燃煤烟气脱氮技术的模糊综合评价

刘志强

(山西省环境应急中心，山西 太原 030006)

引 言

氮氧化物是大气中的主要污染物之一，是衡量大气污染的重要指标之一。氮氧化物与空气中的水结合会转化成硝酸和硝酸盐。硝酸是酸雨的成因之一，它与其他污染物在一定条件下能产生光化学烟雾污染。按照作用原理的不同，烟气脱氮技术可分为催化还原、吸收和吸附3大类。因为氮氧化物缺乏化学活性，难以被水溶液吸收，因此，干法脱氮目前占主流地位，且主要为选择性催化还原法和选择性非催化还原法。由于现有的选择性催化还原法烟气脱氮技术的催化剂和使用周期问题使原有技术不能满足目前排放控制的要求，因此，电子束法、湿式吸收法、吸附法等控制氮氧化物的技术成为新的研究趋势［1，2］。

燃煤烟气脱氮涉及技术、经济、环境保护等多种因素，并且不同技术各具特点，因此，使脱氮技术评价指标中存在确定和不确定因素以及定量和定性等因素，从而使脱氮技术的评价存在较大的困难。本文在对5种燃煤烟气脱氮技术进行综合性能分析的基础上，建立了燃煤烟气脱氮技术综合性能评价的多级模糊数学模型，将模糊数学综合评价法应用于脱氮技术评价体系中，并对5种燃煤烟气脱氮技术进行评价，得出最佳脱氮技术方案。

1 研究方法

1.1 建立模糊数学评价模型

1)确定评价对象(评价方案)集X={x1，x2…，xn};2)确定评价因素集 U={u1，u2，…，um};3)根据评价因素集U中各评价因素(ui)在综合评价中所起的作用大小，确定权数集 A={a1，a2，a3，…，am};4)引入“不符合度”的隶属函数，求取不符合度值{取值在［0，1］}。

1.2 模糊综合评价

模糊综合评价是在模糊集合理论的基础上，将评价目标的评价矩阵和评价目标的模糊矩阵合成运算融合为一体的评价方法。它以评价矩阵的建立为基础，通过德尔斐法对模糊环境中的模糊信息定量化，并通过该模糊矩阵的合成计算，将定量化的无序原始数据转变成有序的、规律性的数据，以完成综合评价。

建立评价因素集模糊矩阵和评价矩阵，将评价目标的因素按属性分成不同的级别，把不同级别的因素组成评价目标因素集，在此基础上进行综合评价。评价矩阵和重要程度的模糊集合矩阵的合成与线性代数的矩阵乘法有所不同，按照不同模糊合成方法的需要，既可以同线性代数的普通矩阵相乘进行运算，又可以将普通矩阵运算中的乘法换为最小运算或者最大运算，而加法运算转换为相对应的最大运算和最小运算［3，4］。

2 烟气脱氮技术的综合性能分析

2.1 评价指标和脱氮技术类型的选择

本文确定的燃煤烟气脱氮技术综合评价指标可以分为3类，即经济性指标、技术性指标和环境保护指标，包括脱氮效率、氨氮比、工艺流程、吸收利用率、吸收剂获得与处理、脱氮副产物、负面影响、电耗占总用电量的比例、占地面积、技术成熟度、脱氮投资占燃煤设备总投资额比例、脱氮成本、副产品效益。

燃煤烟气脱氮技术种类较多，本文选择5种具有代表性的燃煤烟气脱氮技术，分别为选择性催化还原法、选择性非催化还原法、吸附法、电子束法、氧化吸收法［5-7］。

2.2 综合性能分析

5种燃煤烟气脱氮技术的综合性能分析如表1所示。

表1 燃煤烟气脱氮技术综合性能分析

3 建立模糊数学评价模型

根据燃煤烟气脱氮技术的各评价因素的指标值和各技术在各因素方面能提供的指标值，统一用不符合度来处理，建立U×X的模糊矩阵R，R=(rij)，rij表示第j种评价对象对于第i种因素的不符合度的隶属值。求对各种方案的综合评价向量B，B=AοR，B=(b1，b2，…，bj)，bj为对第 j种方案综合评价的不符合度值。

3.1 确定评价因子集

根据上述评价指标体系确定如下因素集:

U={U1，U2，U3}={环境性能集，经济性能集，技术性能集}。其中，U1={u11，u12}={脱氮效率，氨氮比};U2={u21，u22，u23}={烟气脱氮投资占总投资的比例，单位脱氮成本，副产品收益};U3={u31，u32，u33，u34，u35，u36，u37}={工艺成熟度，技术复杂程度，吸收剂，系统升级性能，系统运行的影响，副产物处理，占地面积}。

3.2 确定隶属函数

按照简单实用的原则确定隶属函数。

3.2.1 环境特性

1)脱氮效率。按照一般脱氮技术确定脱氮效率的约束条件为25%≤X%≤100%，采用线性隶属函数，即式(1)。

2)氨氮比。氨氮比隶属函数为式(2)。

3.2.2 经济特性

1)投资所占比例。脱氮系统投资占燃煤设备总投资比介于5% ～20%，该比例可以用降半梯形隶属函数表达，即式(3)。

2)单位脱氮成本。将单位脱氮成本小于500元/t的NOx脱除视为低成本，大于2 000元/t的NOx脱除视为高成本，隶属度可以用降半梯形分布来描述，即式(4)。

3)副产品收益。以脱除每吨NOx的副产品收入与单位脱氮成本的比值表示。

3.2.3 技术特性

1)工艺成熟度。将工艺成熟度按照小试、中试、工业示范、工业应用、商业化分为5个不同的阶段，分别定为0级～5级，如表2所示。

表2 工艺成熟度分级

用隶属函数表达为式(5)。

2)技术复杂程度。将流程复杂程度按简单、较简单、中等、较复杂、复杂分为5级(如表3所示)，用隶属函数表达为式(6)。

表3 技术复杂程度分级

3)吸收剂。综合吸收剂的可获得性、易处理性和利用率，得到各工艺吸收剂的隶属度，如表4所示。

表4 各类技术使用吸收剂的隶属函数

4)系统升级性能。将系统升级性能分为差、较差、中、较好、好5级，如表5所示。

表5 系统升级和扩充性能分级

用隶属函数表达为式(7)。

5)脱氮系统对燃煤设备运行的影响。将脱氮系统运行后对燃煤设备运行的影响分为5级，如表6所示。

表6 脱氮系统对燃煤设备运行的影响分级

用隶属函数表达为式(8)。

6)副产品处理。脱氮副产品是否可以经加工完成综合利用和资源化，会受到技术、经济、市场等多种因素的制约，不确定性很大，按照差、较差、中、较好、好5级情况分级，如表7所示。

表7 副产品资源化的性能分析

用隶属函数表达为式(9)。

7)占地面积。占地面积的约束条件(对于300 MW机组)为1 000 m2≤X≤8 000 m2，其隶属函数为式(10)。

利用表1中数据，根据上述隶属函数计算，得到各类技术对应具体指标的隶属度，如第49页表8所示。

表8 各指标因素的隶属度

4 模糊综合评价

4.1 初级评价

1)环境性能评价。结合专家意见和脱氮的实际，建立权数向量矩阵 A1={0.7，0.3}，进行模糊线性加权交换，可以得到B1。

2)经济性能评价。根据脱硫技术的实际和经济条件，建立权数向量矩阵A2。

进行模糊线性加权变换，可以得到B2。

3)技术性能评价。权数向量矩阵为A3。

进行模糊线性加权变换，可以得到B3。

4.2 综合评价

3类主要因素的权数分配为A。

由各Uk的评价结果Bk(k=1，2，3)得出总的评价矩阵R。

得到U的综合评价B。

经归一化，可以得到B*。

4.3 评价结果

根据最大隶属原则，技术A(选择性催化还原法)为综合指标下的优先考虑对象，其余各技术推荐顺序依次为:B(选择性非催化还原法)，D(电子束法)，C(吸附法)，E(氧化吸收法)。因此，选择性催化还原法是目前用于燃煤烟气脱氮最合理的技术。

5 结论

1)基于燃煤烟气脱氮技术综合评价较为模糊的特性，将模糊数学综合评价方法引入烟气脱氮技术综合评价体系中。由于烟气脱氮技术评定的指标较多，故采用2级评价的方法，得到比较准确的综合评价结果，具有普遍的借鉴意义。

2)本文研究的模糊综合评价法可将影响评价信息的主观因素控制在比较小的范围内，使评价相对全面和客观。同时，最终以数值的形式对应各种评价方案，数值之间的大小可以说明方案之间的优劣关系，直观性较强，对评价对象的适应性良好，可操作性较好。

3)本文最终的评价结果是在对应的权数矩阵基础上得到的。因此，在使用本文的综合评价方法时，需要根据烟气脱氮工程的实际和要求来确定参与评价的脱氮技术和权数矩阵，以期得到适合特定条件下准确的综合评价结果，顺利实现在经济上实用、在技术上可行的燃煤烟气脱氮技术选型，减少燃煤烟气脱氮技术选用的片面性和盲目性，从而进一步推动燃煤烟气脱氮技术的应用。

［1］郝吉明，王书肖，陆永琪.燃煤二氧化氮污染控制技术手册［M］.北京:化学工业出版社，2005.

［2］郭东明.硫氮污染物防治工程技术及其应用［M］.北京:化学工业出版社，2001.

［3］梁保松，曹殿立.模糊数学及其应用［M］.北京:科学出版社，2007.

［4］Zimmermann H J.Fuzzy set theory and its applications［M］.Beijing:World Book Publishing Company，2011.

［5］何海明.烟气脱氮技术现状及展望［J］.广东化工，2010，39(2):93.

［6］徐 旭，范 凯，温 卓.关于国内外烟气脱氮技术的思考［J］.吉林环境，2011，21(2):8-10.

［7］张艳桥.我国火电行业NOx排放现状及烟气脱氮技术发展［J］.环境保护与循环经济，2010，16(2):64-66.