“十二五”期间中国燃煤电厂汞排放量估算

通过研究电力用煤消费量、煤中汞（Hg）含量、燃烧和烟气净化设施的Hg排放修正因子,并结合2011-2015年（“十二五”）期间污染物控制设备的投运率,估算出2010年和2015年中国燃煤电厂Hg输入输出总量。预测结果显示,到2015年中国燃煤电厂烟气中的Hg向大气的排放量将会减少,固体废弃物中Hg含量将会增加,脱硫废水中Hg含量与2010年持平,Hg输出总量将会提高,烟气、脱硫废水、固体废外物中Hg的排放量依次为42．92t、123．3t、186．6t。未来Hg污染控制重点将会是脱硫废水和固体废弃物中Hg的固化和无害化处理。     

“十二五”期间中国燃煤电厂汞排放量估算

通过研究电力用煤消费量、煤中汞（Hg）含量、燃烧和烟气净化设施的Hg排放修正因子,并结合2011—2015年（“十二五”）期间污染物控制设备的投运率,估算出2010年和2015年中国燃煤电厂Hg输入输出总量。预测结果显示,到2015年中国燃煤电厂烟气中的Hg向大气的排放量将会减少,固体废弃物中Hg含量将会增加,脱硫废水中Hg含量与2010年持平,Hg输出总量将会提高,烟气、脱硫废水、固体废弃物中Hg的排放量依次为42.92 t、123.3 t、186.6 t。未来Hg污染控制重点将会是脱硫废水和固体废弃物中Hg的固化和无害化处理。     

燃煤电厂排放控制技术

燃煤电厂排放控制技术１概述当经济学家预言全球经济爆炸性增长的时候,国际社会也越来越关心由此带来的环境问题。各方面都十分重视减轻由于不断增加的空气、水和固体废物对环境的影响。一个地区污染的严重程度与酸雨的量有关,酸雨由固体燃料燃烧的生成物二氧化硫、氧化...     

中国燃煤电厂汞排放规律

燃煤是最大的人为汞排放源之一,燃煤电厂的汞排放控制问题也越来越为人们所关注。该文将目前公布的中国电厂的汞排放数据进行筛选汇总,得到18个电厂的汞排放数据,通过对比和分析,总结出了符合我国燃煤电厂特点的一般性汞排放规律。结果表明：与美国煤种相比,我国的燃煤具有低氯、高灰的特性,这不利于汞的排放控制;循环流化床燃烧可能会因燃尽率的不同而较煤粉炉燃烧易获得较高的HgP;空气污染控制设备的使用能够有效地减少汞排放,选择性催化还原+静电除尘器/布袋除尘器+石灰石?石膏湿法脱硫(SCR+ESP/FF+WFGD)组合的平均脱汞率可达71.48%;SCR 的大规模应用可能会将汞大量转移到飞灰和脱硫石膏中,带来二次污染的问题。     

中国燃煤电厂的二氧化硫排放控制

简述了中国控制燃煤电厂ＳＯ２排放的必要性,介绍了酸雨和ＳＯ２污染控制区的划分和对燃煤电厂ＳＯ２排放控制的要求以及火电厂大气污染物排放标准,说明了燃煤电厂对ＳＯ２排放的控制措施。     

基于生成机理的燃煤电站锅炉NOx排放量神经网络模型

到目前为止，对燃煤电站锅炉NOx生成规律的研究主要集中在试验和基于化学反应动力学的CFD模型研究上，而对基于NOx排放规律的人工神经网络模型研究得较少。为数不多的研究者也只是采用人工神经网络黑箱的特点，没有充分应用现已逐渐成熟的NOx生成机理。该文基于NOx的生成机理，针对某燃煤电站锅炉，提出NOx排放量的神经网络模型。该神经网络模型具有可以预测各一次风粉单元NOx生成量、锅炉NOx排放量、网络隐节点数少、泛化能力强、鲁棒性好、学习速度快等优点。所提出的模型可以为大型电站锅炉通过燃烧系统自动调整或结构改造降低NOx排放提供依据。     

降低燃煤电厂二氧化硫排放的探索

我国是世界上最大的煤碳生产消费国，也是目前世界上以煤碳为主要能源的9个国家之一。随着经济的快速发展，我国燃煤排放的二氧化硫急剧增加。在1995年，我国二氧化硫的排放量已达2370万t，居世界首位。     

降低燃气电厂NOx排放量的方法比较

对燃气电厂中采用燃气轮机注水降低NOx与干式低NOx燃烧室(DLN)2种降低NOx排放量的方法进行了比较,从流程(燃烧室的结构)、经济性、对燃机的影响及其产生的效果等方面进行分析、对比,得出DLN燃烧室技术是目前降低NOx的最先进技术的结论。     

燃煤发电厂采用SCR技术减少NOx的排放

日本和德国的燃煤发电厂近几年采用选择性催化还原技术成功地减少了ＮＯｘ的排放量。     

燃煤电站锅炉运行过程中NOx排放的预测方法

燃煤电站锅炉实际运行过程中,在煤质等变化时需对燃烧进行必要的调整以保持锅炉的运行性能和低的NOx排放浓度.运行人员可以根据机组的性能和运行经验对各因素变化及相应调整的影响进行评估,以确定较佳的调整方式和幅度.电厂运行过程中对锅炉NOx排放的预测控制的常用方法,主要包括基于燃烧调整试验的经验方法、基于优化控制的数学模型方...     

电厂燃煤锅炉NOx排放计算模型的建立

抛弃了传统的建立在湍流模型和气固两相流模型基础上的NOx排放质量浓度计算方法，运用统计学的方法，建立了NOx排放质量浓度的多元回归计算模型。模型的建立是从锅炉运行因素出发，通过分析各种运行因素对锅炉效率和NOx排放质量浓度的影响，归纳出影响锅炉效率和NOx排放质量浓度的综合性影响因素——炉内风分配，并将其量化，从而建立起锅炉NOx排放质量浓度的多元回归计算模型。通过此模型可由各运行因素预测锅炉的NOx排放质量浓度。以此模型为基础可开发出应用于切圆燃烧煤粉锅炉的“NOx排放优化运行与在线监测软件”，在线指导运行人员优化燃烧，实现高效低NOx燃烧运行。该模型是针对某一特定锅炉建立的，但其建立方法对各种四角切圆燃烧锅炉具有普遍意义。     

基于粒子群优化的双向门控循环神经网络燃煤电厂NOx排放预测

针对燃煤电厂NOx排放的预测问题,提出了基于粒子群优化算法和双向门控循环（PSO-Bi- GRU）神经网络的NOx排放预测模型。通过主成分分析对影响NOx排放的运行参数进行降维,消除变量间的耦合;基于双向门控循环神经网络学习NOx排放的非线性特性和前后时序信息,提高特征提取能力;采用粒子群算法对Bi-GRU神经网络模型进行超参数寻优,使网络结构最大程度匹配影响NOx排放的变量特征,克服依靠经验选取或手动调节参数而导致预测精度低的问题。最后基于某电厂660 MW机组燃煤锅炉运行参数,建立NOx排放预测模型,并与单向门控循环神经网络、传统Bi-GRU神经网络预测模型进行对比。仿真结果表明,PSO-Bi-GRU神经网络模型预测效果最好,其平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差均最小,验证了本文所提PSO-Bi-GRU神经网络NOx排放预测模型的有效性。     

燃煤电厂排烟方式对比研究

比较计算燃煤电厂烟气的抬升高度和落地空气质量浓度,讨论通过常规的烟囱排放或通过冷却塔排放哪种方式更有利于空气环境质量的改善。计算方法采用德国标准规范的烟团抬升模式和污染物扩散模式。比较方案选择了冷却塔和烟囱各3种设计方案。计算结果表明,使用149.6m高的冷却塔排放烟气,其抬升高度明显高于其他方案,其一次性落地空气质量浓度明显小于其他方案;使用120m高的冷却塔和240m烟囱排放烟气,其抬升高度和一次性落地空气质量浓度结果相当;210m烟囱不加GGH方案的情况为最差。     

大型燃煤电厂大气污染物近零排放技术方案

本文总结大型燃煤电厂烟气除尘、脱硫、脱氮、脱汞、PM2.5细微颗粒、CO2捕集等实现近零排放的相关技术,并结合岳州电厂燃煤特性和机组选型提出项目大气污染物近零排放的技术方案。     

电厂锅炉变煤种掺烧问题研究

针对目前电厂锅炉在燃用混煤时易出现的结渣严重、排烟温度高、管壁超温和制粉系统爆炸等问题,对电厂在变煤种掺烧过程中常见的煤质特性、影响掺烧比例确定的因素、掺烧方式选取的原则、运行特性评价指标等进行了分析,并给出了掺烧煤种选择、运行管理和煤场管理方面的建议,指出电厂在燃料采购时应结合锅炉设备的适应能力和煤场堆、配煤条件,在锅炉运行时通过配煤掺烧试验确定掺烧比例、掺烧方式和较佳的锅炉运行方式,可以提高锅炉的安全经济性和对煤种的适应能力。     

典型燃煤电厂SCR脱硝系统超低排放运行优化

本文以某超超临界660 MW燃煤机组选择性催化还原（SCR）脱硝系统为研究对象，针对其在超低排放运行中出现的问题，进行了系统诊断分析，并采取了一系列脱硝性能提效和运行优化集成措施。最终实现了脱硝出口NOx波动幅度控制在±10 mg/m3以内，降低出口截面上平均NOx分布相对标准偏差至20%以内，并通过初装催化剂再生提效的方法控制现场平均氨逃逸量在0.5 ?L/L以下，有效消除了脱硝出口截面上氨逃逸量局部过高现象，为机组安全经济运行和NOx深度减排创造了条件。     

基于神经网络的N Ox 燃煤锅炉排放预测及优化

应用Matlab神经网络工具箱对某燃煤电站锅炉NOx排放特性进行神经网络建模。仿真结果表明,该模型具有良好的准确性和泛化能力,模型平均相对误差为1.37%,具有较高的准确性。基于该NOx排放预测模型,结合遗传算法对燃煤锅炉的NOx排放进行优化,按照优化结果推荐的运行参数,在相同的运行负荷工况下,其NOx排放浓度由优化前的456.2mg/m3降为323.9mg/m3,下降幅度达到了29%,效果显著。     

我国燃煤电厂空冷机组的环境影响分析与研究

在对我国近100个电站空冷机组样本统计分析的基础上,从节水、耗煤、耗能、噪声、经济性等方面对直接空冷机组与间接空冷机组进行分析,得出定量的结果,进而对空冷机组对环境产生的影响提出相应建议。     

燃煤电厂电除尘器的有效控制

燃煤电厂所使用的电除尘器常常会出现反电晕和电晕封闭现象,导致除尘效率不高。从电除尘器的微观机理上分析,这两种现象是难以根治的。因此,要对电除尘器进行科学有效的控制,采取一定的措施,抑制反电晕和电晕封闭现象,提高电除尘器的除尘效率。     

基于BP神经网络的燃煤机组NOx排放浓度预测模型

为了准确预测燃煤电厂NOx排放量,笔者利用BP神经网络对NOx排放浓度建立了预测模型,对某电厂660 MW机组实时的不同机组负荷、脱销进口烟温、进口NOx浓度、进口O2浓度、出口NOx浓度的样本进行训练,得出训练模型.实践证明,通过训练后的BP神经网络模型对未知的NOx排放浓度进行预测,预测精度达到93.48％以上,完全满足实际中的预测需求。