基于数据挖掘的燃煤电厂湿法脱硫系统优化方法

张洪兵，吴炳坤，赵 伟，赵志忠，张真龙

（贵州乌江水电开发有限责任公司大龙分公司，贵州 铜仁 554300）

引言

燃煤火电机组发电产生的烟气中含有大量的二氧化硫和氮氧化物，是我国SO2的主要排放源之一。近年来，随着国家对环保要求的提高和超低排放标准的实施，环保问题成为燃煤电厂又一道不能逾越的红线。在我国得到广泛推广的脱硫工艺大体可分为三类：一是干法脱硫，其代表是近年来在新建钢铁项目得到普及的活性焦脱硫工艺；二是半干法脱硫，其代表是循环流化床工艺，该路线在目前的脱硫改造项目中较为常见；三是湿法脱硫工艺，其代表是石灰石-石膏法脱硫工艺，该工艺在国内燃煤电厂、钢铁厂最为常见，是目前国内应用最普及的脱硫工艺。

与其他脱硫工艺相比，石灰石-石膏法脱硫工艺技术相对成熟，在脱硫效率高和脱硫反应速率方面也要比其他工艺高效，可以适应不同煤种。但是归根结底，脱硫系统对电厂来说，本身就是一个纯投入无经济回报的项目，在保证环保达标的同时，增加了火电企业的运营成本，近几年尤其是双碳政策提出后，燃煤价格上涨明显，火电企业运营艰难。因此，如何在避免高投入改造的情况下，进一步挖掘系统的潜能，提高脱硫系统运行水平，是管理者不得不面对的课题。

脱硫系统优化的本质就是如何在保证增加脱硫效率的同时降低脱硫成本，这是很多燃煤电厂和相关学者正在研究的课题。何望飞等针对脱硫系统的运行，阐述了系统相对生产成本，并结合某电厂的实际运行情况，提出了针对脱硫系统在几种特定工况下，如何降低运行成本的优化建议。李兴华等结合脱硫系统，主要从最初的系统设计、实际运行中的情况、后期的升级等不同方面分别阐述了脱硫系统节能改造的要点，并给出了相关技术建议。牛拥军等采用实验测量的方法，从浆液循环泵、pH值及石膏脱水系统等几大主要影响因素，对脱硫优化进行了探究。本文介绍了基于数据挖掘的脱硫优化的基本原理和功能，为脱硫优化系统的研究提供相关依据和指导方案。

1 影响脱硫系统脱硫效率的主要因素

在脱硫系统运行阶段，系统的脱硫效率受多方面的因素影响，主要可以归结为三个方面：一是与系统烟气相关的运行参数，如烟气流量、烟气中的含硫量、烟气温度、烟气氧含量等；二是与脱硫剂质量相关的参数，如所用石灰石在水中的溶解性、有效钙含量、石灰石颗粒粒度等；三是系统运行中的控制参数，如pH值浆液密度等。在脱硫优化系统中，最主要的参数为二氧化硫浓度、锅炉负荷、烟气量、烟气温度、浆液pH值、浆液密度、浆液循环量等。

1.1 SO2浓度

相关研究表明，烟气中二氧化硫的浓度越高，其二氧化硫分子向吸收液液滴内部传质的速率越快，增加脱硫反应的反应速率，进而会提高脱硫系统的脱硫效率，但是两者之间的关系并不成正比，随着脱硫剂液滴饱和度的变化，其脱硫反应速率也随之降低，加之烟气中二氧化硫和脱硫剂的接触时间较短，脱硫系统存在滞后性，因此在实际运行过程中，如果烟气中二氧化硫浓度变化区间过大，极易造成超标现象。

1.2 烟气温度

因为脱硫反应本质上属于酸碱中和的放热反应，因此脱硫系统吸收塔进口烟气温度的高低将直接影响整体脱硫效率，理论上来说，在合适的温度范围内，吸收塔入口烟温度越低，吸收效率越高，温度升高，会阻止放热反应的进行，因此脱硫反应速率会变慢，导致二氧化硫脱除速度变慢。

1.3 锅炉负荷和烟气量

锅炉负荷的变化直接影响烟气量和烟气温度的变化，而烟气量的变化一方面对入口二氧化硫的总量有影响，另一方面，在其他参数不变的情况下，系统烟气量的变化也会改变烟气流速。理论上，烟气流速的增加，对脱硫效率的正负影响均有。正面影响是烟气流速增加削弱了二氧化硫和浆液液滴的膜厚度，提高了二氧化硫与脱硫浆液气液两相相对湍流程度，增加了两相间的传质系数，增加了脱硫反应速率；负面影响是，烟气流速的增大，将会在一定程度上降低二氧化硫与脱硫浆液的接触时间，进而影响脱硫系统的脱硫效率。实际运行过程中，锅炉负荷和烟气量的变化，尤其是增加时，脱硫效率往往会降低，造成净烟气中二氧化硫的含量过高，甚至有超标的情况发生。

1.4 浆液pH值

因为脱硫反应在化学上属于酸碱中和反应，因此脱硫浆液pH值对脱硫系统的脱硫效率起着决定性的作用，而在实际运行中，pH值也是重要控制参数之一。在不考虑其他影响的情况下，浆液pH越大，二氧化硫的脱除速率越快，脱硫效率也就越高。但是，相关研究表明，浆液pH值的高低对脱硫产物的生成和溶解度有很大的影响，如果运行中将pH值控制得过高，脱硫浆液会在吸收塔内产生结垢，吸附在塔壁和塔内部件上，造成喷淋堵塞等，影响机组运行安全，另外如果浆液pH值保持过高值运行也会增加脱硫剂的消耗，增加运行成本。

1.5 浆液密度

脱硫反应在吸收塔内的产物是亚硫酸钙和硫酸钙，其中亚硫酸钙占主要部分，由于这两种物质的溶解度有限，因此一旦浆液超过其饱和值后，就会形成晶体析出，在塔内形成固体的石膏，同时析出的晶体还会附着在未反应的脱硫剂表明，降低其反应活性和利用率，从而降低脱硫效率。因此浆液密度也是在运行中控制的重点参数之一。

1.6 浆液循环量

由于在吸收塔上部喷淋的石灰石浆液与由下而上的系统烟气在脱硫塔内发生反应时，浆液中的碳酸钙并不能完全反应，因此塔内浆液需要利用循环泵多次循环至喷淋装置，让浆液充分吸收烟气中的硫氧化物，从而提高浆液的利用率。理论上，脱硫浆液在合理的密度范围内，浆液的循环量越多，越有利于脱硫反应的进行，脱硫石灰粉的利用率和脱硫效率也会越高，但是过多的浆液循环量会增加浆液循环泵的运行负荷，增加设备运行费用，因此合适的浆液循环量对控制脱硫成本有着重要的作用。

2 现行脱硫系统存在的缺点

1）系统对二氧化硫的控制有滞后性。在大多电厂中，脱硫系统与生产运行相对独立，脱硫运行人员往往只能根据系统中各个测点的二氧化硫的含量来进行调整，而各测点信息尤其是上传数据存在一定的滞后性，当遇到极端工况或二氧化硫含量急剧增加时，往往会因操作不够迅速而造成超标。

2）来烟成分无法预测。当锅炉负荷调整或者煤种变换时，烟气中二氧化硫的含量也会发生变化，脱硫运行人员往往不能准确地判断这种变化趋势，也就无法作出及时有效的调整，只能根据现场情况被动调整。

3）过分压低出口排放数值。为了弥补上述不足，大部分脱硫系统都靠压低出口排放数值来弥补，留出大量余量防止因不可预测的情况造成出口超标。例如浆液泵或者浆液循环泵的供浆量远远大于实际所需的供浆量，出口二氧化硫的标准是35 mg/m3,实际控制中大部分时间不超20 mg/m3。这就造成了脱硫剂和电耗的过度消耗，造成运行成本的增加。

3 基于数据挖掘的脱硫优化系统

近年来，随着信息技术和大数据的不断发展，高性能实时/历史数据库在电力行业的应用越来越广泛，这也就使得人们可以对生产数据进行更加深入分析，发现这些历史数据的价值和数据背后隐藏的重要信息，从而充分利用机组的历史运行数据，也就促进了数据分析技术的发展。数据挖掘就是一种对大量历史数据进行更深入的分析和处理的技术。

数据挖掘也被称为知识发现，其目的是借助数学分析的手段，在海量历史数据中找出那些可信、有效、可用的数据。数据挖掘是近几年新兴的一门热点交叉学科，它融合了数据库统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。例如将数据挖掘引入到工厂设备故障诊断中来，从累积的海量数据中发现潜在的某些特征表征，并和某些故障相关联，建立全新的故障诊断规则，可以带来巨大的经济效益和社会效益并且其可靠性和价值在很多领域已经得到了验证。

脱硫优化系统在满足达标排放的前提下，总体目标是使脱硫系统运行的经济性达到最优。其基本原理是采用神经网络、聚类分析等数据挖掘算法，对历史数据中的机组负荷、烟气量、烟气温度、污染物浓度等经行深度寻优，寻找出不同工况下pH值、浆液循环泵组合方式、浆液密度、液位等参数的最优值，形成实时的辅助决策支持，来指导当前工况的运行，可以实现以下功能：

3.1 提供小时均值指导

脱硫运行优化系统可以实时计算机组当前小时内的污染物小时均值，并在系统内直观展示小时均值超标情况，给出当前小时段内剩余时间的排放区间指导，并根据浆液循环泵的大小，推荐当前状况下最节能的循环泵组合方式，确保达标排放的同时降低系统消耗见下页图1。

3.2 全流程关联分析

脱硫运行优化系统打破信息壁垒，将机组运行信息串联起来，考虑整个机组运行参数的变化对脱硫系统运行的影响。当机组运行出现可能导致出口二氧化硫大范围变化的情况时，例如机组负荷变化、煤种变化、烟气量变化等，系统发出运行预警，并提供相应的调整措施见图2。

4 结论

文章介绍了燃煤电厂脱硫系统的运行现状，从机组运行和控制参数的角度分析了影响脱硫系统脱硫效率的关键因素和具体影响机理，指出了现行脱硫系统在实际运行中存在的一些弊端，介绍了基于数据挖掘的脱硫优化系统的基本原理和基本功能，为脱硫系统降本增效提供了一种新思路。