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基于入口NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例

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尹贵豪, 赵中阳, 李钦武, 邵宇浩, 谭畅, 陈竹, 翁卫国, 郑成航. 基于入口NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例[J]. 环境工程学报, 2022, 16(6): 1879-1891. doi: 10.12030/j.cjee.202105036
引用本文: 尹贵豪, 赵中阳, 李钦武, 邵宇浩, 谭畅, 陈竹, 翁卫国, 郑成航. 基于入口NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例[J]. 环境工程学报, 2022, 16(6): 1879-1891. doi: 10.12030/j.cjee.202105036
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YIN Guihao, ZHAO Zhongyang, LI Qinwu, SHAO Yuhao, TAN Chang, CHEN Zhu, WENG Weiguo, ZHENG Chenghang. Multi-model predictive control of denitrification system based on modification of inlet NOx mass concentration and its application case[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022, 16(6): 1879-1891. doi: 10.12030/j.cjee.202105036
Citation: YIN Guihao, ZHAO Zhongyang, LI Qinwu, SHAO Yuhao, TAN Chang, CHEN Zhu, WENG Weiguo, ZHENG Chenghang. Multi-model predictive control of denitrification system based on modification of inlet NOx mass concentration and its application case[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022, 16(6): 1879-1891. doi: 10.12030/j.cjee.202105036
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基于入口NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例

  • 1.

    浙江大学能源清洁利用国家重点实验室，国家环境保护燃煤大气污染控制工程技术中心，杭州 310027

  • 2.

    浙江浩普环保工程有限公司，杭州 310013

    • 作者简介: 尹贵豪(1993—)，男，硕士研究生，ghyin@zju.edu.cn
    通讯作者: 郑成航(1984—)，男，博士，教授，zhengch2003@zju.edu.cn
  • 基金项目:
    国家重点研发计划项目（2020YFB0606203-4）；山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY010403）；浙江省重点研发计划（2021C03165）

  • 中图分类号: X701

Multi-model predictive control of denitrification system based on modification of inlet NOx mass concentration and its application case

  • 1.

    State Key Laboratory of Clean Energy Utilization, State Environmental Protection Center for Coal-Fired Air Pollution Control, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China

  • 2.

    Zhejiang Hope Environmental Protection Engineering Co. Ltd., Hangzhou 310013, China

    • Corresponding author: ZHENG Chenghang, zhengch2003@zju.edu.cn

摘要

  • 摘要: 建立不同锅炉工况下基于欧式距离聚类的总给煤量长短期记忆神经网络预测模型，对入口处的NOx质量浓度数据进行修正，其验证集上的均方根误差为3.53 mg·m-3。该结果优于常见的回归方法深度神经网络与随机森林回归的预测结果。以此为基础，研究了基于入口NOx质量浓度修正的多模型预测控制(MMPC)，设计并进行了脱硝系统仿真。仿真结果表明，与原有控制条件相比，基于入口NOx质量浓度修正的MMPC策略使脱硝系统出口NOx质量浓度波动幅度减小了63.7%，并能满足出口质量浓度指标为40 mg·m-3时的控制要求，实现卡边控制。现场工程应用结果表明：在高、中、低负荷正常运行的工况条件下，入口修正-MMPC策略可将出口NOx质量浓度波动分别控制在±10.6 mg·m−3、±5.5 mg·m−3、±4.9 mg·m−3，以标准差来衡量波动幅度即分别减小了53.4%、74.7%、64.6%，此控制水平优于原有控制效果；在出口NOx质量浓度易超标并出现高浓度氨逃逸的快速变负荷工况下，升、降负荷出口NOx质量浓度波动分别控制在±6 mg·m−3、±5 mg·m−3，此控制水平仍优于原有控制效果。本研究的入口修正-MMPC控制策略可实现不同负荷、工况下的喷氨控制，减小出口NOx波动幅度，降低后续设备低温腐蚀的风险，从而提高SNCR/SCR联合脱硝系统运行的经济性和安全性。
    Abstract: A composite long short-term memory neural network was trained to correct the lag of inlet NOx mass concentration, on dataset divided by the Euclidean distance of the total coal supply of the boiler under typical working conditions. The root mean squared error on the verification dataset was 3.53 mg·m−3, which was better than the prediction results of common regression methods, such as deep neural network and random forest regression. On this basis, the Multi-model Predict Control (MMPC) strategy based on the correction of the inlet NOx mass concentration was studied, and the denitration system simulation was designed and carried out. The simulation result shows that compared with previous control, the MMPC with inlet NOx mass concentration correction makes the fluctuation range of outlet NOx mass concentration reduced by 63.7%, and it can also meet the control requirements when setting outlet mass concentration at 40 mg·m−3. The results of field application indicated that under operation conditions of high, medium and low load, the MMPC with inlet NOx mass concentration correction can control the outlet NOx mass concentration fluctuation between ±10.6, ±5.5 and ±9 mg·m-3, and the fluctuation range was reduced by 53.4%, 74.7% and 64.6% respectively by standard deviation. Then, under the condition of fast variable load, it is easy to happen that emission of NOx mass concentration at the outlet exceeds the standard and ammonia escapes at high concentration. However, the fluctuation of NOx mass concentration at the outlet of load up and load down coditionis controlled respectively within ± 6 and ±5 mg·m−3 by MMPC with inlet NOx mass concentration correction. It proves that the control performance is better than the original control effect. Above all, under different loads and operation conditions, the MMPC with inlet NOx mass concentration correction strategy studied in this paper can well control the amount of ammonia injection, reduce the fluctuation of NOx mass concentration at the outlet, minimize the risk of low temperature corrosion of subsequent equipment, and consequently improve the economy and safety of SNCR/SCR coupling denitration system.

  • 贻贝是一种常见的海洋生物，它们可以强力附着在水体环境中有机或无机基底材料的表面[1]。研究发现，贻贝黏液中的黏附蛋白（mussel adhesive proteins，MAPs）是贻贝能够迅速在潮湿环境中附着在各种材料表面的主要成分[2]。而黏附蛋白中起到黏附作用的关键物质是3，4-二羟基苯丙氨酸（3，4-dihydroxylphenylalanine，L-多巴或L-DOPA）和含赖氨酸蛋白质[3]。2007年，Lee等的研究团队在表面化学的研究中发现，多巴胺（dopamine，DA）在含氧碱性水溶液中会发生自聚反应，并利用共价和非共价键作用在材料表面生成具有极强黏附性的聚多巴胺包覆层，该涂层拓宽了材料表面功能化的新途径[4]。聚多巴胺包覆层拥有大量的邻苯二酚和胺基等功能基团，为吸附结合目标物提供了大量活性位点。目前，聚多巴胺功能材料已广泛运用在生产生活的多个领域[5]。在环境护方面，聚多巴胺功能材料凭借着优异的吸附催化性能，成为净化去除水体中重金属离子和有机污染物的研究热点[6-7]。

    1.   聚多巴胺的形成-附着机理（Formation-adhesion mechanism of polydopamine）

    1.1   多巴胺的结构性质

    多巴胺是一种生物神经递质，它的化学名称为4-（2-乙氨基）-苯-1，2-二酚（4-（2-aminoethyl）benzene-1，2-diol），属于儿茶酚胺类物质[8]。在脱羧酶的作用下，L-多巴可转化形成多巴胺[9]。作为L-多巴的衍生物，多巴胺的化学结构中的邻苯二酚和氨基官能团为后续实现材料的修饰奠定了基础[10]。

    儿茶酚胺类的不同结构（引自Barclay等[10]）如下：

    1.2   聚多巴胺的形成-附着机理

    多巴胺在氧气的参与作用下，能够在弱碱性水溶液中自发反应生成聚合物—聚多巴胺（polydopamine，PDA）[11]。目前，关于聚多巴胺形成机理的研究众说纷纭，尚没有定论。主流的聚多巴胺形成理论包括 “氧化-聚合”机理、“真黑色素”形成理论和“共价-非共价”共同作用机理等[12-18]。

    如图1所示，学者们提出了“氧化-聚合”机理：在反应过程中，多巴胺单体的邻苯二酚基团首先被氧化，生成结构性质不稳定的多巴胺醌（dopaminequinone）。多巴胺醌会发生内环化反应生成无色的多巴胺中间体（leukodopaminechrome）。该中间体发生氧化形成粉红色的多巴胺中间体（dopaminechrome），粉色中间体继续发生氧化重排生成5，6-二羟基吲哚（5，6-dihydroxyindole，DHI）；5，6-二羟基吲哚与其产物5，6-醌再发生支化反应形成二聚体或其他低聚体，这些低聚体最后通过交联形成聚多巴胺包覆层[12-13]。多巴胺在溶液中的自聚反应伴随着颜色的变化，溶液颜色随着时间的延长由无色变为棕色，最终变为黑色[14]。针对该现象，科研人员通过模拟分析大量的分子数据，提出聚多巴胺的形成主要是依赖反应前期生成的低聚物，且这些受共价键束缚的低聚物以 π-π 键的相互作用堆积在一起，形成类似石墨结构的层状聚集体[15]。

    图 1  多巴胺的“氧化-聚合”机理（引自陈丽娟等[13]）
    Figure 1.  The oxidation-polymerization mechanism of dopamine[13]
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    Dreyer等也证明了聚多巴胺的形成与非共价键力（π-π 键、氢键和电荷转移）的作用密切相关，并且赋予了聚多巴胺在水溶液中较强的稳定性[16]。因此，大部分学者认为聚多巴胺的形成是非共价键和共价键共同作用的产物。如图2所示，Hong等[17]提出了“共价-非共价”共同作用机理：聚多巴胺是由共价聚合和非共价自组装共同作用形成的；反应前期生成的5，6-二羟基吲哚之间发生氧化聚合形成二聚体，二聚体再和一个多巴胺单体分子结合生成三聚体（DA-DHI-DHI）；同时，两个多巴胺分子与5，6-二羟基吲哚通过自组装形成三聚体复合物（DA2/DHI）。DA2/DHI具有一定的生物毒性，但因其大部分被固定在聚多巴胺中，使得聚多巴胺具有较好的生物相容性。同时DA2/DHI也是聚多巴胺的形成过程中黑色沉淀产生的原因[18]。

    图 2  聚多巴胺的“共价-非共价”合成途径（引自Hong等[17]）
    Figure 2.  The “covalent - non-covalent” synthesis pathway of polydopamine proposed by Hong[17]
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    如图3所示，在避光有氧的环境条件下，基体材料置于三羟甲基氨基甲烷（Tris）的缓冲溶液（pH=8.5）中，多巴胺可以在其表面通过自聚反应生成聚多巴胺包覆层[4]。包覆层的厚度随反应时间的推移而增加。当反应时间为24 h时，厚度达到最大，为50 nm。因此在合适的反应条件下，多巴胺能够通过非共价和共价键力的相互作用，与不同的基底材料表面进行聚合附着来实现对材料的包覆[19-20]。在非共价作用方面，聚多巴胺利用非共价键力（π-π 堆积、氢键、金属离子螯合或配位等）在基底材料表面进行聚合包覆；而在共价作用方面，聚多巴胺不仅可以利用共价键的结合作用与一些表面含有硫醇基和胺基等官能团的材料发生迈克尔加成反应或碱性条件下的希夫反应，而且通过这些反应也可在聚多巴胺包覆层上接枝功能分子，实现复合材料进一步的功能化[21-22]。

    图 3  聚多巴胺包覆材料的合成示意图（引自Lee等[4]）
    Figure 3.  Scheme of the synthesis of polydopamine-coated material[4]
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    1.3   影响聚多巴胺形成-附着的因素

    影响聚多巴胺形成-附着过程的因素主要包括多巴胺单体浓度、溶液pH及沉积时间/温度等。多巴胺单体浓度会影响到聚多巴胺包覆层的厚度和表面粗糙度。一般包覆层的厚度和表面粗糙度会随着多巴胺浓度的提高而增加，但超出一定范围后，浓度基本不影响包覆层的沉积[23]。通常聚多巴胺的沉积发生在弱碱性溶液中，这是因为弱碱性环境有助于多巴胺自聚反应前驱体的形成，但Wei等研究发现，在反应溶液中加入一些氧化剂（Cu2+、过硫酸铵等）后也能实现酸性条件下的自聚反应[24]。此外，沉积时间/温度也是影响反应速率的重要因素，当沉积时间或温度适当增加，包覆层沉积的速率同样会提高[25]。

    2.   聚多巴胺功能材料在去除水中重金属和有机物污染物方面的应用（Applications ofpolydopamine-functional materials in the removal of heavy metals and organic pollutants in water）

    随着当代社会的高速发展，人类的生产生活已严重影响到水体生态环境的稳定，水污染问题日益突出。水体污染物主要来源于工业废水、生活污水及农业污水，而污染物的种类一般分为有机物、无机物和微生物三大类[26]。目前，应用于水污染控制领域的处理技术有物理法、化学法、物理化学法及生物法。在水污染处理方面，聚多巴胺功能材料结合了基底材料的优良特性和聚多巴胺包覆层丰富的功能基团，通过吸附或催化等方法对水中重金属离子和有机污染物进行有效的去除[27]。

    2.1   聚多巴胺功能材料在水中重金属去除方面的应用

    作为一种利用吸附材料的高比表面积和特殊吸附位点等优势来去除水中重金属的方法，吸附法因材料廉价易得和操作简单的优势而被广泛使用[28]。聚多巴胺功能材料凭借着聚多巴胺层丰富的功能基团（邻苯二酚、胺基和亚胺基等），为与水中重金属离子结合提供了大量的吸附位点[29]。

    目前，研究人员在努力开发新型的基底材料和聚多巴胺表面改性手段以提高复合材料吸附去除重金属离子的效率。马玉荣等利用共沉淀法合成的聚多巴胺包覆的Fe3O4（Fe3O4@PDA NPs），通过利用聚多巴胺具有丰富吸附位点和磁性材料易于分离回收的特点，用来吸附去除模拟废水中的Pb2+[30]。由电镜表征可以看出，聚多巴胺通过羟基-铁化学作用包覆在在Fe3O4 NPs表面，形成了具有核壳结构的Fe3O4@PDA NPs（图4C）。实验表明，在最佳条件下，Fe3O4@PDA NPs对Pb2+的最大吸附量约为20.68 mg∙g−1。作为石墨烯的衍生物，氧化石墨烯（GO）具有高比表面积、丰富功能基团和优秀力学性能等特点，因此可对GO进行表面改性来调控表面性质，以提升其吸附性能[31-32]。Dong等通过控制聚多巴胺的质量分数，合成了一系列亚纳米级厚的聚多巴胺包覆的GO复合材料（PDA/GO）[33]。PDA/GO对Pb2+、Cu2+、Cd2+及Hg2+等重金属离子的最大吸附量分别为53.6、24.4、33.3、15.2 mg∙g−1，吸附性能均优于单纯的GO和PDA，体现了复合材料中PDA和GO的协同作用。Ali等同样利用共沉淀法合成了磁性氧化石墨烯（GO/Fe3O4），然后通过聚多巴胺包覆GO/Fe3O4制备出 rGO/Fe3O4@PDA，作为吸附水中Pb2+的新型磁性吸附剂[34]。由于吸附材料存在丰富的胺基和羟基等官能团，rGO/Fe3O4@PDA对Pb2+的吸附能力可达35.2 mg∙g−1，吸附性能明显优于未修饰的GO/Fe3O4。碳纳米管也是一类具有较高比表面积的碳基材料，但因表面带有的官能团较少、水分散性较差等缺点导致其在实际运用过程中存在短板[35]。刘杏红等通过将多巴胺氧化自聚到磁性碳纳米管（mMWNTs）上，合成了聚多巴胺包覆的磁性碳纳米管材料（mMWNTs@PDA）[36]。实验结果证明，mMWNTs@PDA对水中Ni2+的吸附过程符合Freundlich等温吸附和准二级动力学模型，且在最优条件下，mMWNTs@PDA对Ni2+最大吸附量可达27.9788 mg∙g−1。针对一些特殊重金属离子污染水体的治理，Yang等通过采用多巴胺聚合沉积工艺和温和水热法合成了层状双氢氧化物（LDH）原位生长修饰的Fe3O4@PDA（Fe3O4@PDA@LDH）微球，对核工业产生的含U（Ⅵ）的废水进行吸附净化[37]。在实验过程中，通过控制PDA和LDH的用量制备了不同PDA厚度和LDH含量的复合材料微球（MP2L1、MP2L2、MP2L3、ML2及MP2等）。在pH=5.0和T=298.15 K的条件下，材料对U（Ⅵ）的最大吸附容量分别为MP2L2（344 mg∙g−1）> MP2L3（291 mg∙g−1）> MP3L2（245 mg∙g−1）> MP2L1（211 mg∙g−1）> ML2（142 mg∙g−1）> MP1L2（141 mg∙g−1）> MP2（71 mg∙g−1）> Fe3O4（34 mg∙g−1），其中MP2L2具有较高的吸附容量，处理效果在含铀废水的净化方面是较为可观的。

    图 4  Fe3O4@PDA NPs的结构图
    Figure 4.  Structure of Fe3O4@ PDA NPs
    （A）Fe3O4 NPs（B）和Fe3O4@PDA NPs（C）的TEM图（引自马玉荣等[30]）
    (A)，TEM images of Fe3O4 NPs (B) and Fe3O4@ PDA NPs (C)[30]
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    Zeng等通过将聚多巴胺掺入到支链淀粉水凝胶基质中，合成了具有高机械强度和可生物降解特性的支链淀粉/聚多巴胺（Pu/PDA）生物水凝胶吸附剂[38]。实验表明，通过调节预凝胶溶液中的聚多巴胺的浓度，可很好地控制该吸附剂的吸水率、机械强度及孔径。Pu/PDA对重金属离子具有较高的吸附能力，对Cu2+的吸附容量最高可达到100 mg∙g−1 。而Li等首先将聚多巴胺引入氧化石墨烯中合成了PDA-GO（图5-Ⅰ），然后通过瞬时凝胶法制备出聚乙烯醇/壳聚糖功能化的PDA-GO（PVA/CS/PDA-GO）水凝胶珠，用于吸附水中的Pb2+、Cu2+及Cd2+[39]。PDA-GO的存在不仅增强了水凝胶珠体系的稳定性，而且大量的活性基团的引入提高了吸附性能（图5-Ⅱ）。在最优条件下，通过Langmuir等温线对实验数据的拟合可知，PVA/CS/PDA-GO对Pb2+、Cu2+及Cd2+的最大吸附量分别为236.20、210.94、214.98 mg∙g−1。为解决实际水体环境中重金属离子共存污染的问题，Wang等采用水溶法快速制备了氨基水杨酸/聚多巴胺改性的PP无纺布吸附剂（PP/PDA/ASA）[40]。交联在聚合物末端的水杨酸分子增加了官能团的类型，有效地解决了因多组分体系中重金属离子的竞争吸附效应引起去除效率低的问题。在含有5 mg∙L−1的Cu(Ⅱ)/Cd(Ⅱ)/Pb(Ⅱ) 混合体系溶液中，由于表面氨基、羟基及羧基等官能团参与了重金属离子的吸附，PP/PDA/ASA可去除90%的Cu2+和Pb2+及80%的Cd2+。

    图 5  PDA-GO的制备及重金属离子与PVA/CS/PDA-GO相互作用示意图（引自Li等[39]）
    Figure 5.  Preparation of PDA-GO and Schematic of the Interaction between Heavy Metal Ions and PVA/CS/PDA-GO[39]
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    2.2   聚多巴胺功能材料在水中有机污染物去除方面的应用

    有机污染是造成水污染的重要原因之一。水中有机污染物的来源主要有生活污水、工业废水及大气污染，污染水体一旦不进行净化处理，便会对自然环境造成严重破坏并威胁到人体生命健康[41]。聚多巴胺功能材料因聚多巴胺包覆层上邻苯二酚、胺基及芳香族基团的存在，为有机污染物的去除提供了大量的活性位点。聚多巴胺功能材料可通过静电相互作用、配位或螯合作用、氢键或 π-π 键堆积相互作用对有机染料和硝基苯酚等进行吸附或催化降解，因此在水中有机污染物的净化方面具有广阔前景[42-43]。

    在污水中有机染料的吸附去除方面，Li等利用聚多巴胺为原料，通过将聚多巴胺包覆的CoFe2O4亚微球包裹在海藻酸钠微球中，合成了具有多孔结构和大量官能团的复合微球材料（SA@CoFe2O4-PDA），用来吸附去除亚甲基蓝（MB）、孔雀石绿（MG）及晶体紫（CV）等有机染料[44]。实验表明，SA@CoFe2O4-PDA对MB、CV及MG的最大吸附容量分别为466.60、456.52、248.78 mg∙g−1。Chen等首先将β-环糊精（β-CD）和柠檬酸（CA）酯化交联生成CD-CA，然后CD-CA与聚多巴胺结合，制备出聚多巴胺改性的环糊精聚合物（CD-CA/PDA）（如图6所示），用于MB、MG及CV等染料的吸附去除[45]。CD-CA/PDA对染料的吸附呈现出从单层吸附向多层吸附过渡的趋势，且对MB、MG及CV的吸附容量分别为582.95、1174.67、473.01 mg∙g−1。刘怡虹等将多巴胺和氧化石墨烯（GO）混合，通过聚多巴胺提供的强大粘合力，辅助GO自组装形成具有三维多孔网状结构的GO水凝胶，经水合肼对其进行还原后，生成了聚多巴胺交联的还原性石墨烯气凝胶（DA-rGA），以对MG、藏红T（ST）和罗丹明B（RhB）等阳离子染料进行吸附研究[46]。实验结果表明，DA-rGA的三维孔隙利于吸附分子在内部的快速扩散，因此对有机染料具有优异的吸附性能。Fu等通过合成的聚多巴胺微球对亚甲基蓝的吸附研究进一步证实，聚多巴胺在反应体系中会释放质子而带有负电荷，因此聚多巴胺功能材料可通过静电作用对水中阳离子染料进行吸附结合，而对阴离子染料的吸附效果就不如人意[47]。而何雪梅等利用双醛壳聚糖作为交联剂，通过在聚多巴胺修饰的羊毛织物表面上接枝季铵盐阳离子进行二次功能化，巧妙地得到了PDA/季铵盐阳离子改性的羊毛织物，用于吸附去除阴离子染料酸性大红G[48]。相较于未经处理的羊毛，羊毛织物的表面经改性后拥有更多的活性基团，大大提高了染料扩散进入纤维内部的速率。在pH值为2、染色时间为60 min等最佳实验条件下，PDA/季铵盐阳离子改性的羊毛织物对酸性大红G具有较高的吸附率。Zhan等通过将多巴胺聚合到多孔柚皮表面，成功制备了一种环保的生物吸附剂（PP-PDA）[49]。PP-PDA对水中阳离子染料表现出较高吸附能力，MB、MG和中性红（NR）的最大吸附容量分别为434.78、143.88、208.33 mg∙g−1。且PP-PDA的再生能力较强，经过20次循环后也可保持较高的吸附能力。

    图 6  CD-CA/PDA的制备过程（引自Chen等[45]）
    Figure 6.  Preparation steps of CD-CA/PDA[45]
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    聚多巴胺功能材料也可利用催化法对水中有机染料和芳香族化合物进行去除。Ma等首次通过原位自聚反应合成了具有核壳结构的聚多巴胺包覆的CuFe2O4磁性纳米粒子（CuFe2O4@PDA MNPs），且该产品的PDA涂层厚度可通过调节制备过程中多巴胺的浓度来控制[7]。在H2O2的存在下，CuFe2O4@PDA MNPs表面吸附MB，H2O2分子被CuFe2O4@PDA激活产生的·OH可有效降解MB，最优条件下的催化降解效率可达97%以上。如图7所示，Niu等首先制备出PDA包覆的SiO2颗粒，接着利用PDA涂层作为交联剂和还原剂，在其表面接枝Fe3O4 NPs和Au NPs，合成了具有中空结构的Au-Fe3O4/PDA纳米颗粒[50]。在优化实验材料用量后，Au-Fe3O4/PDA利用金属纳米颗粒的催化性能，能够将溶液体系中的4-硝基苯酚完全还原为4-氨基苯酚，且复合材料具有较优异的可回收性。MASSARO等通过将铜离子螯合在PDA包覆的沙子表面，制备出低成本的砂载铜催化剂（Cu-PDA@Sand），对MB、CR及4-硝基苯酚进行催化还原[51]。实验表明，由于负载铜离子的存在，复合材料有效地对有机染料进行了催化降解。Cu-PDA@Sand不仅能够通过自沉淀法进行简单地回收，而且可重复使用来实现长期稳定的催化性能。而在聚多巴胺对膜材料表面的改性方面，张娇娇等利用DA作为涂层材料，聚丙烯腈（PAN）静电纺纳米纤维膜为基底材料，制备出PDA/PAN纳米纤维复合膜材料[52]。在保证较高纯水通量的前提下，经聚多巴胺涂覆后的PAN纤维膜对乳化油的截留率高达96.1%，大幅提升了处理含油废水的效果。

    图 7  Au-Fe3O4/PDA的制备过程（引自Niu等[50]）
    Figure 7.  Preparation of Au-Fe3O4/PDA[50]
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    3.   结论与展望（Conclusions and prospects）

    多巴胺在弱碱条件下可通过自聚反应生成聚多巴胺，涂覆在各种基底材料表面形成聚多巴胺功能材料。目前，社会的高速发展已经对环境造成严重破坏，尤其在水体环境方面，水污染问题日益严峻。不同于一般的水污染修复材料，聚多巴胺功能材料不仅可利用邻苯二酚和胺基等丰富的功能基团，与水中重金属离子和有机污染物通过氢键、静电相互作用、π-π 键堆积及配位螯合作用进行结合，而且可利用共价和非共价键力在聚多巴胺包覆层接枝功能分子来提升复合材料的功能特性。聚多巴胺功能材料凭借着优异的吸附和催化还原性能、简单环保的制备方法、良好的生物相容性及可二次修饰等优势，对水中的重金属离子和有机污染物具有较高的去除效率且处理后不易对水体环境造成二次污染。本篇文章首先从多巴胺的结构性质入手，介绍了目前表面化学研究中主流的聚多巴胺形成和附着机理，然后从去除水中重金属离子和有机污染物这两个方面，总结了多种聚多巴胺功能材料在水污染处理方面的具体应用。

    通过上述聚多巴胺功能材料在水体污染物去除方面的应用可以看出，基底材料经聚多巴胺修饰或在聚多巴胺涂层表面进行二次修饰后，吸附和催化还原性能均有大幅度的提升。但将这些复合材料从实验室的研究运用到实际生产生活中时，却存在一些关键问题需要解决。一方面，多巴胺的自聚过程、中间产物的组成及聚多巴胺的精确分子结构尚无定论，在缩短多巴胺聚合时间和调控聚多巴胺涂层的厚度等问题上仍需要摸索实验条件。另一方面，在实际污染水样的处理中，由于较难控制的水体含氧量和流速、复杂的污染物质及过酸或过碱的水体环境等多种因素的制约，导致聚多巴胺功能材料的使用场景受到严重限制且处理效率大幅降低。因此，需要针对聚多巴胺的形成机理做进一步的研究，探究限制多巴胺自聚反应的形成过程的限制因素（例如单次反应涂层的最大厚度不会超过50 nm、酸性条件下需要特定氧化剂的帮助等）[42]。此外，还需要通过优化聚多巴胺功能材料的制备过程来提高其在各种污染水体中的稳定性和高效性，并减少复合材料对水体的二次污染。目前，研究人员正努力开发制备简单、成本较低及环境友好的新型聚多巴胺功能材料，挖掘其在医学、光学及电化学等新领域的应用潜力。未来，相信聚多巴胺功能材料凭借其优异的性能会在水污染领域中具有更广阔的前景，也定会在更广泛的领域做出更大的贡献。

  • 图 1  CFB锅炉结构示意图

    Figure 1.  Diagram of the CFB boiler

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    图 2  部分现场运行数据

    Figure 2.  Partial field operation data

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    图 3  入口NOx测量CEMS滞后时间分析

    Figure 3.  CEMS lag time analysis for inlet NOx mass concentration

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    图 4  基于核密度分析的给煤量典型运行工况

    Figure 4.  Analysis of typical operation conditions of coal feed based on kernel density estimation

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    图 5  基于入口NOx质量浓度修正的多模型预测控制策略示意图

    Figure 5.  Schematic diagram of multi-model predictive control strategy based on modification of inlet NO x massconcentration

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    图 6  各典型工况段上模型辨识效果

    Figure 6.  Model identification effects on typical operation conditions

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    图 7  基于Simulink软件的脱硝系统仿真框图

    Figure 7.  Diagram of denitration system based on Simulink software

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    图 8  不同控制策略喷氨量控制效果仿真对比

    Figure 8.  Simulation comparion of ammonia injection control effect with different control strategies

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    图 9  不同控制策略控制品质对比

    Figure 9.  Control quality comparison of different control strategies

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    图 10  出口NOx质量浓度40 mg·m-3目标值时控制效果对比

    Figure 10.  Control quality comparison on 40 mg·m-3 target of outlet NOx concentration

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    图 11  控制系统现场物理连接情况

    Figure 11.  Physical layer connection of control system on scene

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    图 12  现场脱硝入口NOx质量浓度修正效果

    Figure 12.  Correction of inlet NOx concentration on scene

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    图 13  现场快速升负荷工况下控制效果对比

    Figure 13.  Comparison of control effects under the condition of rapid load increase on scene

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    图 14  现场快速降负荷工况下控制效果对比

    Figure 14.  Comparison of control effects under the condition of rapid load decrease on scene

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    表 1  入口NOx质量浓度测量修正模型输入特征

    Table 1.  Parameters of NOx mass concentration

    参数名称单位测点个数
    磨煤机瞬时给煤量t·h−14
    一次风体积流量m3·h−12
    二次风体积流量m3·h−12
    沸下温度℃4
    炉膛出口烟气温度℃2
    喷氨量体积流量L·h−11
    脱硝入口NOx质量浓度mg·m−31
    烟气含氧量%1
    催化剂入口烟气温度℃2
    脱硝出口NOx质量浓度mg·m−31
    脱硝出口氨逃逸质量浓度mg·m−31
    参数名称单位测点个数
    磨煤机瞬时给煤量t·h−14
    一次风体积流量m3·h−12
    二次风体积流量m3·h−12
    沸下温度℃4
    炉膛出口烟气温度℃2
    喷氨量体积流量L·h−11
    脱硝入口NOx质量浓度mg·m−31
    烟气含氧量%1
    催化剂入口烟气温度℃2
    脱硝出口NOx质量浓度mg·m−31
    脱硝出口氨逃逸质量浓度mg·m−31
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    表 2  不同模型在测试集上预测效果对比

    Table 2.  Comparison of prediction effects of different models on test datasets

    模型名称RMSE/(mg·m−3)R2/%
    LSTM3.5389
    ANN17.1140
    RFR17.0640
    模型名称RMSE/(mg·m−3)R2/%
    LSTM3.5389
    ANN17.1140
    RFR17.0640
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    表 3  各典型工况段模型参数IPSO算法辨识结果

    Table 3.  Identification results by IPSO algorithm for model parameters under typical operation conditionsons

    给煤量/(t·h−1)辨识参数喷氨量模型参数烟气流量模型参数入口NOx模型参数给煤量模型参数均方误差/(mg m−3)
    11.8kp-3.66e-014.04e-051.48e-015.17e-012.28
    Tp2.99e+003.97e+002.68e+002.23e+00
    Td2.02e+002.00e+003.09e+001.00e+00
    17.7kp-2.40e-016.66e-051.21e-015.22e-011.89
    Tp1.33e+003.13e+003.67e+002.33e+00
    Td1.91e+004.10e+003.43e+001.13e+00
    25.3kp-2.13e-013.96e-041.24e-019.04e-012.08
    Tp1.33e+004.79e-013.72e+002.73e+00
    Td2.02e+004.10e+003.10e+001.00e+00
    给煤量/(t·h−1)辨识参数喷氨量模型参数烟气流量模型参数入口NOx模型参数给煤量模型参数均方误差/(mg m−3)
    11.8kp-3.66e-014.04e-051.48e-015.17e-012.28
    Tp2.99e+003.97e+002.68e+002.23e+00
    Td2.02e+002.00e+003.09e+001.00e+00
    17.7kp-2.40e-016.66e-051.21e-015.22e-011.89
    Tp1.33e+003.13e+003.67e+002.33e+00
    Td1.91e+004.10e+003.43e+001.13e+00
    25.3kp-2.13e-013.96e-041.24e-019.04e-012.08
    Tp1.33e+004.79e-013.72e+002.73e+00
    Td2.02e+004.10e+003.10e+001.00e+00
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    表 4  不同负荷段工况下控制效果对比

    Table 4.  Comparison of control effects under different load segments

    锅炉蒸发量控制策略出口NOx质量浓度/(mg·m−3)氨逃逸的质量浓度/(mg·m−3)
    最大值最小值标准差最大值最小值标准差
    120 t·h−1入口修正-MMPC39.932.11.71.080.730.06
    120 t·h−1原有控制48.830.64.82.160.870.24
    150 t·h−1入口修正-MMPC38.029.52.20.950.590.07
    150 t·h−1原有控制54.921.08.715.380.775.10
    200 t·h−1入口修正-MMPC39.824.43.44.690.180.65
    200 t·h−1原有控制47.222.17.35.940.401.48
    　　注：最大值代表在相应控制策略下出现的波动最大值，最小值代表在相应控制策略下出现的波动最小值。
    锅炉蒸发量控制策略出口NOx质量浓度/(mg·m−3)氨逃逸的质量浓度/(mg·m−3)
    最大值最小值标准差最大值最小值标准差
    120 t·h−1入口修正-MMPC39.932.11.71.080.730.06
    120 t·h−1原有控制48.830.64.82.160.870.24
    150 t·h−1入口修正-MMPC38.029.52.20.950.590.07
    150 t·h−1原有控制54.921.08.715.380.775.10
    200 t·h−1入口修正-MMPC39.824.43.44.690.180.65
    200 t·h−1原有控制47.222.17.35.940.401.48
    　　注：最大值代表在相应控制策略下出现的波动最大值，最小值代表在相应控制策略下出现的波动最小值。
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-05-08
  • 录用日期:  2021-07-06
  • 刊出日期:  2022-06-10
尹贵豪, 赵中阳, 李钦武, 邵宇浩, 谭畅, 陈竹, 翁卫国, 郑成航. 基于入口NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例[J]. 环境工程学报, 2022, 16(6): 1879-1891. doi: 10.12030/j.cjee.202105036
引用本文: 尹贵豪, 赵中阳, 李钦武, 邵宇浩, 谭畅, 陈竹, 翁卫国, 郑成航. 基于入口NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例[J]. 环境工程学报, 2022, 16(6): 1879-1891. doi: 10.12030/j.cjee.202105036
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YIN Guihao, ZHAO Zhongyang, LI Qinwu, SHAO Yuhao, TAN Chang, CHEN Zhu, WENG Weiguo, ZHENG Chenghang. Multi-model predictive control of denitrification system based on modification of inlet NOx mass concentration and its application case[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022, 16(6): 1879-1891. doi: 10.12030/j.cjee.202105036
Citation: YIN Guihao, ZHAO Zhongyang, LI Qinwu, SHAO Yuhao, TAN Chang, CHEN Zhu, WENG Weiguo, ZHENG Chenghang. Multi-model predictive control of denitrification system based on modification of inlet NOx mass concentration and its application case[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2022, 16(6): 1879-1891. doi: 10.12030/j.cjee.202105036
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基于入口NOx质量浓度修正的脱硝系统多模型预测控制策略及其应用案例

    通讯作者: 郑成航(1984—)，男，博士，教授，zhengch2003@zju.edu.cn
    作者简介: 尹贵豪(1993—)，男，硕士研究生，ghyin@zju.edu.cn
  • 1. 浙江大学能源清洁利用国家重点实验室，国家环境保护燃煤大气污染控制工程技术中心，杭州 310027
  • 2. 浙江浩普环保工程有限公司，杭州 310013
  • 收稿日期:  2021-05-08
  • 录用日期:  2021-07-06
  • 网络出版日期:  2022-07-08
基金项目:
国家重点研发计划项目（2020YFB0606203-4）；山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY010403）；浙江省重点研发计划（2021C03165）

摘要: 建立不同锅炉工况下基于欧式距离聚类的总给煤量长短期记忆神经网络预测模型，对入口处的NOx质量浓度数据进行修正，其验证集上的均方根误差为3.53 mg·m-3。该结果优于常见的回归方法深度神经网络与随机森林回归的预测结果。以此为基础，研究了基于入口NOx质量浓度修正的多模型预测控制(MMPC)，设计并进行了脱硝系统仿真。仿真结果表明，与原有控制条件相比，基于入口NOx质量浓度修正的MMPC策略使脱硝系统出口NOx质量浓度波动幅度减小了63.7%，并能满足出口质量浓度指标为40 mg·m-3时的控制要求，实现卡边控制。现场工程应用结果表明：在高、中、低负荷正常运行的工况条件下，入口修正-MMPC策略可将出口NOx质量浓度波动分别控制在±10.6 mg·m−3、±5.5 mg·m−3、±4.9 mg·m−3，以标准差来衡量波动幅度即分别减小了53.4%、74.7%、64.6%，此控制水平优于原有控制效果；在出口NOx质量浓度易超标并出现高浓度氨逃逸的快速变负荷工况下，升、降负荷出口NOx质量浓度波动分别控制在±6 mg·m−3、±5 mg·m−3，此控制水平仍优于原有控制效果。本研究的入口修正-MMPC控制策略可实现不同负荷、工况下的喷氨控制，减小出口NOx波动幅度，降低后续设备低温腐蚀的风险，从而提高SNCR/SCR联合脱硝系统运行的经济性和安全性。

English Abstract

    全文HTML

  • 煤炭燃烧会产生氮氧化物、二氧化硫和烟尘等污染物，对大气环境和人群健康造成危害[1]。2014年，国家发展改革委、环境保护部、国家能源局三部委印发《煤电节能减排升级与改造行动计划(2014—2020年)》。该计划旨在推进现役燃煤发电机组大气污染物达标排放环保改造，确保重点地区燃煤发电机组污染物排放达到燃气轮机机组排放限值[2]，即排放的NOx质量浓度低于50 mg·m−3、SO2质量浓度低于35 mg·m−3、PM质量浓度低于5 mg·m−3。

    近年来，循环流化床(circulating fluidized bed, CFB)技术得到发展并广泛应用。该技术具有燃料适应性强、燃料循环利用率较高、NOx排放量低的优点[3]。 为满足燃煤机组NOx排放限值，国内多家电厂对CFB机组开展了选择性非催化还原(selective non-catalytic reduction, SNCR)和选择性催化还原(selective non-catalytic reduction, SCR)联合脱硝技术改造。为满足NOx排放要求，河北省某330 MW循环流化床机组在原有低氮燃烧器+SNCR脱硝基础上，增设单层SCR催化剂，达到NOx排放低于50 mg·m−3的目标，且改造后还原剂使用量低于改造前，同时锅炉效率基本不受影响，实现了SNCR与SCR脱硝技术良好耦合[4]。邓志鹏等[5]采用SNCR/SCR联合脱硝技术对某220 t·h−1循环流化床锅炉进行改造，改造后机组可达到50 mg·m−3的排放标准，氨逃逸也控制在3×10−6以内。然而，SNCR/SCR联合脱硝系统存在入口NOx测量滞后性大、准确性差、系统非线性强[6]，以及出口浓度测量值对于入口喷氨量反应迟等问题，导致现有控制系统难以精准控制喷氨量[7]。喷氨量过少会导致出口NOx质量浓度超出排放限制；喷氨量过多会出现氨逃逸并生成硫酸盐导致空预器、催化剂严重堵塞，对设备安全造成影响[8]。为保证出口烟气中NOx质量浓度的达标、降低氨逃逸量、提高脱硝系统运行的安全性和经济性，亟需研究入口NOx质量浓度滞后修正与喷氨量精准控制的方法。

    在入口NOx质量浓度滞后修正方面，软测量作为一种间接测量技术发展迅速。孙璐培[9]利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)建立了多尺度分析的NOx排放软测量模型；ZHAI等[10]在考虑系统内各参数的延迟关系的基础上，采用自适应LSSVM模型实现入口NOx质量浓度的预测；TAN等[11]采用长短期记忆神经网络，搭建了电厂NOx质量浓度预测模型，通过敏感性方法分析影响NOx质量浓度变化的因素，但尚未摸清变工况下入口处NOx的快速变化情况。在喷氨量控制方面，石铙桥[12]研究了通过电厂历史运行数据辨识状态空间矩阵，实现SNCR脱硝系统喷氨量控制，但并未考虑入口NOx变化对系统的影响。刘博文[13]建立了带入口软测量的多模型预测控制器，但入口软测量模型并未与控制系统很好地结合起来。

    本研究针对某CFB型机组的SNCR/SCR联合脱硝系统入口NOx质量浓度表计测量滞后，对锅炉总给煤量的典型历史运行工况进行数据聚类，建立了适应锅炉变工况下的全局LSTM神经网络预测模型，对入口NOx质量浓度进行滞后修正。在此基础上，提出基于入口NOx质量浓度修正的多模型预测控制策略，并进行现场工程应用验证，以期平稳控制脱硝系统出口的NOx质量浓度，减少氨逃逸，使脱硝系统运行更加经济、安全。

    • 1.   建模数据分析

      1.1.   CFB锅炉测点及数据采集

    • 本文研究对象为一台燃煤循环流化床锅炉，供应的煤种煤质较为稳定，满负荷下蒸发量为220 t·h−1，采用SNCR与SCR耦合的脱硝系统。还原剂采用液氨，经过液氨蒸发装置蒸发后喷入炉内，与烟气中NOx进行还原反应，从而达到脱硝的目的。循环流化床锅炉结构如图1所示，建模所采用的主要参数如表1所示。

      建立模型所需的数据由电厂信息(Plant Information, PI)系统采集。采样间隔5 s，采样周期20天，包含低、中、高多个负荷段，升、降、平稳负荷多种运行工况，数据一定程度上可覆盖电厂运行典型工况特征。部分现场数据如图2所示。

      • 1.2.   NOx质量浓度测量滞后分析

    • CFB锅炉脱硝系统入口NOx质量浓度通常由污染物排放连续监测系统(continuous emission monitoring system, CEMS)检测。从炉中抽气至就地分析腔中，通过CEMS分析烟气污染物成分信息。由于在抽气过程中，存在较长的抽气管路，再加上入口仪表分析反应时长，因此该系统滞后性较强，需要进行入口NOx质量浓度的滞后修正，再作为喷氨量控制的前馈信号，以提高系统在变工况下的响应速度。分析滞后时间的方法通常有计算法和信号分析法[14]。本研究采用信号分析方法，通过分析吹扫信号结束信号与NOx质量浓度测量值回升的时间差，得到CEMS测量滞后时间约为72 s(图3)。

      • 1.3.   运行典型工况划分

    • 由于脱硝系统具有很强的非线性特征[15]，而动态矩阵的预测模型采用阶跃响应线性叠加的方式，仅通过一个动态矩阵模型去预测系统在整个工况区间上的响应较为困难。因此，本研究通过核密度估计方法确定系统运行的若干典型工况，并针对多个典型工况进行建模，以提高控制精度。核密度估计方法如文献[16]所述，分析对象为可代表CFB锅炉运行特征的瞬时总给煤量。对20 d总给煤量的采样数据进行核密度估计，结果如图4所示。11.8、17.7和25.3 t·h−1为历史运行工况中瞬时总给煤量核密度统计的3个概率密度极大值点，可代表此台锅炉运行的3个典型工况。后续入口NOx质量浓度预测模型与多模型控制器模型均建立在这3个典型工况点上。

    2.   脱硝系统入口NOx质量浓度修正

      2.1.   修正模型建模方法

    • 有学者研究了脱硝系统入口NOx质量浓度建模的方法，包括机理建模[17-18]、CFD建模[19-20]和机器学习[11, 21-22]等。本研究采用长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络，预测未来70 s的脱硝入口NOx质量浓度与CEMS当前测量浓度值的差值。该方法优势有2点：一是可在神经网路训练过程中避免当前测量值作为输入值时权重占比过大的影响；二是可避免因CEMS仪表吹扫时仪表测量值缺失带来的影响。

      以总给煤量11.8、17.7和25.3 t·h−1为聚类中心，对历史数据进行欧式距离聚类，得到3个数据集，并分别采用LSTM进行训练，欧氏距离公式见式(1)。

      式中：x、y分别表示2个样本点数据；d表示欧氏距离；n表示样本数量。

      • 2.2.   修正结果与测量值的对比

    • LSTM网络训练数据采样间隔为20 s。采用2个隐藏层结构，回看时间步长(look-back timesteps)为24步，预测时间步长(prediction timesteps)为4步，训练数据与测试数据比例为0.8:0.2。为验证LSTM神经网络预测效果，与几种主流的机器学习预测方法的结果进行了对比，(表2)。LSTM在RMSE指标及相关性指标(R squared, R2)上结果均优于其他模型，且满足作为控制前馈的要求。

    3.   喷氨量的控制及仿真

    • 由于传统控制手段控制的脱硝系统在工况波动较大情况下时，会出现喷氨响应滞后、出口NOx质量浓度波动较大的问题，控制品质难以得到保证，故本研究基于上述入口NOx质量浓度测量修正为前馈的多模型预测控制(multi-model predict control, MMPC)策略，结果如图5所示。基于Simulink开发了脱硝系统仿真，并与无入口浓度修正的多模型预测控制及原有控制策略效果进行对比。

      • 3.1.   控制预测模型辨识及拟合结果

    • 动态矩阵模型预测控制(dynamic matrix control, DMC)为模型预测控制的一种，主要分为模型预测、滚动优化和反馈校正3个部分[23]。其中，模型预测采用阶跃响应模型，可用一阶惯性系统模型(式(2))。

      式中：Kp代表比例环节，Tp代表响应环节，Td代表纯滞后环节。采用动态惯性权重[24]的改进型粒子群寻优算法(improved particle swarm optimization, IPSO)，寻找在11.8、17.7和25.3 t·h−1这3种典型工况下的脱硝系统预测模型。动态惯性权重调整后的公式为式(3)。

      式中：w为惯性权重；R为当前迭代次数；Rmax为最大迭代次数。

      各参数辨识结果及模型预测效果分别如表3和图6所示。这表明在各典型工况段上，预测模型均有较好的拟合效果，可满足系统仿真要求。

      • 3.2.   脱硝系统仿真及控制效果对比

    • 基于Simulink仿真软件，采用上述辨识模型的参数结果，搭建了脱硝系统仿真平台，仿真系统如图7所示。该系统分为4个部分，电厂运行数据部分为从现场采集的总风量、入口NOx质量浓度、总给煤量数据按采样周期5 s输入仿真系统；脱硝系统仿真部分为基于脉冲响应模型的脱硝系统仿真模块，可计算出实际出口NOx质量浓度；DMC控制器部分为经典的DMC控制器，红色部分则是入口NOx质量浓度测量修正模块，给入上述LSTM神经网络所预测出的入口NOx质量浓度差值。

      在控制出口NOx质量浓度为30 mg·m−3的目标下，采用实际现场运行数据进行脱硝系统喷氨量控制仿真，仿真时间步长为800步。控制效果对比如图8所示。当仿真时间步长为100~ 200步时，原有控制在入口NOx质量浓度下降时喷氨量响应速率较慢，导致出口NOx质量浓度远离目标值，而MMPC控制器反应迅速。在仿真时间为400步和570步时，入口NOx质量浓度变化幅度较大，MMPC控制平稳性优于原有控制，而带入口NOx质量浓度修正的MMPC控制器波动幅度更小。将上述控制结果绘成频率折线图(图9)。结果表明，有入口浓度修正的MMPC控制平稳度优于普通MMPC控制，更优于原有控制。原有控制、MMPC与入口修正MMPC出口NOx质量浓度标准差分别为1.617、0.955、与0.584 mg·m−3。较原有控制，MMPC控制波动减少40.6%，入口修正MMPC控制波动减少63.7%。

      • 3.3.   入口NOx测量修正对控制效果的影响

    • 控制出口NOx质量浓度平稳的目的有2点：一是尽量减少脱硝系统出口氨逃逸，降低出口氨腐蚀对设备造成破坏的风险；二是减少喷氨量，提高运行经济性。在该前提下，将出口NOx质量浓度设定值提高至40 mg·m−3，以观察系统响应。

      图10表明，前80步为目标值30～40 mg·m−3的过渡过程，在出口NOx质量浓度抬高至40 mg·m−3后便不存在太多超调过程即往回回落，并稳定在40 mg·m−3附近。在480步入口NOx质量浓度有较大变化时，不带入口NOx质量浓度修正的MMPC控制波动范围为37.5 ~ 43 mg·m−3，而带入口NOx质量浓度修正的MMPC控制波动范围为39 ~ 42 mg·m−3，范围更窄。在入口NOx质量浓度波动较大的情况下，带入口NOx质量浓度修正的MMPC控制出口NOx质量浓度稳定在40 mg·m−3左右，表现出良好的控制品质。

    4.   工程应用案例

    • 为检验控制策略在实际应用中的效果，开发了与燃煤CFB机组现场生产环境兼容的脱硝控制系统，并在浙江嘉兴某热电厂开展了48 h的现场测试，期间经历了快速升、降负荷及高、中、低不同负荷的各种典型工况。现有控制系统部署在独立的网络系统中，电厂原有控制系统通过OPC交换机向现有控制系统传输数据，优化计算后的控制指令和相关数据再通过Modbus协议传输给DCS系统，实现智能控制。图11为现场部署的脱硝控制系统硬链接示意图。

      在脱硝入口NOx质量浓度修正方面，当风、煤等参数发生较大波动时，入口NOx质量浓度预测修正可提示预判变化趋势，作为前馈使喷氨量提前动作。图12表明，在第1 000 步和第2 500 步左右时，模型分别判断出较大的上升趋势和下降趋势。但在较为平稳工况下的修正效果仍有待改进，这是由于输入模型的关键参数煤质信息有缺失，且修正模型无法完全反应生成的细节变化、未考虑流场中NOx分布不匀等问题。

      在脱硝系统出口NOx质量浓度控制方面，主要从2个方面进行验证：一是控制系统在机组快速升降负荷情况下的控制效果，检验控制的快速性、平稳性；二是检验在不同负荷段的控制效果，检验多模型策略的可行性和系统的鲁棒性。图13为快速升负荷下的控制效果对比，原有控制出口NOx波动范围为±21 mg·m−3，而入口修正-MMPC出口NOx波动范围为±6 mg·m−3。而且原有控制滞后，在出口NOx超过50 mg·m−3后才调大喷氨量，导致了喷氨过量，氨逃逸达到8 mg·m−3，而入口修正-MMPC喷氨量提前动作，将氨逃逸维持在了3 mg·m−3以内。图14为快速降负荷时控制效果的对比，原有控制的出口NOx波动达到了±12 mg·m−3，而入口修正-MMPC出口NOx波动控制在±5 mg·m−3内，故氨逃逸也较低。

      为验证控制模型在全局工况下的鲁棒性，对高、中、低负荷工况下的控制效果进行对比(表4)。统计现场实验数据和历史数据在相应负荷段的1 h内，出口NOx质量浓度及氨逃逸的最大值、最小值和标准差统计量，用以表征控制效果好坏。在出口NOx质量浓度控制方面，在同样设定值35 mg·m−3的情况下，入口修正-MMPC控制在各工况段始终控制出口浓度低于40 mg·m−3，实现了较好地卡边控制。而原有控制波动较大，甚至有超标的风险。在氨逃逸控制方面，入口修正-MMPC控制氨逃逸最大值也小于原有控制水平，标准差上更是有巨大差距。这也说明入口修正-MMPC控制更为平稳，氨逃逸值波动较小，使脱硝系统的平稳性和经济性均有明显改善。

      综上所述，入口修正-MMPC策略在升降负荷工况下响应较快，出口NOx质量浓度控制平稳，氨逃逸较低。由于多模型的应用建立了准确的全局预测模型，在高中低典型工况上预测模型均有较高的准确性、鲁棒性好，因此可满足长期运行要求。相较于原有控制，入口修正-MMPC可有效降低出口NOx质量浓度的波动，减少过量喷氨次数，降低氨逃逸，节约氨水使用量，从而提升脱硝系统运行经济性、安全性。

    5.   结论

    • 1)由于不同工况聚类的长短期记忆神经网络模型的准确度要高于常见的回归模型人工神经网络和随机森林回归，故在脱硝入口NOx质量浓度修正方面，可证明长短期记忆神经网络在处理时间序列数据上的优势。模型在测试集上的均方根误差为3.53 mg·m−3，相关性系数为89%。

      2)在喷氨量控制方面，采用多模型预测控制策略，可克服脱硝系统非线性特性强的问题，增强控制系统在不同工况下的鲁棒性。采用入口浓度修正的多模型预测控制策略，可使控制系统在入口NOx质量浓度发生突变时，喷氨量提前动作响应，相比没有入口修正的多模型预测控制策略，出口NOx质量浓度控制更平稳。

      3)现场应用表明，脱硝系统采用入口浓度修正的多模型预测控制策略后，在变工况和高、中、低多负荷区间条件下，出口NOx质量浓度波动明显降低。这表明多模型预测控制策略下系统的运行优于原有控制策略，该策略亦可提高脱硝系统的经济性。

    参考文献 (24)

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