PW3400 大数据模型耦合仿真

产品概述

SCR烟气脱硝中催化还原反应是气气反应，烟气流场及氨氮摩尔比偏差对整个脱硝系统而言尤为重要。所以需要对整个脱硝反应器及进口烟道进行FLUENT流场模拟，确保脱硝反应充分反应。

在SCR烟气脱硝工艺中，催化剂数量是脱硝反应正常进行的前提条件。在确定催化剂数量时，也对进入催化剂截面处的流场提出要求，包含温度场偏差、速度场偏差、入射角度以及氨氮摩尔比偏差。普为科技采用FLUENT进行CFD仿真的最终目的就是保证脱硝催化剂进口截面的流场均匀，充分的利用催化剂的催化活性，达到最佳的反应效果。

• 基于边缘大数据模型的流场仿真目的

• 基于边缘大数据模型的流场仿真

保证脱硝效率与氨逃逸率不偏离设计值，首先需要保证脱硝烟气流场的均匀性，包括速度场、浓度场及温度场。为了保证流场的均匀分布，需要在分区的条件下，对整个烟道反应器进行流场仿真模拟，与设计经验结合，确定最佳的设计方案。
       根据现场的烟道尺寸，建立等比例模型，并对模型进行CFD仿真。如下图所示：

• 烟气CFD流场仿真设计方案

通过调整导流板、喷氨格栅、区域静态混合器、均流格栅，通过流场仿真确定喷氨格栅界面流场分布与SCR 出口流场分布之间最佳的映射关系，达到精准映射控制的目的。

反应动力学仿真模拟

化学反应动力学研究各种物理、化学因素（如温度、压力、浓度、反应体系中的介质、催化剂、流场和温场分布、停留时间分布等）对脱硝反应速率的影响。普为科技建立动力学仿真模型是通过化学反应动力学的机理研究选择性催化还原脱硝反应效率的模型。通过动力学模型模拟实际电厂运行中的脱硝装置运行效果，可预测不同工况下的脱硝效率和氨逃逸率，对实际生产有指导作用。

 边缘大数据动态模型与动力学仿真模型关联

精准喷氨的边缘大数据动态模型智能算法在运用于工业生产前，需要与此脱硝化学动力学仿真模拟进行关联。通过动力学仿真模型，对边缘大数据动态模型智能算法进行测试，可以达到预学习的功能，有利于后期现场调试的开展。