KR20240065109A

KR20240065109A - 방열 반응기 작동 방법, 방열 반응기 및 방열 반응기 계산 시스템

Info

Publication number: KR20240065109A
Application number: KR1020247011275A
Authority: KR
Inventors: 아리 께뚜넨; 요우니 미에띠넨
Original assignee: 스미토모 에스에이치아이 에프더블유 에너지아 오와이
Priority date: 2021-09-09
Filing date: 2022-09-09
Publication date: 2024-05-14
Also published as: WO2023036921A1; CN117957402A; KR20240065111A; EP4222418A1; WO2023036426A1; AU2022344519A1; EP4222417A1; AU2021463486A1; WO2023036426A9

Abstract

방열 반응기의 제어를 개선하기 위해, 다음 단계를 포함하는 방법이 제안된다:
a) 방열 반응기의 현재 부하 (Q_h) 를 모니터링하는 단계;
b) 반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수 (dfi) 가 허용 조건을 충족하는 현재 계산상 최대 순간 부하 (Qh,max) 에 대한 수치 값 (Qh, candidate) 을 발견하고, 수치 값 (Qh, candidate) 을 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 로서 선택하는 단계;
c) 운영자에게 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 를 나타내고, 및/또는 현재 부하 (Qh) 가
c1) 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 보다 작은 경우:
c1i) 운영자에게 부하 (Qh) 가 증가될 수 있음을 나타내는 단계, 및/또는
c1ii) 부하 (Qh) 를 자동으로 증가시키는 단계,
및/또는
c2) 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 보다 큰 경우:
c2i) 운영자에게 부하 (Q_h) 가 현재 계산상 최대 순간 부하를 초과함을 나타내고, 및/또는
c2ii) 부하 (Qh) 를 자동으로 감소시키는 단계.

Description

방열 반응기 작동 방법, 방열 반응기 및 방열 반응기 계산 시스템

본 발명은 방열 반응기를 작동시키는 것에 관한 것이다.

방열 반응기의 통상적으로 사용되는 기술 분야는 연소 보일러들이며, 화격자 보일러 및 유동층 보일러와 같은 연소 보일러는 일반적으로 전기 및 열 생산과 같은 다양한 목적으로 사용할 수 있는 증기를 생성하는 데 사용된다.

유동층 보일러에서는 연료와 고체 입자 층 재료가 용광로에 유입된다. 노의 바닥 부분에서 유동화 가스를 도입하여 층 재료와 연료를 유동화한다. 연료의 연소는 노 내에서 발생한다. BFB 연소에서는 유동화 가스가 층을 통과하여 층에 기포를 형성한다. BFB에서 유동층은 유동화 가스 공급 및 연료 공급을 제어함으로써 편리하게 제어될 수 있다. 연료 외에, 규산알루미늄(예: 비수화 점토), 알칼리 알카리인 토금속 탄산염 및 이들의 혼합물(예: 석회석 또는 탄산칼슘)과 같은 특정 첨가제를 연소에 첨가하여 가능한 중금속, 황의 수착을 향상시키고, 또한 알칼리 수착을 개선할 수 있다.

CFB 연소에서는 유동화 가스가 층 재료를 통과한다. 대부분의 층 입자는 유동화 가스에 동반되어 연도 가스와 함께 운반된다. 입자는 적어도 하나의 입자 분리기에서 연도 가스로부터 분리되어 순환되어 노로 다시 반환된다. 입자가 노로 반환되기 전에 입자로부터 열을 회수하기 위해 입자 분리기(들) 하류에 유동층 열 교환기를 배열하는 것이 일반적이다.

모든 보일러에서는 연소 기술에 관계없이 공기와 연료의 혼합과 같은 연소 조건이 이상적이지 않을 수도 있다.

Improbed AB의 WO 2016/202640 A1 하에 공개된 국제 출원에는 연소 보일러에 대한 열 부하 제어 방법이 개시되어 있다. 이 방법에서, 보일러의 적어도 한 위치에서 모니터링된 연도 가스 속도가 미리 결정된 최대 연도 가스 속도 한계를 초과하는 경우 연소 보일러의 열 부하는 감소된다. 연도 가스 속도는 방정식 그룹을 사용하여 사이클론 바로 하류 위치에 있는 연도 가스 덕트의 단면적으로 나눈 연도 가스의 체적 흐름으로부터 계산된다.

또한, 온도를 제어할 필요가 있는 생성물 가스를 생성하는 다른 공정도 있는 것으로 알려져 있으며, 이는 가스 및/또는 공정을 가열하거나 냉각하는 것을 의미한다.

방열 반응기는 반응기의 해당 최대 연속 등급(MCR)인 주어진 용량에 맞게 설계된다. 이를 설계 부하 수준이라고도 한다.

본 발명의 특정의 목적은 방열 반응기의 성능, 수익성 및 유연성을 개선하고 또한 방열 반응기의 부하의 제어를 개선하는 것이다. 이러한 목적은 청구항 1 에 따른 방열 반응기 작동 방법과 청구항 19 에 따른 방열 반응기로 달성될 수 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 연소 보일러의 제어 시스템의 복잡성을 줄이는 것이다. 상기 목적은 청구항 24 에 따른 반응기 계산 시스템으로 충족될 수 있다.

종속항은 방법, 반응기, 및 계산 시스템의 유리한 양태를 설명한다.

생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법은 다음 단계를 포함한다:

a) 반응기의 현재 부하 Q_h 을 모니터링하는 단계;

b) 반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수가 허용 조건을 충족하는 현재 계산상 최대 순간 부하에 대한 수치 값을 발견하고, 해당 수치 값을 현재 계산상 최대 순간 부하 Q_{h, max}로서 선택하는 단계;

c) 현재 계산상 최대 순간 부하 Qh, max 를 운영자에게 나타내는 단계, 및/또는 현재 부하 Q_h 가

c1) 현재 계산상 최대 순간 부하보다 작은 경우:

c1i) 운영자에게 부하가 증가될 수 있음을 나타내는 단계, 및/또는

c1ii) 부하를 자동으로 증가시키는 단계,

및/또는

c2) 현재 계산상 최대 순간 부하보다 큰 경우:

c2i) 운영자에게 부하 Q_h 가 현재 계산상 최대 순간 부하를 초과함을 나타내고, 및/또는

c2ii) 부하 Q_h 를 자동으로 감소시키는 단계.

이 방법을 사용하면, 고정된 최대 부하를 갖는 대신, 생성물 가스 계수를 계산하고 적절하게 허용 조건을 선택하는 방법을 사용하면, 때때로 고정 최대 부하보다 높을 수 있는 현재 계산상 최대 순간 부하 또는 이에 가까이에서 반응기를 안전하게 동작시키는 것이 가능하다. 현재 계산상 최대 순간 부하는 설계 부하 수준보다 높을 수 있다. 따라서, 반응기의 전반적인 성능이 향상될 수 있어, 파워/열 생산량을 증가시킬 수 있다. 또한, 현재 계산상 최대 순간 부하가 때때로 설계 부하 수준보다 작을 수 있으므로, 현재 계산상 최대 순간 부하를 초과하여 발생하는 반응기의 마모를 더 효과적으로 줄일 수 있다. 즉, 현재 계산상 최대 순간 부하가 최대 허용 부하 및/또는 권장 부하로 간주될 수 있다.

본 출원인은 보일러로 수행된 테스트에서 평균적으로 고정 보일러 최대 부하를 초과하는 연소 보일러의 파워 출력을 얻을 수 있었다. 본 출원인은 테스트를 통해 연소 보일러에 대해 개선 가능성이 120 MW_th 연소 보일러의 경우 예를 들어 3 내지 6 MW_th 에 대응하는 2.5 - 5% 사이에 있을 수 있음을 입증할 수 있었다.

바람직하게는, 그 방법에서:

i) 반응기의 현재 모니터링되는 프로세스 데이터는,

ia) 생성물 가스 흐름 채널의 현재 생성물 가스 출구 온도 및

ib) 생성물 가스 흐름 채널의 각 열 전달 표면에 대한 열부하를 포함하고

및 추가로:

ii) 단계들 ia) 와 ib) 양자 모두로부터의 모니터링된 프로세스 데이터는 생성물 가스 계수의 계산 시에 그리고 현재 계산상 최대 순간 부하 Qh, max 에 대한 수치 값을 발견할 때 사용된다.

열교환기의 열부하의 계산은 당업자에게 공지되어 있으며, 예를 들어 다음 방정식을 사용하여 열부하를 얻을 수 있으며,

여기서 q_m,fluid,i 는 i 번째 열전달 표면의 유체 흐름이고, h_fluid,in 는 i 번째 열 전달 표면으로 유입되는 유체의 엔탈피이고, h_fluid,out 는 i 번째 열 전달 표면에서 나오는 유체의 엔탈피이다.

반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수가 허용 조건을 충족하지 못하는 경우, 다음 수치 값이 자동으로 선택되도록 발견이 수행될 수 있다. 반복적으로 다음 수치 값을 선택하는 것이 바람직하다. 이것은 계산 라이브러리 함수, 특히 반복 솔버 (예: 함수의 근을 구하는 Python FSOLVE 함수) 의 사용을 가능하게 할 수 있다.

발견은 다음의 계산 단계들을 수행하여 수행될 수 있다:

- I: 반응기의 열 부하가 수치값에 대응할 때 계산 반응기 모델을 초래하는 보일러 생성물 가스 출구 온도에 대한 추정치를 계산하는 단계;

- II: 생성물 가스 질량 유량을 계산하는 단계

- III: 수치 보일러 모델을 사용하여 정정되는 현재 열부하를 사용하여 연도 가스 흐름 채널의 각 열 전달 표면에 대한 열부하를 계산하는 단계;

- IV: 생성물 가스 흐름 채널의 각 열 전달 표면에 대해 계산된 열부하를 사용하여, 연도 가스 출구 온도에 대한 추정치를 사용하여 생성물 가스 출구에 가장 가까운 열 전달 표면에서 시작하여 가스 흐름의 상류 방향으로 생성물 가스 흐름 채널의 각 열 전달 표면에서 생성물 가스 온도를 계산하는 단계;

- V: 연도 가스 흐름 채널의 각 열 전달 표면에 대한 생성물 가스 계수를 계산하는 단계.

이 접근 방식을 사용하면 각 열 전달 표면(본 출원에서, "열 전달 표면"은 열 교환기, 열 교환기 튜브, 열 교환기 튜브 번들, 열 교환기 패키지 및/또는 열 교환기의 구성 그룹을 의미한다)의 생성물 가스 흐름 채널에서의 상황은 반응기의 열부하가 그 수치 값에 대응하는 상황에서 생성물 가스 계수를 사용하여 수치적으로 추정될 수 있다. 따라서 이제 우리는 현재 계산상 최대 순간 부하에 대한 후보인 주어진 수치 값이 열 전달 표면에서 허용 가능한 상황을 생성하는지 여부를 테스트할 수 있다.

본 발명의 실시형태에 따르면, 단계 III)에서 수치 반응기 모델은 Q_{fluid, i, candidate} = Q_{fluid, i, current} + Σα_j,i (Q_{h, candidate} )^j - Σα_j,i (Q_{h, current})^j 형태이다.

매개변수들 (α_j,i) 의 피팅은 사람이 수동으로 수행하거나 이력 데이터를 활용하여 컴퓨터로 자동으로 수행할 수 있다. 매개변수의 자동 업데이트는 예를 들어 한 달에 한 번 수행될 수 있다. 자동 업데이트에는 AI 와 신경망 기반 알고리즘을 활용할 수 있다.

특히 본 발명이 보일러 연소 연료에 적용되는 경우, 이것은 WO 2016/202640 A1에 개시된 방법과 달리 현재 보일러 부하의 한계에 도달하지 않고 최대 계산상 허용가능 현재 보일러 순간 부하를 예측할 수 있게 하며, 다른 한편으로는 그리고 훨씬 더 중요하게는, 최대 계산상 허용가능 현재 보일러 순간 부하를 초과하지 않고 한계까지 갈 수 있게 한다.

바람직하게는, 생성물 가스 계수는 다음을 포함하거나 다음이다:

df_i=k_i(q_m,productgas/(ρ_productgas,i*A_cross,i))ⁿ

여기에서,

k_i 는 구체적으로 연소 보일러에서 선택될 수 있는 0이 아닌 매개변수, 바람직하게는 양의 (0이 아닌) 수이다

q_m,productgas 는 생성물 가스 질량 흐름이다

n 은 반응기 특정적으로 선택될 수 있는 모델 매개변수이며 바람직하게는 양의 (0이 아닌) 수이다

ρ_{productgas, i} 는 제 i 열전달 표면에서의 생성물 가스의 밀도이고; 그리고

A_cross,i 는 제 i 열 전달 표면에서의 가스 유동 경로의 단면적이다.

생성물 가스 계수에 대해 이러한 함수적 형태를 선택하면 매우 유연해지고, 예를 들어 반응기에서 사용되는 현재 반응물의 조건에 기초하여 반응기의 작동의 상이한 요구 사항들에 맞게 쉽게 적응될 수 있기 때문에 이것은 특히 편리하다.

i) 특히 유리하게는, 모델 매개변수 n은 다음 중 적어도 하나를 포함하도록 선택될 수 있다: 계산된 생성물 가스 속도를 사용하기 위해 0.9 내지 1.1의 범위, 바람직하게는 약 1.0;

ii) 계산된 생성물 가스 초래 침식을 사용하기 위해 2 .9 내지 3.5 범위, 바람직하게는 3.2 내지 3.35 범위; 또는

iii) 생성물 가스 흐름의 압력 손실을 사용하기 위해 1.8 내지 2.2 범위, 바람직하게는 약 2.0.

n 값은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있다. 이는 열 전달 표면의 연도 가스 흐름 조건이 반응기가 유동층 반응기인 경우 예를 들어 파울링, 재 응집 또는 반응물 또는 층 조건으로 인해 시간이 지남에 따라 변할 수 있기 때문에 유리하다. 따라서 생성물 가스 계수는 실제 프로세스 상황을 더 잘 반영하기 위해 시간이 지남에 따라 바뀔 수 있다.

본 발명의 실시형태에 따르면, n=2이고 생성물 가스 계수가 압력 손실을 나타낼 때, 생성물 가스 계수 df_i 와 생성물 가스 계수에 대한 미리 결정된 최대값 df_{max, i}사이의 비교가 각각의 열 전달 표면에 대해 수행될 수 있다. 실시형태에 따르면 허용 조건은 실질적으로 df_i= df_{max, i} 이다.

본 발명의 실시형태에 따르면, n=2 이고 생성물 가스 계수가 압력 손실을 나타낼 때, 연도 가스 계수들 df_i 의 합

과 미리 결정된 생성물 가스 계수들 df_{max, i} 의 합 사이의 비교가 이루어질 수 있거나, 또는 간단히 미리 결정된 생성물 가스 계수는 총 압력 강하를 나타내며 따라서 그 비교는 반응기와 굴뚝 사이의 총 압력 강하의 비교를 나타낸다. 실시형태에 따르면 허용 조건은 실질적으로 dp_tot= dp_{max, tot} 이다.

본 발명의 실시형태에 따르면, 생성물 가스 계수는 입자 로딩 계수 (particle loading factor) 를 나타내며 다음과 같은 형태로 기입될 수 있다:

df_i =k_phC(d)q_{m_fa}V_p ⁿ

여기서 k_ph 는 입자 경도 계수이고, C(d) 는 입자 직경 함수이고, q_{m_fa} 는 입자 질량 유량이고, v_p 는 입자 속도이고, n 은 지수 (0.3 - 4) 이다. 그러한 경우, 미리 결정된 생성물 가스 계수는 최대 입자 로딩 값을 나타낸다. 그것은 또한 입자 특성(부드러움 등)에 따라 조정될 수도 있다.

본 발명의 특정 실시형태에 따르면, 반응기는 FB 보일러 또는 FB 기화기와 같은 유동층 (FB) 반응기이며, 생성물 가스 계수는 재 로딩 계수를 나타내며 다음과 같은 형태로 쓰여질 수 있으며,

df_i =k_phC(d)q_{m_fa}V_p ⁿ

여기서 k_ph 는 입자 경도 계수이고, C(d) 는 입자 직경 함수이고, q_{m_fa} 는 비산회 질량 유량이고, v_p 는 입자 속도이고, n 은 지수 (0.3 - 4) 이다. 그러한 경우, 미리 결정된 연도 가스 계수는 최대 재 로딩 값을 나타낸다. 그것은 또한 재 특성(부드러움 등)에 따라 조정될 수도 있다.

본 발명의 일 실시형태에 따르면, 수락 조건은 실질적으로 df_i= df_{max, i} 이지만, 실제 상황에서 수락 조건은 다음과 같이 정의될 수 있다:

df_{max, i} - δ < df_i≤ df_{max, i}

여기서 δ>0 이고 수치 정확도 및/또는 방법에 따라 달라진다. df_{max, i} - δ < df_i≤ df_{max, i} 인 경우, 이는 반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수가 허용 조건을 충족한다는 것을 의미하며, 이 경우 최대 허용 부하가 발견되었으므로 수치 값 Q_{h, candidate} 은 현재 계산상 최대 순간 부하 Q_{h, max} 로서 선택된다.

본 발명의 일 실시형태에 따르면, 수락 조건은 실질적으로 Σ (df_i) = Σ (df_{max, i}) 이지만, 실제 상황에서 수락 조건은 다음의 합들을 이용하는 것으로서 정의될 수 있으며,

Σ (df_{max, i}) - δ < Σ (df_i) ≤ Σ (df_{max, i})

여기서 δ>0 이고 수치 정확도 및/또는 방법에 따라 달라진다. Σ (df_{max, i}) - δ < Σ (df_i ) ≤ Σ (df_{max, i}) 인 경우, 이는 보일러의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수가 허용 조건을 충족한다는 것을 의미하며, 이 경우 최대 허용 부하가 발견되었으므로 수치 값 Q_{h, candidate} 은 현재 계산상 최대 순간 부하 Q_{h, max} 로서 선택된다. 일 실시형태에 따르면, 합산 인덱스 i 는 모든 열 전달 표면들에 걸쳐있다. 본 발명의 또 다른 양태에 따르면, 합산 지수 i 는 열 전달 표면들의 일부만에, 바람직하게는 생성물 가스 채널에 걸쳐 있다.

n 의 값이 각각의 반응기에 대해 모니터링된 운영 데이터를 사용하여 적어도 2개의 개별 반응기들을 포함하는 반응기들의 그룹으로부터 결정되는 경우 특히 유용할 수 있다. 더 많은 수의 반응기들 (2개, 3개, 4개, ...) 을 사용하면 더 큰 데이터 세트가 제공된다. 따라서 더 많은 운영 데이터를 모니터링하게 된다. 이는 더 나은 결과를 생성할 수 있으며, 이는 결정이 실험 데이터의 보간 및/또는 외삽을 사용하는 상황에서 특히 좋을 수 있다.

단계 I) 의 계산을 위해, 생성물 가스 출구 온도는 실질적으로 다음 식,

T_{G, exit} = α₀ + Σ α_i Qⁱ _{h, candidate}

또는 바람직하게는 그것의 1차, 2차, 또는 3차 (또는 고차) 근사식에 의해 추정될 수 있다. 계수들 α 는 다수의 개별 반응기 부하 값에 대한 생성물 가스 배출 값을 측정한 후 피팅을 통해 얻을 수 있다. 이 데이터는 시간이 지남에 따라 수집될 수 있으며 주기적 등 수시로 새로 고쳐질 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 그것은 반응기의 하나 이상의 교정 실행에서 수집될 수 있다.

계수들 (α) 의 피팅은 사람이 수동으로 수행하거나 이력 데이터를 활용하여 컴퓨터로 자동으로 수행할 수 있다. 계수의 자동 업데이트는 예를 들어 한 달에 한 번 수행될 수 있다. 자동 업데이트에는 AI 와 신경망 기반 알고리즘을 활용할 수 있다.

본 발명의 실시형태에 따르면, 단계 I)에서, 인공 지능 도구를 활용하여 생성물 가스 출구 온도를 실질적으로 추정할 수 있다. 본 발명의 다른 실시형태에 따르면, 단계 I) 에서, 생성물 가스 출구 온도는 실질적으로 신경망을 이용함으로써 추정될 수도 있다.

본 발명의 일 실시형태에 따르면, 단계 I) 에서, 생성물 가스 출구 온도는 다음 식에 의해 추정될 수도 있으며,

여기서 α₀, α₁그리고α₂ 는 미리 정의된 상수일 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 계수들 (α) 의 피팅은 사람이 수동으로 수행하거나 이력 데이터를 활용하여 컴퓨터로 자동으로 수행할 수 있다. 계수의 자동 업데이트는 예를 들어 한 달에 한 번 수행될 수 있다. 자동 업데이트에는 AI 와 신경망 기반 알고리즘을 활용할 수 있다.

본 발명의 일 실시형태에 따르면, α₀ 항은 현재 상태 값을 기반으로 풀릴 수 있으며,

여기서 T_{G,exit,current} 는 측정된 생성물 가스 출구 온도를 나타낸다.

본 발명의 실시형태에 따르면, 단계 II)에서, 생성물 가스 질량 흐름은 반응기 질량 및 에너지 균형 방정식을 사용하여 계산된다.

단계 II)에서, 생성물 가스 질량 흐름의 계산에는 생성물 가스의 성분들의 가스 특정 질량 흐름을 고려하는 것이 포함될 수 있다. 연소 공정의 경우, 성분들은 CO₂, H₂O_, N₂, SO₂, O₂를 포함한다. 이러한 성분의 농도는 오히려 간단한 장비를 사용하여 안정적으로 측정할 수 있다.

단계 II)에서, 성분 값은 반응물 매개변수를 포함할 수 있다. 이것은 반응물 특성의 변화를 반영하는 것을 가능하게 한다. 예를 들어, 더 많은 침식을 일으키는 경향이 있는 반응물의 경우, 허용 조건이 더 엄격할 수 있는 반면, 침식을 덜 일으키는 경향이 있는 반응물의 경우 더 희박한 허용 조건을 사용할 수 있다.

단계 b)는 반응기에 원격으로, 바람직하게는 클라우드 기반 계산 서비스로 수행될 수 있다. 이는 예를 들어 클라우드 기반 전산 서비스를 실행하도록 구성된 원격 계산 장비를 연소 보일러와 별도로 유지 관리할 수 있으므로 연소 보일러의 유지 관리를 단순화하는 데 도움이 된다. 예를 들어, 계산 소프트웨어 업데이트는 따라서 각 반응기에서 소프트웨어를 업데이트하는 대신 하나 또는 몇 개의 위치에서 중앙 집중식으로 수행될 수 있다.

대안적으로, 단계 b)는 반응기의 장소에서 국지적으로, 바람직하게는 에지 서버에 의해 수행될 수 있다. 데이터를 원격 계산 위치로 전송할 필요가 없으므로 계산 속도가 빨라질 수 있다.

임의의 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 로드는 실시간 측정을 통해 얻을 수 있다. 대신에 또는 추가로 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하가 필터링에 의해 처리되거나, 평균화, 계산 추세 또는 이들의 조합으로 처리될 수 있다. 이는 계산 결과에 영향을 미치는 소음이나 이상치 측정을 피하는 데 도움이 되며, 따라서 현재 계산상 최대 순간 부하의 안정성을 높이는 데 도움이 된다.

수용 조건에는 현재 계산상의 최대 보일러 순간 부하를 변경하기 전에 미리 정의된 최소 변경을 요구하는 히스테리시스 조건이 포함될 수 있다. 이는 현재 계산상 최대 순간 부하의 안정성을 증가시킬 수 있으며, 바람직하게는 현재 계산상 최대 순간 부하의 과도한 변동을 피하는 데 도움이 된다.

출원인은 연소 보일러가 순환 유동층(CFB) 또는 기포 유동층(BFB) 보일러일 뿐만 아니라 더 일반적으로는 CFB 및 BFB 반응기이고 단계 b)가 유동층 반응기 열전달 표면에 대해 수행되는 경우에도 유용하다는 것을 발견한다.

실시형태에 따르면, 단계 b)는 반응기와 굴뚝 사이의 열 전달 표면에 대해 수행된다.

방열 반응기는 다음을 포함한다:

- 생성물 가스 흐름 경로를 정의하고 다수의 열 전달 표면을 갖는 반응 챔버 및 관련 통로들;

- 방열 반응기의 현재 부하를 모니터링하기 위한 측정 장비;

- 현재 프로세스 데이터를 모니터링하기 위한 추가 측정 장비; 그리고

- 방열 반응기를 작동하는 방법을 수행하도록 구성된 제어 시스템.

실시형태에 따르면 방열 반응기는 반응기 챔버 및 가스 흐름 경로를 정의하고 가스 흐름 경로에 다수의 열 전달 표면을 갖는 관련 통로들을 포함한다.

이러한 방열 반응기는 반응기의 제어 양태를 향상시킬 수 있다. 장점은 방열 반응기를 작동시키는 방법의 장점과 동일하다.

제어 시스템은 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하에 대한 실시간 측정 결과를 즉 필터링, 평균화 및/또는 추세 계산을 통해 처리하도록 구성될 수 있는 에지 서버를 포함할 수 있다. 에지 서버는 현재 모니터링되는 프로세스 데이터의 양을 줄이는 데 도움이 된다. 특정 설치에서는 매일 모니터링되는 프로세스 데이터가 60~90GB에 달할 수 있다는 점에서 특히 유용할 수 있다.

제어 시스템은 현재 계산상 최대 순간 부하를 국부적으로 결정하기 위해 방법 단계 b)를 수행하도록 구성될 수 있다. 이는 반응기에서 전송해야 할 데이터가 적거나 전혀 없기 때문에 반응기에서 빠른 의사 결정을 내리는 것을 촉진한다.

대안적으로 또는 추가로, 제어 시스템은 방법 단계 b)를 수행하도록 구성될 수 있는 원격, 바람직하게는 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템에 데이터를 전송하고 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하를 제어 시스템에 반환하도록 구성될 수 있다. 이는 반응기를 더 간단하게 만들고 컴퓨팅 시스템 업데이트를 더 쉽게 만든다. 이 상황에서는 업데이트가 모든 반응기가 아닌 중앙에서 수행될 수 있다.

에지 서버는 원격 컴퓨팅 시스템으로 전달되는 측정 데이터의 양을 줄이도록 구성될 수 있다. 이러한 방식으로 데이터 전송을 위한 더 작은 대역폭으로도 충분할 수 있다. 특정 설치에서는 매일 모니터링되는 프로세스 데이터가 60~90GB에 달할 수 있다는 점에서 특히 유용할 수 있다.

반응기 계산 시스템은 다음을 포함한다:

- 반응기의 그룹, 각 반응기는 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하에 대한 실시간 측정 결과를, 필터링, 평균화 및/또는 추세 계산에 의해 처리하고, 처리된 실시간 측정 결과를 원격 컴퓨팅 시스템으로 보내도록 구성되는 에지 서버 시스템을 포함하는 반응기 제어 시스템을 포함한다;

- 실시간 측정 결과로부터 처리된 데이터를 수신하고 각 반응기에 대한 수치 반응기 모델을 사용하여 데이터를 계산하고, 각 반응기에 대한 계산 결과를 반환하도록 구성된, 바람직하게는 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템인 원격 컴퓨팅 시스템.

또한, 반응기 계산 시스템에서, 제어 시스템은 연산 결과에 기초하여 그 기능을 조정하도록 구성된다.

이러한 배열의 장점은 반응기에서 계산 디바이스의 필요성이 줄어들면서 원격 컴퓨팅 시스템에서 여전히 효과적이고 빠른 계산 결과를 얻을 수 있다는 것이다.

컴퓨팅 시스템은 반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수가 허용 조건을 충족하는 현재 계산상 최대 순간 부하에 대한 수치 값을 발견하고, 해당 수치 값을 현재 계산상 최대 순간 부하로서 선택하도록 구성될 수 있다. 이는 기본적으로 분산 환경에서도 본 발명의 방법을 사용하는 것을 가능하게 한다.

반응기 계산 시스템은 반응기에 대해 처리된 측정 데이터를 사용하여 반응기에 대한 생성물 가스 계수 수치 모델과 같은 수치 모델을 교정하도록 구성될 수 있다. 이를 통해 반응기 제어를 위한 수치 모델을 원격으로 적응시키거나 교정하는 것이 더 쉬워진다.

반응기 계산 시스템은 다른 반응기들로부터도 수집된 처리된 측정 데이터를 사용하여 반응기에 대한 수치 모델을 적응시키거나 교정하도록 구성될 수 있다. 이를 통해 더 많은 데이터 수집을 사용하여 반응기 제어를 위한 수치 모델을 조정할 수 있다.

본 발명은 열 발생 및 그 회수가 수반되는 다양한 공정 및 반응기에 사용되도록 적용 가능하다.

본 발명은 부하, 즉 반응기로부터의 에너지 충전 또는 방전 속도를 제어하기 위해 열화학 반응기와 관련하여 사용되는 데 적용 가능하다.

본 발명은 가스를 생성하는 동안 폐기물의 열화학적 파괴 동안 생성된 열을 제어하기 위한 폐기물 가스화기와 관련하여 사용되도록 추가로 적용 가능하다. 이러한 가스는 다음 합성 과정을 통해 연료와 화학물질로 추가 합성될 수 있다.

본 발명은 가스 흐름에서 CO₂ 를 포집하는 동안 추가적인 열 생산을 위해 루핑 탄소 포집 반응기(예를 들어 칼슘 루핑 반응기)의 부하를 제어하기 위해 소위 탄소 포집 공정과 관련하여 사용되도록 추가로 적용 가능한다.

반응기 및 그 제어 방법은 도 1 내지 도 9의 첨부 도면에 도시된 실시형태의 맥락에서 아래에서 더 자세히 설명된다.
도 1 은 CFB 보일러를 예시한다;
도 2 는 BFB 보일러를 예시한다;
도 3은 센서로부터의 측정 데이터의 흐름을 도시한다.
도 4는 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_{h, max} 를 구하는 첫 번째 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_{h, max} 를 구하는 두 번째 방법을 도시한 흐름도이다.
그림 6은 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_{h, max} 가 어떻게 보일러 운영자에게 제시될 수 있는지를 보여준다.
도 7은 보일러 순간 부하 Q_h 및 계산된 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_{h, max}, 뿐만 아니라 테스트 기간 동안 본 발명에 따른 방법을 사용하는 효과를 도시한다.
도 8은 보일러 순간 부하 Q_h 및 계산된 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_{h, max} 를 보여주는 도 7의 데이터를 자세히 관찰한 것이며, 여기서 10일의 테스트 기간 동안 본 발명에 따른 방법을 사용한 효과가 더 잘 보인다.
도 9 는 본 발명의 일 실시형태에 따른 다른 방열 반응기를 예시한다.
동일한 도면 부호는 모든 도면에서 동일한 기술적 특징을 나타낸다.

도 1 은 순환 유동층 반응기(CFB)의 형태로 열을 생산하는 방열 반응기로 작동하는 연소 보일러(10)를 도시하고 있다. CFB 반응기는 연소기/증기 발생기, (소성기 및/또는 카보네이터)를 이용한 탄소 포집 반응기 뿐아니라 폐기물 가스화기로서 사용될 수 있다. 다음의 설명에서, CFB 반응기는 특히 순환 유동층 (CFB) 보일러로서 지칭되고 연소 보일러(10)의 수증기 회로에 연결된 튜브 벽(13)을 갖는 노(12)를 포함한다. 물 탱크 (미도시) 로부터 물이 이코노마이저로 공급되고 이코노마이저로부터 증기 드럼을 통해 튜브 벽(13)과 같은 증발 열 전달 표면으로 공급된 다음 증기 드럼을 통해 과열기로 안내된 다음 터빈으로 공급될 수 있다. 연도 가스 채널에는 이코노마이저 및/또는 과열기가 제공될 수 있다.

유동화 가스(예: 공기 및/또는 산소 함유 가스)는 바람 상자 (windbox) (미도시) 를 통해 화격자(도 1에 도시되지 않은 화격자) 아래로 유동화 가스 공급원(153)으로부터 공급되고, 1차 유동화 공기가 (층을 유동화하기 위해) 노즐 (미도시) 을 통해, (연소를 제어하기 위해 산소 함유 가스를 공급하기 위해) 2차 유동화 가스 피드(152)를 통해 노에 진입한다. 효과는 층 재료가 유동화되고 연소에 필요한 산소가 노(12)에 공급된다는 것이다. 또한, 연료는 연료 피드(22)를 통해 노(12) 내로 공급된다. 연소는 연료 피드(22)을 제어함으로써(예를 들어, 연료 공급물을 감소 또는 증가시킴으로써), 및 유동화 가스 공급물을 제어함으로써(예를 들어, 노(12) 내로의 산소 공급의 양을 감소 또는 증가시킴으로써) 조정될 수 있다. 연료는 첨가제, 특히 예를 들어 CaCO₃ 및/또는 점토와 같은 알칼리 흡착제 역할을 하는 첨가제와 함께 공급될 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 암모늄 또는 요소와 같은 NOx 환원제는 노(12)의 연소 구역 내로, 또는 노(12)의 연소 구역 위에 공급될 수 있다.

층 재료는 또한 노에 공급되며, 그 층 재료는 모래, 석회석 및/또는 점토를 포함할 수 있으며, 특히 카올린을 포함할 수 있다. 층 및 일반적으로 연소의 하나의 효과는 물-증기 회로에서 물과 증기가 튜브 벽(13)에서 가열되고 물이 증기로 변환된다는 것이다.

재는 노(12)의 바닥으로 떨어지고 재 슈트(명확성을 위해 도 1에서는 생략됨)를 통해 제거될 수 있으며 소위 비산재라고 불리는 재의 일부는 연도 가스와 함께 운반될 것이다.

연도 가스, 미연소 연료 및 층 재료와 같은 연소 생성물은 노(12)로부터 보텍스 파인더 (vortex finder) (103) 를 포함할 수 있는 입자 분리기(17)로 진행된다. 입자 분리기(17)는 연도 가스를 고체로부터 분리한다. 특히 대형 연소 보일러(10)에서는 바람직하게는 서로 평행하게 배열된 2 이상 (2개, 3개, ...) 의 분리기(17)가 있을 수 있다.

분리기(17)에 의해 분리된 고체는 바람직하게는 분리기(17)의 바닥에 위치하는 루프 밀봉(160)을 통과한다. 그 다음, 고체는 열 전달 표면이기도 한 유동층 열 교환기(FBHE)(100)로 전달되어 FBHE(100)가 고체로부터 열을 수집하여 물-증기 회로의 증기를 추가로 가열한다. FBHE(100)가 위치하는 챔버는 유동화될 수 있으며 FBHE(100) 자체는 열 전달 튜브 또는 다른 종류의 열 전달 표면을 포함한다. FBHE(100)는 재가열기 또는 과열기로 배열될 수 있다. FBHE 출구(101)로부터, 증기는 고압 터빈(FBHE(100)이 과열기인 경우) 또는 중압 터빈(FBHE(100)이 재가열기인 경우)으로 전달된다. 명확성을 위해, 터빈은 도 1에 도시되지 않았다. 고체는 FBHE(100)에서 복귀 채널(102)을 통해 노(12)로 복귀될 수 있다. 특히 대형 연소 보일러(10)에는 2 이상 (2개, 3개, ...) 의 루프 시일(160) 및 FBHE(100)과 복귀 채널(102)이 바람직하게는 서로 평행하게 배열되어 각각의 분리기(17)에 대해 각각의 루프 씰(160), FBHE(100) 및 복귀 채널(102)이 존재할 것이다. 실제로, FBHE(100) 중 일부는 과열기로 배열될 수 있고 다른 일부는 재가열기로 배열될 수 있다.

연도 가스는 분리기(17)로부터 수평 경로(15)로 전달되고, 거기에서 다시 역방향 경로(16)(바람직하게는 수직 경로일 수 있음)로 전달되고, 거기서부터 연도 가스 도관(18)를 거쳐 굴뚝(19)으로 전달된다.

역방향 경로(16)는 다수의 열 전달 표면(21_i)(여기서 i = 1, 2, 3,..., k, 여기서 k는 열 전달 표면의 수임)을 포함한다. 도 1에는, 열 전달 표면들 (21₁, 21₂, 21₃, ..., 21_k-1) 이 예시되어 있다. 열전달 표면 21_k　는 공기 예열기를 묘사한다. 열전달 표면들 21_k-1, 21₂ 는 과열기를 도시하고 열 전달 표면들 21₁, 21₃ 은 재가열기를 묘사한다. 예를 들어, 이러한 구성 요소 각각의 서로 다른 열 전달 표면의 실제 개수는 실제 필요에 따라 각 연소 보일러에 대해 다르게 선택될 수 있다. 그리고 열전달 표면(21)을 포함하는 추가 구성요소도 있을 수 있다.

마지막 열 전달 표면 21_k 에서 배출되는 연도 가스는 연도 가스 출구 온도 T_G,　exit 에 있을 것이다. 이 온도는 온도 센서 20_k 로 측정된다.

한 양태에 따르면, 각 열 전달 표면 21_i 전후의 온도들 (각각 T_G,in,i, T_G,in,i+1) 은 각각의 온도 센서 20_i (여기서 i = 1, 2, 3, …, k-1, k) 로 측정될 수 있다.

그러나 또 다른 양태에 따르면, 그리고 바람직하게는, 이러한 온도를 반드시 측정할 필요는 없다. 연도 가스 출구 온도 T_G,　exit 를 아는 것으로 충분하다. 각각의 이전 열전달 표면 21_i 전후의 온도들 (T_G,in,i, T_G,in,i+1) 을 수치적으로 구할 수 있다. 이는 하기에서 더 설명될 것이다.

연소 보일러(10)에는 복수의 센서와 컴퓨터 장치가 장착되어 있다. 실제로 1개의 중형(100~150MW_th) 연소 보일러(10)은 하루에 1억 건의 측정 결과를 생성할 수 있으며, 이를 위해서는 25GB의 저장 공간이 필요하다. 도 1, 도 2 및 도 3는 센서 및 컴퓨터 장치 중 일부를 도시한다. 센서의 예들은 연소 가스(보통 연소 공기) 체적 유량 센서 (30) (1차 및 2차 유동화 가스 공급 측정용), 연료 공급 센서 (650) 및 온도 센서들 20_i (i = 1, 2, ..., k), FBHE의 온도 센서 및 복귀 채널(102)의 압력 센서(116)(모두 CFB 보일러에만 해당), 및 노(12)의 센서(40) 이다.

프로세스 데이터는 분산 제어 시스템(DCS)(201)에 의해 센서로부터 수집될 수 있다. 데이터 수집은 예를 들어 필드 버스(290)를 통해 가장 편리하게 배열될 수 있다. DCS(201)는 운영자에게 작동 상태 정보를 표시하기 위한 디스플레이/모니터(202)를 가질 수 있다. EDGE 서버(203)는 센서로부터 획득된 측정 데이터를 필터링하고 평활화하는 등의 처리를 수행할 수 있다. 데이터를 저장하기 위한 로컬 저장소(204)가 있을 수 있다.

DCS(201), 디스플레이/모니터(202), EDGE 서버(203), 로컬 저장소(204)는 연소 보일러 네트워크(280) 내에 있을 수 있다 (로컬 저장소(204)는 바람직하게는 EDGE 서버에 직접 연결됨). 연소 보일러 네트워크(280)는 바람직하게는 센서로부터의 측정 결과를 DCS(201) 및/또는 EDGE 서버(203)로 통신하는 데 사용되는 필드 버스(290)와 분리되어 있다. DCS(201)와 EDGE 서버(203) 사이에는 시스템의 상호 운용성을 향상시키기 위한 개방형 플랫폼 통신 서버 (210) (도 3 참조) 가 있을 수 있다.

연소 보일러 네트워크(280)는 바람직하게는 게이트웨이(290)를 통해 인터넷(200)과 연결될 수 있다. 이러한 상황에서, 측정 결과는 연소 보일러 네트워크(280)에서 컴퓨팅 클라우드(206)에 위치한 처리 지능 시스템(205)과 같은 클라우드 서비스로 전송될 수 있다. 출원인은 현재 분석 플랫폼을 운영하는 클라우드 서비스를 운영하고 있다. 그 클라우드 서비스는 분산 컴퓨팅 및 데이터용 클라우드 스토리지를 위한 가상화되고 쉽게 확장 가능한 환경인 Microsoft® Azure®와 같은 가상화된 서버 환경에서 운영될 수 있다. 다른 클라우드 컴퓨팅 서비스도 분석 플랫폼을 실행하는 데 적합할 수 있다. 또한, 분석 플랫폼을 실행하기 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스 대신에, 또는 그것에 추가적으로 로컬 또는 원격 서버를 사용할 수도 있다.

도 2 는 기포 유동층 (BFB) 보일러인 연소 보일러(10)인 방열 반응기를 도시하고 있다. BFB 보일러는 유동층이 순환층이 아니라 기포층이라는 점에서 CFB 보일러와 다르다. 따라서 분리기(17), 루프 씰(160), FBHE(100) 및 복귀 채널(102)이 필요가 없을 수도 있다.

일반적으로 적어도 하나의 과열기(14)가 노(12) 내에, 바람직하게는 노(12)의 상부 부분에 위치되어 있다. 과열기(14) 입구(141)는 바람직하게는 증기 드럼이거나 다른 과열기로부터이고 출구(142)는 고압 터빈으로이다.

도 4 는 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동하는 방법을 도시한다:

a) (연소 보일러, 가스화 반응기, 액체 공기 에너지 스토리지, 수화 반응기와 같은) 반응기(10)의 현재 부하 Q_h 는 단계 K1에서 모니터링된다(도 4에 도시된 방법에서, 또한 생성물 가스 출구 온도 T_{G, exit} 가 모니터링되고 가스 흐름 채널(16)의 각 열 전달 표면 21_i 에 대한 열 전달 유체에 대한 열부하 Q_{fluid, i} 가 모니터링된다.

b) 수치 값 Q_{h, candidate} 가 선택되고(단계 K3), 그 후 열 전달 표면 21_i 에서의 열부하가 계산되고 Q_{h, candidate} 와 관련하여 가스 온도가 계산된다. 수치 값 Q_{h, candidate} 은 그 후 (단계 K9 에서 테스트되는) 허용 조건을 충족하는 반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 (연소 프로세스와 관련하여 연도 가스 계수로서 지칭될 수도 있는) 적어도 하나의 생성물 가스 계수 df_i 를 계산하는 데 사용되고 (단계 K7), 수치 값 Q_{h, candidate} 를 반응기(10)의 현재 계산상 최대 순간 부하 Q_{h, max} 로서 선택한다 (단계 K11);

c) 현재 계산상 최대 순간 부하 Q_{h, max} 가 (예를 들어, 모니터/스크린 (202) 상에 디스플레이함으로써) 운영자에게 표시되고, 및/또는 현재 부하 Q_h 가

c1) 계산상 최대 순간 부하 Q_{h, max} 보다 작은 경우:

c1i) 운영자에게 보일러 부하 Qh 가 증가될 수 있음을 나타내고, 및/또는

c1ii) 반응기의 부하 Q_h 을 자동적으로 증가시키는 단계;

및/또는

c2) 계산상 최대 순간 부하 Q_{h, max} 보다 큰 경우:

c2i) 운영자에게 부하 Q_h 가 최대 순간 부하를 초과함을 나타내고, 및/또는

c2ii) 반응기 부하 Q_h 를 자동으로 감소시킨다.

이 방법에서, 반응기의 현재 모니터링되는 프로세스 데이터는 a) 가스 흐름 채널 내의 현재 생성물 가스 출구 온도 T_{G, exit}및 b) 가스 흐름 채널(16) 내의 각 열 전달 표면 21_i에 대한 열부하 Q_{fluid, i} 를 포함할 수 있다.

또한, 그 방법에서, a) 와 b) 양자 모두로부터의 모니터링된 프로세스 데이터는 생성물 가스 계수 df_i 의 계산 시에 그리고 현재 계산상 최대 순간 부하 Q_{h, max} 에 대한 수치 값 Q_{h, candidate} 을 발견할 때 사용될 수 있다.

반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수 df_i 가 허용 조건을 충족하지 못하는 경우, 다음 수치 값 Q_{h, candidate} 이 자동으로 선택되도록 발견이 수행된다. 자동 선택은 바람직하게는 반복적으로 수행된다.

특정의 예로서, 발견은 다음의 계산 단계들을 수행하여 수행될 수 있다:

- I: 반응기의 열 부하가 수치 값 Q_{h, candidate} 에 대응할 때 계산 모델을 초래하는 생성물 가스 출구 온도 T_{G, exit} 에 대한 추정치를 계산하는 단계;

- II: 가스 질량 유량 q_m,fluegas 을 계산하는 단계;

- III: 수치 보일러 모델 Q_{fluid, i, candidate} = Q_{fluid,i,current} + Σα_j,i (Q_{h, candidate} )^j - Σα_j,i (Q_{h, current})^j 을 사용하여 정정되는 현재 열부하 Q_{fluid, i, current} 을 사용하여 연도 가스 흐름 채널 (역방향 통로 (16)) 내의 각 열 전달 표면 21_i 에 대한 열부하 Q_{fluid, i, candidate}을 계산하는 단계

- IV: 가스 흐름 채널 (16) 의 각 열 전달 표면 21_i 에 대한 계산된 열부하 Q_{fluid, i, candidate} 을 사용하여, 가스 출구 온도에 대한 추정치 T_G,out,m = T_{G, exit} 를 사용하여 연도 가스 출구에 가장 가까운 열 전달 표면 21_k 에서 시작하여 가스 흐름의 상류 방향으로 가스 흐름 채널 (16) 의 각 열 전달 표면에서의 가스 온도 (T_lG,in,i, T_G,out,i; i = 1, ..., k) 를 계산하는 단계;

- V: 연도 가스 흐름 채널 (역방향 통로 (16)) 의 각 열 전달 표면 21_i 에 대한 생성물 가스 계수 df_i , i = 1 , ..., k 를 계산하는 단계.

단계 II)는 선택된 연도 가스 성분들에 대해 생성물 가스 질량 흐름 q_m,G,m 을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.

각 열 전달 표면의 가스 온도는 예를 들어 다음과 같이 계산될 수 있으며,

여기서 T_G,in,i 는 i 번째 열 전달 표면의 입구의 연도 가스 온도이고, c_p 는 비열 용량이고, T_G,out,i 는 i 번째 열 전달 표면의 출구의 연도 가스 온도이다. 연도 가스 온도는 인공 지능 도구를 사용하여 결정할 수 있다. 연도 가스 온도는 신경망을 통해 결정될 수 있다.

바람직하게는, 생성물 가스 계수 df_i 는 다음을 포함하거나 다음이다:

df_i= k_i(q_m,G/ (ρ_G,IA_cross,i))ⁿ

식 중, k_i 는 구체적으로 연소 보일러에서 선택될 수 있는 미리 결정된 0이 아닌 매개변수, 바람직하게는 양의 (0이 아닌) 수이며,

q_m,G 는 연도 가스 질량 흐름이고,

n은 양수(자연수, 유리수, 실수 또는 복소수로 선택될 수 있음)이며,

ρ_G,i 는 i 번째 열 전달 표면 21_i 의 연도 가스 온도 T_G,　in,　i 로부터 얻을 수 있는 연도 가스 밀도이고

A 는 i 번째 열 전달 표면 21_i 의 연도 가스 채널의 단면이다.

i) 유리하게는, n은 다음 중 적어도 하나를 포함하도록 선택될 수 있다: 계산된 가스 속도를 사용하기 위해 0.9 내지 1.1의 범위, 바람직하게는 등가 또는 약 1.0;

ii) 계산된 가스 초래 침식을 사용하기 위해 2 .9 내지 3.5 범위, 바람직하게는 3.2 내지 3.35 범위; 또는

iii) 압력 손실을 사용하기 위해 1.8 내지 2.2 범위, 바람직하게는 등가 또는 약 2.0.

n 값은 시간이 지남에 따라 변경될 수 있다. 특히, n에 대한 값은 적어도 2개의 별도의 반응기(10)를 포함하는 그룹인 반응기들의 그룹으로부터 결정될 수 있으며, 따라서 각 반응기(10)에 대해 모니터링되는 운영 데이터를 사용하는 것이 결정에 사용된다.

단계 I)의 계산에서, 보일러 부하에 대한 임의의 선택된 수치 값 Q_{h, candidate} 하에서 가스 출구 온도 T_{G, exit} 에 대한 계산 값은 다음의 방정식

T_{G, exit}= α₀ + Σα_j(Q_{h, candidate})^j

또는 바람직하게는 그것의 1차, 2차, 3차 또는 고차 근사식에 의해 추정될 수 있다. 계수들 α0, α1, α2, ... 은 다수의 개별 반응기 부하 Q_h 값들에 대한 연도 가스 출구 온도 T_{G, exit} 값들을 측정한 후 피팅하여 미리 구했다.

단계 II)에서, 반응기에서의 프로세스가 연료의 연소인 경우의 성분들 q_m,G,m 의 계산은 바람직하게는 가스 질량 흐름을 결정하기 위해 다음 중 적어도 일부, 가장 바람직하게는 모두를 포함한다: m = CO₂, H₂O, N₂, SO₂, O_2.즉, 계산의 단계 IV)에서, q_m,G,m값들로서, q_m,G,CO2, q_m,G,H20 , q_m,G,N2, q_m,G,SO2,q_m,G,O2의 일부 또는 전부가 사용될 수있다. 그것들은 가스 도관(18) 또는 굴둑(19)에서 측정되는 것이 바람직하며, 이러한 이유로 가스 통로에 적합한 센서가 설치된다. 단계 II)에서, 성분 값은 반응물(CaO와 같은 알칼리 산화물의 연료 등) 매개변수를 더 포함할 수 있다.

반응기가 연소 프로세스를 위한 것인 경우, 생성물 가스, 즉 연도 가스 질량 흐름은 연료 분석(연료의 근사 및 최종 분석), 보일러 질량에 따른 연소 공기 흐름 및/또는 재순환 가스 흐름 및 에너지 균형 계산을 기반으로 계산되는 연도 가스 성분 질량 흐름들 q_m,G,m 의 합들의 계산을 기반으로 할 수 있다.

바람직하게는, 연도 가스 질량 흐름이 계산될 수 있으며:

즉, 예를 들어 다음 연도 가스 질량 흐름 성분들 CO₂, H₂O, N₂, SO₂ 및 O₂ 의 합들:

여기서, 예를 들어, x_C,fuel 은 연료 내의 탄소를 나타내며, 즉, 첫번째 아래 첨자는 성분을 나타내고 두번째 아래 첨자는 연료 또는 연소 공기를 나타내고, q_m,fuel 은 연료 흐름이고, q_m,air 은 연소 공기 흐름이고 Mx 는 몰 질량을 나타낸다. 연도 가스 질량 흐름 성분 및 연소 공기 특성에 활용되는 연료 특성이 유리하다. 연료 수분을 측정하거나 계산할 수 있다.

본 발명의 다른 실시형태에 따르면, 반응기가 특히 CaO/Ca(OH)₂ 수화/탈수 반응에 기초한 열화학 반응기인 경우, 유동화 기체로서 H₂O(증기)와 공기의 흐름은 단계 II)의 질량 흐름으로, 수화 및 탈수 반응을 이용하여 성분이 계산되는 계산 질량 흐름이다.

본 발명의 또 다른 실시형태에 따르면, 반응기가 폐기물 가스화기인 경우 가스 흐름 결정은 연소 공정의 경우와 동일한 방식으로 제공될 수 있지만 가스 조성은 CO 및 H₂ 및 일부 사소한 가스화 생성물도 포함하여 상이할 수 있다.

본 발명의 다른 실시형태에 따르면, 반응기가 소위 탄소 포집 반응기인 경우, 유동화 장치는 서로 적절하게 연결되는 탄산화 장치와 하소 장치를 포함한다. 반응기는 CaO 와의 반응에 의해 정화될 가스에서 특히 CO₂ 를 줄이고 (카보네이터), CaCO₃ 를 소성하여 실질적으로 순수한 CO₂ 를 생성하도록 구성된다(소성기). 가스 흐름 결정은 산소의 가스 흐름과 정화될 가스를 포함하여 연료가 소성기에서 연소되는 것을 고려하여 연소 과정의 경우와 동일하게 제공될 수 있다.

단계 b)는 예를 들어 프로세스 지능 시스템 (205) 에서, 연소 보일러에 원격으로 수행될 수 있다. 대안적으로, 단계 b)는 연소 보일러에서 국지적으로, 바람직하게는 EDGE 서버 (203) 에서 수행될 수 있다.

현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하 중 하나는 실시간 측정으로부터 획득되거나, 필터링에 의해 처리되거나, 평균화, 추세 계산 또는 이들의 조합을 통해 처리될 수 있다.

수용 조건에는 현재 계산상의 최대 보일러 순간 부하 Q_h,max 를 변경하기 전에 미리 정의된 최소 변경을 요구하는 히스테리시스 조건이 포함될 수 있다.

허용 조건은 바람직하게는 계산된 적어도 하나의 연도 가스 계수 df_i 를 각각의 최대값 df_max,i 에 대해 비교하는 것을 포함한다. 최대값 df_max,i 는 미리 설정된 값이며 바람직하게는 보일러 특정적이다. 수치 값 Q_{h, candidate} 은 최대값 df_max,i 이 초과되는 경우 거부된다.

연소 보일러(10)에서, 노(12) 및 관련 통로(수평 통로(15) 및 역방향 통로(16))는 연도 가스 흐름 경로를 정의한다. 노(12) 및 통로(15, 16)는 연도 가스 흐름 경로에 다수의 열 전달 표면 21_i 을 갖는다. 연소 보일러(10) 는 또한 연소 보일러의 현재 부하 Q_h 를 모니터링하는 측정 장비 및 현재 프로세스 데이터를 모니터링하기 위한 추가 측정 장비를 갖는다.

제어 시스템(DCS(201) 및 EDGE 서버(203), 또는 DCS(201) 원격 프로세스 지능 시스템(205), 가능하게는 EDGE 서버(203)의 참여 하에)는 보일러 제어 방법을 수행하도록 구성된다.

EDGE 서버 (203) 는 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하에 대한 실시간 측정 결과를 즉 필터링, 평균화 및/또는 추세 계산을 통해 처리하도록 구성될 수 있다.

제어 시스템은 연소 보일러(10)에서 로컬로 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_h,max 를 결정하기 위해 방법 단계 b)를 수행하고, 및/또는 방법 단계 b) 를 수행하고 제어 시스템에 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_h,max 를 반환하도록 구성되는 원격, 바람직하게는 클라우드 기반 (예: 계산 클라우드(206)), 컴퓨팅 시스템(예: 프로세스 지능 시스템(205))에 데이터를 전송하도록 구성될 수 있다. 제어 시스템은 그 후 예를 들어 정보를 디스플레이함으로써, 보일러 운영자에게 방법 단계 c)에서와 같이 정보를 표시하기 위해 디스플레이/모니터를 사용할 수 있다.

EDGE 서버 (203) 는 원격 컴퓨팅 시스템으로 전달되는 측정 데이터의 양을 줄이도록 구성될 수 있다.

연소 보일러 계산 시스템은 연소 보일러들 (10) 의 그룹을 포함하며, 각 연소 보일러 (10) 는 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하에 대한 실시간 측정 결과를, 즉 필터링, 평균화 및/또는 추세 계산에 의해 처리하고, 처리된 실시간 측정 결과를 원격 컴퓨팅 시스템으로 보내도록 구성되는 EDGE 서버 (203) 시스템을 포함하는 보일러 제어 시스템 (CS) 을 포함한다. 원격 컴퓨팅 시스템은 실시간 측정 결과로부터 처리된 데이터를 수신하고 각 연소 보일러 (10) 에 대한 수치 보일러 모델을 사용하여 데이터를 계산하고, 각 연소 보일러 (10) 에 대한 계산 결과를 반환하도록 구성된, 바람직하게는 클라우드 기반 컴퓨팅 시스템이다. 보일러 제어 시스템은 계산 결과에 기초하여 그 기능을 적응시키도록 구성될 수 있다.

컴퓨팅 시스템은 바람직하게는 보일러의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 연도 가스 계수 df_i 가 허용 조건을 충족하는 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_h,max 에 대한 수치 값 Q_{h, candidate} 을 발견하고, 해당 수치 값 Q_{h, candidate} 을 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_{h, max} 로서 선택하도록 구성될 수 있다.

보일러 계산 시스템은 연소 보일러 (10) 에 대한 처리된 측정 데이터를 사용하여 보일러에 대한 수치 모델을 적응시키거나 교정하도록 구성될 수 있다. 대안적으로 또는 추가적으로, 보일러 계산 시스템은 다른 연소 보일러 (10) 로부터도 수집된 처리된 측정 데이터를 사용하여 연소 보일러 (10) 에 대한 수치 모델을 적응시키거나 교정하도록 구성될 수 있다.

도 5 는 도 4 에 도시된 방법의 수정을 보여준다. 단계들 L1, L3, L7, L9 는 각각 단계들 K1, K3, K9, K11 과 동일하지만, 단계 L5 에서는 생성물 가스 계수들 df_i 는 모든 열 전달 표면 20_i 에 대해 직접 계산될 수 있다: 온도들 T_G,in,i 이 각각의 온도 센서들 21_i 를 사용하여 측정되는 경우, 역 계산이 필요하지 않으므로 도 5에 도시된 방법에서는 단계 K7을 생략할 수 있다.

도 6은 단계 N1에서 수치 보일러 모델에 대한 가능한 입력의 사용을 보여준다. N3 단계에서 Q_h,max 는 보일러 모델을 사용하여 수치적으로 계산되고, 단계 N5에서 추정된 최대 부하 Q_h,max 는 특정 사용자 인터페이스(UI)를 통해, 바람직하게는 디스플레이/모니터(202)를 통해 보일러 운영자에게 제시된다.

도 7은 보일러 순간 부하 Q_h 및 계산된 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_{h, max}, 뿐만 아니라 테스트 기간 동안 본 발명에 따른 방법을 사용하는 효과를 도시한다. 10일간의 테스트 기간 동안 120MW_th 보일러 전력은 테스트 기간 외의 부하에서 평균 3 내지 6 MW_th 더 높은 부하를 얻었다. 도 8은 10일의 테스트 기간을 보다 구체적으로 예시한다.

즉, 보일러에 적용되는 제어 방법에 있어서, 연소 보일러의 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_h,max 는 결정된 보일러의 동작 매개변수를 사용하는 수치 모델을 사용하여 추정된다. 현재 보일러 부하 Q_h 는 증기 회로 측정 데이터를 사용하여 계산된다.

그 후, 보일러 부하 Q_h 가 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 Q_h,max 보다 작은 경우, i) 보일러 운영자에게 보일러 부하가 증가될 수 있다는 것이 표시되고, 및/또는 ii) 보일러 부하가 자동으로 증가된다. 대안으로 또는 추가적으로, 보일러 부하 Q_h 가 보일러 최대 순간 부하 Qh,max 보다 큰 경우, i) 보일러 부하가 보일러 최대 순간 부하를 초과함을 보일러 운영자에게 표시되고, 및/또는 ii) 보일러 부하가 자동으로 감소된다.

위에서 본 발명은 CFB 및 BFB의 연소 공정을 참조하여 설명되었다. 본 발명은 예를 들어 연도 가스 대신 냉각된 생성물 가스가 원하는 대로 사용되도록 형성되는 CFB 및 BFB 가스화기에도 마찬가지로 적용 가능하다는 것이 분명하다. 당연히 가스화 응용 분야에서 생성물 가스는 굴뚝을 통해 대기로 유입되는 대신 원하는 추가 처리 과정으로 저장되거나 전달된다.

방열 반응기는 예를 들어 폐기물 가스화 반응기 또는 탄소 포집 반응기일 수도 있다.

프로세스는 적어도 다음과 같이 반응기(10) 내로의 적절한 위치에 배열된 제어 가능한 입력 흐름(22, 23)을 필요로 한다.

열화학 반응기, CaO (일반적으로 알칼리 금속 산화물) 수화

i. CaO, 수화 반응기 등 반응물 투입

ii. H₂O (증기) 투입

iii. Ca(OH)₂ 탈수 반응기

iv. 공기 투입

폐기물 가스화기 반응기

i. 연소 과정에서와 같이 대응하는 입력 흐름들,

ii. CO 및 H₂ 그리고 일부 사소한 가스화 생성물들.

본 발명의 다른 실시형태에 따르면, 반응기가 소위 탄소 포집 반응기인 경우, 유동층 카보네이터와 소성기가 서로 적절하게 연결되는 것을 포함하며, 이것은 도 1 에 도시된 바와 같이 CFB 반응기 내에 배치될 수 있다. 반응기는 CaO 와의 반응에 의해 정화될 가스에서 특히 CO₂ 를 줄이고 (카보네이터), CaCO₃ 를 소성하여 실질적으로 순수한 CO₂ 를 생성하도록 구성된다(소성기). 가스 흐름 결정은 산소의 가스 흐름과 정화될 가스를 포함하여 연료가 소성기에서 연소되는 것을 고려하여 연소 과정의 경우와 동일하게 제공될 수 있다.

도 9 는 본 발명의 일 실시형태에 따른 방열 반응기(10)를 예시한다. 방열 반응기는 예를 들어 CaO (일반적으로 알칼리 금속 산화물) 수화 반응기와 같은 열화학 반응기일 수 있다. 반응기(10)는 벽(13)에 의해 둘러싸인 반응기 챔버(12)를 포함하며, 이는 실제 적용에 따라 반응기 챔버에서 실행되는 공정으로부터 열을 추출하기 위해 유체 회로에 연결된 선택적으로 냉각된 벽일 수 있다.

반응물은 반응물 입구(22)를 통해 반응 챔버(12) 내로 공급된다. 반응은 반응물 공급 입구(22)를 제어하고 일반적으로 반응기(10)의 열 방출 공정과 관련된 공정 변수를 제어함으로써 조정될 수 있다.

일반적으로 생성물 가스로 지칭될 수 있는 반응 생성물은 반응기 챔버(12)로부터 가스 흐름 채널(16)로 흐른다. 반응기(10)에는 반응기 챔버(12)에서 적어도 부분적으로 반응한 고체 물질을 위한 출구(22')가 또한 제공될 수 있다. 그것은 여기서 수직 통로서 설명되어 있지만 수평으로와 같이 상이하게 설계될 수도 있다. 생성물 가스 유동 채널로부터, 생성물 가스는 간단한 저장 또는 가스 전달 배관을 포함할 수 있는 추가 처리(19)로 유도된다.

생성물 가스 흐름 채널(16)은 다수의 열 전달 표면 21_i (여기서 i = 1, 2, 3,..., k, 여기서 k 는 열 전달 표면의 수임) 을 포함한다. 도 9 에는, 열 전달 표면들 21₁, 21₂, 21₃, ..., 21_k-1, 21_k 이 예시되어 있다. 예를 들어, 이러한 구성 요소 각각의 서로 다른 열 전달 표면의 실제 개수는 실제 필요에 따라 각 반응기(10)에 대해 다르게 선택될 수 있다.

마지막 열 전달 표면 21_k 에서 배출되는 생성물 가스는 출구 온도 T_G,　exit 에 있을 것이다. 이 온도는 온도 센서 20_k 로 측정된다.

한 양태에 따르면, 각 열 전달 표면 21_i 전후의 온도 (각각 T_G,in,i, T_G,in,i+1) 는 각각의 온도 센서 20_i (여기서 i = 1, 2, 3, …, k-1, k) 로 측정될 수 있다.

그러나 또 다른 양태에 따르면, 그리고 바람직하게는, 이러한 온도를 반드시 측정할 필요는 없다. 연도 가스 출구 온도 T_G,　exit 를 아는 것으로 충분하다. 각각의 이전 열전달 표면 21_i 전후의 온도들 (T_G,in,i, T_FG,in,i+1) 을 수치적으로 구할 수 있다. 이는 하기에서 더 설명될 것이다.

반응기(10)에는 복수의 센서(40)와 컴퓨터 장치가 장착되어 있으며, 명확성을 위해 센서와 컴퓨터 장치 중 일부만 제시되었습니다. 예를 들어, 반응기(10) 내로의 반응물의 유속을 결정하기 위한 센서(40), 반응기(10)의 하나 이상의 위치에서의 온도를 나타내는 센서(40), 반응기의 압력을 나타내는 센서(40)가 반응기(10)의 사실상 실질적인 적용에 따라 있을 수 있다.

프로세스 데이터는 분산 제어 시스템(DCS)(201)에 의해 센서로부터 수집될 수 있다. 이는 도 1과 관련하여 개시된 것과 유사하며, 물론 연소 보일러 네트워크는 대신 대응하는 방식으로 작동하는 열 방출 네트워크이다.

기술적 진보에 따라 본 발명의 기본 사상이 다양한 방식으로 구현될 수 있다는 것은 당업자에게 명백하다. 본 발명 및 그 실시형태들이 전술한 예들 및 샘플들에 한정되는 것은 아니며, 특허 청구범위 및 그 법적 균등물에 따라 다양한 변형이 가능하다.

추가적으로, 또는 위에서 언급한 특정 경험식을 사용하는 대신, 수치 모델 계산에 인공 지능 도구 및/또는 신경망을 활용하는 것이 가능하다.

본 발명의 뒤따르는 청구범위 및 전술한 설명에서, 표현적 언어 또는 필요한 암시로 인해 문맥상 달리 요구되는 경우를 제외하고, 단어 "포함하다" 또는 "포함하다" 또는 "포함하는"과 같은 변형은 포괄적인 의미로 사용된다. 즉, 언급된 특징의 존재를 지정하지만 본 발명의 다양한 실시형태에서 추가 특징의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것이다.

Claims

생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법으로서,
a) 상기 반응기의 현재 부하 (Q_h) 를 모니터링하는 단계;
b) 상기 반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수 (df_i) 가 허용 조건을 충족하는 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_h,max) 에 대한 수치 값 (Q_{h, candidate}) 을 발견하고, 상기 수치 값 (Q_{h, candidate}) 을 상기 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 로서 선택하는 단계;
c) 상기 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 를 운영자에게 나타내고, 및/또는 상기 현재 부하 (Q_h) 가
c1) 상기 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 보다 작은 경우:
c1i) 상기 운영자에게 상기 부하 (Q_h) 가 증가될 수 있음을 나타내고, 및/또는
c1ii) 상기 부하 (Q_h) 를 자동으로 증가시키는 단계,
및/또는
c2) 상기 현재 계산상 최대 보일러 순간 부하 (Q_{h, max}) 보다 큰 경우:
c2i) 상기 운영자에게 상기 부하 (Q_h) 가 상기 현재 계산상 최대 순간 부하를 초과함을 나타내고, 및/또는
c2ii) 상기 보일러 부하 (Q_h) 를 자동으로 감소시키는 단계를 포함하는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항에 있어서,
i) 상기 반응기의 상기 현재 모니터링되는 프로세스 데이터는,
ia) 가스 흐름 채널의 현재 생성물 가스 출구 온도 (T_{G,exit,current}) 및
ib) 상기 생성물 가스 흐름 채널의 각 열 전달 표면 (i) 에 대한 열부하 (Q_fluid,i) 을 포함하고,
그리고 추가로,
ii) ia) 와 ib) 양자 모두로부터의 모니터링된 프로세스 데이터는 상기 생성물 가스 계수의 계산 시에 그리고 상기 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 에 대한 상기 수치 값 (Q_{h, candidate}) 을 발견할 때 사용되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 상기 적어도 하나의 생성물 가스 계수 (df_i) 가 허용 조건을 충족하지 못하는 경우, 다음 수치 값 (Q_{h, candidate}) 이 자동으로 선택되도록 상기 발견이 수행되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 다음 수치 값 (Q_{h,　candidate}) 가 반복적으로 선택되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 발견은 다음의 계산 단계들을 수행하여 수행되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법:
- I: 상기 반응기의 상기 부하가 상기 수치 값 (Q_{h, candidate}) 에 대응할 때 계산 모델을 초래하는 생성물 가스 출구 온도 (T_{G, exit}) 에 대한 추정치를 계산하는 단계;
- II: 생성물 가스 질량 유량 (q_m,productgas) 을 계산하는 단계;
- III: 수치 반응기 모델 (Q_{fluid, i, candidate} = Q_{fluid,i,current} + Σα_j,I (Q_fluid,max)^j - Σα_j,i (Q_{fluid, current})^j) 을 사용하여 정정되는 현재 열부하 (Q_{fluid, i, current}) 를 사용하여 상기 가스 흐름 경로 내의 각 열 전달 표면에 대한 열부하 (Q_{fluid, i, candidate}) 을 계산하는 단계;
- IV: 상기 생성물 가스 흐름 채널 내의 각 열 전달 표면에 대한 계산된 상기 열부하들 (Q_{fluid, i, candidate}) 을 사용하여, 상기 생성물 가스 출구 온도에 대한 상기 추정치 (T_{fluegas,out,k} = T_{FG, exit}) 를 사용하여 상기 생성물 가스 출구에 가장 가까운 열 전달 표면 21_k 에서 시작하여, 생성물 가스 흐름의 상류 방향으로 상기 연도 가스 흐름 채널 내의 각 열 전달 표면 (T_G,in,i, T_G,out,i; i = 1, ..., k) 에서의 생성물 가스 온도를 계산하는 단계;
- V: 상기 연도 가스 흐름 채널 내의 각 열 전달 표면에 대한 상기 생성물 가스 계수 (df_i, i = 1 , ..., k) 를 계산하는 단계.
제 5 항에 있어서,
상기 연도 가스 계수는 다음을 포함하거나 다음과 같고:

식 중, k_i 는 반응기 특정적으로 선택될 수 있는, 양수인 0 이 아닌 매개변수이고,
q_m,productgas 는 생성물 가스 질량 흐름이고,
n 은 반응기 특정적으로 선택될 수 있는 모델 매개변수이며, 양의 0이 아닌 수이고, ρ_G,i 는 i 번째 열 전달 표면에서의 생성물 가스 밀도이고 A 는 i 번째 열전달 표면에서의 연도 가스 채널의 단면적인, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 6 항에 있어서,
n 은 다음 중 적어도 하나이도록 선택되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법:
i) 계산된 생성물 가스 속도를 사용하기 위해 0.9 내지 1.1 범위;
ii) 계산된 생성물 가스 초래 침식을 사용하기 위해 2.9 내지 3.5 범위; 또는
iii) 상기 생성물 가스 흐름의 압력 손실을 사용하기 위해 1.8 내지 2.2 범위.
제 7 항에 있어서,
n 에 대한 값은 시간이 지남에 따라 변경되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,
n 에 대한 값이 상기 반응기들 각각에 대해 모니터링된 운영 데이터를 사용하여 적어도 2개의 개별 반응기들을 포함하는 보일러들의 그룹으로부터 결정되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 5 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
단계 I) 의 계산에서, 상기 연도 가스 출구 온도는 실질적으로 방정식
T_{G, exit}= α₀ + Σα_j(Q_{h, candidate})^j
또는 그의 1차, 2차, 3차 또는 고차 근사식에 의해 추정되고, 각각의 계수들 (α₀, α₁, α₂, ...) 은 다수의 개별 반응기 부하 (Q_h) 값들에 대한 생성물 가스 출구 온도 (T_{G, exit}) 값들을 측정한 후 피팅함으로써 미리 획득된, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 5 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 있어서,
단계 II) 에서, 생성물 가스 질량 흐름의 계산은 생성물 가스 성분들 (m) 의 질량 흐름 (q_m,G,m) 을 이용하는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 5 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서, 단계 II) 에서,
생성물 가스 질량 흐름의 계산은 반응물 매개변수들의 사용을 포함하는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 단계 b) 가 상기 반응기에 대해 원격으로 수행되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 단계 b) 가 상기 반응기 장소에서 로컬로 수행되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하 중 임의의 것은 실시간 측정들로부터 획득되거나, 필터링에 의해 처리되거나, 평균화, 추세 계산 또는 이들의 임의의 조합을 통해 처리되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항 내지 제 15 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 허용 조건은 상기 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_h,max) 를 변경하기 전에 미리 정의된 최소 변경을 요구하는 히스테리시스 조건을 포함하는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항 내지 제 16 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 허용 조건은 상기 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수 (df_i) 를 각각의 설계 값에 대해 비교하는 것을 포함하고, 상기 방법에서, 상기 수치 값 (Q_{h, candidate}) 은 상기 설계 값이 초과되는 경우 거부되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 반응기는 순환 유동층 (CFB) 또는 기포 유동층 (BFB) 반응기이고, 상기 단계 b) 는 상기 반응기에서, 및/또는 상기 생성물 가스 채널에서 상기 열 전달 표면들에 대해 수행되는, 생성물 가스를 생성하는 방열 반응기를 작동시키는 방법.
방열 반응기로서,
- 생성물 가스 흐름 경로를 정의하고 다수의 열 전달 표면들 (21_i) 을 갖는 반응기 챔버 (12) 및 관련 통로들 (15, 16);
- 상기 방열 반응기 (10) 의 현재 부하 (Q_h) 를 모니터링하기 위한 측정 장비;
- 현재 프로세스 데이터를 모니터링하기 위한 센서들 (20, 20_i, 30, 40, 116, 165, 650) 과 같은 추가 측정 장비; 그리고
- 제 1 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 기재된 방열 반응기를 작동하는 방법을 수행하도록 구성된 제어 시스템 (CS; 201, 203, 205) 을 포함하는, 방열 반응기.
제 19 항에 있어서,
상기 제어 시스템 (CS) 은 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하에 대한 실시간 측정 결과들을, 필터링, 평균화 및/또는 추세 계산을 통해 처리하도록 구성되는 에지 서버 (203) 를 포함하는, 방열 반응기.
제 19 항 또는 제 20 항에 있어서,
상기 제어 시스템은 상기 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_h,max) 를 로컬로 결정하기 위해 방법 단계 b) 를 수행하도록 구성되는, 방열 반응기.
제 19 항 또는 제 20 항에 있어서,
상기 제어 시스템은 방법 단계 b) 를 수행하도록 구성되는 원격 컴퓨팅 시스템에 데이터를 전송하고 상기 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_h,max) 를 상기 제어 시스템에 반환하도록 구성되는, 연소 보일러.
제 22 항에 있어서,
상기 에지 서버는 상기 원격 컴퓨팅 시스템으로 전달되는 측정 데이터의 양을 감소시키도록 구성되는, 연소 보일러.
반응기 계산 시스템으로서,
- 제 19 항 내지 제 23 항 중 어느 한 항에 기재된 반응기들 (10) 의 그룹으로서, 각 반응기는 현재 모니터링되는 프로세스 데이터 및/또는 현재 부하에 대한 실시간 측정 결과들을, 필터링, 평균화 및/또는 추세 계산에 의해 처리하고, 처리된 실시간 측정 결과들을 원격 컴퓨팅 시스템 (205) 으로 전송하도록 구성되는 에지 서버 (203) 시스템을 포함하는 제어 시스템을 포함하는, 상기 반응기들 (10) 의 그룹;
- 실시간 측정 결과들로부터 처리된 데이터를 수신하고 상기 반응기들 (10) 각각에 대한 수치 모델을 사용하여 데이터를 계산하고, 상기 반응기들 (10) 각각에 대한 계산 결과들을 반환하도록 구성되는 원격 컴퓨팅 시스템 (205) 을 포함하고,
- 그리고 추가로,
상기 제어 시스템은 상기 계산 결과들에 기초하여 그의 함수를 적응시키도록 구성되는, 반응기 계산 시스템.
제 24 항에 있어서,
상기 컴퓨팅 시스템은 상기 반응기의 수치 모델과 함께 현재 모니터링되는 프로세스 데이터를 사용하여 계산된 적어도 하나의 생성물 가스 계수 (df_i) 가 허용 조건을 충족하는 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_h,max) 에 대한 수치 값 (Q_{h, candidate}) 을 발견하고, 상기 수치 값 (Q_{h, candidate}) 을 상기 현재 계산상 최대 순간 부하 (Q_{h, max}) 로서 선택하도록 구성되는, 반응기 계산 시스템.
제 24 항 또는 제 25 항에 있어서,
상기 반응기 계산 시스템은 상기 방열 반응기 (10) 에 대한 처리된 측정 데이터를 사용하여 상기 방열 반응기 (10) 에 대한 수치 모델을 교정하도록 구성되는, 반응기 계산 시스템.
제 24 항 내지 제 26 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 반응기 계산 시스템은 다른 방열 반응기들 (10) 로부터도 수집된 처리된 측정 데이터를 사용하여 방열 반응기 (10) 에 대한 수치 모델을 교정하도록 구성되는, 반응기 계산 시스템.