CN109636048A - 一种scr脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法,包括:S1,根据喷氨格栅和喷氨分区的参数,确定喷氨嘴阵列的分区方式;S2,基于GAMBIT软件生成的流场网络,得到催化剂入口观测面网格计算单元的划分结果;S3,建立催化剂入口观测面网格计算单元氨浓度与各个喷氨分区喷氨速度之间的模型;S4,利用CFD流场仿真得到不同喷氨速度设置下催化剂入口观测面的氨浓度数据,求解S3模型中的系数矩阵;S5,建立非均匀喷氨优化数学模型,以观测面氨浓度相对标准差最小化为目标函数,同时考虑喷氨速度的约束条件,采用凸二次规划求解各分区最优喷氨速度。本发明可降低非均匀喷氨设计难度,快速高效地使氨浓度均匀度达标。

Description

一种SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法
技术领域
本发明涉及火电环保技术领域,具体地,涉及一种SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法。
背景技术
火电机组燃煤产生大量氮氧化物(NOx),不仅会对环境造成严重污染,而且危害人们的健康。选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction)烟气脱硝技术,因其脱硝效率高、选择性好、运行温度低等优点成为目前火电厂烟气脱硝的主流技术。选择性催化还原技术的主要原理是利用氨(NH3)作为还原剂,通过喷氨格栅与含有氮氧化物的烟气混合,在V2O5/WO3/TiO2或V2O5/MoO3/TiO2组成的催化剂的作用下进行反应,将氮氧化物还原成氮气和水,从而脱除烟气中有害的NOx。NH3和NOx的混合均匀程度与SCR装置脱硝性能有直接关联。氨氮摩尔比均匀分布可保证氮氧化物反应完全,使装置具有较高的脱硝效率,同时维持氨逃逸率在较低的水平,控制SCR脱硝的运行成本。实际工程应用中,往往需要设计氨混合设备和喷氨策略,来使进入催化剂的烟气中NH3/NOx的混合均匀,一般要求催化剂入口平面氨浓度分布相对标准差控制在5%以内。
然而,对于实际运行的脱硝装置,喷氨格栅所在区域烟气速度分布往往不均匀,一般只能用试凑的办法解决NH3和NOx的均匀问题。耗时较长且不一定得到最优结果。
经过对现有技术文献检索后发现,吴学智、聂会建等在《电力科技与环保》(2014年第30卷第5期:26-29)发表了“SCR脱硝系统不均匀喷氨方案的数值模拟研究”,基于氨氮摩尔比观测面的NH3/NOx分布,通过不断迭代修正喷氨嘴的喷氨速度计算喷氨调节量,一定程度上减少了非均匀喷氨设计的工作量。然而该文所述方法仅通过试凑,需要大量的计算空间和时间,且无法保证获得最优结果。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供了一种SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法,该方法不需要通过大量迭代和试凑,而是通过建立模型求解凸二次规划问题寻求最优解,从而高效地确定符合行业标准的喷氨策略。
为实现上述的技术目的,本发明提供的SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法,包括:
S1、根据喷氨格栅和喷氨分区的参数,确定喷氨嘴阵列的分区方式即喷氨分区,每个喷氨分区内的喷氨速度可独立设置;
S2、基于GAMBIT软件生成的流场网络,得到催化剂入口观测面网格计算单元的划分结果;
S3、建立催化剂入口观测面网格计算单元氨浓度与各个喷氨分区喷氨速度之间的模型,所述模型如下:
Y=Av+Bb,b=[1 1...1 1]1×m T (1)
上式中:
Y=[y1 y2...yn-1 yn]T,代表了在催化剂入口的观测面n个网格计算单元的氨浓度值;
v=[v1 v2...vm-1 vm]T,代表了m个喷氨分区的喷氨速度;
A和B是系数矩阵:
其中:第i个网格计算单元的氨浓度值其中ai,j,bi,j是系数因子,vj是第j个喷氨分区的喷氨速度;
S4、利用CFD流场仿真得到不同喷氨速度设置下催化剂入口观测面的氨浓度数据,运用最小二乘法,求解S3所述模型中的系数矩阵A和B;
S5、建立非均匀喷氨优化数学模型,以观测面氨浓度相对标准差最小化为目标函数,同时考虑喷氨速度的约束条件,采用凸二次规划,求解各分区最优喷氨速度,从而实现SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划的优化设计。
优选地,S1中,所述喷氨格栅和喷氨分区的参数,包括喷氨嘴直径、喷氨嘴个数和结构、格栅间距、喷氨速度独立控制区域。每个喷氨分区内的喷氨速度可独立设置,同一个喷氨分区内的喷氨速度保持一致。
优选地,S2中,所述催化剂入口观测面,是衡量催化剂入口平面氨浓度分布相对标准差是否满足设计标准(小于5%)的观测面。
优选地,S4中,针对S1中每一个独立的喷氨分区,设置喷氨速度为下限vlb和上限vub,并分别记录以上两种喷氨速度设置下S2中所述催化剂入口的观测面的氨浓度分布数据;即每个喷氨分区均通过仿真得到两组不同条件下催化剂入口观测面的氨浓度,且其余未选中的喷氨分区不设置喷氨。
优选地,S5中,为获得催化剂入口的观测面的氨浓度分布相对标准差最小,建立目标函数和约束条件如下的数学模型:.
其中:σy是催化剂入口的观测面n个网格计算单元的氨浓度值标准差和均值;vlb和vub是喷氨速度取值范围的下限和上限,是所有喷氨分区喷氨速度的均值。
当氨气流量和烟气流量确定时,是一个常数,则式(2)可转化为式(3),目标函数为催化剂入口观测面的氨浓度的方差:
上式目标函数记为
其中:H=2AúA,
上式Hesse阵H=2AúA为正定矩阵,故该二次规划问题是凸二次规划问题,局部最优解为全局最优解。
与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:
本发明通过建立求解凸二次规划问题,直接输出最优喷氨速度组合,高效快速,不需要通过大量试凑与迭代。既节约时间,也降低了非均匀喷氨设计的难度。本发明可以为降低催化剂入口氨浓度相对标准差提供理论方法,对确保还原剂氨浓度均匀度达标,确保NOx近零排放具有重要意义。
附图说明
图1本发明一实施例中SCR脱硝系统非均匀喷氨方法流程示意图;
图2本发明一实施例中喷氨分区示意图(以3×6分区为例);
图3本发明一实施例中催化剂入口观测面的网格和编号示意图;
图4本发明一实施例中各分区最优喷氨速度示意图;
图5本发明一实施例中催化剂入口观测面的氨浓度分布云图;
图6本发明一实施例中催化剂入口观测面的氨浓度分布直方图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
如图1所示,本发明的SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法的流程图,其中实施例可以参照以下步骤执行:
S1,根据脱硝装置施工方提资,获得喷氨格栅和喷氨分区的参数,确定喷氨嘴阵列的分区方式;
S2,基于GAMBIT软件生成的流场网络,得到催化剂入口观测面网格计算单元的划分结果;
S3,建立催化剂入口观测面网格计算单元氨浓度与各个喷氨分区喷氨速度之间的模型;
S4,利用CFD流场仿真得到不同喷氨速度设置下催化剂入口观测面的氨浓度数据,求解S3模型中的系数矩阵;其中,最小二乘法是成熟算法,比如可以参见石贤良,吴成富在《微处理机》(2005年第26卷第6期:44-46)的“基于MATLAB的最小二乘法参数辨识与仿真”。
S5,建立非均匀喷氨优化数学模型,以观测面氨浓度相对标准差最小化为目标函数,同时考虑喷氨速度的约束条件,采用凸二次规划,求解各分区最优喷氨速度。其中,凸二次规划是经典的数学规划问题,比如可以参见龚小玉,胡振鹏等在《数学的实践与认识》(2012年第42卷第17期:206-210)发表的“一种新的求解凸二次规划的原始-对偶多项式内点算法”。
上述S3中,建立催化剂入口观测面网格计算单元氨浓度与各个喷氨分区喷氨速度之间的模型,具体如下:
在SCR脱硝系统结构(包括烟道和烟道内导流板)已确定的前提下,由于氨气与烟气的流量比一般小于1:100,假设:
(1)氨气在烟道的流动过程中,烟气对由每个喷氨区的喷氨嘴注入的氨气在烟道中的流动的影响是主要的,而每个喷氨区的喷氨嘴的氨气之间的相互影响是次要的,可忽略不计。
(2)催化剂入口每个网格计算单元的NH3浓度与每个喷氨分区的喷氨速度呈线性关系。
根据工程经验,上述假设在大部分场合是能得到满足的。
建立催化剂入口氨浓度与各个喷氨分区喷氨速度模型如下:
Y=Av+Bb,b=[1 1...1 1]1×m T (1)
其中:Y=[y1 y2...yn-1 yn]T,代表了在催化剂入口的观测面n个网格计算单元的氨浓度值;v=[v1 v2...vm-1 vm]T,代表了m个喷氨分区的喷氨速度;A和B是系数矩阵。
其中:第i个网格计算单元的氨浓度其中ai,j,bi,j是系数因子,vj是第j个喷氨分区的喷氨速度。
基于上述说明,以下以一具体应用实施例来说,实施例以某350MW燃煤机组SCR脱硝装置为例,该装置共有324个喷氨嘴,直径为12mm,喷氨格栅的独立调控区域有3×6=18个,如图2所示。实施例包括以下具体实施步骤:
S1、根据施工方提资,确定每个喷氨嘴的直径为12mm,喷氨格栅有3排,喷氨嘴间距为230mm。每个喷氨分区内喷嘴的喷氨速度可独立设置,同一个喷氨分区内的喷氨速度保持一致。
S2、设置催化剂入口观测面为第一层催化剂入口0.2m处截面。根据GAMBIT软件对SCR脱硝系统的网格划分,确定催化剂入口观测面的网格计算单元数目为4176个,如图3所示。
S3、建立催化剂入口观测面网格计算单元氨浓度与各个喷氨分区喷氨速度之间的模型如下:
Y=Av+Bb,b=[1 1...1 1]1×m T (1)
其中:Y=[y1 y2...yn-1 yn]T,代表了在催化剂入口的观测面n个网格计算单元的氨浓度值;v=[v1 v2...vm-1 vm]T,代表了m个喷氨分区的喷氨速度;A和B是系数矩阵。
其中:第i个网格计算单元的氨浓度其中ai,j,bi,j是系数因子,vj是第j个喷氨分区的喷氨速度。
S4、针对S1中确立的喷氨分区方式,从1号喷氨分区到18号喷氨分区,分别独立设置每一喷氨分区的喷氨速度下限vlb为15m/s和上限vub为25m/s,未选中的喷氨分区不进行喷氨。通过CFD仿真得到共36组催化剂入口的观测面的氨浓度分布数据。利用MATLAB软件对氨浓度分布数据进行预处理,并运用最小二乘法求解喷氨分区与催化剂入口观测面各个网格计算单元的氨浓度之间的系数矩阵A和B。
S5、以观测面氨浓度相对标准差最小化为目标函数,建立非均匀喷氨优化数学模型如下:
其中:σy是催化剂入口的观测面n个网格计算单元的氨浓度值标准差和均值;15m/s和25m/s是喷氨速度取值范围的下限和上限,是所有喷氨分区喷氨速度的均值。
当氨气流量和烟气流量确定时,是一个常数,则式(2)可转化为式(3),目标函数为催化剂入口观测面的氨浓度的方差:
上式目标函数记为
其中:H=2AúA,
上式Hesse阵H=2AúA为正定矩阵,故该二次规划问题是凸二次规划问题,局部最优解为全局最优解。
利用MATLAB软件中的fmincon函数,采用内点法求解该凸二次规划问题,得到18个分区的最优喷氨速度如图4所示。以此喷氨设置得到催化剂入口观测面氨浓度分布云图如图5所示,催化剂入口观测面氨浓度分布直方图如图6所示,此时催化剂入口观测面NH3浓度分布相对标准差为2.53%,满足设计要求,对SCR系统控制阀的控制具有一定的鲁棒性。进一步在改变负荷的条件下,采用此非均匀喷氨方法均可实现催化剂入口氨浓度分布标准差小于3%,与小于5%的设计要求相比始终有较大的安全裕量。可见,该非均匀喷氨方法能快速高效地确定喷氨策略,对确保还原剂氨浓度均匀度达标具有重要意义。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改,这并不影响本发明的实质内容。

Claims (4)

1.一种SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法,其特征在于,包括:
S1、根据喷氨格栅和喷氨分区的参数,确定喷氨嘴阵列的分区方式即喷氨分区,每个喷氨分区内的喷氨速度可独立设置;
S2、基于GAMBIT软件生成的流场网络,得到催化剂入口观测面网格计算单元的划分结果;
S3、建立催化剂入口观测面网格计算单元氨浓度与各个喷氨分区喷氨速度之间的模型,所述模型如下:
Y=Av+Bb,b=[1 1 ... 1 1]1×m T (1)
上式中:
Y=[y1 y2 ... yn-1 yn]T,代表了在催化剂入口的观测面n个网格计算单元的氨浓度值;
v=[v1 v2 ... vm-1 vm]T,代表了m个喷氨分区的喷氨速度;
A和B是系数矩阵:
其中:第i个网格计算单元的氨浓度值其中ai,j,bi,j是系数因子,vj是第j个喷氨分区的喷氨速度;
S4、利用CFD流场仿真得到不同喷氨速度设置下催化剂入口观测面的氨浓度数据,运用最小二乘法,求解S3所述模型中的系数矩阵A和B;
S5、建立非均匀喷氨优化数学模型,以观测面氨浓度相对标准差最小化为目标函数,同时考虑喷氨速度的约束条件,采用凸二次规划,求解各分区最优喷氨速度,从而实现SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划的优化设计。
2.根据权利要求1所述一种SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法,其特征在于,S2中,所述催化剂入口观测面,是衡量催化剂入口平面氨浓度分布相对标准差是否满足设计标准的观测面,其中设计标准是指小于5%。
3.根据权利要求1所述一种SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法,其特征在于,S4中,针对S1中每一个独立的喷氨分区,设置喷氨速度为下限vlb和上限vub,并分别记录以上两种喷氨设置下S2中所述催化剂入口的观测面的氨浓度分布数据,即:每个喷氨分区均通过流场仿真得到两组不同条件下催化剂入口观测面的氨浓度,且其余未选中的喷氨分区不设置喷氨。
4.根据权利要求1所述一种SCR脱硝系统非均匀喷氨凸二次规划优化设计方法,其特征在于,S5中,为获得催化剂入口的观测面的氨浓度分布相对标准差最小,建立目标函数和约束条件如下的数学模型:.
其中:σy是催化剂入口的观测面n个网格计算单元的氨浓度值标准差和均值;vlb和vub是喷氨速度取值范围的下限和上限,是所有喷氨分区喷氨速度的均值;
当烟气流量确定时,是一个常数,则式(2)可转化为式(3),目标函数为催化剂入口观测面的氨浓度的方差:
上式目标函数记为
其中:H=2AúA,
上式Hesse阵H=2AúA为正定矩阵,故该二次规划问题是凸二次规划问题,局部最优解为全局最优解。
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