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火电厂烟气脱硝技术探讨 总被引:6,自引:0,他引:6
在介绍烟气脱硝技术选择性催化还原技术SCR、选择性非催化还原技术SNCR以及SNCR与SCR混合烟气脱硝技术的基础上,对这3种技术进行了比较,认为SCR脱硝效果比较好,但工程造价高;SNCR工程造价低,但效率不高;所以目前工程多采用效率和造价均中等的SNCR与SCR混合型烟气脱硝技术。 相似文献
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本文主要介绍了SNCR烟气脱硝技术的原理、特点、工艺流程和SNCR脱硝技术的应用情况,并与SCR脱硝技术进行了简单对比。 相似文献
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结合新疆某电厂2×300 MW机组尿素SNCR烟气脱硝工程设计实例,详细阐述了尿素SNCR烟气脱硝系统各主要单元的工艺流程及相关设备选型选材,介绍了喷枪布置依据及系统运行效果,并分析了氨水SNCR脱硝工艺和尿素SNCR脱硝工艺运行、投资费用。实践结果表明,尿素/NOx摩尔比为0.5、原烟气NOx质量浓度(标准状态)为178~187 mg/m3时,脱硝效率可稳定在50%以上,逃逸氨质量浓度(标准状态)为1.2~1.9 mg/m3,满足环保排放标准和设计要求。 相似文献
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《电力科学与工程》2016,(2)
针对某1060T/H CFB锅炉NOX排放浓度长期稳定满足不高于50 mg/Nm3的超低排放要求,设计了一套处理烟气量为115万Nm3/h、初始NOX含量为190 mg/Nm3,NOX排放浓度≤50 mg/Nm3的SNCR+SCR联合烟气脱硝系统。通过对比SNCR,SCR和SNCR/SCR 3种烟气脱硝技术的优缺点,得出适用于CFB锅炉NOX超低排放既经济又环保的脱硝技术为SNCR/SCR联合脱硝技术。对1060T/H CFB锅炉SNCR/SCR联合脱硝工艺的主要设计参数、工艺流程及主要组成部分进行了设计与阐述,此工艺可为国内同类型CFB锅炉脱硝超低排放工程的改造、设计提供借鉴和参考。 相似文献
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简述了选择性非催化还原(SNCR)+选择性催化还原(SCR)烟气联合脱硝技术原理,针对某电厂5号机组(装机容量130 MW)氮氧化物(NOx)排放超标问题,通过CFD数值模拟,制定了SNCR+SCR烟气联合脱硝工艺。首先采用低氮燃烧技术,将锅炉NOx排放控制在350 mg/m3以下,并且保证SNCR区域较低CO浓度;其次采用SNCR技术,将SCR脱硝装置前NOx质量浓度控制在200 mg/m3以下;最后采用SCR技术,将锅炉出口烟气NOx质量浓度控制在90 mg/m3以下,实现了重点地区NOx达标排放。 相似文献
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结合山西某热电厂2×75 t/h煤粉锅炉烟气脱硝工程实例,详细阐述了SNCR工艺系统、SCR反应器、喷枪安装、锅炉尾部烟道改造,并对运行效果进行分析。结果表明,SNCR+SCR混合脱硝工艺具有较高的脱硝效率,SCR反应器设置1层催化剂,配合SNCR工艺,脱硝效率可达75%左右,适用于NO_x含量较高的中小型燃煤锅炉烟气脱硝,满足环保排放要求。 相似文献
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文章对中国燃煤锅炉的NOx排放现状和最新的环保标准进行了介绍,对包括低NOx燃烧器、OFA、烟气再循环和CCS在内的低NOx燃烧技术、SNCR和SCR烟气脱硝技术的应用情况进行了分析和比较,提出了燃煤锅炉的脱硝工艺选择原则和建议. 相似文献
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结合陕西榆林某盐化公司130 t/h循环流化床锅炉SNCR烟气脱硝工程设计实例,详细阐述了除盐水贮存输送模块、氨水贮存输送模块、压缩空气模块、喷射模块的工艺流程及相关设备选型选材,介绍了喷枪和氨分析仪位置选择依据,并比较了SNCR与SCR脱硝运行费用。结果表明,SNCR技术更适用于小型燃煤锅炉控制NOx的排放,尤其是循环流化床锅炉烟气脱硝。 相似文献
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循环流化床锅炉烟气脱硝系统优化模拟 总被引:3,自引:0,他引:3
随着电站锅炉氮氧化物(NOx)排放标准的日趋严格,具有低NOx排放特征的循环流化床(CFB)锅炉也需增设烟气脱硝设备。通过在CFB锅炉旋风分离器喷入氨水或尿素等还原剂,实现高温下的选择性非催化还原(SNCR)反应,可有效降低锅炉NOx排放。以某185 t/h CFB锅炉为例,利用ANSYS Fluent软件,对分离器及附属尾部烟道流场进行性能优化模拟,并设计了相应的SNCR烟气脱硝系统。计算结果表明:当喷入点个数较多且位于进口段内侧时,还原剂在分离器内分布较为均匀;提高平均雾化粒径和喷雾锥角有助于扩大还原剂在分离器内的分散范围,而喷射速度对分散范围的影响则有限。 相似文献
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分析比较了选择性催化还原(SCR)和选择性非催化还原(SNCR)烟气脱硝技术,在此基础上,针对柳林电厂100MW机组氮氧化物排放超标问题,阐述了选用SNCR烟气脱销技术的原因,以及实施要点和效果。 相似文献
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排烟温度是影响锅炉热损失的重要指标,其受到机组负荷、煤种(煤质)、燃烧系统控制参数等多种因素的综合影响,难以用1个线性的数学式来描述它们之间的关系。利用锅炉的历史运行数据和入炉煤种数据,分别采用3种非线性工具即支持向量机、最小二乘支持向量机和神经网络对锅炉排烟温度进行建模,同时采用交叉验证方法并结合遗传算法对前2种算法的模型参数进行优化选择。对3种预测模型的预测结果进行的比较分析表明,支持向量机法的泛化能力较高且收敛速度快。鉴于煤质对锅炉燃烧工况的影响,利用支持向量机法在考虑煤质因素情况下对排烟温度进行建模预测,结果表明考虑煤质后排烟温度建模预测具有更高的精确性。 相似文献