CN109411031B - 基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法,对在役脱硝催化剂进行取样检测,测得在役脱硝催化剂当前活性K1;收集燃煤电厂该机组平均烟气流量V、平均煤耗质量M、脱硝催化剂初始活性K0和脱硝催化剂当前在役时间t1等数据,将收集、检测所得数据代入公式,计算修正系数λ,得出在役脱硝催化剂失活曲线图;根据脱硝催化剂初装时厂家提供的催化剂活性阈值Ky,预测在役脱硝催化剂剩余寿命ts,计算得出该在役催化剂剩余寿命ts。本发明实现了在役脱硝催化剂剩余寿命的预测,为电厂在催化剂失效点及时更换失活催化剂提供了保证,不仅避免了催化剂潜能的浪费,减少了固体危废的产生。

Description

基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法
技术领域
本发明属于脱硝催化剂寿命管理技术领域,具体涉及一种基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法。
背景技术
SCR烟气脱硝技术是目前国内外使用最广、最成熟的燃煤电厂烟气脱硝技术。在电厂的实际生产过程中,随着时间的增长,恶劣的运行环境会逐渐造成SCR脱硝催化剂的磨蚀、微观孔道堵塞、砷中毒、碱金属中毒等,从而使催化剂表面活性位不断减少,直至失活不能达标使用。
目前,对于脱硝催化剂是否已达到使用寿命,电厂是否需要对催化剂层进行更换,通常采用传统方法进行判断,即为当电厂脱硝装置正常运行无法满足国家环保要求或催化剂层安装达24000h时,对在役催化剂进行取样中试,测试催化剂活性,评估其是否满足催化剂层安装时的性能保证值,从而进行寿命管理。然而传统方法存在很大的缺陷:①催化剂失效点判断不及时,无法预测在役脱硝催化剂剩余寿命;②从电厂察觉脱硝催化剂失活到对失活催化剂实施更换,期间需要大量时间,在此期间,电厂需要不断增大脱硝装置的喷氨量,已求满足国家环保要求,喷氨量的增加不仅造成电厂运行成本的提高,同时还会增大ABS(NH4HSO4)的产生,对后续空预器等设备的稳定运行造成极大风险。
因此,为了克服上述方法的缺点,解决在役脱硝催化剂寿命管理问题,市场急需开发一种可行、准确的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法。
发明内容
为解决现有的传统方法所存在的催化剂失效点判断不及时,无法预测在役脱硝催化剂剩余寿命等问题,本发明提出一种基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法。
本发明的目的是以下述方式实现的:
基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法,所述方法步骤如下:
步骤1:对燃煤电厂某机组在役脱硝催化剂进行取样检测,测得在役脱硝催化剂当前活性K1(m/h);
步骤2:收集燃煤电厂该机组平均烟气流量V(m3/h)、平均煤耗质量M(t/h)、脱硝催化剂初始活性K0(m/h)和脱硝催化剂当前在役时间t1(h)的数据,并对电厂粉煤灰及煤样进行多次取样检测取平均值,得出粉煤灰中二氧化硅质量分数SiO2(%)、三氧化二铁质量分数Fe2O3(%)、三氧化二铝质量分数Al2O3(%)、粉煤灰平均粒径
Figure GDA0003181399700000021
和煤样中收到基灰分质量分数A(%)、氧化钾含量K2O(μg/g)、氧化钠含量Na2O(μg/g)、三氧化二砷含量As2O3(μg/g)、氧化钙含量CaO(μg/g);
步骤3:将收集、检测所得数据以及在役脱硝催化剂当前活性K1代入公式
Figure GDA0003181399700000022
计算修正系数λ,得出在役脱硝催化剂失活曲线图;
步骤4:根据脱硝催化剂初装时厂家提供的催化剂活性阈值Ky(m/h),得到催化剂的总寿命ty,ty-t1=ts,得到在役脱硝催化剂剩余寿命ts(h)。
相对于现有技术,本发明具有如下有益效果:
1、本发明实现了在役脱硝催化剂剩余寿命的预测,为电厂在催化剂失效点及时更换失活催化剂提供了保证,不仅避免了催化剂潜能的浪费,减少了固体危废的产生,同时大大降低了电厂运行承担的环保风险和设备风险。
2、本发明的使用数据均基于在役脱硝催化剂的实际运行条件,具有较高的可行性和准确性。
附图说明
图1是本发明实施例中所得某燃煤电厂某机组在役脱硝催化剂失活曲线图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明,以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法,所述方法步骤如下:
步骤1:对燃煤电厂某机组在役脱硝催化剂进行取样检测,测得在役脱硝催化剂当前活性K1(m/h);
步骤2:收集燃煤电厂该机组平均烟气流量V(m3/h)、平均煤耗质量M(t/h)、脱硝催化剂初始活性K0(m/h)和脱硝催化剂当前在役时间t1(h)的数据,并对电厂粉煤灰及煤样进行多次取样检测取平均值,得出粉煤灰中二氧化硅质量分数SiO2(%)、三氧化二铁质量分数Fe2O3(%)、三氧化二铝质量分数Al2O3(%)、粉煤灰平均粒径
Figure GDA0003181399700000023
和煤样中收到基灰分质量分数A(%)、氧化钾含量K2O(μg/g)、氧化钠含量Na2O(μg/g)、三氧化二砷含量As2O3(μg/g)、氧化钙含量CaO(μg/g);
步骤3:将收集、检测所得数据以及在役脱硝催化剂当前活性K1代入公式
Figure GDA0003181399700000031
计算修正系数λ,得出在役脱硝催化剂失活曲线图;
步骤4:根据脱硝催化剂初装时厂家提供的催化剂活性阈值Ky(m/h),得到催化剂的总寿命ty,ty-t1=ts,得到在役脱硝催化剂剩余寿命ts(h)。
实施例:
基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法,方法步骤如下:
步骤1:对某燃煤电厂某机组在役脱硝催化剂进行取样检测,测得在役脱硝催化剂当前活性K1(m/h),实测K1为24.1m/h;
步骤2:收集燃煤电厂该机组平均烟气流量V(m3/h,标态、干基、6%O2)、平均煤耗质量M(t/h)、脱硝催化剂初始活性K0(m/h)和脱硝催化剂当前在役时间t1(h)的数据,并对电厂粉煤灰及煤样进行多次取样检测取平均值,得出粉煤灰中二氧化硅质量分数SiO2(%)、三氧化二铁质量分数Fe2O3(%)、三氧化二铝质量分数Al2O3(%)、粉煤灰平均粒径d(μm)和煤样中收到基灰分质量分数A(%)、氧化钾含量K2O(μg/g)、氧化钠含量Na2O(μg/g)、为三氧化二砷含量As2O3(μg/g)、氧化钙含量CaO(μg/g),收集所得数据:V为1168970(m3/h,标态、干基、6%O2)、M为72t/h、K0为25.2m/h、t1为9072h,检测所得数据:SiO2为51.0%、Fe2O3为7.2%、Al2O3为24.4%、
Figure GDA0003181399700000032
为32.5μm、A为21.1%、K2O为3354.9μg/g、Na2O为1666.9μg/g、As2O3为41.3μg/g、CaO为11626.1μg/g;
步骤3:将收集、检测所得数据以及在役脱硝催化剂当前活性K1代入公式
Figure GDA0003181399700000033
计算修正系数λ,λ为1.1852×10-33,得出在役脱硝催化剂失活曲线图,如图1所示;
步骤4:根据脱硝催化剂初装时厂家提供的催化剂活性阈值Ky(m/h),预测在役脱硝催化剂剩余寿命ts(h),Ky为23.6m/h,计算得出该在役催化剂剩余寿命ts为4261h。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明整体构思前提下,还可以作出若干改变和改进,这些也应该视为本发明的保护范围。

Claims (1)

1.基于实际运行条件的在役脱硝催化剂剩余寿命预测方法,其特征在于:具体步骤如下:
(1)对燃煤电厂某机组在役脱硝催化剂进行取样检测,测得在役脱硝催化剂当前活性K1
(2)收集燃煤电厂该机组平均烟气流量V、平均煤耗质量M、脱硝催化剂初始活性K0和脱硝催化剂当前在役时间t1的数据,并对电厂粉煤灰及煤样进行多次取样检测取平均值,得出粉煤灰中二氧化硅质量分数SiO2、三氧化二铁质量分数Fe2O3、三氧化二铝质量分数Al2O3、粉煤灰平均粒径
Figure FDA0003181399690000011
和煤样中收到基灰分质量分数A、氧化钾含量K2O、氧化钠含量Na2O、三氧化二砷含量As2O3、氧化钙含量CaO;
(3)将收集、检测所得数据以及在役脱硝催化剂当前活性K1代入公式
Figure FDA0003181399690000012
其中,t为脱硝催化剂在役时间,K为脱硝催化剂活性,计算修正系数λ,得出在役脱硝催化剂失活曲线图;
(4)根据脱硝催化剂初装时厂家提供的催化剂活性阈值Ky,得到催化剂的总寿命ty,ty-t1=ts,得到在役脱硝催化剂剩余寿命ts
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