CN111467934B - 一种燃煤电厂湿式静电除尘器so3协同脱除效率预测方法 - Google Patents

一种燃煤电厂湿式静电除尘器so3协同脱除效率预测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法，属于工业废气净化环保及能源领域。本发明通过针对具体燃煤电厂湿式静电除尘器开展资料收集、现场测试等工作收集相关数据，确定阳极板材质、比集尘面积、入口烟温、烟气流速、入口烟尘浓度、入口SO3浓度等参数，再根据湿式静电除尘器投运后性能试验结果确定综合性能修正系数，最终将所得结果代入燃煤电厂湿式静电除尘器SO3脱除效率预测模型进行计算得出SO3脱除效率预测值。本方法具有系统、准确、操作性强、可实时预测的优点，可为湿式静电除尘器的优化运行以及SO3的排放控制提供技术支撑，能够产生显著的环保效益、安全效益以及经济效益，具有广泛的应用前景。

Description

一种燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法
技术领域
本发明属于工业废气净化环保及能源领域，特别涉及一种燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法。
背景技术
我国以煤为主的能源结构在相当长时间内不会改变，因此，控制燃煤烟气污染物排放是我国治理大气污染的一项重要工作。在当前燃煤电厂常规烟气污染物全面要求超低排放的形势下，SO3排放由于控制手段相对较为缺乏，对生态环境、电力生产危害性大，已经越来越引起各方重视。另一方面，当前部分燃煤电厂配置的湿式静电除尘器，已被证明具有较强的SO3协同脱除性能，但针对具体燃煤机组又存在SO3脱除效率波动较大且测试难度较大的问题。如能实时、有效的预测湿式静电除尘器的SO3脱除效率，则将对湿式静电除尘器的优化运行以及SO3的排放控制大有裨益，是当前燃煤烟气除尘技术领域急需解决的技术难题。
基于上述形势与现状，本发明通过针对反应机理、影响特性、影响规律的深入研究，提出一种燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法，具有系统、准确、操作性强、可实时预测的特点，能够产生显著的环保效益与经济效益。
与本发明相关的专利，如公告号CN 100516870——《二水湿法磷酸生产过程中SO3含量的软测量方法》，是通过以磷酸萃取装置中游离硫酸SO3含量为主导变量，以矿浆流量、硫酸流量、料浆流量、液位、磷矿CaO含量等参数为辅助变量，建立湿法磷酸萃取装置的动态机理软测量模型，利用该软测量模型实时计算磷酸萃取装置SO3含量。但该方法仅适用于磷酸生产工业，而本发明所针对的燃煤电厂湿式静电除尘器SO3脱除效率在反应机理、影响特性、影响参数等方面均与其完全不同，无法参照使用。
发明内容
本发明的目的是针对当前缺乏对燃煤电厂湿式静电除尘器SO3脱除效率系统、准确、实时进行预测的难题，提出一种燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法，其特征是，通过针对具体燃煤电厂湿式静电除尘器开展资料收集、现场测试等工作收集相关数据，确定阳极板材质、比集尘面积、入口烟温、烟气流速、入口烟尘浓度、入口SO3浓度等参数，再根据湿式静电除尘器投运后性能试验结果确定综合性能修正系数，最终将所得结果代入燃煤电厂湿式静电除尘器SO3脱除效率预测模型进行计算得出SO3脱除效率预测值；采用玻璃钢阳极板的湿式静电除尘器SO3脱除效率预测模型方程表达式如式(1)所示，采用金属阳极板的湿式静电除尘器SO3脱除效率预测模型方程表达式如式(2)所示；
Figure BDA0002451686500000021
Figure BDA0002451686500000022
其中，ηWESP为湿式静电除尘器SO3脱除效率，％；X1为比集尘面积，m2·s/m3；X2为入口烟温，℃；X3为烟气流速，m/s；X4为入口烟尘浓度，mg/m3；X5为入口SO3浓度，mg/m3； K为湿式静电除尘器综合性能修正系数。
进一步的，K1取值为28.605，K2取值为36.136，K3取值为-13.641，K4取值为31.516，K5取值为4.844，K6取值为-14.521，K7取值为-6.876，K8取值为-0.465，K9取值为319.329，K10取值为-142.759，K11取值为3.087，K12取值为-25.486，K13取值为55.806，K14取值为-20.88， K15取值为18.893，K16取值为-25.321，K17取值为0.064。
进一步的，所述湿式静电除尘器的阳极板材质包括玻璃钢和金属，通过收集资料，根据具体工程实际配置确定。
进一步的，针对未投运湿式静电除尘器，所述比集尘面积可通过收集资料，根据设计比集尘面积确定；针对已投运湿式静电除尘器，可结合现场的在线监测数据或测试数据以及湿式静电除尘器的设计参数，通过式(3)计算确定；
Figure BDA0002451686500000023
式中：SCAt为预测时间点对应的湿式静电除尘器比集尘面积，m2·s/m3；SCA为湿式静电除尘器设计比集尘面积，m2·s/m3；Q为湿式静电除尘器设计入口烟气量，m3/h；Qt为湿式静电除尘器在预测时间点对应的入口烟气量，m3/h。
进一步的，针对未投运湿式静电除尘器，所述入口烟温可通过收集资料，根据设计入口烟温确定；针对已投运湿式静电除尘器，可采用现场的在线监测数据，也可采用现场的测试数据确定。
进一步的，针对未投运湿式静电除尘器，所述烟气流速可通过收集资料，根据设计烟气流速确定；针对已投运湿式静电除尘器，可结合现场的在线监测数据以及湿式静电除尘器的设计参数，通过式(4)计算确定；
Figure BDA0002451686500000031
式中：νt为预测时间点对应的湿式静电除尘器烟气流速，m/s；ν为湿式静电除尘器设计烟气流速，m/s；Q为湿式静电除尘器设计入口烟气量，m3/h；Qt为湿式静电除尘器在预测时间点对应的入口烟气量，m3/h。
进一步的，针对未投运湿式静电除尘器，所述入口烟尘浓度可通过收集资料，根据设计入口烟尘浓度确定；针对已投运湿式静电除尘器，可采用现场的在线监测数据，也可采用现场的测试数据，也可采用煤质分析数据核算确定。
进一步的，针对未投运湿式静电除尘器，所述入口SO3浓度可通过收集资料，根据设计入口SO3浓度确定；针对已投运湿式静电除尘器，可根据在线监测数据与湿式静电除尘器投运后性能试验时的入口SO3浓度测试结果，通过式(5)计算确定；
Figure BDA0002451686500000032
式中：SO3-inlet为预测时间点对应的入口SO3浓度，mg/m3；SO2-inlet为预测时间点对应的入口SO2浓度，mg/m3；SO’3-inlet为湿式静电除尘器投运后性能试验时的入口SO3浓度测试结果，mg/m3；SO’2-inlet为与SO’3-inlet同一次开展的入口SO2浓度测试结果或对应的在线监测数据，mg/m3。
进一步的，针对未投运湿式静电除尘器，所述湿式静电除尘器综合性能修正系数取1；针对已投运湿式静电除尘器，可根据公式(6)计算确定；
Figure BDA0002451686500000033
式中：K为湿式静电除尘器综合性能修正系数；ηWESP-0为湿式静电除尘器在投运后性能试验时的SO3脱除效率，％；η’WESP-0为根据设计参数预测的湿式静电除尘器在投运后性能试验时的SO3脱除效率，％。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：通过采用上述方法，能够系统、准确、实时的预测湿式静电除尘器SO3脱除效率，为湿式静电除尘器的优化运行以及SO3的排放控制提供技术支撑，产生显著的环保效益、安全效益以及经济效益，具有广泛的应用前景。
附图说明
图1是本发明实施例的方法流程图。
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。
实施例。
某发电企业1000MW燃煤机组湿式静电除尘器已投运3年，需要预测该装置在此时的 SO3脱除效率。通过收集湿式静电除尘器设计资料，确定阳极板材质、设计比集尘面积、设计烟气流速、设计入口烟气量等参数，现场采集在线监测数据确定入口烟温、入口烟尘浓度、入口SO2浓度、入口烟气量，通过查阅湿式静电除尘器投运后性能试验时的入口SO2浓度、入口SO3浓度、SO3脱除效率等数据，然后计算湿式静电除尘器的比集尘面积、烟气流速、入口SO3浓度等参数，然后根据湿式静电除尘器投运后性能试验实测的SO3脱除效率与计算SO3脱除效率得出湿式静电除尘器综合性能修正系数，最终将所得结果代入燃煤电厂湿式静电除尘器SO3脱除效率预测模型进行计算得出SO3脱除效率预测值，进而指导后续对湿式静电除尘器的运行调整以及SO3的排放控制。
本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
虽然本发明已以实施例公开如上，但其并非用以限定本发明的保护范围，任何熟悉该项技术的技术人员，在不脱离本发明的构思和范围内所作的更动与润饰，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法，其特征是，通过针对具体燃煤电厂湿式静电除尘器开展资料收集、现场测试工作收集相关数据，确定阳极板材质、比集尘面积、入口烟温、烟气流速、入口烟尘浓度、入口SO3浓度参数，再根据湿式静电除尘器投运后性能试验结果确定综合性能修正系数，最终将所得结果代入燃煤电厂湿式静电除尘器SO3脱除效率预测模型进行计算得出SO3脱除效率预测值；采用玻璃钢阳极板的湿式静电除尘器SO3脱除效率预测模型方程表达式如式(1)所示，采用金属阳极板的湿式静电除尘器SO3脱除效率预测模型方程表达式如式(2)所示；
Figure FDA0003509463480000011
Figure FDA0003509463480000012
其中，ηWESP为湿式静电除尘器SO3脱除效率，％；X1为比集尘面积，m2·s/m3；X2为入口烟温，℃；X3为烟气流速，m/s；X4为入口烟尘浓度，mg/m3；X5为入口SO3浓度，mg/m3；K为湿式静电除尘器综合性能修正系数；
K1取值为28.605，K2取值为36.136，K3取值为-13.641，K4取值为31.516，K5取值为4.844，K6取值为-14.521，K7取值为-6.876，K8取值为-0.465，K9取值为319.329，K10取值为-142.759，K11取值为3.087，K12取值为-25.486，K13取值为55.806，K14取值为-20.88，K15取值为18.893，K16取值为-25.321，K17取值为0.064；
针对未投运湿式静电除尘器，所述比集尘面积可通过收集资料，根据设计比集尘面积确定；针对已投运湿式静电除尘器，可结合现场的在线监测数据或测试数据以及湿式静电除尘器的设计参数，通过式(3)计算确定；
Figure FDA0003509463480000013
式中：SCAt为预测时间点对应的湿式静电除尘器比集尘面积，m2·s/m3；SCA为湿式静电除尘器设计比集尘面积，m2·s/m3；Q为湿式静电除尘器设计入口烟气量，m3/h；Qt为湿式静电除尘器在预测时间点对应的入口烟气量，m3/h；
针对未投运湿式静电除尘器，所述烟气流速可通过收集资料，根据设计烟气流速确定；针对已投运湿式静电除尘器，可结合现场的在线监测数据以及湿式静电除尘器的设计参数，通过式(4)计算确定；
Figure FDA0003509463480000014
式中：νt为预测时间点对应的湿式静电除尘器烟气流速，m/s；ν为湿式静电除尘器设计烟气流速，m/s；Q为湿式静电除尘器设计入口烟气量，m3/h；Qt为湿式静电除尘器在预测时间点对应的入口烟气量，m3/h；
针对未投运湿式静电除尘器，所述入口SO3浓度可通过收集资料，根据设计入口SO3浓度确定；针对已投运湿式静电除尘器，可根据在线监测数据与湿式静电除尘器投运后性能试验时的入口SO3浓度测试结果，通过式(5)计算确定；
Figure FDA0003509463480000021
式中：SO3-inlet为预测时间点对应的入口SO3浓度，mg/m3；SO2-inlet为预测时间点对应的入口SO2浓度，mg/m3；SO’3-inlet为湿式静电除尘器投运后性能试验时的入口SO3浓度测试结果，mg/m3；SO’2-inlet为与SO’3-inlet同一次开展的入口SO2浓度测试结果或对应的在线监测数据，mg/m3；
针对未投运湿式静电除尘器，所述湿式静电除尘器综合性能修正系数取1；针对已投运湿式静电除尘器，可根据公式(6)计算确定；
Figure FDA0003509463480000022
式中：K为湿式静电除尘器综合性能修正系数；ηWESP-0为湿式静电除尘器在投运后性能试验时的SO3脱除效率，％；η’WESP-0为根据设计参数预测的湿式静电除尘器在投运后性能试验时的SO3脱除效率，％。
2.根据权利要求1所述的燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法，其特征是，所述湿式静电除尘器的阳极板材质包括玻璃钢和金属，通过收集资料，根据具体工程实际配置确定。
3.根据权利要求1所述的燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法，其特征是，针对未投运湿式静电除尘器，所述入口烟温可通过收集资料，根据设计入口烟温确定；针对已投运湿式静电除尘器，可采用现场的在线监测数据，也可采用现场的测试数据确定。
4.根据权利要求1所述的燃煤电厂湿式静电除尘器SO3协同脱除效率预测方法，其特征是，针对未投运湿式静电除尘器，所述入口烟尘浓度可通过收集资料，根据设计入口烟尘浓度确定；针对已投运湿式静电除尘器，可采用现场的在线监测数据，也可采用现场的测试数据，也可采用煤质分析数据核算确定。
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