沈躍云,高小濤
(1.江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術學院,江蘇南京211168;2.江蘇省電力公司電力科學研究院,江蘇南京211103)
燃煤電站鍋爐實際運行過程中,鍋爐NOx的排放濃度除取決于鍋爐設計參數(shù)外,更重要的是還依賴于運行參數(shù)和煤質(zhì)特性。這兩方面包含的影響因素眾多,且許多因素的影響相互耦合,如低NOx燃燒時煤的揮發(fā)分和溫度因素,而實際過程中還有一些因素(如煤質(zhì)變化)是不可控的,此外還有些不確定因素(煤粉流量的均勻連續(xù)性)。這意味著鍋爐的NOx排放特性十分復雜,表現(xiàn)出強烈的多變量、非線性特征。但是,實際運行過程中,在運行工況和煤質(zhì)變化時需要對燃燒進行必要的調(diào)整以保持鍋爐的運行性能和低的NOx排放濃度。運行人員可以根據(jù)機組的性能和運行經(jīng)驗對各因素變化及相應調(diào)整的影響進行評估,以確定較佳的調(diào)整方式和幅度。但是依據(jù)經(jīng)驗并非總是有效,特別是面臨復雜的因素變化。因而,如果能為運行提供必要的可靠預測方法和手段,無疑可顯著提高運行水平。為此,國內(nèi)外在鍋爐NOx排放的預測和控制方面進行了大量的研究工作。
經(jīng)驗模型實際上是建立在實驗研究的基礎上,通過大量的實驗室和電站鍋爐上的系統(tǒng)實驗,總結出鍋爐NOx排放量與各種參數(shù)變化之間的經(jīng)驗關系式,用于運行中鍋爐NOx排放量的預測。目前國內(nèi)外提出的經(jīng)驗模型很多[1,2]。如Pohl等人提出的經(jīng)驗模型[1]考慮了煤質(zhì)特性、運行氧量、鍋爐燃燒器區(qū)域熱負荷、燃燒方式(分級或不分級)等對NOx排放量的影響,該模型被包括在美國EPRI煤質(zhì)評價專家系統(tǒng)中用于鍋爐NOx排放量的預測。
由于現(xiàn)有經(jīng)驗模型往往采用簡單的函數(shù)形式,難以描述各因素之間的相互影響和相互作用,因此,現(xiàn)有經(jīng)驗模型預測的準確性和通用性一般是極有限的。另一方面,許多經(jīng)驗關系式提出的年代較早,而對于采用先進低NOx燃燒系統(tǒng)的鍋爐,其適用性則需要實際情況的檢驗或者重建。
在中國,電站鍋爐運行中NOx的排放控制一般依賴于鍋爐的燃燒調(diào)整試驗的結果。在燃燒調(diào)整試驗時,試驗人員一般通過改變單一的主要運行參數(shù),如通過改變過量空氣系數(shù)(或氧量)、配風方式、磨煤機磨組運行方式等,獲得單一參數(shù)變化時NOx排放量的變化,并繪制出相應的單一因素和NOx排放量的關系曲線,以提供給電廠運行人員。
燃燒調(diào)整試驗在單因素影響的預測方面具有實用性,但單因素試驗都是在基準工況條件下的變量試驗,而鍋爐運行的條件和因素很多,這些在運行過程中一般是變化的,為了適應其他因素變化的影響,經(jīng)驗關系式的系數(shù)一般必須隨運行的條件而改變[3]。盡管如此,燃燒調(diào)整試驗方法是目前我國大型電廠廣泛使用的方法,它也是其他預測模型建立和評價的基礎。根據(jù)單因素試驗的結果,確定各因素對NOx排放影響程度,以此為基礎根據(jù)主要因素的影響,對鍋爐運行時NOx排放進行預測則可提高預測方法的可靠性和實用性。
除燃燒調(diào)整試驗方法外,考慮到鍋爐NOx排放量的影響因素眾多和復雜性,目前國外有相當多的電廠采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法對鍋爐NOx排放量進行預測,并應用于控制系統(tǒng)中進行運行的優(yōu)化控制[4],我國在這方面也開展了相當多的卓有成效的研究工作[5]。
用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來預測NOx排放的模型是一種較好的非線性黑箱模型[5],它不需要詳細了解NOx排放與各操作參數(shù)之間的關系,就可以預測NOx的排放量,已有的研究表明其具有相當?shù)臏蚀_性。但是普通的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型難以給出輸入各參數(shù)與輸出的關系,或者說很難給出各運行工況參數(shù)對輸出參數(shù)(即NOx排放量)貢獻的大小,因此對于運行的需要而言并不直觀。雖然可以在建模方面進行一定的改進,如在模型中考慮NOx生成機理和電廠運行實際條件,但其作用在于提高模型的準確性,上述問題仍然難以解決。
理論上看,采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法預測鍋爐NOx排放量能應用于機組控制系統(tǒng),但從鍋爐運行人員的角度看,必要時仍然需要根據(jù)鍋爐運行參數(shù)對NOx排放量影響特性用于運行優(yōu)化調(diào)整。雖然目前有采用參數(shù)識別和神經(jīng)網(wǎng)絡的結合來得到主要運行參數(shù)與NOx排放量之間的關系[6],但其結果仍有待于試驗結果的檢驗,而模型和上述關系的建立也依賴于大量試驗結果數(shù)據(jù)及其可靠性。此外,人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法建模本身還存在許多問題有待于進一步的研究解決[7],特別是網(wǎng)絡建模所必需的樣本數(shù)量多,而目前的研究中采用實爐測試工況數(shù)據(jù)數(shù)量很有限,且實際測量數(shù)據(jù)在統(tǒng)計意義上的準確性和可靠性也可能存在不確定性。由于試驗條件限制而不可能進行大量工況的試驗,又不可能進行經(jīng)常性的現(xiàn)場試驗,這也是基于試驗工況所建立的模型難以適應實際工況的重要原因。因此,人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法的研究、開發(fā)和應用也有待于鍋爐燃燒NOx試驗方法的研究和改進。應用鍋爐現(xiàn)有在線測量數(shù)據(jù),則可以對上述缺陷進行改進,目前這方面也有較好的嘗試。
除人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法之外,支持向量機模型方法也被應用到NOx排放的預測和運行優(yōu)化,國內(nèi)近年來在這方面開展了大量的研究[7]。支持向量機(SVM)算法作為一種新的統(tǒng)計學習方法在建模方面顯示了良好的優(yōu)勢,成為了模式識別和回歸分析領域的重要工具。該方法可應用于NOx排放預測的建模,以實現(xiàn)在線運行的優(yōu)化,采用在線運行數(shù)據(jù),可獲得運行參數(shù)和NOx排放之間的關系,這無疑可為運行人員提供良好的參考依據(jù),因而具有良好的應用前景。
計算CFD模擬是預測電站鍋爐燃燒過程和NOx排放量常用方法[8]。因CFD模型可詳細考慮爐內(nèi)的流動、傳熱、燃燒反應和NOx生成過程,在已知鍋爐結構燃燒系統(tǒng)結構和運行輸入條件的前提下,理論上可以準確預測不同運行條件下鍋爐的NOx排放量及煤質(zhì)等條件變化的影響。因此,目前該方法在國內(nèi)外被廣泛用于鍋爐特別是燃燒器及燃燒系統(tǒng)設計和燃燒改造時預測NOx排放量,以預測設計、改造方案的效果,也更多地應用于鍋爐運行性能和NOx排放特性的研究和分析[8]。雖然CFD技術因受各基礎模型在理論上的準確性和輸入運行數(shù)據(jù)準確性的限制,其預測結果的準確性因而受影響,但隨著燃燒等基礎模型研究的進步,其可靠性正日益提高,這也是該技術日益廣泛應用的原因。在國外,CFD技術甚至被開發(fā)作為重要的輔助手段結合到鍋爐運行控制中[8],應用其對爐內(nèi)流動和燃燒過程模擬得到的豐富分布數(shù)據(jù)為運行人員提供更全面的運行信息,這方面在提高運行水平上無疑具有良好的應用前景。
數(shù)值模擬的對象是某廠超超臨界1 000 MW機組鍋爐的爐膛。該爐膛橫截面為長方形,由膜式水冷壁構成。爐膛寬度為32 084 mm、深度15 670 mm、高度65 900 mm。爐膛上方布置高度為14 500 mm的分隔屏和屏式過熱器。
計算區(qū)域包括整個爐膛及屏區(qū),從冷灰斗到屏式過熱器后的爐膛出口煙窗。計算根據(jù)鍋爐和燃燒器的實際結構尺寸在以上區(qū)域劃分計算網(wǎng)格。在網(wǎng)格劃分時,各角燃燒器各噴口和AA風噴口采用了實際的尺寸和結構布置。為適應燃燒器噴口的尺寸和實際的結構布置,并考慮燃燒器噴口附近區(qū)域流動、反應過程參數(shù)的顯著變化,在燃燒器區(qū)域爐膛和AA風區(qū)域爐膛特別是燃燒器噴口附近采用了局部加細的網(wǎng)格。而對燃燒器區(qū)域與AA風區(qū)域之間、燃燒器區(qū)域以下和AA風以上區(qū)域爐膛,網(wǎng)格尺寸逐漸放大,以實現(xiàn)網(wǎng)格尺寸的平穩(wěn)過渡。對于屏區(qū)空間特別是爐膛寬度方向也采用了加細的網(wǎng)格,以合理模擬屏區(qū)的流動和傳熱過程。計算區(qū)域的網(wǎng)格及其分布如圖1所示。
數(shù)值模擬計算時采用的模型簡述如下:
(1)爐內(nèi)氣體流動模型。爐內(nèi)氣體流動為三維湍流流動,其平均流可視為穩(wěn)態(tài)流,模擬時采用常規(guī)的守恒方程(連續(xù)性方程、動量守恒方程和能量守恒方程等)進行描述。其中氣相湍流的描述采用標準k-ε雙方程模型。
(2)煤粉顆粒的運動采用拉格郎日方法描述,即采用隨機軌道模型來模擬爐內(nèi)顆粒的運動過程。
(3)煤粉顆粒燃燒模型的主體為顆粒的能量平衡方程,其中考慮顆粒加熱、熱解和揮發(fā)分釋放、煤焦燃燒過程以體現(xiàn)顆粒燃燒過程的熱質(zhì)變化,這些熱質(zhì)變化作為源項作用到連續(xù)相(氣相)的守恒方程之中去。對于煤粉的燃燒過程,熱解采用傳統(tǒng)的雙方程模型來描述,而焦顆粒的燃燒則采用動力學/擴散模型。
(4)氣相湍流燃燒的過程采用非預混燃燒模型模擬,采用混合分數(shù)-概率密度函數(shù)模型來描述氣相燃燒。
(5)爐內(nèi)輻射過程的描述則采用P1模型,該模型對于鍋爐這種大尺寸結構內(nèi)輻射傳熱計算既可節(jié)省計算時間又不失計算的精度。
(6)熱力NOx生成模型采用經(jīng)典的擴展Zeldovich機理。對于燃料NOx的生成,模型考慮煤的揮發(fā)分和焦中燃料N的轉化,因模擬涉及的煤種均為典型的煙煤,所以假定揮發(fā)分和焦炭N轉化為中間產(chǎn)物HCN,HCN再氧化成NO或轉化成N2。除燃料N轉化外,模型還包括了NO在焦表面的還原過程及其對NOx生成的影響。
數(shù)值模擬的入口邊界條件主要是燃燒器各噴口的入口條件,包括氣相的速度、溫度、湍流特性以及煤粉顆粒流量、溫度、粒徑分布等。出口邊界即爐膛出口煙窗,采用普通的出口條件描述。固體壁面上采用無速度滑移和無質(zhì)量滲透條件,還考慮溫度和輻射率等特性。
燃燒器噴口的入口條件根據(jù)鍋爐的設計和運行條件確定,其中氣相即空氣采用各次風速、風溫等來確定,而對煤粉顆粒,除考慮速度和溫度外,還包括顆粒特性。顆粒尺寸采用Rosin-Rammler分布,煤粉細度R90=18%~20%(設計值)。因模擬鍋爐額定(BRL)負荷下的爐內(nèi)燃燒過程,實際過程采用5臺磨運行,所以模擬時采用5層濃淡煤粉燃燒器運行方式。模擬采用隨機軌道模型跟蹤煤粉的運動和燃燒過程,計算中共跟蹤7 200顆粒。而對于壁面,主要采用輻射率和表面溫度來模擬其輻射特性,而表面溫度根據(jù)熱力計算結果估算。
采用CFD數(shù)值計算得到的1 000 MW超超臨界鍋爐爐膛內(nèi)NOx濃度場分布的結果模擬計算得到CO的濃度場、O2的濃度場和NOx的濃度場分布結果[8],如圖2—4所示。
模擬計算結果表明,該鍋爐采用PM燃燒器和MACT燃燒系統(tǒng),燃燒區(qū)域形成了巨大的還原性區(qū)域,體現(xiàn)出爐內(nèi)深度空氣分級燃燒的作用,因而顯著地抑制了主燃燒區(qū)域NOx的生成和有利于以生成的NOx的還原,其結果是爐膛雙切圓的中部大部分區(qū)域NOx濃度極低,因此爐內(nèi)整體NOx濃度水平也不高。
相對于燃燒調(diào)整試驗,CFD技術可獲得豐富的爐內(nèi)流動、燃燒和NOx生成特性等方面的信息,利用該技術對先進燃燒系統(tǒng)鍋爐的運行進行模擬研究和性能分析,更適應于深入了解低NOx燃燒系統(tǒng)的燃燒和NOx生成排放特性,以作為鍋爐低NOx燃燒運行的參考依據(jù),這無疑對充分發(fā)揮先進系統(tǒng)的作用,實現(xiàn)鍋爐安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟運行和低NOx排放具有重要的意義。
燃煤電廠運行過程中對鍋爐NOx排放量的預測和控制的常用方法,主要包括基于燃燒調(diào)整試驗的經(jīng)驗方法、基于優(yōu)化控制的數(shù)學模型方法和CFD性能模擬和分析方法。在國內(nèi)外研究和應用現(xiàn)狀評述的基礎上,采用CFD技術對先進燃燒系統(tǒng)鍋爐的運行進行模擬研究和性能分析,以實現(xiàn)鍋爐安全穩(wěn)定、高效和低NOx排放運行的目標。鍋爐運行人員可以通過對NOx排放量的可靠預測,來提高鍋爐優(yōu)化運行的水平。
[1]POHL JH,CHEN SL,HEAPM P,et al.Correlation of NOxEmissions with Basic Physical and Chemical Characteristics of Coals[R],In Proceedingsof the1982 Joint Symposium on Stationary NOxControl,EPRIReport No.CS-3182,1983.
[2]DAVISON R M.How Coal Properties Influence Emissions[M].IEA Report CCC/28,London∶IEA Coal Research,2000.
[3]劉志超.燃煤鍋爐NOx排放濃度影響因素的試驗和分析[J].電站系統(tǒng)工程,2005,21(5)∶30-34.
[4]SMOUSE S.M.,WILDMAN D J,MACLLVRIED T S,et al.Estimation of NOxEmissions from Pulverized Coal-fired Utility Boilers[C].In Joint EPA/EPRISymposium on Stationary CombustionNOxcontrol,1994.
[5]周 昊,朱洪波,曾庭華,等.大型四角切圓燃燒鍋爐NOx排放特性的神經(jīng)網(wǎng)絡模型[J].中國電機工程學報,2002,22(1):33-37.
[6]梁 森,李 凌.電站鍋爐低NOx排放的參數(shù)辨識[J].動力工程,2006,26(5):671-675.
[7]王春林,周 昊,李國能,等.大型電廠鍋爐NOx排放特性的支持向量機模型[J].浙江大學學報(工學版),2006,40(10):1787-1791.
[8]高小濤.大型燃煤電站鍋爐低NOx燃燒及其排放特性的研究[D]:東南大學博士學位論文.南京:東南大學,2009.