CN112933904A - 一种湿法脱硫智能控制*** - Google Patents

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Abstract

本发明涉及湿法脱硫技术领域，具体涉及一种湿法脱硫智能控制***，包括脱硫过程智能过程***，所述脱硫过程智能过程***表达式为：
Figure DDA0002919815480000011
式1中，Qspray为喷淋量，Lslurry为浆液液位，Qsmoke为烟气量，
Figure DDA0002919815480000012
为烟气含硫量，pH为浆液pH值，Dslurry为浆密度，
Figure DDA0002919815480000013
为出口S02含量；通过建立湿法脱硫过程模型以及利用神经网络的深度学习功能，建立
Figure DDA0002919815480000014
智能控制预报模型最大限度地降低SO2含量超标几率，在满足SO2含量指标的前提下，最大限度地降低脱硫成本。

Description

一种湿法脱硫智能控制***
技术领域
本发明涉及湿法脱硫技术领域，具体涉及一种湿法脱硫智能控制***。
背景技术
湿法脱硫过程是一个多变量耦合、强非线性、大滞后的被控对象，在控制上存在很大的难度。
目前，在生产过程中，操作人员通常采用针对当前出口SO2状态，视情况分别调整单项影响脱硫效果的控制量，如浆液pH值，喷淋量等，对出口SO2状态进行调节，其调整效果对操作经验和个人状态有很强的依赖，使脱硫过程存在一定的不确定性。
发明内容
本发明提供一种湿法脱硫智能控制***，以解决现有技术存在的问题。
为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
根据本发明的实施例，一种电除尘输灰循环周期动态设定方法，包括脱硫过程智能过程***，所述脱硫过程智能过程***表达式为：
Figure BDA0002919815470000011
式中，Qspray为喷淋量，Lslurry为浆液液位，Qsmoke为烟气量，
Figure BDA0002919815470000012
为烟气含硫量，pH为浆液pH值，Dslurry为浆密度，
Figure BDA0002919815470000013
为出口SO2含量，在收集所有过程变量的基础上，利用神经网络的深度学习功能，建立
Figure BDA0002919815470000014
智能控制预报模型，在建立所述脱硫过程智能过程***中，检测出口SO2偏差及变化趋势。
进一步地，所述脱硫过程中当抑制SO2快速上升，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先增加喷淋量，再增加pH值，随后提升喷淋浆液位，最后降低喷淋浆液密度。
进一步地，所述脱硫过程中抑制SO2常速上升，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先增加pH值，再提升喷淋浆液位，最后增加喷淋量。
进一步地，所述脱硫过程中当缓解SO2含量偏低，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先降低喷淋量，再增加pH值，最后降低喷淋浆液位。
进一步地，所述脱硫过程中调整喷淋***工作状态，根据SO2偏差及变化趋势，首先调整pH值，再调整喷淋浆液位，最后调整喷淋浆液密度。
本发明具有如下优点：
该湿法脱硫智能控制***通过建立湿法脱硫过程模型以及利用神经网络的深度学习功能，建立
Figure BDA0002919815470000024
智能控制预报模型最大限度地降低SO2含量超标几率，在满足SO2含量指标的前提下，最大限度地降低脱硫成本。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本发明可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
本发明提供一种技术方案：
一种湿法脱硫智能控制***，包括脱硫过程智能过程***，所述脱硫过程智能过程***表达式为：
Figure BDA0002919815470000021
式中，Qspray为喷淋量，Lslurry为浆液液位，Qsmoke为烟气量，
Figure BDA0002919815470000022
为烟气含硫量，pH为浆液pH值，Dslurry为浆密度，
Figure BDA0002919815470000023
为出口SO2含量，在收集所有过程变量的基础上，利用神经网络的深度学习功能，建立
Figure BDA0002919815470000031
智能控制预报模型，在建立所述脱硫过程智能过程***中，检测出口SO2偏差及变化趋势。
本发明中，所述脱硫过程中当抑制SO2快速上升，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先增加喷淋量，再增加pH值，随后提升喷淋浆液位，最后降低喷淋浆液密度。
本发明中，所述脱硫过程中抑制SO2常速上升，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先增加pH值，再提升喷淋浆液位，最后增加喷淋量。
本发明中，所述脱硫过程中当缓解SO2含量偏低，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先降低喷淋量，再增加pH值，最后降低喷淋浆液位。
本发明中，所述脱硫过程中调整喷淋***工作状态，根据SO2偏差及变化趋势，首先调整pH值，再调整喷淋浆液位，最后调整喷淋浆液密度。
基于出口SO2含量预测模型的湿法脱硫过程控制策略和实现方法；在满足SO2含量指标的前提下，最大限度地降低脱硫成本。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (5)

1.一种湿法脱硫智能控制***，包括脱硫过程智能过程***，其特征在于：所述脱硫过程智能过程***表达式为：
Figure FDA0002919815460000011
式中，Qspray为喷淋量，Lslurry为浆液液位，Qsmoke为烟气量，
Figure FDA0002919815460000012
为烟气含硫量，pH为浆液pH值，Dslurry为浆密度，
Figure FDA0002919815460000013
为出口SO2含量，在收集所有过程变量的基础上，利用神经网络的深度学习功能，建立
Figure FDA0002919815460000014
智能控制预报模型，在建立所述脱硫过程智能过程***中，检测出口SO2偏差及变化趋势。
2.根据权利要求1所述的一种湿法脱硫智能控制***，其特征在于：所述脱硫过程智能过程***中，当抑制SO2快速上升，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先增加喷淋量，再增加pH值，随后提升喷淋浆液位，最后降低喷淋浆液密度。
3.根据权利要求1所述的一种湿法脱硫智能控制***，其特征在于：所述脱硫过程智能过程***中，当抑制SO2常速上升，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先增加pH值，再提升喷淋浆液位，最后增加喷淋量。
4.根据权利要求1所述的一种湿法脱硫智能控制***，其特征在于：所述脱硫过程智能过程***中，当缓解SO2含量偏低，根据脱硫过程智能过程***表达式，首先降低喷淋量，再增加pH值，最后降低喷淋浆液位。
5.根据权利要求1所述的一种湿法脱硫智能控制***，其特征在于：所述脱硫过程智能过程***中，调整喷淋***的工作状态根据SO2偏差及变化趋势，首先调整pH值，再调整喷淋浆液位，最后调整喷淋浆液密度。
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