基于入口NO<sub><i>x</i></sub>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

尹贵豪; 赵中阳; 李钦武; 邵宇浩; 谭畅; 陈竹; 翁卫国; 郑成航

doi:10.12030/j.cjee.202105036

基于入口NO_x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 NO_x 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: 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NO_x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NO_x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NO_x质量浓度修正的MMPC策略使脱硝系统出口NO_x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NO_x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NO_x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NO_x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NO_x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。
- 选择性非催化还原和选择性催化还原联合脱硝 /
- 循环流化床 /
- NO_x质量浓度测量修正 /
- 多模型预测控制 /
- 超低排放
Abstract: A composite long short-term memory neural network was trained to correct the lag of inlet NO_x 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 NO_x 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 NO_x mass concentration correction makes the fluctuation range of outlet NO_x 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 NO_x mass concentration correction can control the outlet NO_x 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 NO_x mass concentration at the outlet exceeds the standard and ammonia escapes at high concentration. However, the fluctuation of NO_x 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 NO_x 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 NO_x mass concentration correction strategy studied in this paper can well control the amount of ammonia injection, reduce the fluctuation of NO_x 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.
- SNCR and SCR combined denitrification system /
- circulating fluidized bed /
- NO_x mass concentration measurementcorrection /
- multi-model predict control /
- ultra-low emission

抗生素广泛用于人类医疗和畜禽水产养殖中，以治疗疾病和促进动物生长等，其被服用后，大部分会以原形或代谢产物的形式进入到污水处理厂中^[1-2]。由于传统污水处理厂对此类生物活性物质的去除不完全，大量抗生素在污水处理厂出水中检出，其中，克拉霉素、红霉素、脱水红霉素、阿奇霉素、罗红霉素、磺胺甲恶唑、甲氧苄胺嘧啶、氧氟沙星、环丙沙星、诺氟沙星和四环素是最常检出的抗生素^[3]。这些抗生素最终通过污水处理厂出水排放进入到地表水环境中，并对非靶生物表现出不同程度的生态风险^[4]。更令人担忧的是，抗生素的普遍存在可能导致抗性细菌的产生和抗性基因的扩散传播，严重威胁人类健康^[5]。因此，必须发展有效的降解技术以削减污水处理厂出水中的抗生素。

近年来，基于UV、热、过渡金属、碳材料等活化过硫酸盐（PS）的高级氧化技术在抗生素降解方面表现出广阔的应用前景^[6]。在各种活化方式中，Fe(Ⅱ)因具有无毒、成本低和环境友好的特点，是最常用的PS活化方式之一^[7]。但是，Fe(Ⅱ)/PS体系在应用上还具有明显的缺点：Fe(Ⅱ)可与PS迅速反应生成Fe(Ⅲ)（式（1）），而Fe(Ⅲ)还原为Fe(Ⅱ)的过程则十分缓慢，这使得Fe(Ⅱ)被迅速消耗，导致PS的活化持续效果较差；而且，过量Fe(Ⅱ)还会淬灭反应体系中的 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 和·OH（式（2）和（3）），降低对有机污染物的去除效果^[8-10]。针对以上不足，研究者提出添加Fe的螯合剂，使Fe(Ⅱ)缓慢释放并在更宽的pH范围内保持可溶状态，同时引入UV光，促进Fe(Ⅲ)向Fe(Ⅱ)的还原，充分提高Fe(Ⅱ)的利用率^[11-13]。但是，UV光的引入往往增加了处理成本，限制其推广使用。而太阳光作为一种清洁的可再生能源，也可促进Fe(Ⅲ)向Fe(Ⅱ)的光解还原，提高反应体系对污染物的降解效率^[8]。但目前有关同时引入太阳光和螯合剂强化Fe(Ⅱ)/PS对抗生素的降解的研究尚未见报道。

${\rm{Fe({\text{Ⅱ}}) + }}{{\rm{S}}_{\rm{2}}}{{\rm{O}}_{\rm{8}}^{{\rm{2 - }}}} \longrightarrow {\rm{Fe({\text{Ⅲ}}) + S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{{\rm{2 - }}}}{\rm{ + S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{ \cdot - }}$

$(1)$

${\rm{Fe({\text{Ⅱ}}) + S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{ \cdot - }} \longrightarrow {\rm{Fe({\text{Ⅲ}}) + S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{{\rm{2 - }}}}$

$(2)$

${\rm{Fe({\text{Ⅱ}}) + }} \cdot {\rm{OH}} \longrightarrow {\rm{Fe({\text{Ⅲ}})+ O}}{{\rm{H}}^{\rm{ - }}}$

$(3)$

因此，本研究以典型抗生素罗红霉素为目标污染物，以柠檬酸作为Fe(Ⅱ)的螯合剂，研究太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS高级氧化体系对污水二级出水中罗红霉素的降解效能、影响因素和降解机制，为污水中抗生素的深度处理技术的发展提供科学依据。

1. 材料与方法（Materials and methods）

1.1 实验试剂和水样

罗红霉素（纯度>98%）购于百灵威科技有限公司（中国）；色谱纯的乙腈和甲醇购于美国Tedia试剂公司；色谱纯乙酸铵和叔丁醇购于Aladdin试剂公司；一水合柠檬酸、冰乙酸、乙醇、七水合硫酸亚铁、过硫酸钾购于国药集团；5,5-二甲基-1-吡咯啉-N-氧化物（DMPO）购于TCL化成工业有限公司。所有试剂均至少为分析纯。实验用水为Millipore超纯水。

污水二级出水取自南京某污水处理厂二沉池出水，运送至实验室后过0.45 μm滤膜，放置于4 ℃冰箱保存。其水质特征为：化学需氧量（COD）为16.7 mg·L⁻¹，总有机碳（TOC）为8.04 mg·L⁻¹，pH 7.8， ${\rm{NO}}_3^{-}$ 浓度为28.48 mg·L⁻¹，Cl⁻浓度为50.09 mg·L⁻¹。

1.2 降解实验

降解实验在50 mL石英试管和XPA-7型光化学反应仪中进行。模拟太阳光通过500 W氙灯和截止290 nm的滤光片来获得，其光照强度为97.17 mW·cm⁻²（CEL-FZ-A辐照计，北京中教金源科技有限公司）。在污水二级出水样品中加入一定量的罗红霉素母液，使其初始浓度为10 mg·L⁻¹；加入一定量的Fe(Ⅱ)母液和柠檬酸，使Fe(Ⅱ)的浓度为0.1、0.25、0.5 mmol·L⁻¹，Fe与柠檬酸的物质的量比为2∶1、1∶1、1∶1.5、1∶2、1∶4，置于黑暗中搅拌30 min，使Fe(Ⅱ)和柠檬酸充分络合；再加入一定量的PS母液，使PS的浓度分别为0.5、1、2、4、8 mmol·L⁻¹。然后将反应溶液置于光化学反应仪中，反应一段时间后（0、1、2、5、10、20、30、45、60 min），取1.5 mL的样品放入含有50 μL乙醇（终止由任何残留氧化剂或自由基引起的氧化）液相色谱小瓶中，测定罗红霉素的浓度。同时做黑暗/Fe(Ⅱ)/PS、太阳光/Fe(Ⅱ)/PS、太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸、黑暗/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS对照组，每个处理组至少重复2次。

1.3 活性物种的贡献

在上述的反应体系中，除加入罗红霉素外，再加入100 mmol·L⁻¹的乙醇或叔丁醇分别作为 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 和/或·OH的淬灭剂，以考察活性物种对罗红霉素的贡献。

为验证·OH和 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 的存在，在合适的反应条件下，在反应0、15、30、45 min时加入50 mmol·L⁻¹的DMPO作为·OH和 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 的特异性捕获剂，捕获15 min后取样，采用电子自旋共振波谱仪（EMX-10/12，德国Bruker公司）鉴定活性物种。

1.4 罗红霉素及其降解产物的分析测定

罗红霉素的浓度采用Ultimate 3000液相色谱仪（Dionex, 美国）测定^[14]。

罗红霉素的降解产物采用固相萃取-LTQ-Orbitrap-XL高分辨液质联用仪（Thermo Scientific，美国）来测定^[15]。反应60 min后的样品用于罗红霉素降解产物的测定，反应0、5、15、30、45、60 min的样品用于了解罗红霉素降解产物随时间的变化情况。

2. 结果与讨论（Results and discussion）

2.1 不同过硫酸盐体系对罗红霉素的降解作用

在Fe(Ⅱ)浓度为0.25 mmol·L⁻¹，PS为4 mmol·L⁻¹，Fe(Ⅱ)与柠檬酸物质的量比为1∶1.5和1∶2的条件下，研究了黑暗/Fe(Ⅱ)/PS，太阳光/Fe(Ⅱ)/PS、太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸、黑暗/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS和太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS对罗红霉素的降解作用（图1）。

图 1 不同处理系统中罗红霉素的去除率[Fe(Ⅱ)]₀=0.25 mmol·L⁻¹，[PS]₀=4 mmol·L⁻¹

Figure 1. Removal efficiency of roxithromycin in different treatment system

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由图1可见，反应60 min后，黑暗/Fe(Ⅱ)/PS和太阳光/Fe(Ⅱ)/PS对污水二级出水中罗红霉素的去除率分别仅为5.9%和9.5%，这可能是由于污水的pH（7.8）较高造成的，在较高的pH下，Fe主要以沉淀或胶体状态存在^[16]，无法有效的激活PS，导致罗红霉素的去除率较低。在Fe/柠檬酸物质的量比为1∶1.5和1∶2时，太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸对罗红霉素的去除率分别为13.5%和23.0%。以往研究发现，在紫外光或太阳光条件下，Fe(Ⅲ)/柠檬酸络合物可光解产生·OH，促进磺胺甲恶唑等有机物的降解^[17-18]。但是，较高的pH不利于·OH的产生^[17]，因此，太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸对污水二级出水中罗红霉素的去除效果并不理想。

黑暗/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系中罗红霉素的去除率也较低，仅为10%左右。相较而言，太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系对罗红霉素的去除率显著加强。在Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5时和1∶2时，反应60 min后，罗红霉素的去除率分别为46.9%和91.7%。柠檬酸中有3个羧基配位基，在Fe(Ⅱ)与柠檬酸的物质的量比为1∶2时，Fe(Ⅱ)可以与柠檬酸完全络合形成六配位络合物^[11]。Fe(Ⅱ)/柠檬酸络合物与PS反应可转化成Fe(Ⅲ)/柠檬酸络合物。在太阳光照射下，Fe(Ⅲ)/柠檬酸络合物可通过配位到金属的电荷转移过程生成Fe(Ⅱ)和柠檬酸自由基（公式（4）），柠檬酸自由基通过与O₂的反应生成O₂^·-和H₂O₂等活性物种（式（5）—（8）），Fe(Ⅱ)可进一步与PS和H₂O₂反应生成 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 和·OH（式（1）和（9）），促进罗红霉素的降解^{[19, 20]}。

${\rm{Fe({\text{Ⅲ}}) - cit}}{\xrightarrow{\;\;\;h\nu\;\;\;}} {\rm{Fe({\text{Ⅱ}}) + Ci}}{{\rm{t}}^ \cdot }$

$(4)$

${\rm{Ci}}{{\rm{t}}^ \cdot } \longrightarrow {\rm{HO - CR}}_2^ \cdot + {\rm{C}}{{\rm{O}}_{\rm{2}}}$

$(5)$

${\rm{HO - CR}}_{\rm{2}}^ \cdot {\rm{ + Fe({\text{Ⅲ}})}} \longrightarrow {{\rm{R}}_{\rm{2}}}{\rm{C \text{＝} O + }}{{\rm{H}}^{\rm{ + }}}{\rm{ + Fe({\text{Ⅱ}})}}$

$(6)$

${\rm{HO - CR}}_{\rm{2}}^ \cdot {\rm{ + }}{{\rm{O}}_2} \longrightarrow {{\rm{R}}_{\rm{2}}}{\rm{C \text{＝} O + }}{{\rm{H}}^{\rm{ + }}}{\rm{ + O}}_{\rm{2}}^{ \cdot - }$

$(7)$

${\rm{2}}{{\rm{H}}^{\rm{ + }}}{\rm{ + 2O}}_2^{ \cdot - }\rightleftharpoons}_{\rm{2}}}{{\rm{O}}_{\rm{2}}}{\rm{ + }}{{\rm{O}}_{\rm{2}}}$

$(8)$

${{\rm{H}}_2}{{\rm{O}}_2} + {\rm{Fe}}({\text{Ⅱ}}) \longrightarrow {\rm{Fe({\text{Ⅲ}}) + }} \cdot {\rm{OH + O}}{{\rm{H}}^{\rm{ - }}}$

$(9)$

式中，R表示CH₂COOH。

污水二级出水的初始pH 7.8，当加入的物质的量比分别为1∶1.5和1∶2的Fe(Ⅱ)/柠檬酸后，反应体系的pH值降低至6.4和6.1。随着反应的进行，反应体系的pH逐渐减低，反应60 min后，Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5和1∶2体系的pH值可降低至5.6和2.4。以往研究也发现Fe(Ⅱ)/PS体系反应后的pH降低至3左右^[21-22]。这主要是由PS分解和 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 自由基与H₂O反应生成H⁺，以及 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 自由基对OH⁻的消耗造成的（方程式（10）—（12））^{[11, 23-24]}。因此，Fe(Ⅱ)/柠檬酸摩尔比为1∶2的反应体系最终pH较低也表明反应体系中产生了更多的 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 和·OH。

${{\rm{S}}_{\rm{2}}}{{\rm{O}}_{\rm{8}}}^{{\rm{2 - }}}{\rm{ + }}{{\rm{H}}_{\rm{2}}}{\rm{O}} \longrightarrow {\rm{2S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{{\rm{2 - }}}}{\rm{ + H}}{{\rm{O}}_{\rm{2}}}^{{\rm{ - }}}{\rm{ + 3}}{{\rm{H}}^ + }$

$(10)$

${\rm{S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{ \cdot - }}{\rm{ + }}{{\rm{H}}_{\rm{2}}}{\rm{O}} \longrightarrow \cdot {\rm{OH + S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{{\rm{2 - }}}}{\rm{ + }}{{\rm{H}}^{\rm{ + }}}$

$(11)$

${\rm{S}}{{\rm{O}}_4^{ \cdot - }} + {\rm{O}}{{\rm{H}}^ - } \longrightarrow {\rm{S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{{\rm{2 - }}}} + \cdot {\rm{OH}}$

$(12)$

采用一级动力学和二级动力学对不同反应体系中罗红霉素的降解数据进行拟合，结果见表1。

表 1 不同反应体系中，罗红霉素的降解反应动力学拟合常数

Table 1. The degradation kinetics fitting constants of roxithromycin in different reaction systems

反应体系（物质的量比）Reaction system	一级动力学Pseudo-first order kinetic		二级动力学Second order kinetics
反应体系（物质的量比）Reaction system	k₁/min⁻¹	R²	k₂/（L·mol⁻¹·s⁻¹）	R²
黑暗/Fe(Ⅱ)/PS	0.001	0.9564	1.6143	0.9593
太阳光/Fe(Ⅱ)/PS	0.0016	0.9886	2.8060	0.9887
太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸(1∶1.5）Sunlight/Fe(Ⅱ)/citrate(1∶1.5)	0.0024	0.8957	4.0228	0.9042
太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸1∶2）Sunlight/Fe(Ⅱ)/citrate(1∶2)	0.0045	0.9082	8.5515	0.9247
黑暗/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS(1∶1.5)Dark/Fe(Ⅱ)/citrate/PS(1∶1.5)	0.0013	0.7795	2.5793	0.7887
黑暗/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS(1∶2)Dark/Fe(Ⅱ)/citrate/PS(1∶2)	0.0018	0.8343	3.1015	0.8428
太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS(1∶1.5)Sunlight/Fe(Ⅱ)/citrate/PS(1∶1.5)	0.0103	0.9848	22.866	0.9962
太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS(1∶2）Sunlight/Fe(Ⅱ)/citrate/PS(1∶2)	0.0409	0.9966	290.33	0.9056

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由表1可见，黑暗/Fe(Ⅱ)/PS体系和太阳光/Fe(Ⅱ)/PS体系中罗红霉素的降解符合一级反应动力学和二级反应动力学；太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸体系和黑暗/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系中，可能由于柠檬酸的存在，一级动力学和二级动力学的拟合效果均不佳。而太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系对罗红霉素的降解更符合一级动力学模型。在Fe浓度为0.25 mmol·L⁻¹，PS浓度为4 mmol·L⁻¹，Fe：柠檬酸的物质的量比为1∶1.5和1∶2时，罗红霉素降解的一级反应动力学常数分别为0.0103 min⁻¹和0.0409 min⁻¹（表1）。这说明螯合剂柠檬酸的添加实现了Fe(Ⅱ)的缓慢释放，使Fe(Ⅱ)能够平稳的活化PS，保持反应体系的持续氧化效果。

2.2 太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响因素

2.2.1 Fe(Ⅱ)的浓度

图2为Fe(Ⅱ)的浓度对太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响。在PS为4 mmol·L⁻¹，Fe/柠檬酸的物质的量比为1：1时，反应体系对罗红霉素的去除速率随Fe(Ⅱ)浓度增加而增加。在Fe(Ⅱ)浓度为0.1、0.25 mmol·L⁻¹时，反应60 min后，罗红霉素的去除率分别为12.0%和21.7%；当Fe(Ⅱ)升高至0.5 mmol·L⁻¹后，罗红霉素的去除率显著增加，反应20 min后，罗红霉素的去除率可达到90.7%，但是当反应时间继续延长时，罗红霉素的去除率增加缓慢。这可能是由于后期反应体系中Fe(Ⅱ)浓度降低，产生的活性物种浓度降低以及罗红霉素降解产物对活性自由基的竞争造成的。而且，在Fe(Ⅱ)浓度为0.5 mmol·L⁻¹时，反应20 min后，反应体系的pH值降至2.9。在此pH条件下，罗红霉素以质子化的形式存在，其与·OH等自由基的反应速率也较慢^[25]。

图 2 Fe(Ⅱ)浓度对太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响[PS]₀=4 mmol·L⁻¹，[Fe(Ⅱ)]/[柠檬酸]=1∶1

Figure 2. Effect of Fe(Ⅱ) concentration on the degradation of roxithromycin by slight/Fe(Ⅱ)/citrate/PS system [PS]₀=4 mmol·L⁻¹, [Fe(Ⅱ)]/[citrate]=1∶1

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不同Fe(Ⅱ)浓度体系中罗红霉素的快速降解阶段符合一级反应动力学。当Fe(Ⅱ)浓度为0.1、0.25、0.5 mmol·L⁻¹时，罗红霉素的一级反应动力学常数分别为0.0022、0.0043、0.118 min⁻¹（前20 min）。这说明较高浓度的Fe(Ⅱ)可以激活PS产生更多的·OH和 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ ，促进罗红霉素的降解^[26]。但是Fe(Ⅱ)含量过高时也可能淬灭自由基^[22]，并产生较多的污泥，不利于后续的处理，因此Fe(Ⅱ)的投加量不宜过高。再者，本实验中所选用的Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1，当Fe与柠檬酸摩尔的物质的量比提高时，也可能促进活性自由基的产生和罗红霉素的降解。因此，从节约资源和减少Fe污泥的角度出发，选择Fe(Ⅱ)浓度为0.25、0.5 mmol·L⁻¹进行后续实验。

2.2.2 PS的浓度

图3为PS浓度对太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响。在Fe(Ⅱ)浓度为0.25 mmol·L⁻¹时，太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系对罗红霉素的去除率和反应速率常数随PS增加而略有增加，这可能是因为反应体系中Fe(Ⅱ)浓度较低，不足以活化过量的PS，因此，Fe(Ⅱ)浓度低时，PS并不是限制该反应体系对罗红霉素降解效能的主要因素。当Fe(Ⅱ)浓度为0.5 mmol·L⁻¹时，太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系对罗红霉素的去除率和反应速率常数随PS增加而显著增加，在PS浓度为4 mmol·L⁻¹时，罗红霉素的去除率即可达到95%，罗红霉素的降解的一级反应速率常数（0.1034 min⁻¹）可达到PS浓度为0.5 mmol·L⁻¹条件下的8.4倍。这说明在保证Fe(Ⅱ)浓度充足的情况下，高浓度的PS生成了更多的活性自由基，促进了罗红霉素的降解^[10]。

图 3 PS浓度对太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响Fe(Ⅱ)]/[柠檬酸]=1∶1

Figure 3. Effect of PS concentration on the degradation of roxithromycin by slight/Fe(Ⅱ)/citrate/PS system[Fe(Ⅱ)]/[citrate]=1∶1

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2.2.3 Fe(Ⅱ)与柠檬酸的比例

图4为Fe(Ⅱ)与柠檬酸的摩尔比对太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响。在Fe(Ⅱ)浓度为0.25 mmol·L⁻¹时，太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系对罗红霉素的去除率和反应速率常数随Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比增加而增大。当Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比从2∶1增加到1∶4时，罗红霉素的去除率从19.6%增加到94.3%，罗红霉素降解的一级反应速率常数从0.0045 min⁻¹增加至0.0778 min⁻¹（图4(A)）。值得注意的是，尽管Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶4的反应速率比Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶2的大，但反应60 min后，两者对罗红霉素的去除率非常接近。

图 4 Fe/柠檬酸物质的量比对太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响

Figure 4. Effect of molar ratio of Fe/citrate on the degradation of roxithromycin by slight/Fe(Ⅱ)/citrate/PS system

[PS]₀=4 mmol·L⁻¹，k为30 min时，罗红霉素降解的一级反应速率常数

[PS]₀=4 mmol·L⁻¹, k represents the degradation rate constant of roxithromycin in 30 min

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在Fe(Ⅱ)浓度为0.5 mmol·L⁻¹时，当Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比从2:1增加到1∶1时，罗红霉素的去除率从35.5%增加到了95.4%，一级反应速率常数从0.0094 min⁻¹显著增加到了0.1034 min⁻¹，这说明柠檬酸的用量对太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系的降解效果影响很大。但是当Fe(Ⅱ)/柠檬酸的摩尔比继续增加到1∶2时，罗红霉素的去除率和一级反应速率常数均降低。Tan等^[27]研究发现Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比从1∶1增加到1∶5时，Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS对敌草隆的去除率从80%降低到了57%。过量柠檬酸对反应体系中污染物降解的抑制作用可能是由两方面的原因造成的，一是柠檬酸与污染物竞争消耗反应体系中的活性自由基；二是柠檬酸与Fe(Ⅱ)的过分螯合阻碍了Fe与PS的反应，导致反应体系中产生的活性物种量减少^[28]。

综上，结合试剂用量和对罗红霉素的去除效果，可确定太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系对罗红霉素降解的反应条件为Fe(Ⅱ)浓度为0.25 mmol·L⁻¹，Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1:2，PS为4 mmol·L⁻¹，反应时间60 min，在此条件下，罗红霉素的去除率可达到92%以上。

2.3 不同活性物种的贡献

在Fe(Ⅱ)浓度为0.25 mmol·L⁻¹，PS为4 mmol·L⁻¹，Fe/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5和1∶2的太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系中分别加入乙醇和叔丁醇，以考察反应体系中的活性物种及其贡献（表2）。乙醇可同时淬灭·OH和 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ ，而叔丁醇仅可淬灭·OH^[29]。加入叔丁醇后，Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5和1∶2体系中罗红霉素降解的一级反应速率常数分别从0.0120 min⁻¹和0.0397 min⁻¹降低为0.0026 min⁻¹和0.0054 min⁻¹，根据公式（13）计算得到·OH的贡献率分别为78.3%和86.4%。加入乙醇后，Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5和1∶2体系中罗红霉素降解的一级反应速率常数分别为0.0011 min⁻¹和0.0025 min⁻¹ ，根据公式（14）计算得到 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 的贡献分别为12.5%和7.3%。这说明反应体系中·OH是起主要作用的活性物种，与以往研究报道的Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系中·OH是主要的活性物种相一致^{[11, 23]}。此外，反应体系也可能通过Fe(Ⅱ)/柠檬酸络合物的光解（方程（4）—（8））和方程（15）—（18）产生O₂^·-和HO₂·等活性物种^{[19, 30]}，这些活性物种对两个体系中罗红霉素的去除的贡献分别为9.2%和6.3%。

表 2 太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系中的活性物种贡献

Table 2. The contribution of reactive species in sunlight/Fe(Ⅱ)/citrate/PS system

Fe/柠檬酸的物质的量比Fe(Ⅱ)/citrate	k_obs/ min⁻¹	k_EtOH/min⁻¹	k_TBA/min⁻¹	·OH的贡献/%The contribution of ·OH	SO₄^·-贡献/%The contribution of SO₄^·-	其他贡献/%The contribution of others
1:1.5	0.0120	0.0011	0.0026	78.3	12.5	9.2
1:2	0.0397	0.0025	0.0054	86.4	7.3	6.3
注 [Fe(Ⅱ)]₀=0.25 mmol·L⁻¹，[PS]₀=4 mmol·L⁻¹.

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${C_{ \cdot {\rm{OH}}}} = \frac{{{k_{{\rm{obs}}}} - {k_{{\rm{TBA}}}}}}{{{k_{{\rm{obs}}}}}} \times 100\%$

$(13)$

${C_{{\rm{S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{ \cdot - }}}} = \frac{{{k_{{\rm{obs}}}} - {k_{{\rm{EtOH}}}}}}{{{k_{{\rm{obs}}}}}} \times {\rm{100}}\% - {C_{ \cdot {\rm{OH}}}}$

$(14)$

式中，C_·OH和 ${C_{{\text{S}}{{\text{O}}_{\text{4}}}^{ \cdot -}}}$ 分别表示·OH和 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 对罗红霉素降解的贡献；k_obs表示未添加淬灭剂时反应体系中罗红霉素降解的表观反应速率常数；k_TBA和k_EtOH表示加入叔丁醇和乙醇时罗红霉素降解的反应速率常数.

${{\rm{S}}_{\rm{2}}}{{\rm{O}}_{\rm{8}}}^{{\rm{2 - }}}{\rm{ + H}}{{\rm{O}}_{\rm{2}}}^ - \longrightarrow {\rm{S}}{{\rm{O}}_{\rm{4}}^{{\rm{2} - }}}{\rm{ + S}}{{\rm{O}}_4^{ \cdot - }} + {{\rm{O}}_2}^{ \cdot - } + {{\rm{H}}^{\rm{ + }}}$

$(15)$

$\cdot {\rm{OH}} + \cdot {\rm{OH}} \longrightarrow {{\rm{H}}_{\rm{2}}}{{\rm{O}}_{\rm{2}}}$

$(16)$

${\rm{Fe(III) + }}{{\rm{H}}_{\rm{2}}}{{\rm{O}}_{\rm{2}}} \longrightarrow {\rm{Fe(II) + H}}{{\rm{O}}_2} \cdot + {{\rm{H}}_{\rm{2}}}{\rm{O}}$

$(17)$

${\rm{H}}{{\rm{O}}_2} \cdot \longrightarrow {{\rm{H}}^{\rm{ + }}} + {{\rm{O}}_{\rm{2}}}^{ \cdot - }$

$(18)$

为了更直观地验证反应体系中活性物种的存在，分别在反应0、15、30、45 min的时候，添加DMPO作为·OH和 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 的捕获剂，测定反应体系的电子自旋共振波谱，结果见图5。Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5和1∶2体系中均可明显观察到·OH的1∶2∶2∶1的信号，但并未观察到 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 的信号，这可能是由于 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 的浓度较低和DMPO的捕获时间较短（15 min）造成的。同时这也证明了·OH是太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系的主要活性物种。

图5也表明了不同反应时间段内反应体系中·OH的相对含量。在Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5的体系中，在不同时间段内，·OH的信号强度基本一致，说明Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5时，反应体系的·OH浓度保持稳定。而在Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量为1∶2的反应体系中，·OH的信号强度在30—60 min要比0—30 min时弱，这可能是因为柠檬酸含量高时，Fe(Ⅱ)/柠檬酸络合物与PS的反应速率较快，而Fe(Ⅲ)/柠檬酸络合物光解还原为Fe(Ⅱ)的速率相对较慢，导致后期反应体系中Fe(Ⅱ)浓度降低，降低了·OH的产率。这与反应体系中罗红霉素的降解情况是一致的。

图 5 太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系的电子自旋共振波谱

Figure 5. ESR spectra of the slight/Fe(Ⅱ)/citrate/PS system

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2.4 罗红霉素的降解产物

在Fe(Ⅱ)浓度为0.25 mmol·L⁻¹，PS为4 mmol·L⁻¹，Fe(Ⅱ)/柠檬酸的物质的量比为1∶1.5和1∶2的条件下，研究了太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系中罗红霉素的降解产物。根据罗红霉素降解前后的总离子流图、降解产物的精确分子量、二级碎裂质谱图以及Xcalibur的分子式计算功能，共识别出8种罗红霉素的降解产物。罗红霉素及其降解产物（以DP+m/z命名）的精确分子量和元素组成等信息见表3，分子结构见图6。

表 3 罗红霉素及其降解产物的精确分子量、元素组成及碎片离子

Table 3. Accurate mass, elemental composition and fragmentation ion of roxithromycin and its degradation products

化合物Compounds	保留时间Retention time	元素组成Element composition	精确分子量Accurate molecular weight/[m+H]⁺	碎片离子fragmentations	误差Error(×10⁻⁶)	环和双键值 Ring double bond equivalent（RDB）
罗红霉素Roxithromycin	14.94	C₄₁H₇₇O₁₅N₂	837.5315	158.1173, 679.4366	−0.425	4.5
DP591	5.00	C₂₉H₅₅O₁₀N₂	591.3834	522.3422, 158.1174	−2.878	3.5
DP665	6.22	C₃₂H₆₁O₁₂N₂	665.4210	158.1172	−1.415	3.5
DP558	7.38	C₂₉H₅₂O₉N	558.3624	158.1172	−2.308	4.5
DP679	9.49	C₃₃H₆₃O₁₂N₂	679.4371	158.1172	−0.709	3.5
DP749	10.21	C₃₇H₆₉O₁₃N₂	749.4780	591.3837, 158.1171	−1.850	4.5
DP540	11.14	C₂₉H₅₀O₈N	540.3521	158.1171	−1.821	5.5
DP716	12.18	C₃₇H₆₆O₁₂N	716.4565	158.1171	−1.972	5.5
DP714	16.23	C₃₇H₆₄O₁₂N	714.4417	556.3465, 158.1171	−0.914	6.5

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图 6 罗红霉素的降解路径

Figure 6. Degradation pathway of roxithromycin

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在8种降解产物中，DP749在UV/H₂O₂降解罗红霉素的体系中报道过^[14]，DP679、DP665和DP591在罗红霉素的光降解过程中报道过^[15]。而DP716、DP714、DP558和DP540尚未见报道。这4种降解产物的二级质谱中都有碎片离子m/z158.1172，说明红霉脱氧糖胺保持完整。DP716的分子量比DP749的少33 Da，说明DP716是由DP749上脱去羟胺（NH₂OH）形成的。相似的，DP558是由DP591上脱去羟胺形成的。DP714和DP540分别是DP716脱去2H和DP558脱去H₂O形成的。此外，和文献中报道的罗红霉素的降解产物相比^{[14-15, 31-32]}，太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系中产生的降解产物的分子量普遍要小，这说明太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系对罗红霉素的氧化降解性能可能更强。

图7为罗红霉素的降解产物的量（以降解产物的峰面积与罗红霉素的初始峰面积比值A/A₀表示）随反应时间的变化情况。

图 7 罗红霉素的降解产物随反应时间的变化[Fe(Ⅱ)]₀=0.25 mmol·L⁻¹，[PS]₀=4 mmol·L⁻¹

Figure 7. The evolution of degradation products of roxithromycin with varying reaction time

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由图7可见，反应15 min后，DP749即可达到最大的A/A₀值，这说明罗红霉素首先生成DP749。在Fe(Ⅱ)/柠檬酸物质的量比为1∶1.5时，DP679、DP716、DP558和DP714在反应30 min时达到最大值，DP591、DP665和DP540在反应45 min时达到最大值，而在Fe(Ⅱ)/柠檬酸为1∶2时，DP679和DP716在反应30 min后达到最大，其它5种降解产物均在反应45 min时达到最大值。除DP714外，Fe(Ⅱ)/柠檬酸物质的量比为1∶2体系中的降解产物的A/A₀值均高于Fe(Ⅱ)/柠檬酸为1∶1.5条件下。这进一步说明了Fe(Ⅱ)/柠檬酸为1∶2的反应体系中产生了更多的·OH，对罗红霉素的降解程度要高于Fe(Ⅱ)/柠檬酸物质的量比为1∶1.5体系.

3. 结论（Conclusions）

（1）太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS高级氧化体系能有效去除污水处理厂二级出水中的罗红霉素，在Fe(Ⅱ)浓度为0.25 mmol·L⁻¹，Fe(Ⅱ)/柠檬酸物质的量比为1∶2，PS为4 mmol·L⁻¹，反应时间60 min时，罗红霉素的去除率可达到92%以上。

（2）太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS高级氧化技术可同时产生 ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 和·OH，其中·OH是最主要的活性物质，其对罗红霉素降解的贡献可达到78.3%—86.4%， ${\rm{SO}}_4^{\cdot -}$ 的贡献仅为7.3%—12.5%。

（3）基于高效液相色谱-高分辨质谱鉴定出8种罗红霉素的降解产物，这些降解产物主要通过脱去克拉定糖（—C₈H₁₄O₃）、肟侧链的断裂（—C₄H₈O₂）、脱羟胺（—NH₂OH）等过程产生，其中，罗红霉素通过肟侧链断裂和脱去克拉定糖生成的DP749和DP679是最主要的降解产物。

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NO_x测量CEMS滞后时间分析

Figure 3. CEMS lag time analysis for inlet NO_x 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NO_x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NO_x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 NO_x 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NO_x质量浓度修正效果

Figure 12. Correction of inlet NO_x 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NO_x质量浓度测量修正模型输入特征

Table 1. Parameters of NO_x mass concentration

参数名称	单位	测点个数
磨煤机瞬时给煤量	t·h⁻¹	4
一次风体积流量	m³·h⁻¹	2
二次风体积流量	m³·h⁻¹	2
沸下温度	℃	4
炉膛出口烟气温度	℃	2
喷氨量体积流量	L·h⁻¹	1
脱硝入口NO_x质量浓度	mg·m⁻³	1
烟气含氧量	%	1
催化剂入口烟气温度	℃	2
脱硝出口NO_x质量浓度	mg·m⁻³	1
脱硝出口氨逃逸质量浓度	mg·m⁻³	1

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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/%
LSTM	3.53	89
ANN	17.11	40
RFR	17.06	40

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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NO_x模型参数	给煤量模型参数	均方误差/(mg m⁻³)
11.8	${k}_{\mathrm{p}}$	-3.66e-01	4.04e-05	1.48e-01	5.17e-01	2.28
	${T}_{\mathrm{p}}$	2.99e+00	3.97e+00	2.68e+00	2.23e+00
	${T}_{\mathrm{d}}$	2.02e+00	2.00e+00	3.09e+00	1.00e+00
17.7	${k}_{\mathrm{p}}$	-2.40e-01	6.66e-05	1.21e-01	5.22e-01	1.89
	${T}_{\mathrm{p}}$	1.33e+00	3.13e+00	3.67e+00	2.33e+00
	${T}_{\mathrm{d}}$	1.91e+00	4.10e+00	3.43e+00	1.13e+00
25.3	${k}_{\mathrm{p}}$	-2.13e-01	3.96e-04	1.24e-01	9.04e-01	2.08
	${T}_{\mathrm{p}}$	1.33e+00	4.79e-01	3.72e+00	2.73e+00
	${T}_{\mathrm{d}}$	2.02e+00	4.10e+00	3.10e+00	1.00e+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NO_x模型参数	给煤量模型参数	均方误差/(mg m⁻³)
11.8	${k}_{\mathrm{p}}$	-3.66e-01	4.04e-05	1.48e-01	5.17e-01	2.28
	${T}_{\mathrm{p}}$	2.99e+00	3.97e+00	2.68e+00	2.23e+00
	${T}_{\mathrm{d}}$	2.02e+00	2.00e+00	3.09e+00	1.00e+00
17.7	${k}_{\mathrm{p}}$	-2.40e-01	6.66e-05	1.21e-01	5.22e-01	1.89
	${T}_{\mathrm{p}}$	1.33e+00	3.13e+00	3.67e+00	2.33e+00
	${T}_{\mathrm{d}}$	1.91e+00	4.10e+00	3.43e+00	1.13e+00
25.3	${k}_{\mathrm{p}}$	-2.13e-01	3.96e-04	1.24e-01	9.04e-01	2.08
	${T}_{\mathrm{p}}$	1.33e+00	4.79e-01	3.72e+00	2.73e+00
	${T}_{\mathrm{d}}$	2.02e+00	4.10e+00	3.10e+00	1.00e+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NO_x质量浓度/(mg·m⁻³)			氨逃逸的质量浓度/(mg·m⁻³)
锅炉蒸发量	控制策略	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-MMPC	39.9	32.1	1.7	1.08	0.73	0.06
120 t·h⁻¹	原有控制	48.8	30.6	4.8	2.16	0.87	0.24
150 t·h⁻¹	入口修正-MMPC	38.0	29.5	2.2	0.95	0.59	0.07
150 t·h⁻¹	原有控制	54.9	21.0	8.7	15.38	0.77	5.10
200 t·h⁻¹	入口修正-MMPC	39.8	24.4	3.4	4.69	0.18	0.65
200 t·h⁻¹	原有控制	47.2	22.1	7.3	5.94	0.40	1.48
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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图( 14) 表( 4)

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1. 材料与方法（Materials and methods）
1.1 实验试剂和水样
1.2 降解实验
1.3 活性物种的贡献
1.4 罗红霉素及其降解产物的分析测定
2. 结果与讨论（Results and discussion）
2.1 不同过硫酸盐体系对罗红霉素的降解作用
2.2 太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响因素
2.3 不同活性物种的贡献
2.4 罗红霉素的降解产物
3. 结论（Conclusions）

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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NO_x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、NO_x排放量低的优点^[3]。为满足燃煤机组NO_x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NO_x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NO_x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NO_x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NO_x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NO_x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NO_x质量浓度滞后修正与喷氨量精准控制的方法。

在入口NO_x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NO_x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NO_x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NO_x质量浓度预测模型，通过敏感性方法分析影响NO_x质量浓度变化的因素，但尚未摸清变工况下入口处NO_x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NO_x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NO_x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NO_x质量浓度进行滞后修正。在此基础上，提出基于入口NO_x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NO_x质量浓度，减少氨逃逸，使脱硝系统运行更加经济、安全。

2. 脱硝系统入口NO_x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NO_x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NO_x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。

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NO_x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NO_x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NO_x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NO_x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)

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

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

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

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

1. 材料与方法（Materials and methods）

1.1 实验试剂和水样

1.2 降解实验

1.3 活性物种的贡献

1.4 罗红霉素及其降解产物的分析测定

2. 结果与讨论（Results and discussion）

2.1 不同过硫酸盐体系对罗红霉素的降解作用

2.2 太阳光/Fe(Ⅱ)/柠檬酸/PS体系降解罗红霉素的影响因素

2.2.1 Fe(Ⅱ)的浓度

2.2.2 PS的浓度

2.2.3 Fe(Ⅱ)与柠檬酸的比例

2.3 不同活性物种的贡献

2.4 罗红霉素的降解产物

3. 结论（Conclusions）

计量

出版历程

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

English Abstract