CN110496507B - 一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，其步骤包括：构建脱硫量表，得到分钟脱硫量的走势曲线，预判亚硫酸钙浓度的走势曲线，构建及更新亚硫酸钙增量表，计算当前氧气的消耗量。本发明利用脱硫量的易计算性，只关注脱硫量的走势图与亚硫酸钙浓度走势图之间的关系，通过对二氧化硫转化为石膏的中间产物，即亚硫酸钙浓度的监测，间接对二氧化硫的反应过程进行检测，避开了二氧化硫转化为石膏的过程中二氧化硫在石膏浆液池中无法直接监测的问题，使拟合过程简单、实用，还通过机器学习的方式，构建并实时更新亚硫酸钙增量表，不断完善亚硫酸钙增量表，使其能够适应各种工况。
Description
技术领域
本发明涉及生产操作技术领域，尤其涉及一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法。
背景技术
在火力发电厂的湿法脱硫工艺中，烟气中的二氧化硫与脱硫剂反应生成亚硫酸钙，亚硫酸钙再与氧气反应生成副产品石膏(带结晶水的硫酸钙)，该过程中，吸收塔浆液池持续注入氧化空气，将亚硫酸钙氧化为石膏，一方面保证二氧化硫吸收过程的持续性，提高脱硫效率，另一方面防止石膏产品中亚硫酸钙含量过高，其中，氧气由脱硫塔的氧化风机送风提供。
目前火力发电行业燃烧使用的煤大多为低硫煤，氧化风机的送风能力远超实际需求，因此需要按亚硫酸钙的当前浓度，确定送风需求量，氧化风机可以适时停机，减少能源的消耗。但亚硫酸钙浓度连续测量设备成本高，大多数工厂没有这类设备，无法监控亚硫酸钙的实时浓度，因此无法精准控制氧化风机按需启停，通常是使用取样化验的方式获取亚硫酸钙浓度，然而，一次实验室化验周期在4个小时以上，无法满足按需调节氧化风机的需求。
因此有必要提出一种低成本、安全、便捷的智能化的辅助决策方案，帮助火电厂解决在没有相关测点的情况下，智能决策氧化风机的运行，降低环保侧的能源消耗。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，在不改变生产线任何结构和原理、不增加额外测点、不影响正常生产的前提下，通过机器学习的方法，拟合亚硫酸钙浓度值，实时监控亚硫酸钙浓度的变化，辅助工厂决策氧化风机的运行，从而达到节能的目标。
一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，步骤包括：
S10：构建脱硫量表；脱硫量表中记录以分钟为时间单位的分钟脱硫量，更新规则采用动态加权的方法，进一步得到分钟脱硫量的走势曲线；
所述分钟脱硫量＝(入口二氧化硫浓度–出口二氧化硫浓度)*烟气流量；
S20：模拟亚硫酸钙浓度表；由于亚硫酸钙浓度走势曲线和脱硫总量走势曲线大体相似，升降方向一致，升降幅度不同，可通过所述分钟脱硫量的走势曲线预判亚硫酸钙浓度的走势曲线，再根据脱硫量表和缩放值αmax、αmix模拟亚硫酸钙浓度表，其中，所述缩放值αmax、αmix分别代表了亚硫酸钙浓度的走势曲线的最高点和最低点；
S30：构建亚硫酸钙增量表；结合机器学习，根据亚硫酸钙增量及其影响因素构组合建亚硫酸钙增量表，影响因素之间的组合构成不同的影响因素组合，不同的影响因素组合对应各自的亚硫酸钙增量；；其中，亚硫酸钙增量＝(当前的亚硫酸钙浓度值-前一分钟的亚硫酸钙浓度值)*液体总重量；
S40：更新所述亚硫酸钙增量表；随着所述亚硫酸钙浓度表的变化，从亚硫酸钙浓度表提取当前的亚硫酸钙浓度值，及前一分钟的亚硫酸钙浓度值，再根据液体总重量，计算当前亚硫酸钙增量，采用动态加权的方式进行实时更新亚硫酸钙增量，再结合采集到的当前影响因素组合，更新亚硫酸钙增量表；
S50：根据当前的影响因素组合，通过已构建的亚硫酸钙增量表，获取当前时刻亚硫酸钙的增量，并计算对应的当前时刻亚硫酸钙浓度变化；
S60：线下化验获得的亚硫酸钙浓度值，和亚硫酸钙浓度表中同一时刻的亚硫酸钙浓度值进行比对，计算差异，更新亚硫酸钙浓度表，并调整缩放值αmax、αmix，同时更新亚硫酸钙增量表。
进一步的，所述αmax＝0.0029，所述αmix＝0.0008。
进一步的，所述影响因素包括：烟气流量、烟气氧含量和液位高度,当然，不一定仅限于上述三个，也可以包括其它影响程度较大的因素。
由于烟气流量、烟气氧含量和液位高度均为连续型数据，首先将数据离散化，使用矢量化、离散化训练工具对数据做离散化处理，离散化的算法提供多算法自选，如LBG、K-Means、Mean-Shift、DBSCAN等聚类算法。根据离散化后的数据，建立在不同因素组合下，所对应的亚硫酸钙增量。
进一步的，所述方法的步骤包括：
S70：当当前氧化风机没有开启，且当前的亚硫酸钙浓度值大于用户设定的亚硫酸钙浓度上限，或当前的石膏浆液密度大于用户设定的石膏浆液密度上限时，给出开启氧化风机的建议；
当当前氧化风机开启，且当前的亚硫酸钙浓度值小于用户设定的亚硫酸钙浓度下限，或当前的石膏浆液密度小于用户设定的石膏浆液密度下限时，给出关闭氧化风机的建议。
进一步的，所述S60包括：
S61：建立亚硫酸钙增量缓存表，所述亚硫酸钙增量缓存表的初始数据与根据S30、S40新计算的、未经验证的亚硫酸钙增量表相同，经线下亚硫酸钙浓度化验值验证后，更新所述亚硫酸钙增量缓存表，并将亚硫酸钙增量缓存表的数据更新至亚硫酸钙增量表，最后清空亚硫酸钙增量缓存表，同时对亚硫酸钙浓度值进行比对，计算差异，修正亚硫酸钙浓度表，并调整缩放值αmax、αmix。
进一步的，当氧化风机停机时，调整亚硫酸钙浓度缓存表，调整方式包括：
如果在前一次线下化验取样之后20分钟内氧化风机停机了，且直到本次取样时一直在停机中，或在本次取样前20分钟内才启动，则把两次线下化验值看做是停机前后的亚硫酸钙浓度值，进而更新亚硫酸钙浓度表。
进一步的，根据停机干涉量和动态加权的方式调整亚硫酸钙浓度缓存表，
则有氧化风机停机时的亚硫酸钙浓度＝前一时刻亚硫酸钙浓度*(1+停机干涉量)。
所述动态加权是将新的数据采用加权平均的方式，更新所需要记录的均值，公式为：当前均值＝(历史均值*总学习次数+当前数据)/(总学习次数+1)
由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明提出的一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法具有如下优点：
1、二氧化硫转化为石膏的过程包含了复杂的还原和氧化过程，且二氧化硫在石膏浆液池中的还原、氧化情况无法直接监测，本发明利用脱硫量的易计算性，只关注脱硫量的走势图与亚硫酸钙浓度走势图之间的关系，通过对二氧化硫转化为石膏的中间产物，即亚硫酸钙浓度的监测，间接对二氧化硫的反应过程进行检测，使拟合过程简单、实用；
2、通过机器学习的方式，构建并实时更新亚硫酸钙增量表，不断完善亚硫酸钙增量表，使其能够适应各种工况；
3、亚硫酸钙浓度的拟合由于工艺原理自身的复杂性，其拟合值必然存在一定误差，本申请提出的技术方案支持利用对亚硫酸钙浓度的线下化验，通过监督学习的方式，学习并调优拟合模型。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一：
一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，在不改变生产线任何结构和原理、不增加额外测点、不影响正常生产的前提下，通过机器学习的方法，拟合亚硫酸钙浓度值，实时监控亚硫酸钙浓度的变化，辅助工厂决策氧化风机的运行，从而达到节能的目标。
所述方法的步骤包括：
S10：构建脱硫量表；脱硫量表中记录以分钟为时间单位的分钟脱硫量，更新规则采用动态加权的方法，进一步得到分钟脱硫量的走势曲线；
所述分钟脱硫量＝(入口二氧化硫浓度–出口二氧化硫浓度)*烟气流量；
S20：模拟亚硫酸钙浓度表；由于亚硫酸钙浓度走势曲线和脱硫总量走势曲线大体相似，升降方向一致，升降幅度不同，可通过所述分钟脱硫量的走势曲线预判亚硫酸钙浓度的走势曲线，再根据脱硫量表和缩放值αmax、αmix模拟亚硫酸钙浓度表，其中，所述缩放值αmax、αmix分别代表了亚硫酸钙浓度的走势曲线的最高点和最低点，在本实施例中，所述αmax＝0.0029，所述αmix＝0.0008。
S30：构建亚硫酸钙增量表；结合机器学习，根据亚硫酸钙增量及其影响因素构组合建亚硫酸钙增量表，影响因素包括：烟气流量、烟气氧含量和液位高度。所述影响因素之间的组合构成不同的影响因素组合，不同的影响因素组合对应各自的亚硫酸钙增量；
由于烟气流量、烟气氧含量和液位高度均为连续型数据，首先将数据离散化，使用矢量化、离散化训练工具对数据做离散化处理，离散化的算法提供多算法自选，如LBG、K-Means、Mean-Shift、DBSCAN等聚类算法。
S40：更新所述亚硫酸钙增量表；随着所述亚硫酸钙浓度表的变化，从亚硫酸钙浓度表提取当前的亚硫酸钙浓度值，及前一分钟的亚硫酸钙浓度值，再根据液体总重量，计算当前亚硫酸钙增量，采用动态加权的方式进行实时更新亚硫酸钙增量，再结合采集到的当前影响因素组合，更新亚硫酸钙增量表；
其中，亚硫酸钙增量＝(当前的亚硫酸钙浓度值-前一分钟的亚硫酸钙浓度值)*液体总重量；
S41：建立亚硫酸钙增量缓存表；所述亚硫酸钙增量缓存表的数据是通过线下化验获得，将亚硫酸钙增量缓存表的数据更新至亚硫酸钙增量表，并清空亚硫酸钙增量缓存表。
具体的，所述S41将线下化验获得的亚硫酸钙浓度值，和亚硫酸钙浓度表中同一时刻的亚硫酸钙浓度值进行比对，计算差异，修正亚硫酸钙浓度表，并调整缩放值αmax、αmix。
S50：根据当前的影响因素组合，通过已构建的亚硫酸钙增量表，获取当前时刻亚硫酸钙的增量，并计算对应的当前时刻亚硫酸钙浓度变化。
S60：线下化验获得的亚硫酸钙浓度值，和亚硫酸钙浓度表中同一时刻的亚硫酸钙浓度值进行比对，计算差异，更新亚硫酸钙浓度表，并调整缩放值αmax、αmix，同时更新亚硫酸钙增量表。
具体的，S60包括S61：建立亚硫酸钙增量缓存表，所述亚硫酸钙增量缓存表的初始数据与根据S30、S40新计算的、未经验证的亚硫酸钙增量表相同，经线下亚硫酸钙浓度化验值验证后，更新所述亚硫酸钙增量缓存表，并将亚硫酸钙增量缓存表的数据更新至亚硫酸钙增量表，最后清空亚硫酸钙增量缓存表。
S70：当当前氧化风机没有开启，且当前的亚硫酸钙浓度值大于用户设定的亚硫酸钙浓度上限，或当前的石膏浆液密度大于用户设定的石膏浆液密度上限时，给出开启氧化风机的建议；当当前氧化风机开启，且当前的亚硫酸钙浓度值小于用户设定的亚硫酸钙浓度下限，或当前的石膏浆液密度小于用户设定的石膏浆液密度下限时，给出关闭氧化风机的建议。
当氧化风机停机时，调整亚硫酸钙浓度缓存表，调整方式包括：
如果在前一次线下化验取样之后20分钟内氧化风机停机了，且直到本次取样时一直在停机中，或在本次取样前20分钟内才启动，则把两次线下化验值看做是停机前后的亚硫酸钙浓度值，进而更新亚硫酸钙浓度表。
根据停机干涉量和动态加权的方式调整亚硫酸钙浓度缓存表，
则有氧化风机停机时的亚硫酸钙浓度＝前一时刻亚硫酸钙浓度*(1+停机干涉量)。
实施例二：
将实施例一应用于实际生产活动中。
首先，获取以下固定数据：
1.吸收塔浆液池底面积＝660.51984
2.烟气流量最大值＝2,000,000
3.烟气流量最小值＝10,0000
4.入口氧流量最大值＝8
5.入口氧流量最小值＝3
6.液位高度最大值＝20
7.液位高度最小值＝3
8.亚硫酸钙浓度缩放比例默认最高值＝0.0029
9.亚硫酸钙浓度缩放比例默认最小值＝0.0008。
接着对生产数据进行采集，更新，计算，包括：
10.更新当前时间＝9:19
11.更新处于当天第几分钟＝559
12.更新平均石膏浆液位＝11.9
13.更新平均ph值＝4.9
14.更新烟气流量＝583900
15.更新入口二氧化硫浓度＝4690
16.更新入口氧气浓度＝4.2
17.更新出口二氧化硫浓度＝13.7
18.更新吸收塔石膏浆液密度＝1110
19.计算浆液总重量＝7860.185
20.计算石灰石浆液总重量＝8724805
21.计算分钟硫增量＝78.448784
22.计算当前分钟脱硫曲线对应的脱硫量＝0.5*(历史当前分钟脱硫量+分钟硫增量)＝0.5*(81.31268+78.448784)＝79.88074
23.计算烟气流量分级＝5
24.计算入口氧气浓度分级＝4
25.计算液位高度分级＝10
26.计算脱硫曲线中间值＝(脱硫曲线最大值+脱硫曲线最小值)*0.5+脱硫曲线最小值＝(95.23516+0)*0.5+0＝47.61758
27.脱硫量缩放比例＝(亚硫酸钙浓度缩放比例最高值-亚硫酸钙浓度缩放比例中间值)/(脱硫曲线最大值-脱硫曲线中间值)＝(0.0029-0.0018)/(95.23516-47.61758)＝2.3100712E-5
28.当前亚硫酸钙浓度＝亚硫酸钙浓度缩放比例中间值+(当前分钟脱硫量-脱硫曲线中间值)*脱硫量缩放比例*100＝0.18+(79.88074-47.61758)*2.3100712E-5*100＝0.2545302。
接着，通过线下化验方式人工修正当前亚硫酸钙浓度，包括：
29.更新化验亚硫酸钙浓度值＝0.44
30.获取当前亚硫酸钙浓度＝0.17708887
31.更新化验时间＝2019-07-1210:18:00
32.获取当前时间＝2019-07-1211:20:50
33.计算当前时间和化验时间的分钟差＝当前时间-化验时间＝62
34.计算亚硫酸钙浓度差＝0.2638373
35.分钟平均偏差＝0.00004249927982
36.修正历史存储的48h的数据,修正当前亚硫酸钙浓度＝0.27381802
37.计算修正比例＝化验亚硫酸钙浓度值/存储化验时间的亚硫酸钙浓度值＝0.44/0.21415132＝2.054622
38.修正亚硫酸钙浓度缩放比例最大值＝亚硫酸钙浓度缩放比例最大值*修正比例＝0.0029*2.054622＝0.0059584035
39.修正亚硫酸钙浓度缩放比例最小值＝硫酸钙浓度缩放比例最小值*修正比例＝0.0008*2.054622＝0.0016436975
40.修正历史存储曲线:亚硫酸钙浓度表的所有数据,分别乘修正比例。
由上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明提出的一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法具有如下优点：
1、二氧化硫转化为石膏的过程包含了复杂的还原和氧化过程，且二氧化硫在石膏浆液池中的还原、氧化情况无法直接监测，本发明利用脱硫量的易计算性，只关注脱硫量的走势图与亚硫酸钙浓度走势图之间的关系，通过对二氧化硫转化为石膏的中间产物，即亚硫酸钙浓度的监测，间接对二氧化硫的反应过程进行检测，使拟合过程简单、实用；
2、通过机器学习的方式，构建并实时更新亚硫酸钙增量表，不断完善亚硫酸钙增量表，使其能够适应各种工况；
3、亚硫酸钙浓度的拟合由于工艺原理自身的复杂性，其拟合值必然存在一定误差，本申请提出的技术方案支持利用对亚硫酸钙浓度的线下化验，通过监督学习的方式，学习并调优拟合模型。
上面对本发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性的改进，或未经改进将本发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，其特征在于，包括：
S10：构建脱硫量表，脱硫量表中记录以分钟为时间单位的分钟脱硫量，所述分钟脱硫量＝(入口二氧化硫浓度–出口二氧化硫浓度)*烟气流量，更新规则采用动态加权的方法，进一步得到分钟脱硫量的走势曲线；
S20：通过所述分钟脱硫量的走势曲线预判亚硫酸钙浓度的走势曲线，再根据脱硫量表和缩放值α max 、α mix 模拟亚硫酸钙浓度表，其中，所述缩放值α max 、α mix 分别代表了亚硫酸钙浓度的走势曲线的最高点和最低点；
S30：结合机器学习，根据亚硫酸钙增量及其影响因素组合构建亚硫酸钙增量表，影响因素之间的组合构成不同的影响因素组合，不同的影响因素组合对应各自的亚硫酸钙增量；其中，亚硫酸钙增量＝(当前的亚硫酸钙浓度值-前一分钟的亚硫酸钙浓度值)*液体总重量；
S40：随着所述亚硫酸钙浓度表的变化，实时更新所述亚硫酸钙增量表；从亚硫酸钙浓度表提取当前的亚硫酸钙浓度值，及前一分钟的亚硫酸钙浓度值，再根据液体总重量，计算当前亚硫酸钙增量，采用动态加权的方式进行实时更新亚硫酸钙增量，结合采集到的当前影响因素组合，更新亚硫酸钙增量表；
S50：根据当前的影响因素组合，通过已构建的亚硫酸钙增量表，获取当前时刻亚硫酸钙的增量，并计算对应的当前时刻亚硫酸钙浓度变化；
S60：线下化验获得的亚硫酸钙浓度值，和亚硫酸钙浓度表中同一时刻的亚硫酸钙浓度值进行比对，计算差异，更新亚硫酸钙浓度表，并调整缩放值α max 、α mix ，同时更新亚硫酸钙增量表。
2.根据权利要求1所述的一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，其特征在于，所述α max ＝0.0029，所述α mix ＝0.0008。
3.根据权利要求1所述的一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，其特征在于，所述影响因素包括：烟气流量、烟气氧含量和液位高度。
4.根据权利要求1所述的一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，其特征在于，包括：
S70：当当前氧化风机没有开启，且当前的亚硫酸钙浓度值大于用户设定的亚硫酸钙浓度上限，或当前的石膏浆液密度大于用户设定的石膏浆液密度上限时，给出开启氧化风机的建议；
当当前氧化风机开启，且当前的亚硫酸钙浓度值小于用户设定的亚硫酸钙浓度下限，或当前的石膏浆液密度小于用户设定的石膏浆液密度下限时，给出关闭氧化风机的建议。
5.根据权利要求1或4所述的一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，其特征在于，所述S60包括：
S61：建立亚硫酸钙增量缓存表，所述亚硫酸钙增量缓存表的初始数据与根据S30、S40新计算的、未经验证的亚硫酸钙增量表相同，经线下亚硫酸钙浓度化验值验证后，更新所述亚硫酸钙增量缓存表，并将亚硫酸钙增量缓存表的数据更新至亚硫酸钙增量表，最后清空亚硫酸钙增量缓存表。
6.根据权利要求5所述的一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，其特征在于，当氧化风机停机时，调整亚硫酸钙浓度缓存表，调整方式包括：
如果在前一次线下化验取样之后20分钟内氧化风机停机了，且直到本次取样时一直在停机中，或在本次取样前20分钟内才启动，则把两次线下化验值看做是停机前后的亚硫酸钙浓度值。
7.根据权利要求6所述的一种湿法脱硫工艺中拟合亚硫酸钙浓度的方法，其特征在于，根据停机干涉量和动态加权的方式调整亚硫酸钙浓度缓存表，所述 则有氧化风机停机时的亚硫酸钙浓度＝前一时刻亚硫酸钙浓度*(1+停机干涉量)。
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