[发明专利]一种脱硫系统中的脱硫溶液的PH值预测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及脱硫处理技术领域，具体涉及一种脱硫系统中的脱硫溶液 的PH值预测方法及装置。

背景技术

目前在全球范围内都不同程度地出现了环境污染问题，随着经济和贸 易的全球化，环境污染也日益呈现国际化趋势，所以对于污染源及除污染 设备的监测至关重要。其中电力行业内部的电厂所产生的巨大污染源之一： 二氧化硫导致的酸雨。所以监控电厂周边的环境质量至关重要，就要实时 监测脱硫系统设备的工作效率并使之保持在90％以上。

脱硫系统分为干法脱硫系统和湿法脱硫系统，本发明所述的脱硫系统 是指湿法脱硫系统。由于脱硫系统所使用的脱硫溶液的PH值决定着脱硫效 率，大误差的PH值计会导致脱硫系统工作浆液酸碱失衡，容易造成设备损 毁加快，严重情况下可能导致整个系统故障，所以PH值监测是脱硫系统中 最重要的技术之一。现有技术是采用PH测量装置直接测量脱硫溶液的PH 值，由于脱硫现场的环境十分恶劣，因此昂贵的PH测量装置非常易损坏。 为了确保PH值的准确性，电厂需要专责频繁检查和购买更换新的PH测量 装置，以保证PH测量装置可以正常工作。尽管如此，PH计在工作过程中损 坏的情况仍时有发生。由此可见，现有的脱硫溶液的PH监测方案的硬件和 人力成本较高，并且由于过于依赖PH测量装置，一旦装置本身存在异常将 会影响脱落作业的效率。

发明内容

因此，本发明要解决的技术问题是现有的脱硫溶液的PH监测方式成本 过高的问题。

有鉴于此，本发明提供一种脱硫系统中的脱硫溶液的PH值预测方法， 包括如下步骤：获取吸收塔入口烟气温度、吸收塔入口烟气含氧量、吸收 塔入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量以及石灰石溶液密度；利用BP神 经网络模型以所述吸收塔入口烟气温度、吸收塔入口烟气含氧量、吸收塔 入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量以及石灰石溶液密度作为所述BP神 经网络模型的输入层数据，计算脱硫溶液的PH值，其中所述BP神经网络 模型是利用之前获取的吸收塔入口烟气温度、吸收塔入口烟气含氧量、吸 收塔入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量以及石灰石溶液密度以及实测 的脱硫溶液的PH值进行训练得到的。

优选地，在所述获取吸收塔入口烟气温度、吸收塔入口烟气含氧量、 吸收塔入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量以及石灰石溶液密度之前， 还包括：获取多组训练数据，所述训练数据包括吸收塔入口烟气温度、吸 收塔入口烟气含氧量、吸收塔入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量、石 灰石溶液密度以及实测的脱硫溶液的PH值；利用所述多组训练数据对所述 BP神经网络模型进行训练，直至所述BP神经网络模型输出的脱硫溶液的 PH值与实测的脱硫溶液的PH值的误差小于预定阈值。

优选地，在所述利用BP神经网络模型以所述吸收塔入口烟气温度、吸 收塔入口烟气含氧量、吸收塔入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量以及 石灰石溶液密度作为所述BP神经网络模型的输入层数据，计算脱硫溶液的 PH值之后，还包括：判断计算出的脱硫溶液的PH值是否在预设阈值范围之 内；当计算出的脱硫溶液的PH值不在所述预设阈值范围之内时，判定计算 出的脱硫溶液的PH值异常。

优选地，所述BP神经网络模型是三层神经网络模型。

优选地，所述BP神经网络模型是基于小波算法的神经网络模型。

相应地，本发明还提供一种脱硫系统中的脱硫溶液的PH值预测装置， 包括：获取单元，用于获取吸收塔入口烟气温度、吸收塔入口烟气含氧量、 吸收塔入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量以及石灰石溶液密度；预测 单元，用于利用BP神经网络模型以所述吸收塔入口烟气温度、吸收塔入口 烟气含氧量、吸收塔入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量以及石灰石溶 液密度作为所述BP神经网络模型的输入层数据，计算脱硫溶液的PH值， 其中所述BP神经网络模型是利用之前获取的吸收塔入口烟气温度、吸收塔 入口烟气含氧量、吸收塔入口二氧化硫含量、吸收塔入口含尘量以及石灰 石溶液密度以及实测的脱硫溶液的PH值进行训练得到的。