水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法技术方案

一种水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法：①在水泥窑分解炉内设置至少两层喷氨区；②在喷氨区进口设置温度传感器、烟气流量检测传感器和第一NOx浓度检测传感器，在水泥窑分解炉的出口设置第二NOx浓度检测传感器和NH3浓度检测传感器；③配备安装了喷氨量BP神经网络预测模型的喷氨量控制系统，根据接收到的水泥窑分解炉进口的烟气温度、烟气流量、烟气中NOx的浓度信息和水泥窑分解炉出口烟气中NOx的浓度、NH3浓度信息通过喷氨量BP神经网络预测模型给出水泥窑分解炉内的总喷氨量及各层喷氨区的喷氨量比例，并根据所给出的总喷氨量及各层喷氨区的喷氨量比例控制氨总流量调节阀和各分流量调节阀的状态，实现喷氨量的实时控制。

【技术实现步骤摘要】
水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法
本专利技术属于水泥生产中的烟气脱硝
，特别涉及一种水泥生产中选择性非催化还原烟气脱硝系统的喷氨量控制方法。
技术介绍
目前，烟气中氮氧化物(NOX)的治理已经成为我国空气污染治理的当务之急。我国的水泥产量约占全球的50％，近年来呈迅速增涨趋势，每年新增的水泥产量占全球新增产量的80％以上，水泥行业排放的NOX约占整个排放量的10-12％，已是居火力发电、汽车尾气之后的NOx第三排放大户。我国在“十二五”规划《关于水泥产业节能减排的指导意见》中提出，到2015年底，水泥工业的NOx排放量要比2009年减少25％。因此，水泥行业脱硝形势十分严峻。关于水泥生产中烟气的脱硝，目前主要采用选择性非催化还原(SelectiveNoCatalyticReduction，其缩写为SNCR，本专利申请文件中，以“SNCR”表示选择性非催化还原)法，所述SNCR法是指在适合烟气脱硝的温度区喷入氨水，在不使用催化剂的条件下将烟气中的NOx还原成无毒的氮气和水，从而实现烟气中NOx脱除的工艺。SNCR工艺应用中，关键是喷氨量的控制，喷氨量不足，难以使所排放烟气中的NOx浓度达标；喷氨量过大，不仅造成氨的浪费，而且还会造成新的NH3逃逸污染。关于喷氨量的控制，通常采用比例-积分-微分控制器(ProportionIntegrationDifferentiation，简称PID控制器)，所述PID控制器通过水泥窑分解炉进口烟气中的NOx浓度与烟气流量得到进口烟气中NOx含量，再将NOx含量与NH3/NOx摩尔比(0.7-1.3之间)相乘得到所需的基本喷氨量，并根据出口烟气中NOx的含量反馈来修正所需喷入的氨量。然而，经PID控制器运算后发出调节阀开度指令控制喷氨流量，难以克服系统的非线性和滞后性，难以实现喷氨量的实时准确控制。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法，以实现喷氨量的实时准确控制，提高烟气中NOx的去除率，减少氨逃逸。本专利技术所述水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法，其技术方案如下：①在水泥窑分解炉(1)内设置至少两层喷氨区，各层喷氨区分别配备相应的喷枪，各层喷氨区的喷枪分别由对应层喷氨区的氨流量调节阀控制其喷氨量，各层喷氨区氨流量调节阀与氨总流量调节阀连接；②在水泥窑分解炉(1)的喷氨区进口设置温度传感器、烟气流量检测传感器和第一NOx浓度检测传感器，在水泥窑分解炉(1)的出口设置第二NOx浓度检测传感器和NH3浓度检测传感器；③配备安装了喷氨量BP神经网络预测模型的喷氨量控制系统，该控制系统分别与所述温度传感器、烟气流量检测传感器、第一NOx浓度检测传感器、第二NOx浓度检测传感器、NH3浓度检测传感器及各层喷氨区氨流量调节阀和氨总流量调节阀连接，根据接收到的水泥窑分解炉进口的烟气温度、烟气流量、烟气中NOx的浓度信息和水泥窑分解炉出口烟气中NOx的浓度、NH3浓度信息通过喷氨量BP神经网络预测模型给出水泥窑分解炉内的总喷氨量及各层喷氨区的喷氨量比例，并根据喷氨量BP神经网络预测模型所给出的总喷氨量及各层喷氨区的喷氨量比例控制氨总流量调节阀和各层喷氨区氨流量调节阀的状态，实现喷氨量的实时控制。本专利技术所述水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法，其喷氨量控制系统所安装的喷氨量BP神经网络预测模型通过构建和训练得到，构建和训练的方法如下：①喷氨量BP神经网络预测模型的构建喷氨量BP神经网络预测模型由输入层、隐含层和输出层组成；设置输入层神经元为Q(t)、Xin(t)、T(t)、Xout(t+1)和U(t+1)，其中，Q(t)为t时刻水泥窑分解炉的进口烟气流量，Xin(t)为t时刻水泥窑分解炉进口烟气中NOx的浓度，T(t)为t时刻水泥窑分解炉的进口烟气温度，Xout(t+1)为(t+1)时刻水泥窑分解炉的出口烟气中NOx的浓度，U(t+1)为(t+1)时刻水泥窑分解炉的出口烟气中NH3的浓度；设置输出层神经元为y(t)和y1(t)/y2(t)…/yn(t)，其中y(t)为t时刻水泥窑分解炉内的总喷氨量，y1(t)/y2(t)…/yn(t)为t时刻各层喷氨区的喷氨量比例，n为水泥窑分解炉中喷射区的层数；隐含层根据Kolmogorov定理设置，为L＝2*N+1，其中N为输入层神经元的数量。②喷氨量BP神经网络预测模型的训练在水泥窑分解炉的某一工况下设定不同的总喷氨量和各层喷射区喷氨量的不同比例，测定出一系列不同的总喷氨量和各层喷射区喷氨量的不同比例所对应的水泥窑分解炉出口烟气中的NOx浓度和NH3浓度，以所获得的上述数据为样本数据；设定水泥窑分解炉出口烟气中NOx浓度的目标值和NH3浓度的目标值，选择水泥窑分解炉出口烟气中NOx浓度和NH3浓度均小于或等于所述设定目标值的样本数据作为进行归一化处理的样本数据，然后用进行归一化处理的样本数据对构建的喷氨量BP神经网络预测模型进行训练。本专利技术所述水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法，水泥窑分解炉内的喷氨区设置在进口烟气温度为850～1050℃的区域。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：1、由于本专利技术方法采用安装了喷氨量BP神经网络预测模型的喷氨量控制系统对水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量进行控制，因而可根据水泥窑分解炉进口的烟气温度、烟气流量、烟气中NOx的浓度变化对水泥窑分解炉内各层喷氨区的喷氨量及总喷氨量进行实时调整，使水泥窑分解炉出口烟气中NOx的浓度、NH3浓度保持在小于或等于所设定的目标值，不仅实现了烟气中NOx的达标排放，提高了NOx去除率，而且大大减少了氨逃逸。2、对现有水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制系统稍加改造，就可使用本专利技术所述方法，因而本专利技术所述方法易于推广使用。附图说明图1是本专利技术所述水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法的一种设备配置和流程图；图2是喷氨量BP神经网络预测模型的结构图；图中，1—分解炉，2—第一层喷氨区，3—第二层喷氨区，4—第一层喷氨区氨流量调节阀，5—第二层喷氨区氨流量调节阀，6—氨总流量调节阀，7—流量计，8—输氨泵，9—氨水储罐，10—烟囱，11—出口烟气检测仪(包括第二NOx浓度检测传感器和NH3浓度检测传感器)，12—进口烟气检测仪(包括温度传感器，烟气流量检测传感器，第一NOx浓度检测传感器)，13—烟气，14—安装了喷氨量BP神经网络预测模型的喷氨量控制系统，15—喷枪。图3是BP神经网络的训练过程图。具体实施方式下面通过实施例对本专利技术所述水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法作进一步说明。实施例1：喷氨量BP神经网络预测模型的构建和训练①喷氨量BP神经网络预测模型的构建本实施例中，喷氨量BP神经网络预测模型由输入层、隐含层和输出层组成，如图2所示。设置输入层神经元为Q(t)、Xin(t)、T(t)、Xout(t+1)和U(t+1)，其中，Q(t)为t时刻水泥窑分解炉的进口烟气流量，Xin(t)为t时刻水泥窑分解炉进口烟气中NOx的浓度，T(t)为t时刻水泥窑分解炉的进口烟气温度，Xout(t+1)为(t+1)时刻水泥窑分解炉的出口烟气本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法，其特征在于：①在水泥窑分解炉(1)内设置至少两层喷氨区，各层喷氨区分别配备相应的喷枪，各层喷氨区的喷枪分别由对应层喷氨区的氨流量调节阀控制其喷氨量，各层喷氨区氨流量调节阀与氨总流量调节阀连接；②在水泥窑分解炉(1)的喷氨区进口设置温度传感器、烟气流量检测传感器和第一NOx浓度检测传感器，在水泥窑分解炉(1)的出口设置第二NOx浓度检测传感器和NH3浓度检测传感器；③配备安装了喷氨量BP神经网络预测模型的喷氨量控制系统，该控制系统分别与所述温度传感器、烟气流量检测传感器、第一NOx浓度检测传感器、第二NOx浓度检测传感器、NH3浓度检测传感器及各层喷氨区氨流量调节阀和氨总流量调节阀连接，根据接收到的水泥窑分解炉进口的烟气温度、烟气流量、烟气中NOx的浓度信息和水泥窑分解炉出口烟气中NOx的浓度、NH3浓度信息通过喷氨量BP神经网络预测模型给出水泥窑分解炉内的总喷氨量及各层喷氨区的喷氨量比例，并根据喷氨量BP神经网络预测模型所给出的总喷氨量及各层喷氨区的喷氨量比例控制氨总流量调节阀和各层喷氨区氨流量调节阀的状态，实现喷氨量的实时控制。

【技术特征摘要】
1.一种水泥生产中SNCR烟气脱硝系统的喷氨量控制方法，其特征在于：①在水泥窑分解炉(1)内设置至少两层喷氨区，各层喷氨区分别配备相应的喷枪，各层喷氨区的喷枪分别由对应层喷氨区的氨流量调节阀控制其喷氨量，各层喷氨区氨流量调节阀与氨总流量调节阀连接；②在水泥窑分解炉(1)的喷氨区进口设置温度传感器、烟气流量检测传感器和第一NOx浓度检测传感器，在水泥窑分解炉(1)的出口设置第二NOx浓度检测传感器和NH3浓度检测传感器；③配备安装了喷氨量BP神经网络预测模型的喷氨量控制系统，该控制系统分别与所述温度传感器、烟气流量检测传感器、第一NOx浓度检测传感器、第二NOx浓度检测传感器、NH3浓度检测传感器及各层喷氨区氨流量调节阀和氨总流量调节阀连接，根据接收到的水泥窑分解炉进口的烟气温度、烟气流量、烟气中NOx的浓度信息和水泥窑分解炉出口烟气中NOx的浓度、NH3浓度信息通过喷氨量BP神经网络预测模型给出水泥窑分解炉内的总喷氨量及各层喷氨区的喷氨量比例，并根据喷氨量BP神经网络预测模型所给出的总喷氨量及各层喷氨区的喷氨量比例控制氨总流量调节阀和各层喷氨区氨流量调节阀的状态，实现喷氨量的实时控制；所述喷氨量BP神经网络预测模型通过构建和训练得到，构建和训练的方法如下：①喷氨量BP神经网络预测模型的构建喷氨量BP神经网络预测模型由输入层、隐含层和输出层组成；设置输入层神经元为Q(t)、Xin(t)、T(t)、Xout(t+1)和U(t+1)，其中，Q(t)为t时刻水泥窑分解炉的进口烟气流量，Xin(t)为t时刻水泥窑...

【专利技术属性】
技术研发人员：江霞，蒋文举，魏文韫，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51