CN105498497A - 多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备及其控制方法 - Google Patents

Abstract

一种多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备，包括过程参数检测装置、过程参数调节装置和计算机控制系统，所述计算机控制系统连接上述各参数检测装置和参数调节装置，接收各检测装置的过程参数信号，运行脱硫脱硝过程多变量控制算法以及向各调节装置输出控制信号。以及一种采用该设备的控制方法。通过本发明的控制方法，能够提高脱硫脱硝控制精度，降低运行成本，克服脱硫脱硝过程的大时滞、大惯性以及各种内部扰动造成的排放烟气的脱硫脱硝指标波动，实现环保指标卡边控制。

Description

多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备及其控制方法

技术领域

本发明涉及燃烧烟气脱硫脱硝领域，更具体地涉及一种多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备及其控制方法。

背景技术

燃烧过程是提供热能的主要手段，在工业生产中广泛存在。然而燃烧所产生的烟气往往含有SO₂和氮氧化物NO_x，这些成分是重要的大气污染物，会导致酸雨、雾霾、化学烟雾，对人类、动物、植物和建筑、设施有着长期的损害。

脱硫脱硝是燃烧烟气处理、减少SO₂和氮氧化物NO_x排放的重要技术手段。脱硫脱硝的工艺很多，湿式氨法强制湍流脱硫、强制氧化尿素脱硝一体化工艺是其中一种(如图1所示)。该方法所包含的设备包括：引风机、余热回收锅炉、增压风机、脱硫塔、脱硝塔、硫酸铵循环槽、固液分离器、脱水干燥设备、尿素溶液储槽以及管道和循环泵等辅助设备。该方法涉及的外部输入介质包括：(1)烟气；(2)氨水；(3)臭氧；(4)除氧水；(5)工艺水；(6)亚硫酸铵氧化用压缩空气。本方法涉及的输出介质包括：(1)符合环保要求的达标排放烟气；(2)硫酸铵固体；(3)低压蒸汽。

烟气经引风机送入余热回收锅炉，将烟气温度降至160℃左右，回收烟气余热产出蒸汽；余热回收后的烟气经过增压风机，经烟气输入管道，在入脱硫塔之前与臭氧输入管道汇合，烟气中的NO(部分)与臭氧快速反应，生成NO₂，烟气与臭氧混合后送入脱硫塔浓缩段。

在浓缩段内，从硫酸铵循环槽经循环泵送来的含硫酸铵的溶液从浓缩段顶部喷淋，与160℃左右的热烟气逆流接触来蒸发喷淋液中的水分，实现硫酸铵的浓缩，浓缩段底部液送至硫酸铵循环槽。经过反复的喷淋-蒸发-浓缩，将硫酸铵储槽中的硫酸铵固含量提高到5％以上，出料至固液分离，并经过干燥脱水，产出硫酸铵固体，包装外运。固液分离后得到的母液，返回至脱硫塔储液槽。每次完成出料后，从脱硫塔储液槽将储液送至硫酸铵循环槽。经过浓缩段的烟气温度从160℃降至65℃左右，经气体管路(如气帽)进入到脱硫塔的吸收段，与顶部喷淋的脱硫吸收液(有效成分是(NH₄)₂SO₃)逆流接触，在增压风机形成的强烈湍流状态下完成传质脱硫，脱硫的反应方程式：(NH₄)₂SO₃+SO₂+H₂O＝2(NH₄)HSO₃，同时烟气中的NO₂和NO与来自脱硝塔塔底的含尿素残液逆流接触，实现预脱硝，脱硝反应方程式：CO(NH₂)₂+NO₂+NO＝CO₂+3N₂+2H₂O。吸收段底部的液槽液体回流到脱硫塔底部的储液槽。为了恢复吸收液的吸收能力，加入补充氨水(含量10％左右)，反应方程式：(NH₄)HSO₃+(NH₄)OH＝(NH₄)₂SO₃+H₂O。吸收液的pH值控制在5.5左右。脱硫塔顶部可喷淋工艺水，保持储液槽的液位在合理范围内。储液槽底部鼓入空气，将储液槽中的部分(NH₄)₂SO₃氧化为(NH₄)₂SO₄，反应方程式：2(NH₄)₂SO₃+O₂＝2(NH₄)SO₄。储液槽与浓缩段之间通过空气管道将空气导入的浓缩段，调节空气量和空气压力，改变氧化的程度。

脱硫塔顶脱硫后的烟气管道与臭氧输入管道连接，向脱硫后的60℃左右的烟气中混入臭氧，烟气中的NO(部分)与臭氧快速反应，生成NO₂，控制NO₂和NO的比例为1∶1。烟气进入脱硝塔下部，与脱硝塔顶部喷淋的尿素溶液逆流接触，完成脱硝。脱硝反应方程式：CO(NH₂)₂+NO₂+NO＝CO₂+3N₂+2H₂O。脱硝塔底部残液通过循环泵反复泵送至顶部，适当补充入新的尿素溶液以保持脱硝吸收液的尿素浓度大于10％。脱硝塔底部的部分残液送至脱硫塔顶部喷淋，实现预脱硝并将脱硝产生的多余水分补充至脱硫塔。经过脱硫、脱硝，达到环保排放标准的烟气在脱硝塔顶部排入大气，完成烟气的全部处理过程。

该脱硫脱硝过程的控制目标是使处理后的烟气中的SO₂和氮氧化物NO_x的含量满足国家环保标准要求的排放指标，并能够适应烟气量负荷、烟气成分波动以及脱硫脱硝装置内部各种操作特性(阻力、传质效率、阀门性能等)的变化。

但是采用该装置进行排放物的处理，往往由于烟气成分以及流量发生变化或者内部系统存在各种扰动，相应的过程参数仍保持原有设定值，导致加入的反应物过多而增加成本或者过少而未充分脱硫脱硝，使处理后的烟气中的SO₂和氮氧化物NO_x的含量不能满足国家环保标准要求的排放指标。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于设计一种多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备，作为优选，该一体化设备能够提高脱硫脱硝控制精度，降低运行成本，克服脱硫脱硝过程的大时滞、大惯性以及各种内部扰动造成的排放烟气的脱硫脱硝指标波动，实现环保指标卡边控制。

为实现上述目的，本发明提出了一种多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备，所述烟气脱硫脱硝一体化设备包括增压风机、脱硫塔、脱硝塔，以及过程参数检测装置、过程参数调节装置和计算机控制系统，其中，

所述过程参数检测装置含有脱硫塔入口烟气成分检测装置和脱硝塔出口烟气成分检测装置，以及含有增压风机出口压力检测装置、脱硫塔入口臭氧流量检测装置、脱硝塔入口臭氧流量检测装置中的一种以上装置；

所述过程参数调节装置包含增压风机出口压力调节装置、脱硫塔入口臭氧流量调节装置、脱硝塔入口臭氧流量调节装置、脱硫液循环流量调节装置、脱硝液循环流量调节装置和脱硝塔塔底泵送至脱硫塔塔顶的脱硝液流量调节装置中的两种以上装置；

所述计算机控制系统连接所述各过程参数检测装置和过程参数调节装置，接收所述各过程参数检测装置输出的过程参数信号，运行脱硫脱硝过程多变量控制算法以及向各所述过程参数调节装置输出控制信号。

根据本发明的一种具体实施方式，过程参数检测装置进一步包括扰动前馈检测装置，所述扰动前馈检测装置包括脱硫塔储液槽pH值测量装置和/或脱硝液尿素含量检测装置。

根据本发明的一种具体实施方式，烟气脱硫脱硝一体化设备为湿式氨法强制湍流脱硫、强制氧化尿素脱硝一体化设备。

根据本发明的一种具体实施方式，过程参数检测装置进一步包括脱硫塔储液槽氧化空气入口风压检测装置、脱硝塔底残液量检测装置、脱硫塔储液槽液位检测装置、脱硝塔塔底液位检测装置、硫酸铵循环槽液位检测装置、脱硫塔储液槽溶液比重检测装置、硫酸铵循环槽内液体比重检测装置和脱硫液pH值检测装置中的至少一种装置。

根据本发明的一种具体实施方式，过程参数调节装置进一步包括硫酸铵循铵浓缩循环泵调节装置和/或氨水流量调节装置。

本发明还提供一种以上任意一项所述多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，在所述计算机控制系统中采用脱硫脱硝过程的动力学模型，实现对各输出参数的预测；

步骤二，在采样周期，计算机控制系统在接收各过程参数检测装置检测的过程参数信号，根据动力学模型运行脱硫脱硝过程多变量控制算法，利用非线性优化方法计算最优控制参数序列；

步骤三，计算机控制系统根据上述控制算法所得参数序列分别向各对应参数的过程参数调节装置输出控制信号；

步骤四，当采样周期结束，结束控制工艺；当继续采样周期，重复步骤一、步骤二和步骤三，实现脱硫脱硝过程多变量预测控制。

根据本发明的一种具体实施方式，上述控制方法中，动力学模型采用参数形式模型、非参数形式模型或智能模型。

根据本发明的一种具体实施方式，上述控制方法中，所述参数形式模型为传递函数或差分方程模型；所述非参数形式模型为阶跃响应或脉冲响应模型；所述智能模型为神经网络或模糊模型。

根据本发明的一种具体实施方式，上述控制方法中，动力学模型采用参数形式模型、非参数形式模型或智能模型。

所述预测的间隔时间大于最慢过程参数的过程过渡时间。

基于上述技术方案可知，本发明的烟气脱硫脱硝一体化设备及其控制方法具有以下有益效果：

(1)通过含计算机系统的控制方式，实现脱硫脱硝装置的自动控制，使脱硫脱硝工艺流程处理后的烟气中的SO₂和氮氧化物NO_x的含量满足国家环保标准要求的排放指标限制，克服烟气量、烟气成分波动，以及各种内部扰动；

(2)通过采样周期内对参数进行采样，检测扰动参数，及时调整过程参数，实现脱硫脱硝装置的运行优化，减少臭氧用量和增压风机电耗，降低装置运行成本；

(3)通过设定合理的采样周期，更好地克服脱硫脱硝过程大惯性大滞后的影响，提高控制精度；

(4)通过设置测扰动前馈反馈装置，能更加准确的控制各参数以及控制最终烟气的SO₂含量和氮氧化物NO_x含量。

附图说明

图1是现有技术中一种脱硫脱硝工艺的示意图；

图2是多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备的控制流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

实施例

如图2所示，在本发明的脱硫脱硝一体化设备中，涉及控制方式的相关设置如下：

首先，过程参数检测仪表：脱硫塔入口臭氧流量检测装置I1；脱硝塔入口的臭氧流量检测装置I2；脱硫液循环量检测装置I3；脱硝液循环量检测装置I4；脱硝液尿素含量检测装置I5；增压风机出口压力检测装置I6；脱硫塔入口烟气成分检测装置I7(包括NO、NO₂和SO₂的成分)；脱硫塔储液槽氧化空气入口风压检测装置I8；泵送值脱硫塔顶部的脱硝塔底残液量检测装置I9；脱硝塔顶部排放烟气的成分检测装置I10(NO_x和SO₂)；脱硫塔储液槽液位检测装置I11；脱硝塔塔底液位检测装置I12；硫酸铵循环槽液位检测装置I13；脱硫塔储液槽溶液比重检测装置I14；硫酸铵循环槽内液体比重检测装置I15；脱硫液pH值检测装置I16。

另外，一体化装置设置如下调节装置：增压风机转速变频调节装置C1；脱硫塔入口臭氧流量调节阀C2；脱硝塔入口臭氧流量调节阀C3；脱硫液循环泵变频调节或者调节阀C4；脱硝液循环泵变频调节或者调节阀C5；脱硫塔储液槽氧化空气风机变频调节装置C6；脱硝塔底残液泵送至脱硫塔顶部循环泵变频调节或者调节阀C7；硫酸铵循铵浓缩循环泵变频调节或者调节阀C8；氨水流量调节阀C9。

一体化装置中设置计算机控制系统，控制器(例如PID控制器)接入所设置的过程参数检测信号和调节信号，运行脱硫脱硝过程多变量控制算法，进行过程参数信号的实时采集和控制计算，并送出控制信号调节装置的运行。多变量控制以多个单回路闭环控制为广义对象，以基础回路设定值为控制输入，以脱硝塔顶部排放烟气的SO₂含量和氮氧化物NO_x含量为控制输出，带有可测扰动前馈。

上述基础控制回路包括表1所示：

表1

上述前馈控制包括表2所示：

表2

以各个基础控制回路的设定值作为广义对象的输入，以脱硝塔顶部排放烟气中的NO_x含量和SO₂含量为广义对象输出，针对这个的多变量过程，实施多变量控制，以消除过程内部的耦合以及脱硫脱硝过程的大时滞大惯性的影响。

多变量控制算法采用脱硫脱硝过程的动力学模型，模型可以采用参数形式(传递函数、差分方程等)或者非参数形式(阶跃响应、脉冲响应等)或者智能模型(神经网络、模糊模型等)，模型的目的在于实现过程未来输出的预测。模型预测结构如下：

$\left[\begin{array}{c}CV1\\ CV2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}& M_{14}& M_{15}& M_{16}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}& M_{24}& M_{25}& M_{26}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}MV1\\ MV2\\ MV3\\ MV4\\ MV5\\ MV6\end{array}\right];$

以阶跃响应测试为例，每次仅仅改变一个广义控制输入，其它的输入保持在当前工作点不变，记录广义对象的输出，即脱硝塔顶部排放烟气中的NO_x含量和SO₂含量，将输入与输出与稳态工作点的差值作为阶跃响应模型。通过重复多次测试，消除数据噪声和扰动的影响。针对MV1至MV6，通过这种方式就可以建立脱硫脱硝装置的阶跃响应模型。

多变量控制算法采用预测控制，以克服脱硫、脱硝过程的大滞后，满足运行约束条件，并实现卡边控制。采样(控制)周期满足脱硫脱硝最快过程变量的采样定理要求，预测时域大于脱硫脱硝最慢过程的过程过渡时间。所述最快和最慢过程可根据脱硫脱硝过程动力学模型来确定，预测控制的控制时域与预测时域相同。

多变量控制所涉及的预测控制的目标函数包含三个因素：(1)排放烟气NO_x含量和SO₂含量的实际值与目标值的偏差；(2)脱硫塔入口臭氧加入量；(3)脱硝塔入口臭氧加入量；(4)增压风机压力。

多变量预测控制的数学描述如下：

$\begin{array}{c}\min J=W_{cv1}\underset{i=1}{\overset{P}{\Σ}}{\[CV{1}_{sp}-CV1\left(i\right)\]}^2+W_{cv2}\underset{i=1}{\overset{P}{\Σ}}{\[CV{2}_{sp}-CV2\left(i\right)\]}^2\\ +W_{I1}\underset{i=1}{\overset{P}{\Σ}}I1{\left(i\right)}^2+W_{I2}{\left(i\right)}^2+W_{I6}\underset{i=1}{\overset{P}{\Σ}}I6{\left(i\right)}^2\end{array}$

$\left[\begin{array}{c}CV1\\ CV2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}& M_{14}& M_{15}& M_{16}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}& M_{24}& M_{25}& M_{26}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}MV1\\ MV2\\ MV3\\ MV4\\ MV5\\ MV6\end{array}\right]$

MV1_min≤MV1≤MV1_max

MV2_min≤MV2≤MV2_max

MV3_min≤MV3≤MV3_max

MV4_min≤MV4≤MV4_max

MV5_min≤MV5≤MV5_max

MV6_min≤MV6≤MV6_max

CV1(0)＝B1

CV2(0)＝B2

其中P表示控制时域，为自然数；J表示多变量加权目标值；i为1至P之间的整数；W_cv1，W_cv2，W_I1，W_I6是权重系数，B1，B2是过程输出的初始值。

$\left[\begin{array}{c}CV1\\ CV2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccccc}{M}_{11}& M_{12}& M_{13}& M_{14}& M_{15}& M_{16}\\ M_{21}& M_{22}& M_{23}& M_{24}& M_{25}& M_{26}\end{array}\right]\·\left[\begin{array}{c}MV1\\ MV2\\ MV3\\ MV4\\ MV5\\ MV6\end{array}\right]$ 表示脱硫脱硝过程输入输出之间的动力学模型，该模型可以采用参数形式(传递函数、差分方程等)或者非参数形式(阶跃响应、脉冲响应等)或者智能模型(神经网络、模糊模型等)，模型的目的在于实现过程未来输出的预测。

需要求解的控制序列为(其中P为控制时域)：

MV1＝[MV1(1)…MV1(P)]，

MV2＝[MV2(1)…MV2(P)]，

…

MV6＝[MV6(1)…MV6(P)]，

在采样时刻，针对所述的预测控制问题，利用非线性优化方法计算最优的控制序列，得到：

MV1(1)^*MV1(2)^*…MV1(P)^*

MV2(1)^*MV2(2)^*…MV2(P)^*

MV6(1)^*MV6(2)^*…MV6(P)^*

将第一个控制增量序列，即MV1(1)^*，MV2(1)^*，MV3(1)^*，MV4(1)^*，MV5(1)^*和MV6(1)^*输出作为各个基础控制回路的设定值。重复上述优化计算过程，实现脱硫脱硝过程多变量优化控制。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备，所述烟气脱硫脱硝一体化设备包括增压风机、脱硫塔、脱硝塔，以及过程参数检测装置、过程参数调节装置和计算机控制系统，其特征在于：

所述过程参数检测装置含有脱硫塔入口烟气成分检测装置和脱硝塔出口烟气成分检测装置，以及含有增压风机出口压力检测装置、脱硫塔入口臭氧流量检测装置、脱硝塔入口臭氧流量检测装置中的一种以上装置；

所述过程参数调节装置包含增压风机出口压力调节装置、脱硫塔入口臭氧流量调节装置、脱硝塔入口臭氧流量调节装置、脱硫液循环流量调节装置、脱硝液循环流量调节装置和脱硝塔塔底泵送至脱硫塔塔顶的脱硝液流量调节装置中的两种以上装置；

所述计算机控制系统连接所述各过程参数检测装置和过程参数调节装置，接收所述各过程参数检测装置输出的过程参数信号，运行脱硫脱硝过程多变量控制算法以及向各所述过程参数调节装置输出控制信号。

2.根据权利要求1所述的多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备，其特征在于，所述过程参数检测装置进一步包括扰动前馈检测装置，所述扰动前馈检测装置包括脱硫塔储液槽pH值测量装置和/或脱硝液尿素含量检测装置。

3.根据权利要求1或2所述的多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备，其特征在于，所述烟气脱硫脱硝一体化设备为湿式氨法强制湍流脱硫、强制氧化尿素脱硝一体化设备。

4.根据权利要求3所述的多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备，其特征在于，所述过程参数检测装置进一步包括脱硫塔储液槽氧化空气入口风压检测装置、脱硝塔底残液量检测装置、脱硫塔储液槽液位检测装置、脱硝塔塔底液位检测装置、硫酸铵循环槽液位检测装置、脱硫塔储液槽溶液比重检测装置、硫酸铵循环槽内液体比重检测装置和脱硫液pH值检测装置中的至少一种装置。

5.根据权利要求3所述的多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备，其特征在于，所述过程参数调节装置进一步包括硫酸铵循铵浓缩循环泵调节装置和/或氨水流量调节装置。

6.一种如权利要求1-5任意一项所述多变量控制的烟气脱硫脱硝一体化设备的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，在所述计算机控制系统中采用脱硫脱硝过程的动力学模型，实现对各输出参数的预测；

步骤二，在采样周期，计算机控制系统在接收各过程参数检测装置检测的过程参数信号，根据动力学模型运行脱硫脱硝过程多变量控制算法，利用非线性优化方法计算最优控制参数序列；

步骤三，计算机控制系统根据上述控制算法所得参数序列分别向各对应参数的过程参数调节装置输出控制信号；

步骤四，当采样周期结束，结束控制工艺；当继续采样周期，重复步骤一、步骤二和步骤三，实现脱硫脱硝过程多变量预测控制。

7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述动力学模型采用参数形式模型、非参数形式模型或智能模型。

8.根据权利要求7所述的控制方法，其特征在于，所述参数形式模型为传递函数或差分方程模型；所述非参数形式模型为阶跃响应或脉冲响应模型；所述智能模型为神经网络或模糊模型。

9.根据权利要求8所述的控制方法，其特征在于，所述预测的间隔时间大于最慢过程参数的过程过渡时间。