基于工业数据的催化裂化装置选择性催化还原脱硝机理模型

摘要

通过研究选择性催化还原(SCR)技术机理,建立催化裂化(FCC)装置再生烟气SCR系统脱硝机理微分方程组模型。基于大量工业SCR系统数据,利用龙格库塔吉尔(RKG)方法对脱硝机理微分方程组进行求解,并结合遗传算法对模型参数进行寻优。结果表明,模型对FCC装置SCR系统出口氮氧化物(NO_(x))浓度预测的平均绝对误差为5.75%,模型预测值与装置实际值拟合的可决系数为0.906。这说明所建SCR脱硝机理模型具有较强的泛化能力和较高模拟精度,可用于优化FCC装置再生烟气SCR系统的操作条件,实现NO_(x)排放达标。