大唐环境环保分公司副总经理（主持工作）、党委副书记 肖力
一、半干法脱硫技术概述与工程挑战
半干法脱硫技术作为一种介于湿法和干法之间的烟气净化工艺，凭借其系统简单、投资运行成本低、无废水排放等特点，在中小型燃煤机组和钢铁烧结等领域的超低排放改造中具有重要应用价值。该技术通过钙基吸收剂与烟气中的SO₂发生气-液-固三相反应，实现硫化物的高效脱除。主流工艺包括旋转喷雾半干法和循环流化床脱硫等技术，脱硫效率可达90%以上，在理想条件下可达97%。
然而，半干法脱硫系统在工程应用中面临核心挑战。首要问题是钙硫比偏离，因依赖经验设计，实际运行钙硫比偏离理想值达18%-32%，导致年物料浪费超十万吨。此外，系统抗干扰能力不足，特别是在钢铁烧结等工况中，烟气参数波动大（负荷变化可达40%以上），传统PID控制难以适应这种非线性、大滞后过程，造成排放浓度波动大，难以稳定达到SO₂≤35mg/Nm³的超低排放标准。
二、多尺度建模与智能控制创新方案
（一）微观机理与宏观系统集成建模
针对半干法脱硫过程的复杂性，本研究采用多尺度建模方法。在微观层面，通过分子动力学模拟解析SO₂与钙基吸收剂的相互作用机制，揭示反应路径与能垒。模拟表明，水分子存在可显著降低反应能量障碍，提高反应速率。基于此，对传统双膜传质理论进行修正，引入表面反应修正因子和颗粒堵塞系数，使模型预测误差降至10%以下。
在宏观层面，构建集成物质流、能量流与多相流的多模块衡算系统：
1.热力学平衡模块：计算反应塔内温度分布和蒸发平衡，建立烟气参数与温度场的映射关系
2.反应动力学模块：结合本征反应速率和宏观传质速率，描述SO₂去除动力学过程
3.多相流场模块：采用CFD模拟气流分布和颗粒运动，指导流场优化设计
这种多尺度集成方法能够量化参数间的耦合关系（如钙硫比变化对塔内温度场的影响），为智能控制提供精准的数字孪生平台。
（二）液态神经网络算法与物理约束融合
液态神经网络是一种具有高度适应性和解释性的神经网络架构，其核心创新在于网络权重随输入信号动态调整，如同真实液体随容器形态变化。本研究将LNN算法与脱硫系统物理约束相结合，开发新型智能控制器：
1.物理信息嵌入：将质量守恒、能量守恒等物理定律以约束形式嵌入损失函数，确保输出符合物理规律
2.多时间尺度建模：同时捕捉快速变化的烟气参数、中等速度的浆液蒸发过程以及缓慢的系统特性漂移
3.液态门控机制：防止动态网络状态震荡发散，保障系统稳定性
LNN控制器通过融合实时数据与物理约束，动态优化钙硫比等关键参数。当烟气SO₂浓度突变时，控制器综合塔内温度、湿度等多变量信息，计算出既保效率又避免消耗过量的最佳钙硫比。
三、工程应用案例与绩效分析
（一）案例背景与系统配置
以某300MW燃煤电站脱硫系统改造为例。原系统采用常规DCS控制，钙硫比失调（1.6-1.8，偏离设计值20%以上），脱硫效率波动大（85%-92%），无法稳定达到超低排放要求。
改造工程保留核心设备，对控制系统进行智能化升级：增加烟气成分在线监测仪、浆液浓度传感器等硬件，部署基于多尺度建模和LNN算法的智能控制系统。控制策略采用级联优化结构，外回路以出口SO₂浓度为主被控变量（目标值30mg/Nm³），内回路通过LNN动态优化钙硫比设定值，并引入前馈机制应对负荷和煤质变化。
（二）性能评估与效益分析
系统投入运行后，性能显著提升：
1.钙硫比优化：从1.6-1.8稳定至1.3-1.4，吸收剂年消耗量减少18%，节约石灰粉约12，000吨/年
2.排放控制：出口SO₂浓度稳定在20-35mg/Nm³，平均28mg/Nm³，脱硫效率由90.5%±3.2%提升至94.8%±1.5%
3.能耗降低：系统能耗降低5.5%，非计划停机减少70%
在变工况测试中，系统表现出卓越鲁棒性。锅炉负荷从75%突增至100%时，传统控制需15-20分钟重新稳定，而智能系统仅需8分钟，且排放浓度无超标。燃煤硫含量变化适应性测试显示，系统能根据煤质数据提前调整参数，避免排放尖峰或吸收剂过量问题。
四、推广前景与技术发展建议
（一）技术推广前景
随着超低排放要求的深入推进，智能优化半干法脱硫技术市场前景广阔：
1.中小燃煤机组：空间和资金限制使其成为湿法脱硫的理想替代方案
2.钢铁烧结与球团烟气治理：应对烟气负荷40%-100%波动的能力得到验证（马钢、沙钢案例）
3.工业锅炉与废弃物焚烧：灵活适应性契合规模较小但标准严格的治理需求
预计未来年脱除污染物总量超150万吨，对环保产业发展和空气质量改善具有重要意义。
（二）发展建议
基于研究与实践，提出以下建议：
1.深化数据融合：扩大数据采集范围，建立全生命周期数字孪生系统，实现预测性维护
2.推进副产物资源化：开发脱硫灰高值化利用技术，如作为高炉水渣磨细系统添加剂（1-5%比例）
3.制定技术标准：规范智能控制系统性能测试评估标准，确保应用可靠性
4.探索协同控制：研究脱硫、脱硝、除尘协同技术，提升综合环境效益
五、结论
本研究通过多尺度建模与LNN算法融合，解决了半干法脱硫系统工程应用中的核心问题。微观机理与宏观系统的有机结合使模型预测误差降至10%以下；LNN与物理约束的融合使钙硫比偏离从18%-32%降低至8%以下，脱硫效率稳定性提高至±1.5%。工程应用表明，系统在实现SO₂≤35mg/Nm³稳定达标的同时，带来吸收剂节约18%、能耗降低5.5%的综合效益。随着环保要求日益严格，该技术将为中小机组超低排放改造提供关键技术支撑，实现经济与环保效益的双赢。
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