智優控制技術在脫硝噴氨控制中的應用

別亞平

(洛陽三隆安裝檢修有限公司 , 河南 洛陽 471000)

化工冶煉行業都需要脫硝系統,由于氨與NOx反應為平衡反應,受干擾因素眾多、滯后時間長等影響,其中氨逃逸是一個無法回避且很難解決的普遍性問題。國內80%以上的煤炭直接或間接用于燃燒,生成了大量SO2、NOx等多種煙氣污染物,二氧化硫和氮氧化物的排放量占了全國工業污染物總排放量50%以上,目前NOx排放要求<50 mg/m3,氨逃逸量要求<3.3 mg/m3。

1 項目概況

某煉化企業熱電部鍋爐區域煙氣脫硫脫硝項目,1#煤粉爐脫硝系統采用選擇性非催化還原脫硝(SNCR)+選擇性催化還原脫硝(SCR)技術,是由SNCR系統的全部設備及SCR煙道、反應器、催化劑、吹灰器等裝置組成。該系統是將SNCR工藝的還原劑噴入爐膛,結合SCR工藝中前段逃逸氨進行催化反應,進一步脫除NOx。

SCR脫硝效率主要受催化劑的活性和選擇性影響,實際生產過程中,氨與NOx濃度比例對脫硝效率有較大的影響。SNCR和SCR脫硝反應為平衡反應,反應產物NOx濃度對氨逃逸影響較大,實際運行過程中NOx濃度波動直接影響氨逃逸量。

存在問題：①在實際生產運行過程中存在SNCR及SCR出口NOx波動均較大,從而影響煙氣總出口NOx的排放,有超標現象,另一方面氨逃逸嚴重。②實際運行過程中SCR入口和出口NOx濃度、SCR噴氨量波動較大,無法實現自動調節控制。③氨逃逸造成的結鹽引起省煤器、空預器等堵塞較嚴重,系統運行阻力增大,運行能耗增加。④不完全反應的氨進入脫硫裝置后,脫硫塔塔底溶液氨氮濃度大幅升高,最高時超過1 000 mg/L,影響企業安全生產。分析原因：不能做到精準控制是主要因素之一,為確保生產穩定運行,決定對控制系統進行改造和優化。

2 改造思路及工作原理

2.1 原因分析和改造思路

從SNCR出口NOx與氨氣反應產生的影響反映在SCR出口NOx測量儀上顯示需要30～120 s,滯后時間過長是造成出口NOx實時控制難度加大及氨逃逸量增大的主要原因。

智優專家控制系統(DXAICS)模型預測器主要工作原理是通過預先估計過程控制在擾動下的動態特性,并給予補償,使產生延遲的被調量提前反映到調節器,使其提前動作,從而明顯減少超調量和加速調節過程。

圖1 控制框示意圖

其中：KsGs(s)=KpGp(s)(1-ets)

當K=2.2,T=200,t=30時,

KsGs(s)=(2.2/200+1)(1-e30s)

智能控制系統構架見圖2。

圖2 智優控制系統總體技術構架

多變量控制器的設計：根據裝置實際情況,對過程進行詳細分析,制定出切實可行的控制策略,選定智控系統控制器的操作變量、干擾(前饋)變量和被控變量。建立較準確的控制器動態模型和適于控制較精確的計算模型。

2.2 工作原理

2.2.1模糊控制應用

智優專家控制系統(DXAICS)采用狀態反饋動態預測控制和非線性加權調整算法實現NOx測量儀標定期間模糊控制。

NOx測量儀表每4 h定期吹掃標定,NOx顯示值在標定期間(8 min)靜止不動,無法顯示真實情況,這時可能會因SNCR出口NOx值波動造成超高或過低,超高會出現NOx排放不達標,過低會造成大量氨逃逸。

狀態反饋動態預測控制和非線性加權調整算法,實現NOx測量儀表標定期間優化,確保標定期間NOx排放達標和氨逃逸合格。

動態反饋預測模型如下：

y=(k+p)=y(k+p)+y(k)-y(k)

非線性加權調整原則：①動態選擇MV和CV配對優先級高于優化。②在保證CV控制要求的前提下,實現MV實時控制。③SNCR區MV和SCR區MV同時優化時SCR區MV優先級高于SNCR區MV。

2.2.2神經元網絡控制機制

神經元網絡控制機制實現煙道流場分布及SCR出口檢測誤差預測。由于煙道流場分布不均,脫硝出口NOx和NH3的濃度分布也不均勻。鍋爐運行過程中,脫硝出口NOx和NH3濃度的測量數據會出現基本不變化或者波動較大的假象,造成脫硝出口與脫硫出口所測NOx濃度偏差較大,這也是SCR出口檢測儀表不準確的原因之一。由于煙道內部結構固定不變,其變化規律和煙氣流量有關。智優專家控制系統(DXAICS)采用內神經元網絡自適應控制機制,訓練樣本數據從DCS采集而來,隨著使用時間變長,系統可以自動調整辨識模型結構,使得系統有足夠數據實現辨識對象模型。

3 線下建模仿真運行

3.1 裝置運行歷史趨勢數據的采集分析

對SNCR出口和SCR出口NOx、噴氨量、煙氣量、氨逃逸量歷史數據進行采集與計算,并生成NOx含量趨勢圖,按物料平衡及NOx的生成反應機制推算出爐膛內的NOx生成趨勢。

3.2 建立仿真系統模擬運行

采用通過智優專家控制系統(DXAICS)實現1#煤粉爐精準噴氨,自動優化操作,穩定煙氣出口NOx含量,減少氨逃逸。①根據1#煤粉爐生產運行的真實操作和分析數據進行全面分析,采用人工智能自學習方案(AOM)和AIC相結合的方案,建立線下仿真系統,并結合實際生產運行數據經過多次分析優化,實現仿真系統的精準噴氨和智能控制。②仿真系統自學習功能模擬1#煤粉爐爐膛NOx產生情況及SNCR和SCR脫硝系統的控制情況。

3.3 仿真運行效果

通過SNCR控制器優化后,NOx2(SNCR出口NOx)降低且變得平穩。再經過SCR控制器進一步優化,NOx3(SCR出口NOx)降低且變得更為平穩,其波動值<5 mg/m3。從而實現NOx3卡邊操作(33～41 mg/m3),在滿足NOx排放<50 mg/m3國家標準的同時,實現氨逃逸指標<3.3 mg/m3。上述仿真系統是利用裝置運行的歷史數據趨勢和相應的分析結果進行建模仿真的SNCR和SCR運行控制情況,從仿真的運行控制情況看,效果比較理想。

3.4 智優控制系統運行效果

智能控制系統投用后1#爐運行數據見表1。

表1 智能控制系統投用后1#爐運行數據

由表1可以看出,智能控制系統投用后1#爐SCR出口NOx平均含量較投用前升高9.75 mg/m3,1#爐氨單耗平均值較投用前降低0.10 m3/[t(氨/蒸汽)]。

4 結論

1#爐脫硝精準噴氨智能控制系統投用后：①實現了SNCR1、2區噴氨、3區噴氨及SCR噴氨的自動調整控制;②SCR出口NOx含量中心值能根據裝置運行需求實現穩定控制;③噸蒸汽氨單耗較低;在標定期間,智能系統仍能進行控制,減少煙氣出口NOx排放超標和氨逃逸。

智優專家控制系統(DXAICS)具有如下特點：①投資少,裝置現場無需增加設備設施。②先仿真后實施,提升運行可靠性、穩定性和安全性。項目現場實施前先運行自主開發的仿真系統,線下進行參數設置、建模運行,達到理想運行狀態,避免在線調節造成裝置的波動。③國內獨有的NOx儀表標定期間智能控制技術。④神經元網絡自適應模型通過對DCS采集來的大量訓練數據進行學習,實現煙道流場分布及SCR出口檢測誤差預測。

本次采用智優專家控制系統(DXAICS)改造首家將大滯后智能在線優化技術應用在煙氣脫硝系統上,實施后達到了預期的效果。實現了自動化控制,降低了操作人員的勞動強度;降低了被控參數的波動幅度,最大限度地消除了系統因素的干擾;保證了NOx和氨逃逸雙達標排放,降低環境污染和處理費用;NOx在線儀表標定期間實現智能控制,國內同類產品均無法實現控制。在解決脫硝系統的復雜性和滯后性起到很好的效果。