Улучшенный контроль — fuzzy логика для кипящего слоя

Advanced controls — fuzzy logic for fluidized bed boiler (eng)

Авторы: Dr.Tech. Joronen Tero, Dipl. Ing. Kerschbaum Rupert

Перевод с английского: Гавриленко Д. А.

Источник: http://herkules.oulu.fi/../isbn9514255194.pdf

Описание: Рассмотрен способ управления котлоагрегатом при помощи Fuzzy логики, ее применение для реализации контроля и оптимизации параметров процесса. Получены результаты, показывающие повышение эффективности сжигания, и уменьшение использования известняка, аммиака и вспомогательных топлив.

Аннотация

Сжигание в кипящем слое отличная технология для сжигания влажных и разнообразных топлив высокоэффективно и с низкими отходами. Руководящий уровнь системы управления постоянно контролирует сжигание в циркулирующем кипящем  слое (ЦКС) или пузырьковом кипящем слое (ПКС), снижает выбросы газа NO_x (оксиды азота), SO₂ (диоксил серы), и CO (окись углерода), повышение эффективности сжигания, и уменьшение использования известняка, амиака и вспомогательных топлив. Симметрией сжигания управлялют посредством  балансирования подачи топлива. Fuzzy логика используется для реализации контроля и оптимизации функций в этом многофакторном и нелинейном процессе. Fuzzy логика должна настраиваться для каждого ПКС и ЦКС.

Ключевые слова: сжигание в кипящем слое, Fuzzy управление, контроль загрязнения, оптимизация процесса.

Введение

В финской целлюлозо-бумажной промышленности доля технологии кипящего слоя в сжигании твердого топлива недавно необыкновенно увеличилась. Первое энергетическое решение для ККС было выполнено в 1970-ых, эта технология давно изучена и массово применяется. Финские исследования в области технологии сгорания были проведены в виде программы с 1988 года, когда управление  энергетики, министерство торговли и промышленности начали первую фазу LIEKKI-программы (Hupa и 1998 Matinlinna). Исследование продолжается как CODE-программа. Моделирование программных средств для процесса сжигания. Одна часть программы должна изучать полную кинетику  сгорания твердого топлива в кипящем слое (Hupa 2000). Эта информация используемый также, чтобы проектировать оптимизированные  системы управления. В течение многих десятилетий управление котлами с кипящим слоем пользовались большим интересом в из исследованиях. (Pyykko и 1997 Uddfolk, Joronen 2000, Keyes и Kaya 1984, Criswell 1980, Nystrom 1983, Tuovinen и U. Kortela 1988, Karppanen 2000, Markkula и другие 2000, Kortela и другие 1994).

Современная технология сжигания в кипящем слое непосредственно доказала, что может быть путем эффективного избавления от больших количеств непригодного водного шлама, отходов бумажной продукции и других заводских отходов. В то время отвечая последним требованиям к газовым выбросам (Kokko и 2000 Niemela, Американское Управление Энергетики 2000). Сжигание в кипящем слое стало более дешевой альтернативой старой технологии решетки. Наиболее важной особенностью управления котлов с кипящим слоем является контроль самого слоя, которое заключается в поддержании надлежащего псевдоожижения  и температурных параметров печи. Это требует непрерывного регулирования подачи воздуха и топлива.

 Традиционно оптимизация процесса сгорания была возложена на оператора. Создание регулирующих воздействий к рабочей модели обычно затруднительно и требовало постоянной корректировки. Операторы обычно не имеют достаточно времени или навыков для этого. Решение проблемы управлениям процессом сгорания было получено при автоматизации процесса. Автоматизация управляет процессом сгорания, загружает с особым вниманием изменения и вариации в качестве топлива и условиях  печи, оптимизирующиеся независимо от уровня загрузки или преобладающего топлива (Joronen 2000).

Metso Automation разработала систему оптимального  управления горением, которая  работает как интегрированная часть metsoDNA (динамические сети систем Metso Automation). Система использует измерения, существующие в стандартном приборном уровне, в том числе измерения он-лайн O₂ и CO, вместе с результатами измерений самых существенных он-ляйн анализаторов выбросов. Система обеспечивает настройку заданных значений температуры и выходных параметров в основных элементах управления.

Система состоит из двух уровней — координационный уровень, который стабилизирует процесс, и управляющий уровень, что позволяет оптимизировать процесс. На управляющем уровне методы контроля основаны на нечеткой логике (fuzzy logic). Данная система  улучшенного  управления процессом горения состоит из нескольких подсистем, а также содержит дисплеи  для основных операций  настройки и последующей деятельности (Pyykko и Uddfolk 1997, Joronen 2000, Markkula и др. 2000).

Рисунок 1 — Структурная схема архитектуры системы

1 Проблемы котлов с технологией  кипящего слоя

При сжигании твердого топлива, 90%  нарушений возникает из-за топлива: качество топлива, непостоянное или асимметричное изменения подачи. Так как твердое топливо быстро сгорает в слое, то ни количество, ни качество топлива не являются постоянными, всегда существуют колебания в горении. Быстрые изменения нагрузи и дисбаланса топлива увеличивают этот эффект. Такие колебания в процессе горения увеличивают уровень выбросов (Joronen 2000). Выбросы образуются в результате сложных химических реакций. Эти реакции являются естественной частью процесса горения и не могут быть оптимизированы независимо друг от друга. Принципиально эффекты от некоторых параметров работы не могут быть отделены друг от друга. Управление сжиганием должно принимать во внимание все эти эффекты влияний. Сжигание в кипящем слое, как и другие процессы горения, является многофакторным и перекрестные влияния между изменениями должны быть зафиксированы (Joronen 2000).

Рисунок 2 — Феноменальный эффект увеличения эксплуатационных параметров в ЦКС

Естественно выбросы CO в котлах с кипящим слоем низкие, поэтому уровень кислорода может быть довольно низким. Когда уровень кислорода уменьшается, увеличивается вероятность увеличения концентрации окиси углерода в дымовых газов увеличивается. Если не хватает воздуха, сжигание является неполным и будут присутствовать несгоревшие частицы и окись углерода (CO) в дымовых газах. Но даже если общее количество воздуха достаточно, неравномерным распределение может привести к появлению СО. По этой причине важно  обеспечения равномерного перемешивания и турбулентности во всей печи. Горение может быть неполным, если подача топлива растет слишком быстро по сравнению с максимальная скоростью изменения расхода воздуха (Joronen 2000).  Скорость сгорания СО и несгоревших частиц может содержаться в допустимых пределах, в то время как температура кипящего слоя сохраняется высокой, даже при сжигании низкокачественного топлива.

Скорость термальной  реакции оксидов азота (NO_x) сильно зависит от температуры горения. Чтобы избежать возникновения оксидов азота, температура должна быть как можно меньше и оставаться постоянной. В частности, в печи не должно быть горячих пятен, так как это производит окислы азота. Оксиды азота могут быть сведены к безвредному газу азота (N2) в условиях горения с низким содержанием кислорода. В бурлящем кипящем слое, распределение воздуха может быть легко установлено так, что эти восстановительные  условия будут достигнуты. Данная постановка имеет физические ограничения: температура и отношение воздуха должно быть достаточно высоким  для сжигания в верхней печи. В циркулирующем кипящем слое  выбросы  N₂O могут быть значительными. Корреляции параметров сгорания между  NO_x и N₂O выбросами обратны (Amand 1994, Leckner 1998).

В котлах кипящего слоя , захват серы  легко реализовать впрыском известняка. Скорость реакции  и эффективность в значительной степени зависит от температуры слоя. Вариации в температуре слоя снижают эффективность улавливания  двуокиси серы, повышают выбросы
SO₂  и потребление известняка. Реакции используют кислород, так что условия должны быть окислительными. В восстановительных условиях гипс, конечный продукт реакции серы, выпускает  уже захваченный диоксид серы. Если концентрация кислорода в целом или локально уменьшается, выбросы серы увеличиваются. Поэтому устойчивые окислительные условия  имеют жизненно важное значение в вопросах  SO₂ контроля. Эти условия должны быть приняты, даже когда нагрузка или качество топлива являются переходными (Markkula и др. 2000).

2 Решение

Первая задача в осуществлении проекта системы — строгий процесс обучения. Это обучение  необходимо в силу различных естественных состояний установки.. В результате исследования определены решения проблем. Хорошее топливо и регулирование количества воздуха имеют жизненно важное значение для оптимальной работы котла. Любое улучшение в основных результатах контроля непосредственно в лучшем сгорания. Котел стабилизируется и работой моделей  осуществляется координация управления. Симметрия сжигания, эффективность горения, CO-уровень, NO_x и SO₂ выбросы контролируются и оптимизируются fuzzy регулятором.

Энергия и калорийность топлива

На заводах используется различные виды топлива со значительным изменением калорийности и требуется компенсация качества топлива. В системе нагрузка котла и контроль расхода  воздуха изменяются на основе энергии топлива. Энергия твердого топлива (теплота сгорания, МВт) постоянно рассчитывается в соответствии с балансом  котла. Величина теплоты это энергия топлива, деленная на его расход. Рассчитанная величина представляет собой хорошую оценку качества топлива.

Рисунок 3 — Структура общего расчета энергии топлива и главные средства управления

Суммарный расчет воздуха и модель распределения воздуха

Расчет суммарного воздуха для горения основан на энергии топлива. Это означает, что изменения в расходе топлива вызванные изменением в калорийности компенсируются математически. Отношение мощности воздух / топливо всегда устойчивее, чем отношение потока воздух / топливо. Запуск модели для распределения воздуха; средства реализованы. Фильтрующийся  поток воздуха делится на воздух вентиляционной решетки набором команд. Команды настроены на различные смеси топлива и эксплуатационные ситуациях. Использование основной команды объединяет управление и делает возможной оптимизацию. fuzzy  регулирование суммарного воздуха для горения гарантирует  соответствующее количество воздуха, так что O₂-регулятор может работать с полным диапазоном  управления.

Симметрия

Симметрия означает  однородное  горение в топке. Дисбаланс может быть вызван уровнем кислорода, дымовых газов и температурой пара. Симметрия fuzzy управления балансирует подачу топлива.

O₂/CO – Оптимизация

В котлах с кипящим слоем концентрация  кислорода в дымовых газах регулируется вторичным воздухом. Базовые настройки расхода воздуха выводятся из модели, и они различаются в зависимости от уровня нагрузки котла. O₂/CO – fuzzy оптимизация корректирует уровень кислорода, чтобы потери из-за избытка воздуха и окиси углерода были сведены к минимуму. Идея сведения к минимуму количество воздуха для горения возможна, с учетом предельных значений выбросов и близка к пределу полного и неполного сгорания. Эффективность увеличивается и  уменьшаются необходимые мощности дутьевого вентилятора. Изменения избытка воздуха оказывает воздействие и на температуру в печи, выбросы азота захват серы, но результаты обрабатываются с ограничением уровня O₂.

Контроль температуры печи и слоя

Для регулирования  и поддержания температуры слоя и надводного борта в допустимых пределах используется fuzzy  управление. Fuzzy регулятор управляет соотношением между потоками воздуха и вторичными дымовыми газами (если используются). Контроль температуры слоя  и надводного борта имеет важное значение для эффективного горения и захвата серы с известняком. Безопасные ограничения высоких температур в слое (и циклоне), также необходимо.

NO_x – контроль

NOx fuzzy управление основывается на уровне O₂  и подготовке воздуха. Функции контроля вместе с O₂/CO оптимизацией и контроля температуры слоя. В некоторых случаях выбросы NOx контролируются в первую очередь с аммиаком (SNR), тогда целью является сохранение аммиака с распределением воздуха и уровня O₂.

SO₂ – Контроль

SO₂ fuzzy управление основывается на регулировании количества известняка. Условия реакции перекрестных эффектов, принятых в расчетв других контурах fuzzy управления, с тем чтобы использование известняка свести к минимуму.Эффективность кинетической реакции  зависит от температуры слоя и его химического состава. fuzzy контроль температуры слоя регулирует  температуру слоя; химический состав слоя находится под влиянием  NO_x контроля

Структура Fuzzy управления

Структура Fuzzy регулятора используется так просто, как это возможно. Каждый регулятор имеет 1 – 5 входов измерений и имеет одно выходное воздействие [MISO]. Эти Fuzzy регуляторы могут быть разделены на три функциональные подгруппы fuzzification, rule base and defuzzification. В блоке фазификации (fuzzification) значения отдельных измерений классифицируются по теории нечетких множеств. На практике это означает расчет принадлежности значения нечетких множеств (выработка конкретных значений). Имена fuzzy настроек названы иллюстративно, такие, как низкий, нормальный и высокий. Для того чтобы fuzzy управление было легко понять, используются 3 – 5 членов треугольной функции, хотя в теории номер или формы функций принадлежности не связаны.

Рисунок 4 — Принципиальная схема Fuzzy регулятора используемого в системе

База правил (rule-base) состоит из нескольких «если–то» правил, которые были определены путем экспертизы или fuzzy модели. В системе рассуждения производятся мин-оператором; истинное значение правил является самым малыми из условий влияющих на правила. Правила имеют независимое взвешивание величин, которые также могут быть поняты как истинное значение. Величина значения является шагом вычислений объектов управления масштабом в диапазоне от – 1 до 1. Знак указывает на то, что объект контроля должен быть увеличен или уменьшен. Выходной сигнал из блока дефазификации (defuzzification) пропорционален сумме абсолютного значения величин. Окончательное XP приращение просто вычисляется через все правила, от 1 до n,

где  x_i — значения  величин и μ_i — истинные  значения правил.

Из-за выбранного метода дефазификации и построения fuzzy рассуждений, база правил может быть неполной. Следует отметить, что правила, которые не требуются, имеют нулевую величину. Так два правила, одно для положительного приращения и другое для отрицательного приращения реализуют функциональную базу правил.Это предполагает, что правила построены так, что будут рассматриваются лишь в исключительных ситуациях, которые требуют контроля. Если ни одно из правил не зажжено то ситуация считается нормальной. Координационные средства управления следят о систематическом отношении.

4 Результаты

Улучшенный контроль котлов с кипящим слоем показал хорошие результаты. Системы находятся в постоянном использовании, котлами легче управлять и выбросы резко сократись. Эффект, полученный посредством улучшения управления сгорания многосторонний. Отклонения и уровень снижены, и процесс протекает более гладко. В некоторых случаях объем производства пара может быть увеличен. Одним из очевидных результатов является то, что операции между сменами способа управления унифицированы.

Первая система улучшенного контроля была реализована на котле с циркулирующем кипящем слоем на электростанции Rovaniemen Energia's Suosiola в 1997 году. Котел производит электро-и теплоснабжение. StoraEnso's Imatra мельницы с циркулирующим кипящим слоем с fuzzy управлением процесса горения используются с 1997 года. Котел на момент ввода в эксплуатацию был крупнейшим в мире кипящим слоем, производственная мощность составляет 72 кг / с и паровым давлением 84 бара. Котел использует меленую кору, бумаги комбината отходы и шламы. Третья система была собрана на котле бумажной фабрики StoraEnso's Anjala, который был модернизирован в кипящий слой в 1995 году. Этот котле утилизирует собственные отходы, шламы и некоторое топливо, полученное из мусора. В Rovaniemi с уровнем выбросов с циркулирующего кипящего слоя не было никаких проблем, основное внимание было уделено безопасности ограничений температуры печи и в повышении уровня автоматизации. Температура слоя и циклона находятся под контролем, несмотря на уровень нагрузки или расход топлива энергетическая ценность и горение регулируется автоматически. В циркулирующем кипящем слое Иматры и Аньялы снижение СО и NO_x выбросов было главной задачей. Они пришли к этому из-за разного состава топлива и быстрого изменения нагрузки. Уровень автоматизации естественно увеличился. В бурлящем кипящем слое количество времени, когда превышает CO предельные значения выбросов снизился примерно на 70% в год, а стандартное отклонение снизилось на одну треть. Выбросы NOx снизились на 18 – 25%. В то же время возросла эффективность путем снижения концентрации O₂ в дымовых газах и стабилизировалась температура слоя, что обеспечивает малое количество несгоревшего угля. В бурлящем кипящем слое горение управляется автоматически.

В Иматре бурлящий кипящий слой за счет использования передовой концепции управления, время, когда CO превысил предельно допустимую концентрацию (CO более 250 ppm%) снизилось на 67%, а стандартное отклонение сократилось на 70%. Сразу же после установки системы управления отклонение упало на 77%, но через некоторое время уровень имеет тенденцию к росту. Выбросы оксидов азота сократились до 18%, а стандартное отклонение выбросов Nox от допустимого упало до одной четверти. Сразу же после установки падение составило около 29%. Уровень O₂ снизился на 5% и его стандартное отклонение 20% и выбросы CO под контролем.

Рисунок 5 — Результаты завода циркулирующего кипящего слоя  StoraEnso Imatra

Рисунок 6 — Тенденция превышения предельно допустимой концентрации СО

В котлах с кипящим слоем сжигают шлам и пластиковые отходы. Fuzzy логика может привести к увеличению сжигания отходов на 15%, и эквивалентному сокращение потребления газа. Это означает, с одной стороны, больше доходов, и, с другой стороны дополнительную экономии средств. (Кроухерст 2005)Fortum Sateri электростанции в Финляндии можно сообщить аналогичные историю успеха. Там котле с кипящим слоем сжигает торф, уголь, опилки, отходы от очистки, промышленные отходы. (В поддержку топлива), такое сочетание является очень сложной задачей для верхнего уровня управления, из-за высокого изменения в теплоте сгорания топлива. Тем не менее, результат могут быть определены. Fuzzy логика может привести к уменьшению потребление газа на 25%. Параллельно с увеличением пропускной способности сжигания отходов. Срок окупаемости для Fuzzy управления был около месяца. (Ялканен 2005).

Рисунок 7 — Три импульсные характеристик различных фракций топлива в циркулирующем кипящем слое

Выводы

Повышение уровня автоматизации выгодно экономически и влиянием на окружающую среду в промышленных и коммунальных котлах. Свободный дисбаланс котла является более надежным и более экономичным в использовании. Сжигание является более стабильным и экологическое загрязнение радикально сокращено. Мы предвидим, жесткий процесс управления, более комплексный процесс развития, имеющий более высокие требования, и продолжение роста экологических требований. Фундаментальные исследования используется для создания новых, более сложных систем в соответствии с будущими потребностями.

Ссылки

[1] AMAND, L.-E. (1994): Nitrous Oxide Emission from Circulating Fluidized Bed Combustion. Dr. Thesis, Chalmers University of Technology, Goteborg, Sweden.

[2] CRISWELL R. L. (1980): Control Strategies for Fluidized Bed Combustion. InTech, January, pp. 37 – 43.

[3] CROWHURST R. (2005): Kemsley Reference Quote, E.ON UK., Kemsley Mill, England.

[4] HUPA M. and MATINLINNA J. (1998): LIEKKI 2 Combustion and Gasification Research Program. Technical Review 1993 – 1998, vol.1. Rep. L98–3. Turku, Finland (Internet: http://noon.abo.fi/Ook/Pages/Liekki.shtml).

[5] HUPA M. (2000): Studying the chemistry of combustion processes. Energy in Finland, Helsinki.

[6] JORONEN, T. (2000): Paastojen vahentaminen Automation avulla (Reducing emission by means of automation (in Finnish)), Energia kongressi, Tampere, Finland.

[7] JALKANEN J. (2005): Fortum's Sateri Power Plant, Metso Automation Customer Magazine Volume 1 2005, Finland.

[8] KARPPANEN E. (2000): Advanced control of an industrial Circulating fluidized bed boiler using fuzzy logic. Department of Process and Environmental Engineering, University of Oulu, Finland.

[9] KEYES, M. A. and KAYA, A. (1984): Applications of Systems Engineering to Control Fluidized-Bed Boilers. Fluidized bed combustion and applied technology; The 1st int. symp., Ed. Schwieger, R. G., pp. III– 147–171.

[10] KOKKO, A. and NIEMELA, J. (2000): World's largest biofuel fired CFB boiler for Alholmen's Kraft. Power-Gen 2000 Europe Conference Proceedings, Helsinki, Finland.

[11] KORTELA, U., IKONEN, E., KOTAJARVI, H. and HEIKKINEN, P. (1994): Modeling, Simulation and Control of Fluidized Bed Combustion Process. International Journal of Power and Energy Systems, Vol. 14, No. 3.

[12] LECKNER, B. (1998): Fluidized Bed Combustion: Mixing and Pollutant Limitation. Department of Energy Conversion, Chalmers University of Technology. PII: S0360– 1285(97)00021–C, Goteborg, Sweden.

[13] MARKKULA, E., PYYKKO, J., JORONEN, T. and NEUBERT, R. (2000): Optimierung und Regelung der Verbrennung in Mullverbrennungsanlagen mit Hilfe von Fuzzy–Regelungen, (The Optimization and Control in Fluidized Bed Boilers with help of Fuzzy control), VGB-Konferenz "Thermische Abfallverwertung 2000”, Essen, Germany.

[14] NYSTROM, P. (1983): Leijukerro spoltto ("Fluidized Bed Combustion" (in Finnish)). Saatotekniikan prosessisovellukset Seminaariesitelmat 1983, Ed. Kortela, U. and Joensuu, J., Rep. 50, Helsinki University of Technology, Control Engineering Laboratory.

[15] PYYKKO, J. and UDDFOLK, J. (1997): Leijukattilan palamisen hallinta sumean logiikan avulla (Combustion management of FBB with fuzzy control (in Finnish)), Automaatiopaivat, Helsinki, Finland.

[16] RAATIKAINEN, T. (2000): Influence of Equipment Operation and Performance Deterioration on Power Plant Economy. Lappeenranta University of Technology, Department of Energy Technology.

[17] TUOVINEN, M. and KORTELA, U. (1988): Development of New Control Strategies for Reduction of Nitrogen and Sulphur Oxide Emission in Fluidized Bed Combustion," Energy Options for the year 2000, Contemporary Concepts in Technology and Policy, Delaware, USA.

[18] U.S. Department of Energy (2000): Advanced Electric Power Generation Fluidized–Bed Combustion; JEA Large- Scales CFB Combustion Demonstration Project, Clean Coal Technology, Program Update.