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燃烧后CO2捕集系统建模与优化控制技术研究

燃烧后CO2捕集系统建模与优化控制技术研究

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作者：张文钊兰州理工大学

学位级别：硕士

以CO为主的温室气体排放导致的全球气候变暖、海平面上升等一系列生态问题日益恶化,在节能减排、绿色发展的背景下,对依赖化石燃料发电的电厂采取碳捕集、利用与封存(Carbon Capture,Utilization and Storage,CCUS)技术正成为一种有效... 详细信息

以CO为主的温室气体排放导致的全球气候变暖、海平面上升等一系列生态问题日益恶化,在节能减排、绿色发展的背景下,对依赖化石燃料发电的电厂采取碳捕集、利用与封存(Carbon Capture,Utilization and Storage,CCUS)技术正成为一种有效的减排措施和技术。其中基于单乙醇胺溶剂(Mnoethanolamine,MEA)溶液的燃烧后CO捕集(Post-Combustion CO Capture,PCC)是公认的高效碳捕集技术之一。关于PCC系统的建模和优化控制的相关研究也日益成为热点,该系统有着非线性、大惯性、多变量间强耦合的特性,且操作运行成本和能耗较高。熟悉PCC系统的工艺流程、正确掌握PCC系统的动态特性变化规律,采用先进优化控制策略对保证系统灵活运行,进行节能减排,走绿色低碳的可持续发展道路具有重要意义。基于以上背景,本文主要研究内容包括:(1)根据PCC系统的动力学行为描述进行稳态设计,基于Aspen Plus和Aspen Plus Dynamics软件搭建了完整的PCC系统模型。在此模型基础上,通过在典型工况点下进行烟气流量和烟气含量阶跃响应测试来获得输入输出实验数据,定性的分析了该系统的动态特性以及其主要变量间的变化规律。(2)针对因PCC系统受到烟气波动影响CO捕集效率的问题,本文提出了DMC-PID串级控制策略。首先利用输入输出数据实施子空间辨识法得到控制器设计的系统模型,然后在控制系统中使用PID控制器作为内环来快速消除烟气干扰,外环采用DMC控制器实现在约束条件下对贫液流量进行优化调节,实现PCC系统优化高效运行。通过仿真验证了DMC-PID串级控制策略应用到PCC系统时,在实现优化运行的情况下,具有超调量小、稳态误差小和反应时间短等良好的动态性能。(3)针对PCC系统的运行要求及其多变量间的耦合特性,本文对该系统应用多变量模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)策略,首先选择系统的三个典型工况点模型,并对每个线性化模型分别设计了不同的MPC控制器,然后以贫液流量和抽汽流量作为操作变量,通过仿真验证在烟气流量存在干扰的情况下,该系统完全能够满足对于CO捕集率和再沸器温度的约束和优化控制的要求。(4)针对PCC系统在大范围变工况运行条件下存在非线性较强的问题,本文在根据三个工况点设计的MPC控制器的基础上,构建了带有增益调度的模型预测控制(Gain Scheduling Model Predictive Control,GS-MPC)策略,通过仿真实验验证了GS-MPC控制可以获得比MPC更加优越的控制效果,实现了PCC系统三输入两输出的精确控制要求,提高了整个系统的运行性能。

关键词：燃烧后CO2捕集系统 Aspen Plus 动态矩阵控制多变量系统多变量模型预测控制增益调度模型预测控制

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