基于响应曲面法的氨法烟气脱硫效率预测模型

陈艳艳，冷 健，闫业成，张 瑜，向 轶

（1.西安航天动力研究所，陕西 西安710100；2.西安航天源动力工程有限公司，陕西 西安710100；3.西安交通大学 化学工程与技术学院，陕西 西安710049）

我国SO2排放量伴随着工业的迅速发展持续攀 升，2018年SO2排放984.2 万t， 而同年进口硫酸93.5 万t、进口硫磺1078.1 万t，我国SO2严重污染与硫资源短缺形成了鲜明对比[1]。氨法脱硫技术以氨为吸收剂与烟气中的SO2发生中和反应产生硫酸铵等副产品，具有较高的脱硫效率，无二次污染，并且可以实现硫的资源化[2]。近年来氨法脱硫技术不断成熟并在我国得到了快速推广和应用， 据统计，在2015年签订合同的烟气脱硫新建工程机组中，氨法脱硫机组占4%[3]。

氨法脱硫效率是反应氨法脱硫性能的主要指标， 影响脱硫效率的操作参数有浆液pH 值、SO2入口浓度、烟气流速、气液比等[4]。目前对氨法脱硫效率的研究方法主要采用单因素试验设计， 只能考察单一参数对脱硫效率的影响， 无法得出多因素交互作用对脱硫效率的影响， 也无法得出脱硫效率与重要操作参数之间的函数模型。 本文通过响应曲面法对氨法脱硫效率进行了建模分析， 得到了脱硫效率和浆液pH 值、SO2入口浓度、烟气流速、气液比等重要操作参数之间的函数关系， 并分析了各重要参数对脱硫效率的影响， 有助于评价操作参数对氨法脱硫效率的影响程度， 为氨法脱硫运行参数的优化提供了参考。

1 试验

本文数据来源于某化工厂燃煤锅炉烟气氨法脱硫装置（如图1 所示），烟气锅炉烟气经引风机加压后进入吸收塔内， 在浓缩段利用烟气热量对硫酸铵溶液进行增浓，同时对烟气进行增湿降温，增浓后的硫酸铵浆液落入塔底浆液池中，达到一定浓度后，经浆液排出泵送往硫铵后处理系统生产硫酸铵化肥。在浓缩段增湿降温后的烟气经升气帽上升至脱硫段，在脱硫段烟气与雾化的吸收循环液充分接触，脱除烟气中的SO2，生成的亚硫酸铵经塔盘收集至循环槽内，与氧化风机鼓入的空气进行氧化反应，生成硫酸铵溶液。净化后的烟气由吸收塔上部的除雾器、湿式电除雾器除去烟气中的微小液滴， 最后洁净的烟气经塔顶烟囱达标排放。

图1 氨法脱硫工艺流程示意图

本文中SO2入口浓度和烟气流速和由入口CEMS 测点测量，SO2出口浓度由出口CEMS 测点测量，浆液pH 值由pH 测试箱测量，液气比为吸收液流量和烟气流量之比，脱硫效率η 由式（1）定义。

式中，Cin，Cout分别为脱硫塔入口、 出口气体中的SO2体积分数，×10-6。

2 试验结果与讨论

2.1 试验设计方案与结果

本文采用响应曲面模型中的Box-Behnken 试验设计原理，选取X1（SO2入口浓度，×10-6）、X2（浆液pH 值）、X3（烟气流速，m/s）和X4（液气比，L/m3）四个试验因素，以Y（脱硫效率，%）为试验响应值，试验设计方案与结果见表1。

表1 试验设计方案与结果

2.2 模型建立与方差分析

运用Design-Expert 11.0 的二次回归模型对响应结果进行分析， 得到脱硫效率与影响因子之间的二次多项式回归方程如式（2）所示。回归方程的方差分析和显著性检验结果见表2，模型的显著性系数P值<0.0001，说明该模型显著性和可信度较高[5]，同时，模型决定系数R2和校正系数的差值很小， 说明试验数据与回归模型高度吻合， 因此该方程可以对脱硫效率进行分析和预测[6]。

表2 回归方程的方差分析和显著性检验

图2 为氨法脱硫效率的预测值与实际值的对比图，图中斜线表示实际值与预测值完全吻合，由图2可见，在本文研究范围内预测值与实际值十分接近，进一步说明预测模型拟合度较好[7]。

2.3 操作参数的影响检验

由表2 中P值和F值可知， 本脱硫效率预测模型中有6 项（一个线形项X1、三个交叉项X1X2、X1X3、X1X4和两个平方项和）对目标函数影响显著。在预测模型的线形项中，SO2入口浓度对脱硫效率的影响最大，根据双膜理论可知[8]，随着SO2入口浓度升高，烟气中SO2分压增加，从而增加了气相主体与相界面间的分压差， 加快了气液吸收过程， 有利于 SO2的吸收。

图2 氨法脱硫效率预测值与实际值对比图

图3 为脱硫效率响应曲面图。 对于模型中的交叉项，由图3（a）可知，SO2入口浓度X1与浆液pH 值X2的交互作用对脱硫效率影响明显， 当入口SO2浓度较低时，在浆液pH 值由4.0～6.7 逐渐增大的过程中，等势线的密集程度增大，即pH 值对过程脱硫效率的影响较为显著，说明当SO2入口浓度较低时，提高浆液pH 值可以显著提高整体脱硫效率。 而浆液pH 值在高于6.1 以后，pH 值的变化对系统脱硫效率的影响非常小，可以忽略不计。 浆液pH 值的升高主要是其中氨水含量的增多导致的， 由氨法脱硫过程发生的主要化学反应可知[9]，系统中氨水含量增多使NH4HSO3转化为（NH4）2SO3的可逆反应正向进行，系统中的（NH4）2SO3含量增多，提高了吸收液对SO2的吸收能力，从而系统脱硫效率升高。

图3 脱硫效率响应曲面图

由图3（b）可知，SO2入口浓度X1与烟气流速X3的交互作用对脱硫效率影响明显，SO2入口浓度与烟气流速的有效匹配能保证系统较高的脱硫效率，SO2入口浓度较高时， 沿烟气流速升高方向的等势线分布较为密集， 即此时提高烟气流速对系统整体脱硫效率的影响较为显著。SO2入口浓度由极低值不断升高时， 烟气流速在一定范围内适当降低可以保持系统较高的脱硫效率，这是因为烟气流速过快时，烟气在塔内与吸收液的接触时间有限，不能充分反应。 适当降低烟气流速可以保证充分的气液接触时间，利于吸收及进一步的氧化反应，保持较高的脱硫效率。

由图3（c）可知，SO2入口浓度X1与液气比X4的交互作用对脱硫效率影响明显， 当SO2入口浓度一定时，提高液气比可以提高系统的脱硫效率。由于运行数据的SO2入口浓度和液气比取值都在设计范围内，整体变化不太明显，但是从趋势分析及预测可以看出，在SO2入口浓度较高时，液气比升高等势线分布密集， 即提高液气比对过程系统的脱硫效率影响较为明显。这是由于SO2入口浓度较低时，系统的处理能力可以轻松除去其中的SO2，改变参数对脱硫效率的影响并不明显，而SO2入口浓度较高时，系统处理能力的进一步提高需要改变操作参数来有效实现，提高液气比可以强化两相的湍流程度，增加气液接触面积，从而提高脱硫效率。

2.4 预测模型的改进

从表2 中可知预测模型中含有影响较小的因素项，将其去除后可以使模型更具典型性，校正后的脱硫效率预测模型如式（3）所示。 为了评价校正模型的性能，将原始数据代入式（3）中进行方差分析，分析结果如表3 所示。 从表3 中可知，模型的F值高达2219.74，可见校正模型与原始数据的拟合度很高[10]，P值低于0.05，即表示该参数项对模型的影响显著，可见校正模型中的每一项均为显著影响因素，即X1，X2，X3，X4，X1X2，X1X3，X1X4，X2X3，均为影响系统脱硫效率的重要因素。

3 结论

本文对某化工厂燃煤烟气氨法脱硫效率进行了建模分析，采用响应曲面法建立了SO2入口浓度、浆液pH 值、烟气流速和液气比等参数对脱硫效率的影响预测模型， 通过方差分析得出SO2入口浓度对脱硫效率的影响最大， 同时SO2入口浓度与其他三项的交互作用对脱硫效率也有较大影响。 通过对操作参数的检验，去除不显著因素的影响，得到了脱硫效率的校正预测模型，校正模型与实验数据非常吻合，为氨法脱硫工艺参数的设计优化提供了一定依据。

表3 校正模型的方差分析和显著性检验