)检查要求,对两辆耐久老化车辆展开苛刻的1℃环境下转毂激进RDE试验研究。通过调整发动机的控制策略,对试验中NO_(x)排放偏高的两个极端工况:冷起动后急加速及热机起步急加速至超高速阶段的运行参数进行优化,然后在多种组合下的转毂循环及实际道路行驶排放中对优化前后的策略进行了对比验证。结果表明:VVT、过量扫气系数、目标空燃比及老化催化器窗口控制分别对耐久老化车辆的冷、热机超大负荷运行工况下NO_(x)排放量影响较大,合适的策略可使NO_(x)整体下降超40%;先基于耐久老化车辆开展转毂激进RDE开发,再进行实际道路行驶排放验证,是一种有效的RDE开发方法。

船用柴油机NO_(x)排放控制技术的经济性对比分析

目前处理柴油NO_(x)排放的措施主要有电控推迟喷油、废气再循环和选择性催化还原3种方法。从实船安装费用和运行成本考虑,哪种控制技术更经济有效目前还没有明确的结论。以35ME-B型船用柴油机为研究对象,详细介绍这3种技术的实施方案,并从设备安装投资和运行费用2个方面,分析对比这3种技术实船应用的经济性,最终推荐SCR排放控制技术。虽然该技术建造成本较高,但对柴油机的燃油消耗和性能的影响小,运行维护的工作量也较少,这为船舶柴油机NO_(x)排放控制系统的选型和应用提供了参考依据。

CHA型分子筛在柴油车NO_(x)排放控制的研究进展

CHA型分子筛具有比表面积大、孔隙结构发达、酸性可调控等优势,是柴油车NO_(x)排放控制最具有发展潜力的载体材料。基于对50多篇文献的分析,综述了近20年来CHA型分子筛在柴油车用PNA和SCR催化材料中的应用研究进展,阐述了活性组分、分子筛结构性质、尾气组分等3个方面对CHA型分子筛载体催化剂性能的影响,对CHA型分子筛的研究方向进行了展望。

光伏玻璃窑炉烟气中NO_(X)控制管理

光伏玻璃制造中窑炉烟气里的NO_(X)是大气主要污染物之一,根据玻璃窑炉温度较高的特性,其热力型NO_(X)是主要产生途径,受燃烧区域温度、空气过剩系数等影响。随着国家对大气污染物排放要求的不断提高,控制玻璃熔化过程以及加强余热系统烟气治理变得尤为重要。针对NO_(X)的控制与管理,从源头出发,分析NO_(X)形成的影响因素及治理方案,通过控制玻璃窑炉熔化的空气过剩系数、火焰的状态、烟气在高温区域的停留时间以及余热设备的优化等,减少NO_(X)的生成,提高NO_(X)的治理效率,从而降低NO_(X)排放的浓度值,降低环保运维成本。

循环流化床锅炉NO_(x)排放控制优化研究进展

循环流化床(CFB)锅炉因其污染控制成本低和负荷变化灵活,已成为目前利用最为广泛的煤燃烧清洁利用手段之一。随着超低排放标准的提出,CFB锅炉同样面临NO_(x)排放控制的问题。文章回顾了CFB锅炉的NO_(x)控制手段及存在的问题,在此基础上,从CFB锅炉NO_(x)排放预测调控和SNCR脱硝模拟优化两个方面,对提高CFB锅炉NO_(x)排放控制性能的研究进行了综述和分析,为CFB锅炉NO_(x)的排放控制优化改造提供了有价值的参考。

机器学习在火电厂NO_(x)减排中的应用综述

随着火电厂超低排放改造的完成,产生了成本增加、喷氨超标等问题。通过机器学习对电厂运行数据建模和优化成为解决这一问题的重要手段。综述了NO_(x)减排中常用的机器学习算法及其应用场景。在算法方面,归纳了数据预处理、算法模型和模型参数优化3个过程的研究现状,给出了各个过程多种机器学习算法的应用情况及适用性,提出了变工况数据预处理方法、多目标优化中目标函数的构造方法等未来研究方向。在应用层面,总结了机器学习在炉内低氮燃烧、选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统运行优化、全系统综合节能降耗等过程的实施方法及其运行效果,展望了长周期动态建模控制及多电厂联合建模等未来应用场景。

氢氧化铝焙烧炉NO_(X)产生的影响因素及其控制措施的探讨

近年,随着国家对环保工作的重视深入,环保政策不断出台,环保排放指标不断提高,实现超低排放是必然趋势。氧化铝生产中,氢氧化铝焙烧炉是关键生产设备,也是烟气排放的重点环节,只有对排放污染物产生的机理进行深入研究,才能有的放矢的进行治理和控制。本文针对氢氧化铝焙烧炉NO_(X)产生的影响因素以及控制措施进行了分析与研究,以期实现NO_(X)的超低排放。

循环流化床超低NO_(x)与SO_(2)排放技术研究进展

因固有的低污染物排放控制成本优势,循环流化床(CFB)锅炉已成为商业化程度最好的洁净煤燃烧技术之一。随着超低排放标准的提出,CFB燃烧技术也面临巨大挑战。为满足超低排放标准,通常要使用烟气净化处理装置,导致CFB锅炉污染控制成本显著增加。如何低成本实现CFB锅炉NO_(x)与SO_(2)原始超低排放成为关注焦点。系统论述了现有CFB超低NO_(x)和SO_(2)排放技术、最新开发的CFB超低NO_(x)燃烧技术、炉内CFB超低SO_(2)排放技术和CFB超低NO_(x)、SO_(2)协同控制技术等。研究表明:开发高效分离器不仅可提升CFB燃烧效率,也是保证超细石灰石高效脱硫的前提,分离器效率越高,CFB燃烧效率和超细石灰石脱硫效率越高;随着循环流化床锅炉的大型化发展,炉膛截面越来越大,如何实现超细石灰石在大型炉膛内横向的均匀混合成为第1个技术难点;控制单一气体使其满足超低排放的技术相对成熟,但如何协同控制NO_(x)和SO_(2)使之满足超低排放标准成为第2个技术难点;现阶段CFB炉内超低排放技术仅针对某些特定的燃料可达到超低排放,针对其他常规燃料,NO_(x)和SO_(2)能否达到超低排放仍需要进一步深入研究。

氮氧化物排放控制方法综述

低NO_(x)燃烧技术是通过控制氧气浓度和反应温度降低产生的NO_(x)浓度,是源头控制法,主要有低过量空气燃烧、空气分级燃烧、燃料分级燃烧及烟气再循环等技术,方法相对简单,成本较低,主要缺点是适用范围较小,对设备的要求高。烟气脱硝法是末端控制法,是将NO_(x)还原生成氮和水,达到去除NO_(x)的目的,主要有选择性催化还原烟气脱硝法、选择性非催化还原烟气脱硝法、湿法烟气脱硝技术及电子束烟气脱硝技术等。目前应用比较广泛的是选择性催化还原烟气脱硝法。

船用LNG发动机废气重整再循环控制系统设计分析

为减少船用LNG发动机中的NO_(x)排放,基于CAN总线设计一种废气-燃料重整再循环(REGR)控制系统,根据REGR系统工作特性与控制功能需求,确定系统硬件选型与控制方案,选用瑞萨MCU设计REGR控制器并集成相应的软件策略,在玉柴YC6MK200NL-C20船用LNG发动机上进行了REGR控制系统与发动机性能测试试验,结果表明,该控制系统可以较好地满足功能需求,能根据发动机运行工况实时调节废气重整再循环率与重整燃料供给量,改善发动机燃烧过程与排放特性,使得LNG发动机排放达到IMO Tier III标准。

一种基于DCS平台的SNCR系统自动控制技术

常规城市垃圾焚烧发电项目烟气处理采用SNCR炉内非催化还原系统作为NO_(x)指标控制的常用手段,常规的SNCR系统控制逻辑极易导致环保事故发生。通过DCS进行逻辑优化后,无需增加基础硬件,可实现DCS NO_(x)自动控制,以降低人员劳动力成本及物料的消耗。

基于三步法—船舶二级脱硝系统的控制设计

选择性催化还原(SCR)是一种被广泛应用于船舶柴油机尾气排放NO_(x)的后处理技术,但SCR脱硝系统具有大惯性、非线性以及不确定性的特点,使得常规控制方案不能较好地实现SCR脱硝系统的控制。以船舶柴油机的SCR脱硝系统为研究对象,搭建船舶二级脱硝系统模型,并设计三步法非线性控制器来跟踪氨覆盖率目标值;分析经济、标准、超载等3种工况下的脱硝率和氨逃逸量。结果表明:基于提出的三步法—船舶二级脱硝控制器,可进一步提高脱硝率、降低氨逃逸量。

340 MW机组脱硝喷氨自动控制优化及节能分析

分析了国家能源集团丰城电厂340 MW机组优化前脱硝出口NO_(x)排放自动控制存在的问题,探讨了自动控制优化方案,并通过统计对比优化前后单位发电量尿素消耗量分析了获得的节能效果。

机器学习驱动锅炉燃烧优化技术的现状与展望

伴随可再生能源发电装机容量快速增加,深度调峰过程中负荷多变、燃烧失稳等不稳定工况对火电机组的燃烧优化控制提出了更高要求,快速发展的人工智能技术与深度学习算法为锅炉参数预测建模及优化提供了重要手段。在机器学习算法方面,总结了特征筛选与建模算法的研究现状,提出了传统统计学方法与线性降维方法的科学解释性较差且不能很好地辨识高维数据,结合深度学习算法的特征筛选方法在处理复杂的火电机组数据时优势更明显;对比了多种神经网络在NO_(x)排放浓度建模中的优缺点,其中长短期记忆神经网络与卷积神经网络在处理时序数据时效果更好、集成模型通过组合不同学习器的优势可提高整个模型的泛化能力和鲁棒性。在预测模型的应用方面,通过对SCR脱硝系统建立预测模型可以方便运行人员模拟并修正可调参数,同时作为软测量手段监测燃烧系统运行状态;引入NO_(x)排放浓度预测模型的前馈控制和模型预测控制等先进控制手段可有效改善火电机组传统PID控制效果较差的问题;在多目标优化中NO_(x)脱除效率通常与锅炉效率或脱硝成本共同作为优化目标,以期实现经济效益与社会效益的和谐统一。

燃煤机组NO_(x)超低排放问题分析及优化对策

针对燃煤机组NO_(x)超低排放改造后全负荷脱硝的实现,以及空预器堵塞、引风机电耗增加等问题进行分析,指出氨逃逸是造成问题的根本原因,并且问题的严重程度会逐渐增加。根据脱硝喷氨控制原理,结合实际控制难点提出自动控制优化建议,达到精准喷氨及NO_(x)达标排放的目的。

天津石化200kt/a乙烯装置裂解炉设备设施技术分析

介绍了天津石化公司200 kt/a乙烯装置裂解炉的设备设施和相关技术。通过对裂解气大阀、低NO_(x)排放技术以及裂解炉的先进控制系统进行分析,结合天津乙烯裂解炉的运行情况,提出改进措施,并对裂解炉新型设备设施及技术的设计思路和原理进行探究,有利于提高裂解炉的智能化应用水平和运行稳定性,从而对节能降耗减排,降低工作人员劳动强度具有一定的积极作用。

基于入口NO_(x)质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例

建立不同锅炉工况下基于欧式距离聚类的总给煤量长短期记忆神经网络预测模型,对入口处的NO_(x)质量浓度数据进行修正,其验证集上的均方根误差为3.53 mg·m^(-3)。该结果优于常见的回归方法深度神经网络与随机森林回归的预测结果。以此为基础,研究了基于入口NO_(x)质量浓度修正的多模型预测控制(MMPC),设计并进行了脱硝系统仿真。仿真结果表明,与原有控制条件相比,基于入口NO_(x)质量浓度修正的MMPC策略使脱硝系统出口NO_(x)质量浓度波动幅度减小了63.7%,并能满足出口质量浓度指标为40 mg·m^(-3)时的控制要求,实现卡边控制。现场工程应用结果表明:在高、中、低负荷正常运行的工况条件下,入口修正-MMPC策略可将出口NO_(x)质量浓度波动分别控制在±10.6 mg·m^(-3)、±5.5 mg·m^(-3)、±4.9 mg·m^(-3),以标准差来衡量波动幅度即分别减小了53.4%、74.7%、64.6%,此控制水平优于原有控制效果;在出口NO_(x)质量浓度易超标并出现高浓度氨逃逸的快速变负荷工况下,升、降负荷出口NO_(x)质量浓度波动分别控制在±6 mg·m^(-3)、±5 mg·m^(-3),此控制水平仍优于原有控制效果。本研究的入口修正-MMPC控制策略可实现不同负荷、工况下的喷氨控制,减小出口NO_(x)波动幅度,降低后续设备低温腐蚀的风险,从而提高SNCR/SCR联合脱硝系统运行的经济性和安全性。