【摘 要】
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随着近年国内环境形势越来越严峻,国家已将火力发电厂机组氮氧化物的排放量已规划为严格监管控制对象,为响应国家"节能减排"政策号召,进一步改善电厂地区环境质量,各大电厂均
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随着近年国内环境形势越来越严峻,国家已将火力发电厂机组氮氧化物的排放量已规划为严格监管控制对象,为响应国家"节能减排"政策号召,进一步改善电厂地区环境质量,各大电厂均进行烟气脱硝改造。脱硝方式分为两大类SCR法(选择性催化还原法)和SNCR法(非选择性催化还原法)。本文将根据选择性催化还原法脱硝反应原理,分析影响脱硝效率的主要因素,并建立相应的数学模型,分析导流格栅、导流板、喷氨格栅、氨气空气混合器等设备在脱硝反应中的作用;设计对喷氨量预测的BP神经网络预测模型,提高烟气脱硝效率,减少氨气逃逸对大气环境的二次污染。本论文以某660MW超超临界燃煤锅炉机组为研究对象,从不同角度分析影响脱硝效率的因素建立脱硝反应器内影响反应效率的数学模型,在SCR脱硝系统中引入BP神经网络预测模型进行喷氨量控制,合理控制氮氧化物的排放量和氨逃逸量,减少脱硝系统运行成本。对SCR脱硝过程中喷氨量的控制技术研究,使用BP神经网络建立预测模型,以气体流速、入口氮氧化合物含量、烟气温度、氧含量与脱硝效率为输入量,以出口氮氧化合物含量输出量,实现喷氨量的预测控制。试验结果表明,在变工况下烟气温度波动时,此方案与传统PID控制方式相比较,预测精度较高,能够准确的控制喷氨量,减少了脱硝系统出口的排放量和氨气逃逸量,具有很好的变工况适应能力,可以节约选择性催化还原法脱硝系统生产运行成本。目前本论文研究处于理论应用研究阶段,并对设计模型进行了软件仿真,为下一步投入到实际应用中做准备工作。
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