2023, Vol. 41
2. 西安格瑞电力科技有限公司, 西安 710000
2. Xi'an Gerui Power Technology Co., Ltd, Xi'an 710000, China
近年来，我国经济快速发展，对一次能源的消费需求不断增加，虽然核能、风能和太阳能等新能源的占比逐年升高，但煤炭仍占据主导地位[1-3]。煤炭燃烧伴随着大量的污染物生成，为减缓污染物对生态环境的影响，我国生态环境部在2011年颁布了GB 13223—2011《火电厂大气污染排放标准》，严格要求NOx的日平均排放质量浓度控制在100 mg/m3，超低排放法规要求NOx的日排放质量浓度需低于50 mg/m3[4]。目前，选择性非催化还原技术（Selec⁃ tive Non⁃Catalytic Reduction，SNCR）是降低燃煤排放的氮氧化物的主要技术之一[5-6]。我国超过95% 的超临界燃煤电厂采用SNCR脱硝系统，满足超低排放标准的煤电机组装机容量达10.3亿kW，占煤电总装机量的93%。
选择性催化还原技术（Selective Catalytic Reduction，SCR）系统的脱硝性能受到众多因素的影响，如NOx质量浓度[7-8]、NH3质量浓度[8]、烟气温度和流速[9]、催化剂性能[10]、锅炉负荷[11]和NH3与NOx的摩尔比[12]等。其中NH3与NOx摩尔比是影响NOx还原的关键因素，如果喷NH3量不足，将导致NOx排放超标并造成大气污染；相反，如果喷NH3量过多，将造成大量的NH3逃逸，同样会对大气环境造成严重危害[13]。
间歇性可再生能源在电网中的高渗透率，使得燃煤机组不得不在负荷循环过程中承担越来越频繁的调峰任务[14]。这些瞬态过程使NOx的生成速率和SCR系统性能不断变化。在这些复杂的条件下，烟道中的NH3喷入量很难精确控制，许多燃煤电厂选择喷入过量的NH3以确保调峰运行期间NOx达到排放标准，但会导致NH3的浪费和NH3逃逸的增加。因此，对燃煤机组调峰、变负荷等瞬态过程中SCR脱硝系统的优化调整对燃煤机组的低污染安全运行具有重要意义[15]。
目前，众多研究人员针对燃煤电厂SCR系统优化开展了研究。方俊等人[16]采用数值模拟的方法研究了不同的导流板安装对SCR系统中喷NH3格栅前流场的影响，发现在高速区安装导流板对格栅前的流畅具有较好的优化效果，可将其相对标准偏差值CV降至13.62%，有效提升了流场的均匀性。吴宇星等人[17]同样通过数值模拟的方法优化SCR系统中的流场，发现通过适当增加导流板的数量、改变导流板形状可以在各运行负荷下实现喷NH3格栅前和反应器首层催化剂前的速度CV值均小于15%。韦振祖等人[18]基于计算流体力学提出了喷NH3系统前置和导流板优化方案，模拟计算表明，该方案可将SCR入口CV值降至13.2%，改造后NOx的CV值均低于20%。所以，对SCR的流场进行优化，同时精准控制喷NH3量是目前燃煤机组SCR高效脱硝的关键。本文对某电厂2号燃煤锅炉的SCR脱硝系统及其流场进行优化调整，在保证脱硝效率的前提下降低SCR系统NH3的喷入量，减少NH3逃逸，以保证SCR和空预器的安全稳定运行。
1 改造方法 1.1 SCR系统流场优化方法在进行SCR系统优化调整前，首先对原始烟道中A、B两侧的流速和烟气组分进行测量，基于实际工况建立边界条件，对SCR系统的初始流场进行计算流体力学仿真（Computational Fluid Dynamics，CFD）计算，然后通过采集原始烟道中的速度场等数据来验证模型的可靠性，并对模型进行流场修正，得到准确性较高的SCR进出口烟道流场。在充分考虑和分析SCR烟道实际工况的前提下，对喷NH3、整流和导流设备、烟气混合设备和反应器出入口烟道结构的设计进行仿真计算，并对CFD计算结果进行分析验证。
SCR系统的流场优化包括省煤器出口水平烟道导流板优化和SCR顶部导流板改造，见图 1、图 2。省煤器出口水平段烟道管径突变，内部流场不均匀，因此对烟道内的导流板进行优化设计，来改善喷NH3格栅入口烟气流场分布的均匀性。脱硝顶部烟道位置导流板优化改造，可以基本消除催化剂区域的低速流体区，减小催化剂层入口截面速度偏差。脱硝顶部加装导流板后，SCR反应器催化剂层的速度分布会更加均匀。
|
| 图 1 省煤器出口水平烟道导流板优化示意图 Figure 1 Schematic diagram of optimized horizontal flue deflector at the coal economizer outlet |
|
| 图 2 SCR顶部导流板改造示意图 Figure 2 Schematic diagram of SCR top deflector modification |
根据SCR系统的实际工况建立被控系统的稳态和动态响应模型，利用人工智能算法在线完善模型，并修正预测值。首先，对燃煤机组各燃烧工况下的NOx排放进行精准预估。利用人工智能算法，通过建立动态燃烧模型，对燃煤机组燃烧工况与NOx质量浓度历史相关性的自学习大数据进行分析，并利用遗传算法对数据库进行快速精准定位，实现对环保总排放的NOx精准预估。其次，采用锅炉及反应器模型预估的方式，根据系统优化控制目标，直接计算氨气喷入量，精确控制的脱硝系统氨气流量控制原理如图 3所示。
|
| 图 3 精确控制的脱硝系统氨气流量控制原理 Figure 3 Precise control principle of ammonia flow control in denitrification system |
（1）入口NOx质量浓度预估：锅炉燃烧产生的NOx量与锅炉燃烧的各种参量相关，在锅炉负荷较大时，产生的NOx量较大。根据锅炉燃烧状态和出口NOx量的相关性分析，建立锅炉燃烧与NOx产生量模型，从而预估出口NOx量，同时用NOx实际测量的结果对模型预测结果进行长期修正拟合，减少NOx含量测量延迟对控制系统的影响。
（2）氨气控制模型中，不仅考虑反应器入口NOx总量（风量×NOx质量浓度），同时计算反应器氨耗率，保证对出口NOx的精确控制。
（3）分析和配比脱硝系统左右侧氨气喷入量，保证脱硝系统两侧氨耗率均衡，降低氨逃逸率。
试验确保测试期间2号燃煤锅炉机组负荷稳定在200 MW，最大波动幅度不超过5%；煤质基本不变；燃料配比不变；制粉系统固定运行方式，给粉均匀；甲乙侧引风机挡板开度变化不大；烟气量和烟尘量均匀稳定；锅炉没有投油助燃；脱硝系统处于完好状态，可正常稳定运行；锅炉控制系统和主要仪表运行均正常。同时对烟气分析仪、烟气流量计等检测设备进行标定。基于此，测量SCR反应器进出口界面的NO/O2质量浓度场、速度场分布，并统计对比分析喷氨量，以此判断2号机组SCR脱硝系统智能测控及其调平系统技术研究及应用项目在优化改造后，其性能指标是否满足相关排放标准。
2 评价方法及指标定义 2.1 烟气流速测量及评价方法烟道中流速的测量采用等截面网格法。在SCR进口的直烟道选择测量面，在选定测量面的宽度方向开设若干测孔，在每个测孔深度方向上选取若干测点。采用标准皮托管和微压计测量界面上各网格点的动压。根据上述测得的动压计算该截面的平均动压，计算公式如式（1）所示：
|
(1) |
式中：Pd为流量测量截面处平均动压，Pa；Pdi为流量测量截面处各个等分面积上的时间平均动压，Pa；n为测点数量。
采用大气压力表测量当地大气压力，分别采用铠装K形热电偶和U形管压力计测量选定截面处的介质温度和静压。
选定截面处介质流量计算公式如式（2）所示：
|
(2) |
式中：qv为选定测量截面处流量，m2/s；A为选定测量截面面积，m2；ρ为选定测量截面介质密度，kg/m3，其计算公式如式（3）所示：
|
(3) |
式中：ρ0为标准状态下介质（空气和烟气）的密度，kg/m3；Pa为选定测量处大气压力，Pa；Ps为选定测量截面处静压，Pa；t为选定测量截面处介质温度，℃。
2.2 NOx排放质量浓度测量及评价方法在SCR反应器的进口和出口烟道选定测量截面，利用网格法进行烟气取样，烟气经不锈钢管引出烟道外，经过冷却、除尘和除湿等预处理后，进入电化学烟气分析仪（德国，Testo350，±1%），测量烟气中NOx的含量，以此获得选定测量截面的NOx质量浓度分布（本文所提及的NOx质量浓度均为修正至标准状态、干基和6%标准氧的NOx质量浓度。）。
SCR反应器进口和出口选定测量截面处的NOx质量浓度计算公式如式（4）—（6）所示：
|
(4) |
|
(5) |
|
(6) |
式中：φNOin, act, O2和φNOout, act, O2为SCR进口和出口选定测量截面各点的NO体积分数，10-6；ρO2, act为实测O2质量浓度（干基）；ρNOxin和ρNOxout为SCR进口和出口选定测量截面NOx质量浓度，mg/m3；ρNOxin(out)为SCR出口和进口选定测量截面处NOx质量浓度的平均值，mg/m3；0.95为经验参数，在燃煤产生的NOx中NO占95%，NO2占5%；2.05为NO2体积分数和质量浓度的转化系数。
烟道中选定测量截面的NOx质量浓度分布相对标准偏差CV值计算公式如式（7）—（9）所示：
|
(7) |
|
(8) |
|
(9) |
式中：ρNOxi为烟道中选定测量截面各点NOx质量浓度，mg/m3；ρNOx为选定测量截面处NOx质量浓度平均值，mg/m3；δ为NOx质量浓度分布标准偏差，%。
3 结果与讨论 3.1 改造前2号锅炉测试 3.1.1 改造前SCR入口烟道流场分布改造前2号锅炉200 MW工况下SCR入口烟道流场分布如图 4和图 5所示。本文图中H1—H7测点相对位置均为面向烟道由右至左。由图 4和图 5可知，SCR入口烟道A侧烟气流速最大值出现在H7测点，为14.8 m/s；烟气流速最小值出现在H1测点，为8.0 m/s。SCR入口A侧烟道平均值为11.3 m/s，标准偏差值为2.6 m/s，相对标准偏差值高达23.4%。对于SCR入口烟道B侧流速最大值出现在H1测点，为14.5 m/s，略低于A侧烟道最高流速；烟气流速最小值出现在H6测点，为9.2 m/s，高于A侧烟道最高流速。对比A侧烟道和B侧烟道，B侧烟道流速的平均值高于A侧烟道，为11.6 m/s；但是标准偏差值和相对标准偏差值较低，分别为2.1 m/s和18.3%。由上述SCR入口A侧和B侧入口烟道的烟气流速可知，二者的相对标准偏差（CV）较大，速度分布不均匀，不利于SCR脱硝系统的安全运行。
|
| 图 4 SCR入口A、B侧烟道风速分布 Figure 4 Wind speed distribution in the A and B side flue of SCR inlet |
|
| 图 5 A、B侧烟道风速统计值 Figure 5 Statistical values of wind speed in A and B side flues |
改造前2号锅炉200 MW工况下SCR入口NOx和O2分布情况见图 6和图 7。由图可知，在SCR入口A侧烟道选定测量截面7个测点中，H4的O2质量浓度最高，为3.8 mg/m3；H2的O2质量浓度最低，为3.0 mg/m3。对于A侧7个测点的NOx，H3的NOx质量浓度最高，高达255.6 mg/m3；H1的NOx质量浓度最低，为164.6 mg/m3。SCR入口A侧烟道选定测量截面的NOx质量浓度平均值为205.9 mg/m3，标准偏差为32.3 mg/m3，相对偏差为16.1%。SCR入口B侧烟道选定测量截面的7个测点中，H7的O2质量浓度最高，为4.8 mg/m3，高于A侧烟道；H1的O2质量浓度最低，仅为2.4 mg/m3，低于A侧烟道。对于选定截面测点的NOx质量浓度，H2的NOx质量浓度同样最高，高达250.0 mg/m3，高于A侧烟道；H4的NOx质量浓度最低，仅为170.3 mg/m3，同样高于A侧烟道。相对于A侧，B侧烟道选定测量截面的NOx质量浓度平均值较高，为208.6 mg/m3；但标准偏差和相对标准偏差均低于A侧烟道，分别为31.9 mg/m3和15.3%。由于改造前2号机组的流场分布和温度场分布偏差过大，同时通过分析烟道选定测量截面的NOx实测值发现，SCR的A、B两侧烟道NOx分布偏差也较大，不利于SCR系统的有效脱硝，导致机组烟气排放不达标。
|
| 图 6 SCR入口A、B侧烟道NOx和O2分布 Figure 6 NOx and O2 distribution in the A and B side flues of SCR inlet |
|
| 图 7 A、B侧烟道NOx和O2统计值 Figure 7 Statistical values of NOx and O2 in the A and B side flues |
改造前2号锅炉200 MW工况下SCR出口NOx和O2分布见图 8和图 9。由图可知，在SCR出口A侧烟道选定测量截面的7个测点中，H7的O2质量浓度最高，为4.7 mg/m3；H5的最低，仅为3.80 mg/m3。在A侧烟道选定测量截面的7个测点中，H4的NOx质量浓度最高，高达81.4 mg/m3；H7的NOx质量浓度最低，仅为45.7 mg/m3。SCR出口B侧烟道选定截面的7个测点中，H6和H7的O2质量浓度相同且最高，为4.4 mg/m3；H1和H3的O2质量浓度相同且最低，均为3.2 mg/m3。B侧烟道选定测量截面7个测点中，H7的NOx质量浓度最高，超过80 mg/m3，为81.9 mg/m3；H1的最低，为50.9 mg/m3。相较于A侧烟道，B侧烟道选定测量截面7个测点NOx质量浓度的平均值较低，为63.1 mg/m3；标准偏差和相对标准偏差则高于A侧，分别为14.1 mg/m3和21.6%。经分析发现，SCR出口的NOx质量浓度偏差较大，且高于超低排放标准（50 mg/m3）[19]。
|
| 图 8 SCR出口A、B侧烟道NOx和O2分布 Figure 8 NOx and O2 distribution in the A and B side flues of SCR outlet |
|
| 图 9 A、B侧烟道NOx和O2统计值 Figure 9 Statistical values of NOx and O2 for A and B side flues |
改造后选定的测量截面由改造前的1个截面增加至3个不同深度的截面，深度由小至大分别记为D1、D2和D3。对2号机组改造后，SCR入口烟道流场分布见图 10和图 11。由图可知，选定的3个不同深度截面的最高流速均出现在H1，且随着深度的增加而增大，分别为9.9 m/s、10.1 m/s和11.0 m/s；3个不同深度的截面最小流速分别出现在H4、H5和H5，分别为7.4 m/s，6.9 m/s和8.2 m/s。A侧入口3个不同深度截面21个测点流速的平均值为9.0 m/s。此外，SCR入口A侧流速的标准偏差和相对标准偏差显著低于改造前，分别为1.0 m/s和11.4%。对于SCR入口B侧烟道3个不同选定测量截面的最大值同样出现在H1，分别为10.3 m/s、11.2 m/s、10.8 m/s，最小值分别出现在H3、H4、H6测点，分别为7.5 m/s、8.5 m/s和7.8 m/s。B侧烟道3个不同深度选定测量截面21个测点的流速均值为9.2 m/s，与A侧的均值仅相差0.2 m/s。相较于改造前B侧烟道的标准偏差值和相对标准偏差显著降低，分别为1.0 m/s和10.7%。此外，A侧入口烟道流速的标准偏差值相同，相对标准偏差仅差0.4%，所以改造后SCR入口烟道A、B两侧的速度分布均匀，相对标准偏差较小，显著改善了SCR入口流道的流场分布，且满足相对标准偏差≤15%[20]。
|
| 图 10 SCR进口A、B侧烟道流速分布 Figure 10 Velocity distribution in the A and B side flues of SCR inlet |
|
| 图 11 A、B侧烟道风速统计值 Figure 11 Statistical values of wind speed in A and B side flues |
同样的，改造后SCR入口的NOx分布选定的测量截面同样为3个不同深度的截面D1、D2和D3，见 图 12—图 14。由图可知，A侧入口烟道选定的3个不同深度截面O2质量浓度最大值出现在H3、H2和H3，分别为3.88 mg/m3、4.23 mg/m3和4.51 mg/m3；O2质量浓度最小值均出现在H6、H5和H6，分别为3.26 mg/m3、3.23 mg/m3和3.12 mg/m3。根据入口3个不同深度截面的O2质量浓度，计算对应6%标准氧的NOx质量浓度。由图 13可知，D1、D2和D3的NOx质量浓度最大值分别出现在H5、H7和H1测点，为256.1 mg/m3、272.2 mg/m3和271.6 mg/m3；最小值出现在H6，为234.6 mg/m3、239.5 mg/m3和223.4 mg/m3。A侧D1、D2和D3截面21个测点的NOx质量浓度平均值为250.7 mg/m3。此外，相较于改造前，改造后的标准偏差和相对标准偏差显著降低，分别降低了19.6 mg/m3和10.5%。B侧入口烟道3个不同深度截面D1、D2和D3的O2质量浓度最大值出现在H7、H1和H6，分别为4.62 mg/m3、3.87 mg/m3和3.92 mg/m3。3个不同深度截面的NOx质量浓度最大值分别出现在H7、H3和H6测点，分别为279.8 mg/m3、266.6 mg/m3和279.9 mg/m3；最小值出现在H1、H2和H1，分别为229.7 mg/m3、240.7 mg/m3和260.9 mg/m3。B侧D1、D2和D3截面21个测点的NOx质量浓度平均值为260.5 mg/m3。相较于改造前B侧烟道，改造后的B侧烟道NOx的标准偏差和相对标准偏差分别降低了19.2 mg/m3和10.3%。对比改造前后SCR入口A、B两侧烟道NOx质量浓度，显著增加烟道内NOx质量浓度分布的均匀性；对比改造后的A、B两侧烟道NOx质量浓度，标准偏差和相对标准偏差分别相差0.4 mg/m3和0.2%，表明改造后的SCR入口A、B两侧烟道的NOx分布均匀，且符合改造要求。
|
| 图 12 SCR进口A、B侧烟道O2分布 Figure 12 O2 distribution of SCR inlet A and B side flue |
|
| 图 13 SCR进口A、B侧烟道NOx分布 Figure 13 NOx distribution of SCR inlet A and B side flue |
|
| 图 14 SCR进口A、B侧烟道NOx统计 Figure 14 NOx statistics of SCR inlet A and B side flue |
改造后SCR出口的A、B两侧烟道同样选取3个不同深度（D1、D2和D3）的截面测试NOx分布，结果如图 15—17所示。由图可知，A侧入口烟道选定的3个不同深度截面O2质量浓度最大值分别出现在H4、H1和H1，为3.51 mg/m3，4.21 mg/m3和3.95 mg/m3；最小值分别出现在H5、H7和H4，分别为3.11 mg/m3，3.14 mg/m3和2.99 mg/m3。D1、D2和D3的NOx质量浓度最大值分别出现在H1、H1和H7，为46.8 mg/m3、60.3 mg/m3和57.4 mg/m3；最小值均出现在H5，分别为37.9 mg/m3、38.6 mg/m3和49.9 mg/m3。D1、D2和D3不同的测量截面上21个测点NOx质量浓度的均值为47.1 mg/m3，相较于改造前降低了16 mg/m3，符合超低排放要求。相较于改造前，SCR出口A侧烟道NOx质量浓度的标准偏差和相对标准偏差显著降低，分别降低了6.5 mg/m3和7.2%。SCR出口B侧烟道3个不同深度的O2质量浓度最大值出现在H7、H7和H2，为4.12 mg/m3、3.76 mg/m3和3.95 mg/m3；最小值分别出现在H1、H3和H3，分别为3.23 mg/m3、3.23 mg/m3和3.27 mg/m3。D1、D2和D3的NOx质量浓度最大值出现在H7、H5和H7，分别为56.3 mg/m3、59.0 mg/m3和59.5 mg/m3；最小值出现在H1、H6和H1，分别为35.9 mg/m3、46.5 mg/m3和41.1 mg/m3。D1、D2和D3截面21个测点的NOx质量浓度的平均值为51.6 mg/m3，比改造前显著降低了13.6 mg/m3。相较于改造前，改造后SCR出口B侧烟道3个不同深度截面的21个测点的标准偏差和相对标准偏差显著降低，分别降低了7.6 mg/m3和9.15%。SCR出口A、B两侧的NOx质量浓度均值相差4.5 mg/m3，标准偏差相差0.7 mg/m3，相对标准偏差相差0.2%，所以改造后SCR出口NOx质量浓度分布均匀，且满足超低排放要求，达到了改造的目的。
|
| 图 15 SCR出口A、B侧烟道O2分布 Figure 15 O2 distribution of SCR outlet A and B side flues |
|
| 图 16 SCR出口A、B侧烟道NOx分布 Figure 16 NOx distribution of SCR outlet A and B side flues |
|
| 图 17 SCR出口A、B侧烟道NOx统计 Figure 17 NOx statistics of SCR outlet A and B side flue |
调取2号锅炉SCR系统优化改造前后5天，每天相同6 h的历史参数，选取SCR测量截面A、B两侧的喷氨量进行对比。根据对比结果分析改造效果，改造前后选定测量截面A、B两侧的喷氨量分别如表 1所示。由表中数据可知，5天中，SCR脱硝系统入口NOx平均质量浓度为208 mg/m3，发电量为200 MWh。A侧6 h累计喷氨量为146~185 kg，B侧6 h累计喷氨量为158~179 kg；单天A、B两侧累计喷氨量304~364 kg；单天每小时喷氨量55.0~60.7 kg；6天内平均每小时喷氨量为55.6 kg。液氮单耗量为0.278 3 kg/MWh。
| 表 1 改造前、后SCR系统喷氨统计 Table 1 Ammonia injection statistics of SCR system before and after renovation |
|
改造后，SCR脱硝系统入口NOx平均质量浓度为255 mg/m3，发电量为200 MWh。A侧6 h累计喷氨量介于135~143 kg，B侧6 h累计喷氨量介于149~ 162 kg；单天A、B两侧累计喷氨量介于292~303 kg；单天每小时喷氨量为48.7~50.5 kg。5天内平均每小时喷氨量49.5 kg。液氮单耗量0.200 9 kg/MWh，比改造前的液氨单耗降低0.077 kg/MWh，降低了27.8%。一方面，因经过优化后流场和NOx、O2分布均匀，NH3喷入反应器后可更均匀的和NOx混合，并进行NH3-NOx催化还原反应，NH3-NOx可更充分进行反应。其次，流场优化后，烟道A、B两侧的烟气分布更均匀，避免了SCR的温度因为烟气流速和NOx组分的不均匀而导致温度不均匀，使得全部的SCR催化剂均处于NH3-NOx催化还原的最佳反应温度窗口内。另一方面，在SCR精准喷氨优化中，建立了动态燃烧模型对燃煤机组燃烧工况与NOx质量浓度历史相关性的自学习大数据，并利用遗传算法对数据库进行快速准确定位，所以在锅炉变负荷过程中，可快速精准预测NOx排放量，并快速反馈到SCR喷氨控制阀门，避免过量的氨喷入反应器内。此外，建立了被控系统的自学习和自适应模型，通过对系统模型的实时在线训练，使其逼近真实控制系统。依据脱硝系统的环保和经济指标，通过模型实时计算，可以确定在实际运行工况下的最优控制目标。所以，在经过神经网络控制和专家控制等复杂人工智能算法和控制组态，对各瞬态过程中SCR系统的喷氨量可以实现精准控制。综上所述，经过对SCR的流场优化和喷氨精准控制，一方面NH3-NOx可以反应更充分，同时SCR催化剂表面分布更加均匀，使其全部处在SCR反应的最佳温度窗口。同时，在瞬态过程中可以根据不同负荷精准预估NOx生成量，并反馈给喷氨系统，实现了精准喷NH3的目标。
4 结束语间歇性可再生能源在电网中的高渗透率，使得燃煤机组在瞬态过程中NOx的生成速率和SCR系统性能不断变化，导致向烟道中的氨喷入量很难精确控制。本文基于数值计算结果对燃煤锅炉的省煤器出口烟道导板和SCR顶部导流板进行优化，建立被控系统和动态响应模型，利用人工智能算法在线完善模型，实现了SCR系统中流场和NOx分布均匀，达到了精准控制喷氨量的目的。
| [1] |
李文秀, 王宝凤, 任杰, 等. 贫煤O2/CO2气氛下燃烧时内在矿物质对SO2和NOx排放特性的影响[J].
燃料化学学报, 2017, 45(10): 1200-1208 LI Wenxiu, WANG Baofeng, REN Jie, et al. Effect of mineral matter on emissions of SO2 and NOx during combustion of lean coal in O2/CO2 atmosphere[J]. Journal of Fuel Chemistry and Technology, 2017, 45(10): 1200-1208 (  0)
|
| [2] |
杨玮, 李文秀, 郭富德, 等. 330 MW发电机组贫煤燃烧NOx排放特性及控制[J].
洁净煤技术, 2017, 23(6): 107-112 YANG Wei, LI Wenxiu, GUO Fude, et al. Emission characteristics and controlling of NOx in lean coal-fired boiler of the 330 MW unit[J]. Clean Coal Technology, 2017, 23(6): 107-112 ( 0)
|
| [3] |
郭瑞君, 周磊, 张国斌, 等. 基于SCR入口NOx浓度和烟气流量预测的脱硝控制系统[J].
热能动力工程, 2020, 35(9): 141-147 GUO Ruijun, ZHOU Lei, ZHANG Guobin, et al. Denitration Control System based on SCR Inlet NOx Concentration and Flue Gas Flow Prediction[J]. Journal of Engineering for Thermal Energy and Power, 2020, 35(9): 141-147 ( 0)
|
| [4] |
刘高军, 郭玥, 姜龙, 等. 350 MW燃煤机组脱硝装置喷氨优化调整及其缺陷分析[J].
内蒙古电力技术, 2021, 39(2)89-91, 96 LIU Gaojun, GUO Yue, JIANG Long, et al. Optimization Adjustment and Defect Analysis of Ammonia Injection of Denitrification Unit in 350 MW Coal-Fired Unit[J]. Inner Monglia Electric Power, 2021, 39(2)89-91, 96 ( 0)
|
| [5] |
胡珊, 刘静, 李卫卫, 等. 脱硫脱硝塔喷氨格栅技术优化[J].
洁净煤技术, 2021, 27(S2): 295-298 HU Shan, LIU Jing, LI Weiwei, et al. Optimization of ammonia spray grille technology for desulfurization and denitrification tower[J]. Clean Coal Technology, 2021, 27(S2): 295-298 ( 0)
|
| [6] |
卢志民, 李文庆, 廖永进, 等. 基于影响因子的SCR脱硝系统喷氨量优化模拟[J].
中国电机工程学报, 2021, 41(14): 4923-4930 LU Zhimin, LI Wenqing, LIAO Yongjin, et al. Influential Factors-based Optimization Simulation of Ammonia Injection in SCR DeNOx System[J]. Proceedings of the CSEE, 2021, 41(14): 4923-4930 ( 0)
|
| [7] |
Svachuala J., Ferlazzo N., Forzatti P, et al. Selective reduction of NOx by NH3 over honeycomb de-NOxing catalysts[J].
Ind. Eng. Chem. Res., 1993, 32: 1053-60 DOI:10.1021/ie00018a010 ( 0)
|
| [8] |
鲍强, 何金亮, 王建阳, 等. 基于GASS烟气测试系统的SCR喷氨优化调整试验研究[J].
锅炉技术, 2021, 52(5): 65-71 BAO Qiang, HE Jinliang, WANG Jianyang, et al. Experimental Study on Optimized Adjustment of SCR Ammonia Injection Based on GASS Flue Test System[J]. Boiler Technology, 2021, 52(5): 65-71 ( 0)
|
| [9] |
Nahavandi M. Selective catalytic reduction (SCR) of no by ammonia over V2O5/TiO2 catalyst in a catalytic filter medium and honeycomb reactor: a kinetic modeling study[J].
Braz. J. Chem. Eng., 2015, 32(4): 875-893 DOI:10.1590/0104-6632.20150324s00003584 ( 0)
|
| [10] |
Lei Z., Wen C., Zhang J., et al. Selective Catalytic Reduction for NO Removal: Comparison of Transfer and Reaction Performances among Monolith Catalysts[J].
Ind. Eng. Chem. Res, 2011, 50(10): 5942-5951 DOI:10.1021/ie102206x ( 0)
|
| [11] |
Chang J., Wang X., Zhou Z., et al. CFD modeling of hydrodynamics, combustion and NOx emission in a tangentially fired pulverized-coal boiler at low load operating conditions[J].
Adv. Powder Technol, 2021, 32(2): 290-303 DOI:10.1016/j.apt.2020.12.008 ( 0)
|
| [12] |
Yin J.J., Liu M., Wu Q.Y., et al. Optimized flue gas denitrification control strategy to enhance SCR performance during load-cycling transient processes in coal-fired power plants[J].
Fuel, 2023(344): 127837 ( 0)
|
| [13] |
郝哲晶. SCR烟气脱硝系统冷风加热改造技术研究[J].
东北电力技术, 2022, 43(12): 35-37 HAO Zhejing. Study on Cold Air Heating Transformation Technology of SCR Flue Gas Denitration System[J]. Northeast Electric Power Technology, 2022, 43(12): 35-37 ( 0)
|
| [14] |
胡岩, 于显池, 赵洪华, 等. 基于模型预测的烧结烟气脱硝智慧化控制研究[J].
机电工程技术, 2022, 51(3): 145-148 HU Yan, YU Xianchi, ZHAO Honghua, et al. Research on Intelligent Control of Denitrification of Sintering Flue Gas Based on Model Predict Control[J]. Mechanical & Electrical Engineering Technology, 2022, 51(3): 145-148 ( 0)
|
| [15] |
高红雨, 李震, 郭迈豪. 一种基于运行数据的SCR串级脱硝控制系统参数优化方法[J].
机电工程技术, 2023, 52(5): 104-109 GAO Hongyu, LI Zhen, GUO Maihao. A Parameter Optimization Method for SCR Cascade Denitration Control System Based on Operating Data[J]. Mechanical & Electrical Engineering Technology, 2023, 52(5): 104-109 ( 0)
|
| [16] |
方俊, 吴宇星, 朱曙光. 某燃煤电厂SCR脱硝系统喷氨格栅前流场优化研究[J].
能源研究与利用, 2022, 206(6): 18-22 FANG Jun, WU Yuxing, ZHU Shuguang. Optimization of Flow Field in Front of Ammonia Spray Grid in SCR denitrification system of coal-fired Power Plant[J]. Energy Research & Utilization, 2022, 206(6): 18-22 ( 0)
|
| [17] |
吴宇星, 张晋滔, 朱曙光, 等. 某电厂SCR脱硝系统流场优化[J].
能源研究与利用, 2022, 206(4): 6-9 WU Yuxing, ZHANG Jintao, ZHU Shuguang, et al. Flow Field Optimization of SCR Denitrification System in Power Plant[J]. Energy Research & Utilization, 2022, 206(4): 6-9 ( 0)
|
| [18] |
韦振祖, 赵宁波, 李明磊, 等. 非均匀入口条件下SCR脱硝系统流场优化改造技术研究[J].
锅炉技术, 2021, 52(4): 74-80 WEI Zhenzu, ZHAO Ningbo, LI Minglei, et al. Study on the Flow Field Optimization of SCR Denitrification System Based on Non-Uniform Inlet Parameters[J]. Boiler Technology, 2021, 52(4): 74-80 ( 0)
|
| [19] |
王德鑫, 曲立涛, 李超, 等. 超低排放煤电机组SCR脱硝装置运行状态研究与分析[J].
东北电力技术, 2022, 43(7): 32-36 WANG Dexin, QU Litao, LI Chao, et al. Research and Analysis of Operation State of SCR Denitration Device of Ultra?Low Emission Coal Unit[J]. Northeast Electric Power Technology, 2022, 43(7): 32-36 ( 0)
|
| [20] |
电力行业环境保护标准化技术委员会. 燃煤电厂SCR烟气脱硝流场模拟技术规范: DL/T 1418-2015[S]. 北京: 中国电力出版社, 2015.
( 0)
|