基于响应面法的电除尘器导流板优化布置

熊远南，周晓湘，汪永威，吕小林，于伟静，丁朋果，王 强，王 泽



基于响应面法的电除尘器导流板优化布置

熊远南1，周晓湘1，汪永威1，吕小林1，于伟静1，丁朋果1，王 强1，王 泽2

（1.中国大唐集团科学技术研究院有限公司华中电力试验研究院，河南 郑州 450000； 2.中国科学院过程工程研究所多相复杂系统国家重点实验室，北京 100190）

本文以某电厂2×300 MW机组配套的电除尘器为原型，运用计算流体动力学（CFD）软件对电除尘器进口烟箱内部的气流分布进行数值模拟研究，现场测试结果验证了数值模拟的准确性和可靠性；采用3因素3水平的Box-Behnken Design试验设计，对不同导流板布置下的进口烟箱进行数值模拟研究，并基于响应面法深入探讨了导流板角度、安装块数和位置对气流分布均匀性的影响。结合响应面优化分析，确定了电除尘器竖井烟道中导流板最优设计方案：在电除尘器入口竖井烟道顶部Y方向0.9 m处安装2块圆心角为60°的弧形导流板，可使监测截面处两室流量偏差程度δ值由原来的±13.6%降低至±2.12%，且速度相对均方根值接近0.16，满足设计要求。

电除尘器；数值模拟；响应面法；Box-Behnken Design；导流板；气流均匀性

近年来，我国雾霾天气频发，细微颗粒物排放已成为大气污染的主要来源，不仅影响大气质量和能见度，还易被人体吸入肺部，严重危害身体健 康[1-3]。电除尘器作为烟尘净化的有效设备，凭借其烟气处理量大、运行稳定、除尘效率高以及维护方便等优势[4-5]，广泛应用于电力、冶金、建材和化工等众多工业领域。据中国电力企业联合会统计，截止2017年底，我国火力发电机组配备电除尘器的数量占到总装机的68%左右。目前，我国标准对于电力企业粉尘排放的要求也日趋严格，最新发布的《火电厂大气污染物排放标准》（GB 13223—2011）规定所有的燃煤机组烟尘排放质量浓度要求控制在30 mg/m3以下[6]。同时，对PM2.5细颗粒物、重金属等排放的监控也已经启动，这无疑对电除尘器的设计、安装、运行提出了更高的要求。因此，如何有效提高电除尘器的效率和经济性是当前研究的热点。

电除尘器内部气流分布是影响其性能的关键因素，一般而言电除尘器烟道内流场的均匀性越好，双室流量分配越均衡，除尘效率就会越高[7-8]。通常可通过优化电除尘烟道结构和布置导流板的方式来调整烟道流量分配[9-10]，从而既改善了烟气流的运动状况，又减轻了烟尘颗粒在烟道内的局部沉积和冲击磨损程度，同时还降低了电除尘器系统的运行阻力。

目前，对电除尘器烟道流场的优化研究主要是通过物模试验和计算流体动力学（CFD）数值模拟的方法[11-13]。由于燃煤电厂烟气在电除尘器内的流动一般为复杂的气固多相流[14]，且难以精准测试气相流场以及颗粒运动特性，如果直接进行物模试验，势必会耗费大量的时间和成本。与物模试验相比，数值模拟具有许多独特的优点，如成本低、周期短、能够准确获得研究对象在实际工况下的各种运行参数。此外，响应面法（Response surface methodology，RSM）是一种基于试验设计、模型建立和结果检验等多种手段的组合，寻求最佳设计且条件寻优较为合理的方法，一般适合于多变量复杂体系的优化分析。RSM通过对试验数据的模型拟合、回归分析和响应曲面的绘制，不仅可以评价各因素变量对响应结果影响的显著性，而且能够有效预测最佳设计条件和响应最优值[15]。Box-Behnken Design简称BBD设计法是RSM分析中最常用的设计方法，可在大幅减少试验次数的同时达到优化要求，广泛应用于化工、食品和医药领域[16-18]。因此，本文将响应面法应用于电除尘器烟道流场优化的数值模拟研究中，结合RSM分析结果确定竖井烟道中导流板最佳布置方式，实现了电除尘系统结构的优化，解决了电除尘器两室流量分配和气流分布不均问题。

1 建立模型

某电厂2×300 MW机组，锅炉蒸汽流量为 1 025.0 t/h，其尾部配套2台双室卧式5电场电除尘器。由于2台除尘器的结构对称，处理气量基本相等，因此仅以1台电除尘器作为研究对象。图1为2×300 MW机组配套电除尘器三维几何模型。由图1可见，燃煤锅炉产生的原烟气直接从空气预热器出口经由竖井烟道转弯分流后穿过A/B两侧水平烟道，经由2个进口喇叭分配到电除尘器A/B两室本体内，除尘后的净烟气再通过出口喇叭的2个水平烟道引出并入到1个垂直出口烟箱。

图1 2×300 MW机组配套电除尘器三维几何模型

由于受到空间布局限制，单台电除尘器的2个进口喇叭结构不对称，存在两室流量偏差较大，除尘效率不达标的现象，因此需对电除尘器竖井烟道内的导流板进行优化布置。

1.1 模型与网格划分

采用ICEM 15.0软件，按照 1:1的比例建立电除尘器几何模型。按照流通面积不变的原则，对除尘器2个喇叭口的多孔均布板进行了简化，3层均布板的开孔率分别为45%、50%和60%。由于含尘烟气只在电除尘器进口烟箱进行流量分配，因此为了节省计算资源和时间，本文只对除尘器的进口烟箱部分进行数值计算。电除尘器原结构入口竖井烟道模型及网格划分如图2所示。由图2可见，原进口烟箱模型中主要包括入口竖井烟道、A/B两室入口烟道以及喇叭口，在竖井烟道顶部中间安装了 2块弧形导流板，A室进口圆弧段烟道处布置了 4块立式弧形导流板，B室进口烟道布置了2块 折线型导流板。竖井烟道模型尺寸为 7 600 mm× 8 000 mm×2 000 mm，A室的进口烟道包括直角段和圆弧段2部分，其中直角段烟道尺寸为3 180 mm× 3 600 mm×3 200 mm，圆弧段烟道的弧度为90°，半径为4 146 mm；B室进口烟道均为矩形烟道，其尺寸为7 280 mm×3 600 mm×3 200 mm。

考虑到电除尘器进口烟箱结构的复杂性，本文采用非结构化网格方式对模型进行网格划分，同时对关键部分（导流板和多孔均布板）的网格进行局部加密。通过比较不同网格数量下进口烟箱的阻力压降，以考察网格密度变化对计算结果的影响，结果如图3所示。由图3可知，当网格数大于750万时，阻力压降基本不发生变化，且与现场测试的阻力压降值（212 Pa）较为接近。因此，在节省计算资源的前提下，网格总数约为750万，可满足计算精度要求。

图3 网格无关性验证

1.2 模型假设与边界条件

电除尘器进口烟箱内的烟气流动为复杂的三维湍流，为了比较不同时间点的运动状况，采用瞬态模拟跟踪。根据现场测试结果，烟道入口的烟气平均流速为16.5 m/s，烟尘的平均质量流率为 8.33 kg/s，颗粒相的体积分数约2.57%，故考虑采用DPM模型对烟尘颗粒在电除尘器内部的运动轨迹进行了数值仿真[19-20]。

模型假设：1）电除尘器进口烟箱内烟气烟气流动不可压缩，不考虑传热问题，且黏度较小；2）烟尘颗粒为质点，可忽略质量，颗粒随烟气运动过程中不发生凝并和生长；3）在不影响整体流场的前提下，为简化计算，建模时不考虑电除尘器的内部构件。因此，电除尘器进口烟箱的含尘烟气流动过程可简化为不可压缩、瞬态、等温的气固两相湍流；计算时采用标准的-模型来求解湍流问 题[21]，粉尘颗粒的运动采用随机轨道模型，同时考虑气相与颗粒之间的耦合作用。

边界条件设置：入口为速度入口，颗粒相喷射采用Surface方式从入口面直接喷入，设定颗粒入口速度和烟气相同；出口为压力出口，颗粒相特性为逃逸；入口与出口湍流强度、水力直径根据实际工况和参数设置；导流板、多孔板和墙壁采用固体壁面边界条件，采用无滑移壁面条件，壁面边界层采用壁面函数法处理，颗粒相特性为反射。

控制方程包括连续性方程、动量方程、方程和方程，为了提高计算精度，模拟方法采用SIMPLE算法，对流项差分格式采用二阶迎风格式。在Fluent软件的图形窗口中监视各计算变量残差的变化，以检查计算的收敛性和终止条件。

1.3 评价标准

为直观描述不同工况时电除尘器A/B两室喇叭进出口气流的均布性，本文采用了速度相对均方根值对其进行评价。代表监测截面各测点气流速度与平均速度的离散程度，值越大表示烟道内的气流分布均匀性越差。根据《电除尘器》（DL/T 514—2017）的判定标准：≤0.25为合格，≤0.10为优，计算公式为

一般电除尘器两室设计流量偏差小于±5%，本文采用以下公式来计算电除尘器两室气流偏差程度值，以此分析评价导流板的均流效果。

式中：值为A/B两室流量偏差程度，%；A、B为烟气经过除尘器A/B两室的质量流率，kg/s。

2 模型验证及初步优化

2.1 模型验证及数值分析

该电除尘器每个进口矩形烟道高度和宽度方向尺寸均为3 600 mm×3 200 mm，试验在监测截面顶部（方向）方向上开设4个测孔，在每个测孔垂直方向（方向）分布16个侧点，即每个进口烟道总共64个测点。在机组接近100%负荷且稳定工况下，采用3012H型自动烟尘测试仪及配套的S型皮托管在电除尘器的A/B 2个进口烟道监测截面处，利用网格法顺序实际测量出每点的烟气流速。本次流场模拟研究采用Fluent 15.0商业软件，对电除尘器进口烟箱的烟道流场进行数值计算，且对比了A/B两室进口烟道监测截面处各测点烟气速度的现场测试和数值模拟结果，对比结果如图4及表1所示。由图4可以看出：现场测试和数值模拟结果均显示位于监测截面中心位置=±1.8 m测点的烟气流速最低，越靠近截面两端流速越大；整体上数值模拟所得监测截面处烟气速度分布曲线与现场实测结果保持一致，说明数值模拟烟道内流场分布的结果可靠。由表1数据可知：A/B两室监测截面烟气平均流速、速度相对均方根值以及烟尘质量浓度的现场测试和数值模拟结果较为接近，进一步说明数值模拟能够准确反映电除尘器的实际运行情况；现场测试数据和数值模拟结果的相对误差≤6%，在误差允许内，可满足工程计算精度要求。

图4 监测截面各测点烟气速度数值模拟与现场测试结果对比

表1 电除尘器A/B侧截面现场试验和数值模拟结果对比

Tab.1 Comparison between the numerical simulation and field test results of monitoring cross-section of the ESP at A and B side

图5显示了进口烟箱A/B监测截面烟气速度和烟尘颗粒的质量浓度分布。由图5可见，A/B两室监测截面的值均大于0.25，电除尘器烟道内部气流向B室严重偏流。现场测试和数值模拟结果均显示原电除尘器烟道流场分布均匀性较差。

图5 监测截面烟气速度分布和烟尘颗粒分布

2.2 导流板初步优化

原电除尘器进口烟箱结构不对称，且竖井烟道中导流板布置方式不当，导致A/B两室烟气偏流现象较为严重，速度分布极不均匀。为此，本文对竖井烟道的初步改造方案如下：1）拆除竖井烟道顶部原有的2片磨损严重的旧弧形导流板；2）在竖井烟道中间顶部横梁加装1块角度90°，半径为 3 600 mm，厚度为50 mm的弧形导流板，本文称优化设计0方案。

表2 电除尘器竖井烟道导流板优化前后A/B侧数值模拟结果对比

Tab.2 Numerical simulation results of cross-section of the ESP at A/B side before and after the optimization

3 响应面分析及优化

3.1 导流板BBD设计

为了进一步提高电除尘器内部气流分布的均匀性，可加装弧形导流板从而控制烟气流入方向，缓解烟道内流场的大涡旋现象。为了快速且有效地确定竖井烟道中弧形导流板的最佳设计方案，本文采用Design Expert软件对电除尘器入口竖井烟道弧形导流板布置进行BBD试验设计，其总体布置方案如图7所示。

图7 电除尘器竖井烟道弧形导流板总体布置方案

BBD试验选取影响电除尘器内部气流分布均流效果的3种关键因素，且每种因素选取3个水平，其中–1、0和1分别对应自变量中的低、中和高水平。对每组模型进行数值模拟，获取电除尘器进口烟箱的流场分布情况。表3为电除尘器竖井烟道弧形导流板设计因素及水平。

表3 电除尘器竖井烟道弧形导流板BBD试验设计因素及水平

Tab.3 The design factors and levels of the arc guide plates in shaft flue of the ESP

3.2 优化结果

BBD试验以弧形导流板的安装角度（）、安装块数（）和方向安装位置（）为自变量，以两室流量偏差程度值和速度均方根值这2个关键指标作为响应值。整个模拟试验过程包括12次析因部分试验，3次中心点重复试验，用以估计试验误差。析因点为自变量取值在角度、块数和位置中任何一个高值或者低值的设计点，而零点为整个设计区域的中心点。通过RSM优化分析，整理得到的不同优化设计方案的数值模拟结果见表4。由 表4可以看出，第1、第8和第15组试验设计应该为竖井烟道中弧形导流板布置的最佳方式，采用这种设计能够将值由±13.6%降低至±2.12%左右，值仅约为0.161，有效地改善了烟道内部流场的均匀性，而均匀的烟气流场可实现良好的流态化，加强了两室烟气流动的平衡性。

表4 电除尘器竖井烟道弧形导流板BBD试验设计及响应值

Tab.4 The BBD test designs and response values of the arc guide plates in shaft flue of the ESP

图8为各因素及其交互作用对和的响应曲面。由图8可知：当弧形导流板角度为60°时可以有效降地低电除尘器两室偏流程度，相比其他弧形导流板角度能获得更好的气流分布均匀性；在一定条件下，调整弧形导流板的安装位置也可以优化气流分布，当安装位置=0.9 m时，均流效果更佳；和值随着弧形导流板安装数量的增加而逐渐降低至趋于稳定。这主要是由于烟道结构本身布置不合理，当在竖井烟道中安装1片弧形导流板时，能够改善除尘器进口烟气的流量分配，但还不足以消除内部强烈的旋流现象；当加装2片弧形导流板后，旋流基本可以消除，气流分布更加均匀，同时A、B两室进口阻力更加接近，平衡了两室流量分配，颗粒相在除尘器内的流动也更均匀；当设置3块弧形导流板时，流量分配和流场均匀性的改善程度并不大，因此弧形导流板的安装块数并不是越多越好，需合理布置。

图8 各因素及其交互作用对d 和s 的响应曲面

3.3 模型拟合分析

表5为二次拟合模型参数。

表5 二次拟合模型参数

Tab.5 Parameters of the quadratic fitting model

由表5可知：二次拟合模型的校正决定系数基本接近于1，表示几乎100%的变异可用模型解释；预测决定系数分别为0.933 3和0.991 5，均表示该模型符合实际情况；调整决定系数分别为0.987 4和0.998 4，越接近于1，越说明该模型对试验设计的响应值的估计较为正确；预测决定系数值与调整决定系数值非常接近，可认为响应面方程不需要继续优化；和与各因素之间二次拟合模型的信噪比分别为30.825和75.879，这也说明了该响应面预测模型精度较高，能够实现可靠预测。

两室流量偏差程度与各因素、和之间的二次拟合模型方程如下：

监测截面的速度均方根值与各因素、和之间的二次拟合模型方程如下：

上述方程定量地描述了响应值和与各因素、和之间的关系，可实现弧形导流板的精准化设计，能够指弧形导电除尘器进口烟道的流场均匀性优化设计。

3.4 弧形导流板最佳设计方案

RSM分析得到的优化结果仅为预测结果，因此为了检验响应面优化方法的可行性还需通过重复模拟加以验证。如果在最佳设计条件下，模拟结果与优化结果一致，则表明RSM优化是有效的。根据响应面及数值分析，得到的竖井烟道弧形导流板最佳设计方案见表6。

表6 弧形导流板最佳设计下响应面预测值和模拟验证结果

Tab.6 The predicted values of response surface and the verification results of numerical simulation under the optimum arc guide plate design conditions

综合比较上述3组试验设计，电除尘器竖井烟道弧形导流板的最佳布置方式是在=0.9 m处安装2块角度60°的弧形导流板，和最优值分别能够达到2.12%和0.163左右。

4 结 语

通过对比电除尘器监测截面流场分布的现场测试和数值模拟结果，充分说明了CFD数值模拟电除尘器内部流场是可靠的，可用来优化调整电除尘器烟道气流分布的均匀性。本文采用响应面法和BBD试验设计对电除尘器烟道流场进行数值模拟研究，全面且有效地分析导流板各设计参数对其均流效果的影响程度，快速地确定了导流板最佳设计方案。根据不同设计参数下的数值模拟结果，结合响应面分析拟合得到了在100%负荷工况下响应值和与导流板角度、安装块数和位置的二次拟合模型，为实际电除尘器烟道结构的优化设计提供依据，具有重要的工程应用价值。

［1］ 寿春晖, 祁志福, 谢尉扬, 等. 低低温电除尘器颗粒物脱除特性的工程应用试验研究[J]. 中国电机工程学报, 2016, 36(16): 4326-4332. SHOU Chunhui, QI Zhifu, XIE Weiyang, et al. Experimental study on engineering application of particulate matter removal characteristics of low-low temperature electrostatic precipitator[J]. Proceedings of the CSEE, 2016, 36(16): 4326-4332.

［2］ YI H H, HAO J M, DUAN L, et al. Fine particle and trace element emissions from an anthracite coal-fired power plant equipped with a bag-house in China[J]. Fuel, 2008, 87(10/11): 2050-2057.

［3］ 郝吉明, 段雷, 易红宏, 等. 燃烧源可吸入颗粒物的物理化学特征[M]. 北京: 科学出版社, 2008: 1-3, 70-76. HAO Jiming, DUAN Lei, YI Honghong, et al. The physical and chemical characteristics of inhalable particles from combustion sources[M]. Beijing: Science Press, 2008: 1-3, 70-76.

［4］ 刘含笑, 郦建国, 姚宇平, 等. 电除尘器飞灰粒径表征及细颗粒降温团聚[J]. 化工进展, 2018, 37(6): 2413-2425.LIU Hanxiao, LI Jianguo, YAO Yuping, et al. Fly ash particle characterization of electrostatic precipitators and cooling agglomeration for fine particles[J]. Chemical Industry and Engineering Progress, 2018, 37(6): 2413-2425.

［5］ 纪世昌. 静电除尘器气流分布数值模拟[J]. 环境工程学报, 2016, 10(4): 1956-1960. JI Shichang. Numerical simulation of airflow distribution in electrostatic precipitator[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2016, 10(4): 1956-1960.

［6］ 中华人民共和国环境保护部和国家质量监督检验检疫总局.火电厂大气污染物排放标准: GB 13223—2011[S]. 北京: 中国环境科学出版社, 2012. Ministry of Environmental Protection of the People’s Republic of China and State Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine. Emission standard of air pollutants for thermal power plants: GB 13223—2011[S]. Beijing: China Environmental Science Press, 2012.

［7］ 马修元, 申智勇, 李志强. 湿式静电除尘系统流场数值模拟与优化[J]. 热力发电, 2016, 45(5): 94-99. MA Xiuyuan, SHEN Zhiyong, LI Zhiqiang. Numerical modeling and optimal design of flow field for a Wet electrostatic precipitator system[J]. Thermal Power Generation, 2016, 45(5): 94-99.

［8］ 王珍, 曹文广, 彭维明. 电除尘器上下游烟道流场分析及优化设计[J]. 环境工程学报, 2016, 10 (12): 7183-7187. WANG Zhen, CAO Wenguang, PENG Weiming. Numerical simulation and optimizing design of gas-flow distribution of electrostatic precipitator[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2016, 10(12): 7183-7187.

［9］ 王为术, 上官闪闪, 姚明宇, 等. 300 MW燃煤锅炉SCR脱硝系统导流装置的设计优化[J]. 煤炭学报, 2015, 40(7): 1634-1640. WANG Weishu, SHANGGUAN Shanshan, YAO Mingyu, et al. Design and optimization of guide vanes in a 300 MW coal-fired boiler SCR system[J]. Journal of China Coal Society, 2015, 40(7): 1634-1640.

［10］ 陈杰, 陈剑佩, 章嵩松. 电除尘器烟道内气流分布的数值模拟[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2013, 39(4): 383-389.CHEN Jie, CHEN Jianpei, ZHANG Songsong. Numerical simulation on gas flow distributionin electrostatic precipitator ducts[J]. Journal of East China University of Science and Technology (Natural Science Edition), 2013, 39(4): 383-389.

［11］ 邵毅敏, 王洪江, 熊绍武, 等. 粉尘对电除尘器气流分布影响仿真研究[J]. 环境工程学报, 2009, 3(3): 516-520. SHAO Yimin, WANG Hongjiang, XIONG Shaowu, et al. Simulation of the influence of dust particles on the airflow distribution within electrostatic precipitation[J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2009, 3(3): 516-520.

［12］ 齐晓娟, 李凤瑞, 周晓耘. 电除尘器进口矩形烟道气流分布改进的CFD模拟[J]. 环境工程学报, 2011, 5(2): 404-408. QI Xiaojuan, LI Fengrui, ZHOU Xiaoyun. Alteration of flue gas distribution in the rectangular gas duct of electrostatic precipitator with CFD computation software [J]. Chinese Journal of Environmental Engineering, 2011, 5(2): 404-408.

［13］ BHASKER C. Flow simulation in electro-static-precipitator (ESP) ducts with turning vanes[J]. Advances in Engineering Software, 2011, 42(7): 501-512.

［14］ 龙正伟, 冯壮波, 姚强. 静电除尘器数值模拟[J]. 化工学报, 2012, 63(11): 3393-3401. LONG Zhengwei, FENG Zhuangbo, YAO Qiang. Numerical modeling of electrostatic precipitator[J]. Journal of Chemical Industry and Engineering, 2012, 63(11): 3393-3401.

［15］ 付自国, 乔登攀, 郭忠林, 等. 基于RSM-BBD的废石-风砂胶结体配合比与强度试验研究[J]. 煤炭学报, 2018, 43(3): 694-703. FU Ziguo, QIAO Dengpan, GUO Zhonglin, et al. Experimental research on mixture proportion and strength of cemented hydraulic fill with waste rock and eolian sand based on RSM-BBD[J]. Journal of China Coal Society, 2018, 43(3): 694-703.

［16］ SHAHRI F B, NIAZI A. Synthesis of modified maghemite nanoparticles and its application for removal of acridine orange from aqueous solutions by using Box-Behnken design[J]. Journal of Magnetism & Magnetic Materials, 2015, 396: 318-326.

［17］ XIONG Y , CHEN W , ZENG A . Optimization for catalytic performances of Hβ zeolite in the acylation of 2-methylfuran by surface modification and solvents effect[J]. Research on Chemical Intermediates, 2017, 43(3): 1557-1574.

［18］ TARLEY C R T, SILVEIRA G, SANTOS W N L D, et al. Chemometric tools in electroanalytical chemistry: methods for optimization based on factorial design and response surface methodology[J]. Microchemical Journal, 2009, 92(1): 58-67.

［19］ 张建平, 丁权飞, 戴咏夏, 等. 多场耦合作用下静电除尘器粉尘颗粒运动轨迹模拟[J]. 煤炭学报, 2011, 36(2): 298-303. ZHANG Jianping, DING Quanfei, DAI Yongxia, et al. Simulation of particle trajectory in electrostatic precipitator under multi-field coupling[J]. Journal of China Coal Society, 2011, 36(2): 298-303.

［20］ 王为术, 刘军, 王保文, 等. 600 MW超临界W火焰锅炉无烟煤燃烧NO释放规律研究[J]. 煤炭学报, 2011, 36(6): 993-998. WANG Weishu, LIU Jun, WANG Baowen, et a1. Study on the NOemission during the combustion of anthracite coal in 600 MW supercritical pressure W-flame boiler [J]. Journal of China Coal Society, 2011, 36(6): 993-998.

［21］ KIM S H, PARK H S, LEE K W. Theoretical model of electrostatic precipitator performance for collecting polydisperse particle[J]. Journal of Electrostatics, 2001, 50(3): 177-190.

Optimization of arrangement of turning vanes in electrostatic precipitator based on response surface methodology

XIONG Yuannan1, ZHOU Xiaoxiang1, WANG Yongwei1, LYU Xiaolin1, YU Weijing1, DING Pengguo1, WANG Qiang1, WANG Ze2

(1. Datang Central-China Electric Power Test Research Institute, Zhengzhou 450000, Zhengzhou, China; 2. State Key Laboratory of Multi-phase Complex Systems, Institute of Process Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)

The gas flow distribution in the electrostatic precipitator (ESP) ducts of a 2×300 MW unit was numerically simulated with computational fluid dynamics (CFD) software, and the accuracy and reliability of the numerical simulation on flue gas distribution was verified by field test results. A three-level, three-variable Box-Benkhen design combined with response surface methodology was employed to determine the optimal vanes design of the inlet shaft flue of the ESP. The numerical simulation of inlet smokebox unit under different settings of the turning vanes was carried out. Subsequently, on the basis of response surface method, the effect of guide plate angles, setting potion and numbers of turning vanes on the uniformity of airflow distribution was deeply discussed. The results showed that better airflow distribution uniformity could be achieved by optimizing the arrangement of guide plates in ESP inlet dust at the following designs: central angle=60°, setting potion Y=0.9 m, installed numbers=2. In this case, the relative difference in the gas flux in different pipelines δ could be decreased from ±13.6% to ±2.12%, and the root mean square values σ of the flue gas velocity distribution in the monitoring cross-section was reduced up to about 0.16, which meets the optimum design demand.

electrostatic precipitator, numerical simulation, response surface methodology, Box-Benkhen design, guide plate, airflow distribution uniformity

National Key Research and Development Program (2018YFB0605000)

X511

A

10.19666/j.rlfd.201809163

熊远南, 周晓湘, 汪永威, 等. 基于响应面法的电除尘器导流板优化布置[J]. 热力发电, 2019, 48(3): 87-95. XIONG Yuannan, ZHOU Xiaoxiang, WANG Yongwei, et al. Optimization of arrangement of turning vanes in electrostatic precipitator based on response surface methodology[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(3): 87-95.

2018-09-27

国家重点研发计划项目(2018YFB0605000)

熊远南(1992—)，男，硕士，工程师，主要研究方向为大气污染控制及工业水处理技术，xyn07915060@163.com。

（责任编辑 杨嘉蕾）