烟气制酸生产流程的能耗及节能潜力分析研究

【摘要】：冶炼烟气制酸广泛存在于有色行业,由于其本身属于冶炼烟气回收范畴,且耗能较低,所以多年来系统节能研究接近空白。然而近几年烟气作为制酸原料的比例大幅提高、产量也不断攀升,使得烟气制酸乃至硫酸行业的节能降耗工作显得越发重要。本文以某厂烟气制酸系统为研究对象,对其进行系统节能研究。 在热力学第一定律的基础上,建立了该系统的热平衡模型,并进行了热平衡分析和讨论。结果表明：进出系统的冷却水热量损失为85816.66 MJ/h,占系统热支出的60.26%；除冷却水外,成品酸、污酸以及排空烟气带出热量共占系统总热损失的15.01%。 采用e-p分析法计算得出,实际吨酸能耗为32.33kgce,基准吨酸能耗为14.85 kgce,节能潜力为17.48 kgce/t-H2SO4,其中因工序能耗上升引起的能耗增量为16.33 kgce,占能耗总增量的93%；因折合比不同使吨酸能耗升高1.15 kgce,占7%。 采用基准物流图研究法分析各股物流对工序能耗和工序折合比的影响,进而得出对吨酸能耗的影响。结果表明：输出含S元素物流,增大该工序的工序能耗及上游折合比,从而增加吨酸能耗,主要表现为烟气损失项和污酸排出项；含S元素物流由吸收工序(下游)返回干燥工序(上游),增加吸收的工序能耗以及转化、干燥工序折合比,从而增加吨酸能耗；含S元素物流由干燥工序输入吸收工序,虽增大干燥工序能耗,但降低干燥、转化工序的折合比,综合可以降低吨酸能耗。 利用Visio Basic 6.0开发设计了系统能耗分析的计算软件,主要理论基础是基准物流图研究法,可广泛应用于生产流程的能耗分析。 本文最后建立了硫酸系统能耗BP神经网络预测模型,并应用此预测模型预测了制酸系统能耗,预测结果具有较高的可信度。 【关键词】：e-p分析法 基准物流图 BP神经网络 烟气制酸
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TQ111.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 文献综述10-18
• 1.1 硫酸工业现状10-12
• 1.1.1 硫酸产量的增长10-11
• 1.1.2 原料结构的变化11-12
• 1.1.3 余能回收与利用12
• 1.2 冶炼烟气制酸12-14
• 1.2.1 烟气制酸产量13
• 1.2.2 生产方法及工艺概述13-14
• 1.3 系统节能理论概述14-17
• 1.3.1 系统节能理论形成及其发展14-15
• 1.3.2 系统节能理论的研究方法及其应用15-17
• 1.4 课题来源和论文主要工作17-18
• 第二章 烟气制酸生产流程的热平衡测试及分析18-25
• 2.1 烟气制酸生产工艺流程18-20
• 2.1.1 净化工序18-20
• 2.1.2 转化工序20
• 2.1.3 干吸工序20
• 2.2 热平衡测试及分析20-24
• 2.2.1 热平衡测试体系20-21
• 2.2.2 物料平衡及热平衡计算结果21-22
• 2.2.3 热平衡测试结果分析22-24
• 2.3 本章小结24-25
• 第三章 烟气制酸生产流程的基准物流图研究法25-36
• 3.1 吨酸综合能耗的e-p分析法25-27
• 3.1.1 基本指标25-26
• 3.1.2 吨酸能耗26
• 3.1.3 工序能耗、折合比变化对吨酸能耗的影响分析26-27
• 3.2 基准物流图研究法27-35
• 3.2.1 烟气制酸生产流程的基准物流图27-28
• 3.2.2 偏离基准物流图的物流对能耗影响分析的基本原则28-30
• 3.2.3 烟气制酸生产流程的实际物流图30-31
• 3.2.4 根据实际生产流程构筑基准物流图31-33
• 3.2.5 物流对能耗影响分析33-35
• 3.3 本章小结35-36
• 第四章 烟气制酸生产流程能耗分析及其计算软件设计36-54
• 4.1 物流对能耗的影响分析36-47
• 4.1.1 各工序折合比及工序能耗计算36-37
• 4.1.2 实际物流图和基准物流图37-39
• 4.1.3 物流对折合比的影响39-41
• 4.1.4 物流对工序能耗的影响41-43
• 4.1.5 物流单位增量对吨酸能耗的影响43-46
• 4.1.6 各工序各股物流影响详述46-47
• 4.2 能耗分析软件设计47-52
• 4.2.1 软件的算法设计47-48
• 4.2.2 软件的功能及界面设计48
• 4.2.3 软件的实例应用48-52
• 4.3 本章小结52-54
• 第五章 BP神经网络在烟气制酸生产流程能耗分析中的应用研究54-63
• 5.1 BP神经网络原理及特点54-57
• 5.1.1 人工神经网络概述54-55
• 5.1.2 BP神经网络原理及流程55-56
• 5.1.3 BP神经网络学习算法56-57
• 5.2 BP神经网络在烟气制酸系统能耗分析中的建模57-61
• 5.2.1 网络的输入和输出57
• 5.2.2 各层神经元传递函数的确定57-58
• 5.2.3 数据归一化处理58
• 5.2.4 网络学习算法58-60
• 5.2.5 隐含层神经元数目的选择60-61
• 5.3 网络预测结果及分析61-62
• 5.3.1 预测结果61
• 5.3.2 学习样本学习性能分析61-62
• 5.4 本章小结62-63
• 第六章 结论与建议63-65
• 6.1 本文主要工作63-64
• 6.2 关于下一步研究工作的建议64-65
• 参考文献65-69
• 致谢69-70
• 攻读学位期间发表论文及工作70

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