[发明专利]脱硝催化剂性能在线评估方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种脱硝催化剂性能在线评估方法、装置、设备及存储介质，涉及脱硝催化反应控制技术领域，方法包括：获取脱硝催化反应的入口反应物浓度及反应条件数据；以入口反应物浓度及反应条件数据为输入，经反应速率模型预测反应物的理论反应速率；以入口反应物浓度及反应条件数据为输入，经反应速率机理模型得到反应物的实际反应速率；以反应物的理论反应速率为第一输入，以反应物的实际反应速率为第二输入，经催化剂性能评估模型输出催化剂的理论性能评估值及实际性能评估值，依据催化剂的理论性能评估值及催化剂的实际性能评估值确定当前催化剂的性能状态。本发明解决了现有模型精度不高，难以工程实用的问题。

技术领域

本发明涉及脱硝催化反应控制技术领域，具体地涉及一种脱硝催化剂性能在线评估方法、一种脱硝催化剂性能在线评估装置、一种脱硝催化剂性能在线评估设备以及一种机器可读存储介质。

背景技术

选择性催化还原(SCR)烟气脱硝技术是迄今为止脱除燃煤烟气中NOx最有效的方法之一。在火电厂实际运行过程中，随着环保对排放要求的进一步提高，喷氨不均、催化剂孔道堵塞和催化剂中毒失火等因素对催化剂性能的影响越来越显著。由于催化剂活性降低，容易导致NOx排放增加甚至超标；为了保证NOx排放达标，需增加喷氨量，致使过量氨气与烟气中SO₃反应生成硫酸氢氨和硫酸氨进一步降低催化剂活性，造成空预器积灰堵塞和腐蚀，影响锅炉安全运行，同时氨逃逸量增加也造成运行成本浪费和二次环境污染。为了保证催化剂的性能，需要对催化剂进行再生，以提高催化剂的活性，减少喷氨量，降低氨逃逸。现有技术通常根据技术人员经验或者定期进行催化剂再生，易导致再生不及时。

目前，SCR脱硝催化剂性能建模方法包括基于反应机理的SCR催化剂建模和基于智能算法的SCR催化剂建模。基于反应机理的SCR催化剂建模是依据脱硝催化剂的催化反应机理，建立氨气和NOx的催化反应过程方程，通过实验得到反应过程方程的相关参数，该方法需要实验确定的参数较多，且实验条件与实际运行过程条件差别很大，因此该方法的很难准确的应用于实际条件下催化剂的性能评估。

基于智能算法的SCR催化剂建模方法主要是采用神经网络、支持向量机、深度学习等方法，该方法的关键是找到建模所需要的输入和输出参数，输入参数相对容易找到，但是输入参数的权重分配对建模的准确性、泛化能力有一定的影响；对于输出参数一般采用脱硝效率来评价脱硝催化剂的性能，但是脱硝效率受到运行负荷、喷氨量、NOx入口浓度等因素的影响，很难采用脱硝效率准确评价催化剂的性能。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种脱硝催化剂性能在线评估方法、一种脱硝催化剂性能在线评估装置、一种脱硝催化剂性能在线评估设备以及一种机器可读存储介质，以解决现有技术难以准确评估催化剂性能的问题。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种脱硝催化剂性能在线评估方法，所述方法包括：

获取脱硝催化反应的入口反应物浓度及反应条件数据；

以入口反应物浓度及反应条件数据为输入，经反应速率模型预测反应物的理论反应速率，所述反应速率模型基于长短时记忆网络算法构建；

以入口反应物浓度及反应条件数据为输入，经反应速率机理模型得到反应物的实际反应速率，所述反应速率机理模型包括催化反应机理中反应物的实际反应速率的确定方式；

以反应物的理论反应速率为第一输入，经催化剂性能评估模型输出催化剂的理论性能评估值，以反应物的实际反应速率为第二输入，经所述催化剂性能评估模型输出催化剂的实际性能评估值，依据催化剂的理论性能评估值及催化剂的实际性能评估值确定当前催化剂的性能状态。

可选地，所述方法还包括：

基于长短时记忆网络算法构建催化剂性能预测模型；

获取多个经所述反应速率机理模型得到的反应物的实际反应速率，以得到的多个实际反应速率为输入，经催化剂性能预测模型预测未来N个步长的催化剂性能评估值。