脱硫系统自动化控制：氢氧化镁浆液pH实时监测的智能算法革新

一、传统pH监测痛点与智能算法突破方向

在氢氧化镁湿法脱硫工艺中，浆液pH值既是脱硫效率的“指挥棒”，也是系统稳定性的“晴雨表”。然而传统监测方式面临三重挑战：

电极寿命短：浆液中高浓度硫酸镁结晶、粉尘磨损导致pH电极平均寿命仅3-6个月，年维护成本超20万元/套；

测量滞后性：离线取样分析耗时15-30分钟，难以匹配烟气SO₂浓度瞬时波动（波动幅度可达±200mg/m³）；

控制粗放：人工调节供浆阀门开度的响应延迟达10-20分钟，易引发pH值超调（波动范围±0.5以上），加剧塔内结垢风险。

智能算法的引入，通过**“软测量+预测控制”双轮驱动**，正在重构脱硫系统自动化控制范式。基于某660MW机组实测数据，智能算法可将pH控制精度提升至±0.1，脱硫效率稳定性提高12%，年节约氢氧化镁消耗量8%-15%。

二、智能算法技术架构与核心模块

1. 多源数据融合的软测量模型

突破单一电极依赖，构建**“物理测量+数据驱动”混合传感网络**：

硬件层：采用浆液密度/pH联合测量装置，通过DN20微流量取样（流量＜8L/min）、差压法密度补偿（精度±10kg/m³）降低电极磨损，延长标定周期至90天1；

数据层：集成DCS实时数据（浆液循环量、氧化风量、入口SO₂浓度）与LSTM时序预测模型，建立pH值的动态数字孪生体2。当电极故障时，模型仍能通过烟气流量（Qgas）、钙硫比（Ca/S）等14个辅助变量输出预测值，误差率＜2%。

2. LSTM-ARIMA混合预测算法

针对pH值变化的**“大惯性+非线性”特性**，设计分层预测架构：

长周期趋势捕捉：采用LSTM网络（隐藏层128节点）学习历史72小时数据，提取浆液缓冲容量、镁离子溶出速率等深层特征；

短周期波动修正：叠加ARIMA模型（p=3,d=1,q=2）实时校正烟气负荷突变引起的预测偏差，使15分钟预测均方根误差（RMSE）降至0.082。

3. 多目标优化控制引擎

开发MMPC（多模型预测控制）算法，实现供浆量、氧化风量的协同优化：

目标函数：min{J=α·(pH-pH_set)² + β·ΔQ_slurry + γ·C_gypsum}，其中α、β、γ为权重系数，分别对应脱硫效率、氢氧化镁消耗量、石膏品质；

约束条件：pH∈[5.8,6.5]、浆液密度＜1250kg/m³、氧化率＞95%36。通过滚动时域优化，供浆阀门开度调节频率从5次/小时降至1.2次/小时，阀门寿命延长3倍。

三、工程实践与效益验证

宁波某660MW超超临界机组应用案例显示：

指标 人工控制 智能算法控制 提升幅度

pH波动范围 ±0.5 ±0.15 70%

SO₂排放达标率 92% 99.7% +7.7%

氢氧化镁单耗 0.85t/h 0.73t/h -14%

石膏结晶度 80% 93% +16%

年维护成本 185万元 102万元 -45%

该系统的核心创新在于**“三阶闭环控制”**：

感知闭环：联合测量装置每60秒向DCS传输密度/pH值，同步触发电极自清洁程序（高压水射流+超声波震荡）；

预测闭环：LSTM模型每5分钟更新未来30分钟pH趋势，指导供浆前馈调节；

执行闭环：模糊PID控制器根据预测偏差动态调整P、I、D参数，响应时间缩短至45秒。

四、技术演进与产业价值

1. 边缘计算与云边协同

部署嵌入式AI芯片（如英伟达Jetson系列），将预测模型推理时间从2.1秒压缩至0.3秒，满足船舶脱硫系统毫秒级响应需求。

2. 数字孪生深度应用

构建浆液反应动力学数字孪生体，通过CFD仿真优化喷淋层布局，使液气比从8L/m³降至5.5L/m³，电耗降低18%。

3. 产业链协同升级

上游：高精度pH传感器国产化（精度±0.01），打破欧美企业垄断；

下游：输出“脱硫效率保障+副产品增值”组合服务，石膏纯度提升至98.5%，可直接用于医用石膏生产。

氢氧化镁脱硫系统的智能化升级，本质是“工艺机理+数据科学”的深度融合。当LSTM网络遇见镁离子传质方程，当预测控制邂逅缓冲容量动力学，一场由算法驱动的脱硫效率革命正加速到来。据测算，2028年全球智能脱硫控制系统市场规模将突破50亿美元，其中pH实时监测模块占比超60%。在这场变革中，掌握核心算法的企业将主导下一代环保装备的产业格局。