烧结过程SO2排放预测模型研究

崔剑 巴合提努尔·巴赞 李书钦（马钢(集团)控股有限公司安徽工业大学中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司安徽马鞍山400）

烧结过程SO2排放预测模型研究

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（1马钢(集团)控股有限公司2安徽工业大学3中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司安徽马鞍山24300）

本文以物料平衡法为基础，对炼铁厂烧结工序进行解析，结合经验估算法的分配因子，耦合生产过程的物质流、能量流，建立了烧结二氧化硫排放预测模型，并以马钢三铁厂为例，验证了该二氧化硫排放预测模型，并从操作参数和预测公式两方面进行了排放模型的优化。

物料平衡法；分配因子；二氧化硫；预测模型；模型优化

引言

钢铁行业二氧化硫减排，不仅是实现控制全国SO2排放总量目标的重要保障，也是改善城市和区域大气环境质量的关键[1]。对排放量进行估算或预测是进行大气污染控制的基础性工作。二氧化硫排放量计算可采用预测和估算。预测一般采用灰色预测方法、回归方法、产排污系数法等。其中灰色预测方法可根据预测对象的局部信息的归纳，找出与预测对象之间关系，从而做出预测。如王艳玲[2]通过结合灰色预测理论与马尔科夫链理论，建立组合预测模型—灰色马尔可夫预测模型。郑艳琳等[3]利用线性回归分析和方差分析的方法，建立了燃煤二氧化硫排放量的回归测算模型。周晓明[4]通过结合灰色预测模型和BP神经网络模型，建立灰色神经网络组合预测模型。估算一般采用现场实测法、物料衡算法、类比分析法等。对于SO2排放模型的研究已开展了相关工作。常卫明等[5]总结二氧化硫排放总量的核定有三种方法：实测法、物料衡算法和排污系数法。宁玲等[6]通过对烧结工艺二氧化硫三种计算方法的分析对比。李军旗等[7]并建立了工序的硫素流分析模型。本文基于物料衡算法，结合了马钢三铁厂烧结A线的数据深入研究物流、能量流和硫素流，以及三者之间的耦合关系，建立炼铁系统烧结工序的硫排放数学模型，实现对二氧化硫排放的预测。

1 二氧化硫排放模型的建立

以物料平衡法为基础，生产过程涉及硫素的10类物料，包括输入项主原料质量PA，燃料质量PE，辅助料质量PM，外返质量PB，内返质量PC，输出项返矿质量PD，主产品质量PF，废气质量PG，除尘灰质量PW，损失质量PL。

1.1 物料平衡与硫平衡根据物料平衡可知输入物量等于输出物量，则有：

根据硫平衡可知输入硫质量等于输出硫质量，则有：

结合物料平衡和各成分的硫含量百分比则有：

1.2 分配因子

根据烧结工艺以及硫平衡可知，烧结主原料含硫量与废气含硫量有一定的线性关系，其余没有线性关系量的比例约束为了方便也假设为线性关系。

则有：QA=QG（1+μD+μF+μW+μL）/（1+μE+μM+μB+ μC）=K1×QG

对于一个稳定的工艺可知K1是一个常数，可以利用这个公式进行相关预测。

2 预测模型验证

由于S元素贯穿钢铁生产工艺流程，为了能准确预测SO2排放量，根据物料平衡的方法，依据物流解析特点，建立SO2排放流的计算模型。图1是马钢三铁厂烧结工序物流解析图。

图1 马钢三铁厂烧结工序物流解析图

表1 物料与二氧化硫的拟合方程

由表1可知，云粉、外返、混匀矿以及焦粉对SO2浓度的影响比其他因素稍高。

通过前面的分析选定公式y=0.36542X9+2.6656对九个月的数据进行预测，将预测值与误差统计于图2中：

图2 在1-9月份误差

通过图2可知，1-9月份的最大误差是-144.23%，最小的误差是175.88%，平均误差为5.0633%。考虑到生产波动、设备停检修和仪器仪表精度，误差在接受范围内，因此预测模型基本正确。

3模型优化

3.1 操作参数的优化

表2 操作参数拟合方程及拟合度

根据表2可知按照拟合度高低知，几个影响因素高的依次是：二排空气流量、总管煤气流量与风箱负压南（22#）。

将上面三种操作参数第二次拟合结果表示如下表3所示：

表3 三种参数的拟合方程与拟合度

根据表3可以知道，按照拟合度大小可以确定影响烟气含硫量的主要操作参数是二排空气流量与总管煤气流量。由于二排空气与总管煤气是耦合关系，二排空气流量虽然大于总管煤气流量，但是由于总管煤气流量的含硫量大，故而其产量偏大，以烟气形式的排放量就偏大。因此最终确定影响烟气含硫量的主要操作参数是总管煤气流量。

3.2 预测公式的优化

通过生产数据的物质流、硫素流分析，可以分析原料中带入的硫，主要是焦粉与混匀矿的带入硫分成两股输出。一股是烧结矿，另一股是烟气，烧结矿受到烧结工艺的影响，其含量低，主要是通过烟气输出。所以可以揣测烟气的含硫量随着混匀矿与焦粉含硫量的增加而增加。因此，将烟气含硫量与混匀矿加焦粉的含硫量进行二次拟合。

根据不同月份的拟合，选择拟合效果较好的一月、三月、四月、五月和七月。将这五个月实际生产数据重新拟合，并转换为非线性关系。

图3 非线性拟合图

根据图3可以知道优化的预测公式为y= 0.17956x2-1.7246x+8.389，拟合度为0.57507。由图可知，当混匀矿加焦粉含硫量大于5t时，烟气含硫量随着混匀矿加焦粉含硫量的增加而增加，与理论预测一样。当混匀矿加焦粉含硫量小于5t时，因为此时处于小生产区域而且受到其他操作因素的影响，故而此部分为常数。综合分析可以知道：可以分为两部分，当混匀矿加焦粉含硫量大于5t时，为增长的曲线；当混匀矿加焦粉含硫量小于5t时，为一个常数，即一条平行直线。

结语

本文以马钢三铁厂为例，开展关于二氧化硫排放模型的研究。通过分析二氧化硫的影响因素以及硫元素的比例，确定了混匀矿加焦粉的含硫量影响烟气的含硫量，并推出了相应的线性关系式，从而达到预测的目的。以马钢三铁厂二氧化硫排放模型系统为例，验证了该二氧化硫排放模型，从操作参数和预测公式两方面进行了排放模型的优化。

[1]赵欣,索林生,吴娟.我国烧结烟气脱硫现状分析[J].邯郸职业技术学院学报,2011,(2):41-43.

[2]王艳玲.灰色马尔可夫预测模型在工业SO2排放量中的应用[J].重庆师范大学学报(自然科学版),2008,(2):74-77.

[3]郑艳琳,李福利.燃煤二氧化硫排放量的回归测算模型[J].能源环境保护,2009,(3):47-50.

[4]周晓明.火电行业二氧化硫排放量预测研究[D].华北电力大学,2011

[5]常卫民,刘宁锴.物料衡算法核定二氧化硫排放总量的一个关键点[J].环境监测管理与技术,2004,(6):33.

[6]宁玲,文耀爱.关于烧结工艺SO2排放量的计算[J].环境工程,2001,(1):55-56.

[7]吴复忠,蔡九菊,李军旗.炼铁系统的硫素流分析[J].工业加热,2008,(2):6-9.

崔剑（1971—），男，安徽省马鞍山市人，大学本科，研究方向：环境保护。