[发明专利]基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法

说明书

本发明提供一种基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法，具体包括以下步骤：首先对电厂锅炉中投用的催化剂进行多次取样，并对样本进行实验室检测，以获得能够表征催化剂活性的微观特征指标；然后利用微型反应器试验获得催化剂样本的宏观性能指标；再通过对电厂历史运行数据进行统计与挖掘，得到能够反映电厂SCR反应器性能的宏观指标；最后将这些与催化剂寿命相关的指标进行融合，完成催化剂寿命的综合评价。本发明根据催化剂历次实验室检测数据及实际运行参数，采用模糊数学方法得到催化剂寿命预测模型，提高了催化剂性能评估的准确性及稳定性。

技术领域

本发明涉及燃煤电厂SCR脱硝催化剂寿命管理技术领域，具体是涉及一种基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法。

背景技术

在燃煤锅炉SCR系统中，催化剂的活性是持续降低的。目前，德国VGB和美国EPRI标准对催化剂的寿命预测均是基于传统的实验室检测方法，即催化剂厂家会在催化剂中布置试验块，当需要检验催化剂活性时，将该试验块或现场所采集的催化剂样本取出送到专门的化验室化验。然而，这种方法存在两点弊端：第一，样本代表性的问题。SCR系统常常包含多层催化剂，各层催化剂的活性劣化趋势是不一样的，其活性下降速率是不同的。另一方面，由于炉内流场、飞灰场、烟气的成分场均普遍分布不均，同一层不同位置的催化剂的劣化速率也是不同的，因此，催化剂检测样本的活性不能代表整层催化剂乃至整个反应器的脱硝性能。第二，样本检测次数的问题。由于催化剂取样一般需要在机组停机检修时进行，而国内机组普遍四年一大修、一年一小修，在这种检测周期下，实际对催化剂样本检测的次数并不多，受检测次数的影响，基于实验室检测方法的催化剂寿命预测的精度受到了极大的限制。

考虑到基于传统实验室检测方法的弊端，国内研究者提出了基于现场性能测试的脱硝装置潜能预测的方法，即利用现场实验数据计算SCR反应器的潜能，以此来衡量实际烟气条件下的催化剂整体宏观性能，该方法解决了基于传统实验室检测方法中样本代表性的问题，且样本检测次数不受机组启停影响。然而，现场检测同样面临着实验代价较高的问题，对于每次现场实验，为满足实验所需的烟气条件，电厂需要向电网申请稳定的发电负荷，这将给承担主要调峰调压压力的火电机组额外的负担，因此基于该方法的催化剂寿命预测精度同样会受实验次数的影响。

近年来，随着互联网+、工业4.0、工业化信息化融合等国内外重大战略的提出，基于工业大数据的数据挖掘技术已成为目前最热门的研究领域之一。目前，国外已有学者尝试将利用数据挖掘技术对催化剂进行寿命分析，该技术目前还处于研发状态，学者利用自制实验台获得了一年内催化剂活性及其影响参数的数据样本，并利用机器学习模型建立了两者之间的关系，以此完成了催化剂的活性预测。目前我国燃煤锅炉SCR系统均实现了DCS集中控制，对SCR系统进出口参数及效率均有在线监测手段，这些实时数据以及历史数据中隐藏着表征催化剂寿命的信息，从而为数据驱动建模提供了大量的数据样本，也为通过数据挖掘方法获得系统特性提供了基础条件。然而，电厂运行工况波动频繁，数据不稳定性及混杂性较高，难以捕捉稳定的催化剂寿命劣化趋势。

综上所述，目前的催化剂寿命预测方法能够从各自的角度捕捉催化剂劣化的信息，同时也均存在各自的局限性，因此，亟需提出一种方法将这些分散的催化剂劣化信息进行融合。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于多源信息融合技术的燃煤锅炉SCR催化剂寿命评价方法。

技术方案：为实现上述目的，本发明从实验室检测数据和现场历史运行数据中挖掘活性相关的特征指标，并利用模糊数学的算法将这些特征指标中的信息进行融合，最终完成催化剂寿命的综合评价。包括以下步骤：

(1)获取催化剂样本微观性能指标；

受催化剂的烧结、磨损、积灰、中毒等机制的影响，催化剂上负载的活性成分及微观孔道结构均会发生变化，从而导致其宏观催化性能下降。因此，在数据分析前需要对催化剂进行化验以获取检测数据，步骤(1)包括以下步骤：