基于超低氮排放的精准脱硝控制研究及设计

卫 鑫 ，张 静 ，张培华

（1.山西大学 数学科学学院，太原030006；2.山西大学 自动化系，太原030006；3.山西大学，太原030006）

火力发电机组是以煤、油、可燃气等为燃料，加热锅炉中的水使其温度增加，再利用有一定压力的蒸汽推动气轮机旋转来进行发电。火电厂锅炉内的煤燃烧后产生大量的氮氧化物NOx，在炉膛出口处NO占NOx排放量的95%，这些NOx的生成途径有3个：热力型，来源于空气中的N2气在高温下氧化生成NOx；快速型，来源于空气中的氮和燃料中的碳氢离子团（-HC）等反应生成的NOx；燃料型，燃料中含有的NOx在燃烧过程中热分解，而又接着氧化生成NOx。燃煤锅炉产生的NOx以燃料型为主，所产生的NOx占排放总量的70%左右，热力型次之，快速型最少。据近年资料显示，当空气中温度超过1300℃时，燃料中的NOx就会被抑制；在电厂，燃烧温度在800℃以上时，NOx的产生主要来源于挥发氮；在低于800℃时，NOx主要来源于焦炭。

由于NOx可刺激人的肺部，会对人体呼吸系统产生危害，并且NO，NO2是形成化学烟雾和酸雨的一个重要原因，会对环境造成很大污染。因此，国家在“十二五”期间加大对火电厂NOx排放的控制力度，并将脱硫脱硝工程列入“十二五”节能规划十大节能工程，而电厂控制NOx的实质就是“脱硝”[1]。

1 脱硝方案的选择

某电厂机组为2×298 MW，脱硝方案采用选择性催化还原 SCR（selective catalytic reduction）技术[2]。该技术是在催化剂的条件下，喷入还原剂（氨、尿素、氨基酸），将烟气中的NOx转化为N2气和水；选择性是指在催化剂和O2气的作用下，氨优先与NOx发生化学反应生成N2气和水，不与烟气中的氧进行反应。该机组采用质量分数为40%的液氨作为还原剂。在没有催化剂的情况下，反应温度在900～1100℃的范围内，而有催化剂的情况下，可以降低反应的温度，控制在300～400℃的温度范围内。所进行化学反应的主要方程式为

SCR脱硝效率可以高达95%，并且使得NOx的排放浓度可控制在（质量浓度）50 mg/（Nm3）以下（其他任何脱硝技术均无法单独达到）[3-4]。

2 SCR脱硝控制方案选择

目前电厂在进行SCR脱硝的过程中，存在以下问题：喷氨量过大或过小，喷枪投入多或少，喷枪何时投入，烟气出口NOx浓度不能长久持续地达到国家要求标准等。因此必须实现脱硝的过程自动化和精准化。

精准脱硝是在机组运行过程中，通过烟气参数、出口烟气NOx浓度等参数计算，实现喷氨量的精准控制。这是一个反馈控制过程，可以实时进行喷氨量的修正。SCR脱硝控制整体方案如图1所示。

图1 脱硝控制整体方案Fig.1 Denitration control scheme

通过分析入口烟气信息数据，进行初步的喷氨以及初步修正，然后利用经过SCR反应后出口烟气中氮氧化物的浓度与国家最低排放标准进行对比，利用二者差值来反馈做进一步的喷氨修正，从而实现最终的精准脱硝。

以某燃机电厂为例，通过分析工况下烟气信息参数，初步进行喷氨的过程设计如图2。通过分析入口烟气参数，进一步分析烟气及标况和工况下的氮氧化物浓度，然后利用化学反应方程进行氨量运算。在上述情况下，再进行风机以及辅助参数的运算。据此进行软件程序设计，提高工作效率。

图2 喷氨分析流程Fig.2 Flow chart of ammonia injection analysis

2.1 烟气参数计算

以某燃机电厂在额定负荷下的运行参数为例，测量得烟气总质量流量为 715.111 kg/s；CO2，O2，N2，H2O，Ar的质量分数分别为6.28%，13.72%，73.6%，5.08%，1.32%；计算得到烟气湿度为8.028%，湿氧含量（体积分数）为12.197%，干氧含量（体积分数）为13.261%，烟气标态体积为2027159.7 Nm3。烟气含量参数的具体理论计算公式为

式中：Gi为组分的质量，kg；Mi为成分的质量分数，%；m为组分的摩尔质量，g/mol；my为烟气的摩尔质量，g/mol；Mr为组分物质的量，mol；G 为烟气总质量流量，t/h；ρ为烟气密度，kg/m3；V1为水的标态体积，Nm3；G1为水组分的质量，kg；ρ1为水密度，kg/m3；Vb为烟气标态体积，Nm3；S为烟气湿度，%；V为烟气体积流量（标态，湿态，实际氧），Nm3/h。

2.2 烟气及氮氧化物标况工况转换计算

利用NOx体积流量标况工况转换公式，计算得到 NOx体积流量（标态，湿态，实际氧，NO2计算）；利用NO和NO2的体积流量公式，可以得出NO和NO2体积流量。选取NOx体积流量（标态，干态，体积分数 15%氧，NO2计算）为50 Nm3/h，求得 NOx体积流量（标态，湿态，实际氧，NO2计算）、NO 和 NO2的体积流量分别为 59.3117，36.8311，2.9656 Nm3/h。 其具体的理论计算公式为

式中：Cbss为NOx体积流量（标态，湿态，实际氧，NO2计算），Nm3/h；Cbgs为 NOx体积流量（标态，干态，体积分数 15%氧，NO2计算），Nm3/h；c1为干氧含量（体积分数），%；C1bss为 NO 体积流量（标态，湿态，实际氧），Nm3/h；C2bss为 NO2体积流量（标态，湿态，实际氧，NO2计算），Nm3/h。

2.3 氨耗量计算

利用氨氮摩尔比公式、氨水耗量公式、尿素耗量公式，可以求得还原剂氨耗或者尿素消耗。

该燃机电厂脱硝剂利用率为94%，脱硝装置整体效率为70%，氨逃逸（标态，干态，体积分数15%氧）为（体积比）3×10-6，计算得到氨氮摩尔比为0.8618，氨耗为40.301124 kg/h，干尿素耗量为71.1196 kg/h。其具体理论计算公式为

式中：Ga为氨耗量，kg/h；N为氨氮摩尔比；Gn为干尿素耗量，kg/h。

五四青年节，是城里年轻人的节日，今天在这个小镇上却如城里般热闹。高音喇叭把热闹的气氛撩拔得到处都是，仿佛伸手随便在空中抓一把就是一掌的火热，声声锣鼓更是把欢乐捶得大汗淋漓般的舒畅。每一个人的脸上都洋溢着笑。

2.4 后续风机辅助参数计算

根据以上计算结果，可以进行相应参数的计算，以及后续相应设备的方案选型。通过测量，氨的温度为340℃，压力为12 kPa，利用氨体积流量公式、标况工况转换公式、稀释风流量公式、标况风机流量公式，分别得到氨体积流量为106.63722 m3/h，标况下风机流量1110.1399 Nm3/h，标况下氨体积流量为53.117 Nm3/h。由此，根据风机流量数据、市场上风机设备参数，进行合适的风机选型；根据氨流量数据和喷枪设备的流量参数对比，选择合适的喷枪设备。其具体理论计算公式为

式中：VbL为标况体积流量，Nm3/h；VgL为工况流量，Nm3/h；Pb为工作压力，MPa；Ps为实际气压，kPa；Tg为工作温度，℃；Va为氨气体积流量，Nm3/h；Ta为氨的温度，℃；Pa为氨的压力（表压），×102kPa；Vx为稀释风流量，Nm3/h（按照机组满负荷下脱硝系统的实际喷氨量稀释后，混合气体中氨气体积分数≯5%计算，风机流量在设计值基础上加10%的余量）；Vbx为折合成标况下风机流量，Nm3/h；Vba为折合成标况下氨气体积流量，Nm3/h；Vh为氨空混合器混合体积流量，Nm3/h；Gda为体积分数5%单支喷枪氨气质量流量，kg/h；Gp为喷枪质量流量，kg/h；g 为喷枪数量，个。工况与标况的换算公式为

其中

式中：P1为标况压力，kPa，取标准大气压值为101.325 kPa；V1为标况体积流量，Nm3/h；T1为标况温度，K，取其为273.15 K即0℃；P2为工况压力，kPa；Ps为现场实际气压 （近似于标准大气压），kPa；V2为工况流量，m3/h；T2为工况温度，K。

2 .5 程序设计总体概况

通过编写软件，减少了以往繁琐的计算，能大大提高效率，也为SCR实际脱硝系统的设计提供了便利条件。针对于氮氧化物超低排放的问题，可以通过计算以及对喷射氨或尿素用量的控制，实现整体的最优化。整体辅助设计计算小程序的运行结果如图3所示。

图3 辅助核算运行结果Fig.3 Auxiliary accounting operation result

3 基于模糊算法的脱硝优化控制

3.1 模糊控制

经典控制中最为常见的控制即PID控制（比例积分微分控制）。它具有原理简单，使用方便；适应性强，广泛应用于化工、热工、建材等部门；鲁棒性强等特点。正是由于这些优点，使得在实际过程控制和运动控制中，PID控制都得到了广泛应用。尽管PID控制结构简单，可靠性强，但是在实际工业过程中，系统比较复杂，工业过程往往存在大滞后和非线性，因此常规的PID控制往往达不到理想控制效果，所以需要采用一种模型要求不高的自适应PID控制器。

针对非线性大滞后的系统，模糊控制技术[5]表现出了优越的性能，它以模糊数学为理论基础，根据试验数据或者人的经验概括抽象成一系列的模糊规则，并借助于计算机来完成过程控制。整个模糊控制器包括4个部分：①模糊化 选定模糊控制器的输入量，将其转化为系统识别的模糊量；②规则库 根据专家经验进行建立模糊规则；③模糊推理 实现推理决策；④解模糊 将推理决策的控制量转为控制输出[6]。

3.2 模糊控制设计

模糊自适应PID控制器选择误差e和误差变化Δe作为输入，进行PID参数的整定[7]。控制器的结构如图4所示。

图4 自适应模糊PID控制器Fig.4 Adaptive fuzzy PID controller

模糊控制器采用二输入三输出的形式[8]，以e和Δe为输入变量，ΔKp，ΔKi，ΔKd为输出变量。 输入变量模糊子集选择｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝分别对应负大，负中，负小，零，正小，正中，正大；对应e和 Δe 大小量化为｛-3，-2，-1，0，1，2，3｝，并且采用三角隶属函数，其图像如图5，图6所示。

图5 输入e隶属函数Fig.5 Input e membership function

图6 输入Δe隶属函数Fig.6 Input Δe membership function

输出变量模糊子集选择｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝分别对应负大，负中，负小，零，正小，正中，正大；对应输出 ΔKp，ΔKi，ΔKd分别量化为［-0.3，0.3］，［-0.06，0.06］，［-3，3］，并且采用三角隶属函数，其图像如图 7，图 8，图 9[9-10]所示。

图7 输出ΔKp隶属函数Fig.7 Output ΔKpmembership function

图8 输出ΔKi隶属函数Fig.8 Output ΔKimembership function

图9 输出ΔKd隶属函数Fig.9 Output ΔKdmembership function

根据e过大时，Kp就需要较大，使得响应迅速Ki，Kd就需要较小；e中等时，为了使超调不至于太大，且响应不至于太慢，应该让Kp变小，Ki变大，Kd取恰当值；e较小时，消除震荡，并且使系统稳定，应该让Kp，Ki增大，通过Δe来对Kd整定。建立模糊控制器的控制规则表[11]，见表1。

3.3 模糊控制设计仿真

采用MatLab中的Simulink模块进行程序流程图的设置和仿真。程序结构如图10所示。图中，Step作为信号发生器，Subsystem作为模糊控制模块，Derivative作为微分块，Transfer Fcn作为拟合的函数，Transport Delay作为延时函数，Scope作为仿真示波器。具体的模糊控制器Subsystem的结构如图11所示。图中，Fuzzy Logic Controller为模糊控制器，将之前设置好的模糊控制规则进行导入。

通过Simulink进行仿真以及添加干扰，可以得到仿真曲线如图12所示。由图可见，在未加扰动的情况下模糊PID产生误差会相对大于常规PID，但是调节时间会大大缩短。通过在t=2000 s时施加一个扰动信号，可以看出模糊PID的曲线相较于常规PID曲线，调节时间减少了约1000 s，模糊PID超调量大约为7%，而常规PID超调量大约为18%。由此可知模糊PID的抗干扰能力较强，动态性能好。

4 结语

通过对某机组的SCR脱硝系统进行程序设计，通过程序简化了运算过程，提高了准确性；在控制中引入了现代智能控制。通过利用智能算法中的模糊控制算法对喷氨量进行优化控制，从而使得系统负荷变化等引起大滞后的条件下，实现精准控制，进而使得尾部烟气的氮氧化物浓度达到超低排放的标准，为电厂实际氮氧化物控制提供理论和技术支持。

表1 模糊控制规则Tab.1 Fuzzy control rule

图10 程序结构Fig.10 Program structure

图11 模糊控制器结构Fig.11 Fuzzy controller structure

图12 Simulink仿真曲线Fig.12 Simulink simulation curves