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环境污染与资源能耗不堪重负是目前制约我国国民经济发展的主要瓶颈,而污染排放与系统综合能效的协同耦合作用机理及其协同评价方法是突破我国环境污染与资源能耗不堪重负瓶颈的有效途径。基于这一重大社会需求和工程背景,本文基于ASPEN PLUS机理建模仿真和基于支持向量机在线样本数据的智能深度自学习建模,构建了脱硫系统污染排放和系统综合能效指标智能在线软预测模型,研究构建了煤种品质参数-锅炉负荷参数-过程调控参数-SO2污染排放—系统综合能效协同耦合关联理论,诠释了其协同耦合作用机制。以此构建了脱硫系统污染排放和系统综合能效指标智能在线实时软预测方法,污染排放与系统综合能效的协同评价方法,为建立我国高能耗装备的污染排放与系统综合能效的协同评价标准奠定理论基础。主要研究成果如下:1、基于ASPEN PLUS机理建模仿真和支持向量机在线样本数据的智能深度自学习建模,构建了脱硫系统污染排放和系统综合能效指标智能实时在线软预测模型,实现了基于脱硫系统中央控制系统的煤种品质参数、锅炉负荷参数和关键过程调控参数在线运行数据,准确预测SO2污染排放与系统综合能效指标,预测值与实时监测值的对比分析结果表明:其最大误差在10%以内;2、基于研究构建的脱硫系统在线实时SO2污染排放的软测量预测模型,研究构建了在出口 SO2污染排放指标等值约束控制条件下,最大可处理入口烟气流量、最大可处理入口烟气SO2浓度与关键可调过程参数的协同耦合变化规律;3、提出了通过脱硫塔出口 SO2污染排放指标等值约束控制条件下的最大可处理入口烟气流量和最大可处理入口烟气SO2浓度与关键可调过程参数的协同耦合变化组合的桥梁,实现煤种品质参数-锅炉负荷参数-过程调控参数-出口 SO2污染排放指标—系统综合能效指标的协同耦合关联理论研究的创新方法,诠释了其协同耦合作用机制,以此建立了脱硫塔的污染排放与系统综合能效的协同评价指标体系和评价方法。