火山SO_(2)排放速率反演

SO_(2)紫外相机因在时间分辨率、空间分辨率、探测灵敏度以及探测精度等诸多方面均具有显著优势而成功应用于火山活动监测及其动力学研究。为解决紫外相机反演SO_(2)排放速率容易受烟羽湍流及图像低对比度影响等问题,提出了融入神经网络的光流算法。首先,基于大气紫外辐射传输特性,阐述了SO_(2)紫外相机的工作机理及SO_(2)浓度图像的反演方法;其次,将神经网络融入光流算法,实现了火山烟羽图像中SO_(2)排放速率的精确反演;最后,与传统光流法进行对比,论证了神经网络光流算法的科学性及优越性与精确性。实验结果表明:在图像低对比度及烟羽湍流效应的双重影响下,神经网络光流法可以把边缘反演的误差从94%降低至5%,显著提高了SO_(2)排放速率反演的精确性。

循环流化床锅炉SO_(2)超低排放改造关键技术分析

能源生产和环境保护的不断发展使我们迫切需要采用高效、环保的技术来满足能源需求,同时减少对环境的不利影响。在此背景下,循环流化床锅炉作为一种重要的能源转换设备,其技术改造已成为业内关注的焦点之一。特别是对二氧化硫(SO_(2))的超低排放要求,使得循环流化床锅炉的改造技术显得尤为重要。本文将对循环流化床锅炉SO_(2)超低排放改造的关键技术进行深入分析和探讨,探讨该技术的原理、应用和影响,以及在提高锅炉性能和减少环境影响方面的潜力,旨在为能源产业的可持续发展和环保目标的实现提供有力支持。

基于深度信念网络的循环流化床SO_(2)排放浓度预测

我国火电机组超低排放要求二氧化硫排放时,其质量浓度小于35 mg/m3,精准预测SO_(2)排放浓度并加以控制对于火电机组环保运行具有重要意义。针对循环流化床SO_(2)排放浓度预测问题,引入深度机器学习方法建立了基于深度信念网络的SO_(2)排放浓度预测模型。首先,通过机理分析确定影响SO_(2)排放浓度的操作变量,并作为模型输入;其次,利用DBN网络提取模型输入的深度特征,以ELM作为回归器建立预测模型;最后,将DBN-ELM模型与目前常用的3种SO_(2)排放浓度预测模型进行了对比,结果表明,该模型均方根误差、平均绝对误差分别为175.3 mg/m^(3)、117.6 mg/m^(3),预测精度远高于其他3种对比模型,在实际工程中更具有应用价值。

铜-硫共存对稻田土壤CH_(4)和N_(2)O排放的影响及其机制

为探究酸性稻田土壤中铜(Cu)和硫(S)共存对温室气体排放的影响,本研究模拟土壤淹水环境开展室内培养实验,以尿素为氮源分别设置CK、CuCl_(2)和CuSO_(4)(5,50,100mgCu/kg)、KCl和K_(2)SO_(4)(阴离子浓度分别与6种Cu处理一致)13种处理,考虑重金属在土壤中充分老化,共培养128d.结果表明:在长期淹水条件下,酸性土壤显著促进铜硫处理中有效Cu和易溶S释放(<0.05),释放量与初始Cu^(2+)和SO_(4)2-添加量成正比,Cu-S共存降低了彼此有效性.与CK相比,CH_(4)和N_(2)O排放在5mg/kg Cu处理、不同浓度KCl和K_(2)SO_(4)处理中均降低,降幅分别为19.4%~56.2%和36.1%~84.5%;在50和100mg/kg Cu处理下显著升高且与Cu浓度成正比(<0.05),增幅分别为28.9%~615.2%和97.5%~337.4%.与KCl处理相比,N_(2)O排放在中、高浓度K_(2)SO_(4)处理中显著降低(<0.05),分别减少74.1%和69.6%,CH_(4)排放未受影响(>0.05).与CuCl_(2)处理相比,CH_(4)和N_(2)O排放在中、高浓度CuSO_(4)处理中显著降低(<0.05),分别减少46.0%、66.0%和17.7%、37.3%.Cu-S作用机制表现为:与Cu单一处理相比,Cu-S共存在CH_(4)排放过程中通过降低产甲烷古菌功能基因(mcrA)和产甲烷细菌功能基因(16S rRNA-CH_(4))丰度减少CH_(4)产生;在N_(2)O排放过程中于培养前期(0~35d)增加氨单加氧酶功能基因(AOB amoA)丰度促进硝化过程N_(2)O产生,培养后期(35~128d)提高氧化亚氮还原酶功能基因(nosZ)丰度促进N_(2)O还原减少了N_(2)O排放.本研究表明变价阴离子可显著影响重金属阳离子参与的温室气体产生的微生物过程,该交互过程的研究对正确评价重金属污染背景下的农田土壤温室气体排放具有重要意义.

350 MW超临界循环流化床锅炉SO_(2)、NO_(x)及粉尘排放特性试验

为了解煤泥、煤矸石等多元低热值煤掺烧下CFB锅炉污染物生成排放特性,以某电厂350 MW超临界CFB锅炉为研究对象,基于现场运行实测数据,研究了该锅炉在30%~99%负荷率下烟气SO_(2)、NO_(x)生成及粉尘排放随负荷变化的特性,并分析了锅炉运行负荷、平均床温、过量空气系数及流化风率等关键运行参数对其生成与排放水平的影响。试验结果表明,该机组在30%~99%全负荷条件下总排放口烟气污染物排放均能够满足超低排放标准;SO_(2)、NO_(x)排放浓度随锅炉负荷的降低基本呈现先降低后迅速升高的趋势,粉尘排放浓度随锅炉负荷的降低而降低;所研究关键运行参数中,锅炉床温对SO_(2)、NO_(x)生成与排放水平起主导作用;低负荷下锅炉平均床温较低、炉膛过量空气系数较大,SO_(2)、NO_(x)生成浓度偏高,且二者排放浓度与过量空气系数及流化风率基本呈正相关。综合考虑,应适当控制锅炉平均床温在800℃以上,过量空气系数应不高于1.3为宜;低负荷下可采取烟气再循环措施来降低烟气含氧量,同时维持物料正常流化。

浅析火力发电厂超低排放中SO_(2)的测量

在火力发电厂超低排放海水脱硫系统中,烟气中含湿量大、SO2浓度低,由于SO_(2)易溶入水,因此导致其测量较为困难。而采样管内积水会造成SO_(2)测值偏低。该文针对异常原因分析并对采样管进行改善,以解决因积水问题造成的测值异常。稀释探头限流孔堵塞会导致SO_(2)测值异常,该文分析了造成限流孔易堵塞原因,改善了探头加热系统,保证了SO_(2)的准确测量。采用OPSIS公司稀释采样法和API公司T100型紫外荧光法SO_(2)分析仪能准确稳定地测量烟气中SO_(2)浓度,满足现行环保法规的要求。

基于修正高斯烟团模型的SO_(2)瞬时排放扩散研究

大气腐蚀不仅危害人类身体健康,而且会对暴露在大气环境中的工业设备造成腐蚀危害。SO_(2)是主要的大气污染物之一,对其扩散的研究可以预测近污染源地区大气中SO_(2)浓度分布,进而为采取监测治理措施提供理论支撑。高斯烟团模型通常用来模拟在小风静风条件下稳定污染点源连续排放的大气扩散问题,但对稳定污染点源瞬时排放(排放一段时间后不再排放)的研究较欠缺。提出一种修正的高斯烟团模型,将稳定污染点源瞬时排放污染物浓度扩散问题建模为排放时间内有限个烟团的叠加,分别讨论了烟团扩散时间小于或等于排放时间、扩散时间大于排放时间条件下稳定污染点源瞬时排放的大气扩散模型,并通过实例对提出的修正高斯烟团模型进行了仿真模拟试验。结果表明:修正后的高斯烟团模型能够模拟稳定污染点源连续排放和瞬时排放两种情况下污染物SO_(2)浓度分布,且模拟结果更符合实际情况。该研究结果可为近污染源地区大气中SO_(2)浓度的实时预测提供更为有效的方法。

高炉煤气燃烧后SO_(2)排放浓度降低途径的探讨

随着国家对环境保护的重视,环保政策更加严格,对大气污染物排放标准的要求也逐渐提高。文章对现阶段新兴铸管高炉煤气燃烧废气中SO_(2)的排放现状进行研究,通过分析高炉生产过程中硫的转化路径以及SO_(2)的生成机理,关注相关重要参数的动态,跟踪SO_(2)的生成和排放,探索有效降低高炉煤气燃烧后SO_(2)排放的措施。

关于降低硫磺回收装置尾气SO_(2)排放浓度的探讨

首先介绍了硫磺回收装置尾气SO_(2)的来源;其次,重点介绍了降低硫磺回收装置排放的尾气中SO_(2)浓度的技术特点;最后,对于降低硫磺回收装置尾气SO_(2)排放浓度提出了相关建议。

湿法脱硫装置大气污染物(SO_2)排放浓度瞬时超限值的原因及其应对

介绍玉环电厂湿法脱硫装置在运行过程中,发生过的几起大气污染物(SO_2)排放浓度瞬时超限值事件,分析原因,提出切实可行的应对措施.

天然气净化厂尾气SO_2排放治理工艺探讨

随着国家新《环境保护法》的实施,越来越严格的尾气排放标准给天然气净化厂硫磺回收及尾气处理装置带来巨大的减排压力和技术升级的严峻挑战。为此,分析了国内外天然气净化厂尾气排放标准改进及国内尾气排放现状,对可用于现有装置升级改造的5种尾气处理工艺(还原吸收法、胺法SO_2吸收法、湿法制酸法、石灰石/石膏湿法和循环流化床干法)、液相氧化还原法和生物脱硫法进行了技术评价分析,并针对2种不同处理规模(原料气潜硫量大于等于1 t/d及原料气潜硫量小于1 t/d)进行了技术经济对比分析。结果表明:①现有天然气净化厂硫磺回收装置排放尾气具有SO_2排放浓度较高、总量小的特点,宜采用还原吸收法、胺法SO_2吸收法和循环流化床法用于尾气治理或采用液相氧化还原法直接处理;②对原料气中潜硫量较大的,尾气处理宜选用还原吸收类工艺,反之则宜采用液相氧化还原法直接处理;③对尾气中潜硫量为中等的,宜选用胺法SO_2吸收工艺,潜硫量较小的则宜选用循环流化床干法工艺。

CFB锅炉SO_(2)超低排放工程应用与运行优化

某公司循环流化床(CFB)锅炉通过炉内喷钙+炉后CFB半干法二级脱硫工艺实现了SO2超低排放,但运行成本较高。通过对炉后CFB半干法脱硫及二级脱硫SO2负荷分配的优化试验,探索出经济性较好的运行模式。结果表明,应控制脱硫塔的出口烟气温度在70~75℃、床层压降在1.20 kPa、入口SO2质量浓度在700~1100 mg/m^(3)。优化后,二级脱硫总钙硫比(钙与硫的摩尔比)由3.14降至1.90~2.18,脱硫剂成本由1280~1506元/t(以SO2计)降至783~890元/t。该工艺的出口SO2质量浓度可稳定达到不高于35 mg/m^(3)的超低排放要求。

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。

基于CEMS(连续排放监测系统)监测数据的火电厂SO_(2)达标判定方法研究

我国重点大气排放源多已安装连续排放监测系统(Continuous Emissions Monitoring System,CEMS),而现行大气污染物排放标准中的达标判定主要依据手工监测数据.为研究制定基于CEMS监测数据的达标判定方法,以火电厂为例,从全国范围内的363台机组中筛选出满足数据有效性条件且具有代表性的68台机组,分析其2015年SO_(2)小时浓度、日均浓度和月均浓度的统计分布,建立了由严到宽的5种情景,每种情景都包含对应的3种排放限值,并与欧盟相关规定进行了对比.结果表明:①68台火电机组对数正态分布线性拟合决定系数(R 2)均大于0.90.②基于CEMS监测数据的达标判定方法中,不同时段排放限值存在关联.该研究采用95%预测上限对应的限值倍数关系作为研究结果,即在全年SO_(2)小时浓度的95%分位数、日均浓度、月均浓度均满足对应限值的前提下,当要求90%的机组达标时,SO_(2)小时浓度限值应分别为日均浓度限值和月均浓度限值的1.5和1.7倍;当要求95%的机组达标时,SO_(2)小时浓度限值应分别为日均浓度限值和月均浓度限值的1.6和2.0倍;当要求99%的机组达标时,SO_(2)小时浓度限值应分别为日均浓度限值和月均浓度限值的1.6和2.2倍.③不同时段排放限值之间的比例关系适用于各种装机规模的火电机组.研究显示:68台火电机组均符合对数正态分布;重点源大气污染物排放标准应增加基于CEMS监测数据的达标判定方法,同时对小时浓度、日均浓度和月均浓度进行规定,并明确其定量比例关系;各种装机规模的火电机组可采用统一的达标判定方法进行规定.

天然气净化厂SO_(2)达标排放技术适应性分析研究

目的解决国内中小规模天然气净化厂硫磺回收装置烟气中SO_(2)达标排放及装置在低负荷或低H_(2)S含量的条件下开工、停工除硫及加氢催化剂预硫化期间高浓度SO_(2)短时超标排放的问题。方法统计研究了国内28座天然气净化厂硫磺回收、尾气处理工艺和硫磺产量,分析了现阶段还原吸收、氧化吸收、碱液洗涤及液相氧化还原4种处理工艺在天然气行业的应用情况,介绍了天然气研究院开发的Claus尾气中SO_(2)催化吸附技术的相关情况。结果对天然气净化厂SO_(2)减排技术提出以下建议:①充分重视气田潜硫量变化引起的装置低负荷稳定运行等问题;②现有装置增设尾气处理装置时,避免对原硫磺回收装置工艺进行改变,选择环保、无二次污染物产生且能与工厂智能化建设衔接的工艺技术;③SO_(2)减排需从源头解决问题,着眼于硫磺回收单元的精细化操作和管理、催化剂正确使用及性能跟踪分析,进而提高硫回收率,减少后端处理的负荷。结论采用上述研究结果,一方面可保障硫磺回收装置长周期稳定运行,另一方面可在现有排放的基础上进一步减少SO_(2)排放。

双向门控循环神经网络的SO_(2)排放浓度预测模型

火力发电站脱硫系统数据具有大惯性和延时性等特点,且影响SO_(2)排放浓度的因素众多。为此,建立了基于双向门控循环神经网络(biGRU)的SO_(2)排放浓度预测模型。以分析得到的主成分为输入变量,SO_(2)排放浓度为输出变量,通过训练对脱硫系统SO_(2)排放浓度数据进行预测,并进行比较。结果表明,与传统的RNN以及LSTM模型相比,biGRU模型能够获得较高的预测精度,其对称平均绝对百分比误差相较于RNN和LSTM分别下降了4.235%,0.718%,其均方根误差分别下降了1.942,0.443 mg/Nm^(3)。该模型预测误差较低,泛化能力较好,具有较高的实际应用价值,有利于实现排放控制和节能减排。

350MW大型循环流化床锅炉SO_(2)和NO_(x)超低排放运行特性研究

为探究循环流化床锅炉在燃用非设计煤种时脱硫脱硝系统的运行情况,并对其进行经济性分析,以某350 MW超临界循环流化床锅炉(CFB)为研究对象,采用炉内结合尾部半干法两级脱硫超低排放系统,通过实炉试验探究了在满足超低排放条件下,锅炉在燃用三种非设计煤种及三种不同负荷时炉内和尾部半干法脱硫系统的运行情况,并基于自行构建的经济性分析模型,从脱硫脱硝运行费用角度分析了不同条件下满足超低排放时机组的经济性。结果表明:在入炉煤硫含量远高于设计值的情况下,CFB锅炉采用炉内脱硫结合尾部半干法脱硫的超低SO_(2)排放技术,仍可稳定满足超低排放要求,具有显著优势,通过合理控制炉内脱硫程度(即改变锅炉出口SO_(2)质量浓度)存在最佳的系统运行经济性;煤种硫含量的变化直接影响着系统的经济运行方式,在硫质量分数分别为0.82%,1.21%,1.62%时,调整锅炉出口SO_(2)质量浓度分别为1016 mg/m^(3),1158 mg/m^(3),1259 mg/m^(3)时,系统的运行经济性最好;锅炉燃用硫质量分数为1.62%的煤种,机组在三种典型负荷(350 MW,240 MW和170 MW)下,锅炉出口SO_(2)质量浓度在1200 mg/m^(3)~1300 mg/m^(3)时,系统运行经济性最好,单位运行费用分别为0.0086元/(kW·h),0.0078元/(kW·h)和0.0085元/(kW·h);随着锅炉出口SO_(2)质量浓度增加,炉内石灰石投入量减少,进而生成的NO_(x)减少,尿素产生的运行费用减少。

微藻与木屑混合燃烧SO_(2)与NO排放特性试验研究

采用NBW-A-1000生物质燃烧及后处理分析试验系统对微藻与木屑成型燃料在不同温度、不同配比混燃时SO_(2)与NO排放特性进行在线测量,分析不同条件下SO_(2)与NO的瞬时排放浓度及S、N转化率。结果表明:与微藻相比,木屑单独燃烧时SO_(2)与NO瞬时析出浓度峰值非常小,析出峰出现的时间较迟;随着混合微藻比例的增大,SO_(2)的生成量和S转化率不断增大,NO的生成量和N转化率先增大最后趋于稳定;混合成型燃料在600~900℃燃烧时,SO_(2)与NO析出瞬时浓度曲线均呈单峰结构,温度达到900~1000℃时,SO_(2)与NO析出瞬时浓度曲线呈双峰结构,且随温度的升高,S转换率持续上升。根据生物质成型燃料污染物排放标准,结合燃烧品质要求,微藻与木屑混合成型燃料的最佳微藻配比与燃烧温度分别为10%、800℃,该条件下SO_(2)与NO的析出瞬时浓度峰值分别为36.80、90.80 mg/m^(3)。

基于LS-CSO优化MWLS-SVM的SO_(2)排放浓度软测量建模

针对石灰石-石膏湿法烟气脱硫过程最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模中存在的噪声和辅助变量差异性对模型的影响,提出一种混合加权最小二乘支持向量机(MWLS-SVM)的建模方法。该建模方法对辅助变量进行加权,以降低各辅助变量对模型的差异性影响,并采用样本局部异常因子,对模型经验风险项进行加权处理,以提高模型的逼近和泛化能力,同时提出一种局部搜索竞争粒子群(LS-CSO)算法优化MWLS-SVM模型参数和特征权重。分别采用直接加权最小二乘支持向量机(DWLS-SVM)、LS-SVM和MWLS-SVM三种方法对湿法烟气脱硫SO_(2)排放浓度建立软测量模型,采用LS-CSO优化模型参数,实验结果表明MWLS-SVM模型在预测精度和泛化能力表现上明显优于LS-SVM和DWLS-SVM。

基于后向传播神经网络的循环流化床锅炉SO_(2)排放预测分析

基于燃煤热电厂分散控制系统记录的循环流化床锅炉运行状态参数,利用主成分分析对运行数据进行分类和相关性验证。选取热电厂秋季运行的一次风量、给煤量等表征燃烧运行状态的4000组数据建立训练和验证数据库。采用后向传播神经网络建立锅炉出口处污染物SO;排放量的预测模型,研究该处SO;浓度与炉内外运行参数间的非线性关系和模型的局部最优问题,并对比分析不同激活函数、训练次数的预测效果。结果表明:以给煤量、蒸发量和运行温度等参数作为输入时,选用单隐含层、relu函数、学习率为0.005的模型能够较好地预测锅炉出口SO;排放情况,相对误差在5%以下,可为实际运行中燃烧优化控制提供科学依据。