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4月19日，值此谷雨佳辰，由中国石油和化学工业联合会与智慧中国数字能源论坛组委会联合指导，中国节能协会热电产业委员会携手《智慧中国》杂志社共同主办的“智能调控 自动运行”2024热电能源智能化创新发展论坛，在山东东营隆重召开。此次论坛得到了山东节能协会热电专业委员会、国声智库、山东正和热电有限公司、潍坊海成热电有限公司、高密万仁热电有限公司的鼎力协办，同时，山东省热电设计院与智慧中国大数据产业重点实验室亦给予了大力支持。全应科技有限公司荣幸承办此次盛会，共同推动热电能源智能化领域的创新发展。

本次论坛隆重召开，汇聚了来自全国各地的领导专家、企业代表、新闻媒体及社会组织等各界精英，共同关注热电能源智能化发展的前沿动态与未来机遇。出席论坛的嘉宾阵容强大，包括国务院国资委机械工业经济管理研究院党委书记、院长徐东华，中国石油和化工联合会党委常委、副秘书长庞广廉，国家能源集团信息技术公司原党委书记、总经理赵建华，中国节能协会热电产业委员会秘书长张东胜，国务院国资委机械工业经济管理研究院特聘研究员、全应科技董事长夏建涛，山东省热电设计院院长刘博，中国石油和化学工业联合会国际部副处长汪爽，中国节能协会、浙江省节能协会首席专家朱海燕，山东大学能源与动力工程学院教授程星星等业界翘楚。

此外，《智慧中国》杂志社副总编、智慧中国数字能源论坛组委会主任赵嫣艳，中国能源传媒集团报刊策划部副主任冯义军，中国化工报社副总编辑兼智库中心主任刘全昌，华能集团西安热工研究院锅炉公司流化床部所长赵鹏勃等也莅临指导。山东正和热电有限公司副总经理王宪军，山东新和成控股副总经理兼海成热电有限公司总经理张广利，原用友网络副总裁、工业互联网首席专家杨宝刚，以及《智慧中国》杂志社副社长、中国西部人才开发基金会合作发展委员会执行主任、国声智库执行主任徐蕴峰，陕西省节能协会秘书长石国庆等行业精英亦共同出席了此次盛会。

以下是山东大学能源与动力工程学院教授、博士生导师程星星在论坛上的主旨演讲，演讲题目为《生物质综合利用路径的能效、技术经济及碳排放研究》生物质能源是我国绿色能源的重要组成部分。生物质能源以其可再生、绿色低碳的特性，对我国碳达峰碳中和具有重大意义。本篇文章在不改变原文语意的基础上，内容略有调整。

各位尊敬的领导嘉宾，大家上午好： 

今天的报告主题，我会先讲一下关于燃煤电站深度智慧与低碳化方面山大做的研究进展。因为准备时间比较仓促，所以最近的一些建模和技术数据没有整理完，用的数据相对老一些，是之前的一些数据。但我在讲的过程当中，也会穿插来说一些。

在山大这边，关于燃煤电站的深度智慧与低碳化技术方面，从整个流程上来讲分为三个部分：燃料端、燃烧端、烟气端，从这三个方面做智慧化与低碳化的协同技术。

燃料端，现在通常所采取的措施，第一个是燃料的灵活化、低碳化，比如说用生物质、固废、污泥掺烧手段实现燃料的低碳，第二实现固废的协同消纳。从稳燃角度来讲，也会不断开发半汽化装置，或者热解耦合制氢、等离子辅助的辅助稳燃手段来进行进炉膛之前燃料端的改进。

在过程当中，如果我们想做到整个对耦合后端燃料和烟气端智能改造的话，还需要做的一项事情，就是当前端燃料改变时，要实时知道燃料变成了什么，所以对入口燃料的精确检测也是后端实现智慧化的核心。有了前面的精准检测以后，还需要对整个炉膛做燃烧过程的精准预测，这是从燃料端来考虑。

然后从燃烧端，我们在炉膛内，不管是从低碳角度考虑，要实时去降低碳排放，还是电负荷稳燃角度考虑，都需要对燃烧的角度做实时预测。这里还包括后面的污染物排放，比如党总说的氮氧化物脱除和前端的燃烧过程也息息相关，因为氮氧化物排放、二氧化硫排放，后端的决策首先必须要实现前端预测的精确化。

此外，针对变负荷运行，特别是在极低负荷调峰情境下，我们已对炉内低氮技术进行了专项技术改造。在变负荷及灵活燃料使用（如生物质掺烧或污泥掺烧）的条件下，炉内结渣情况成为影响燃烧效率和安全性的关键因素。因此，我们特别注重炉内结渣的评估与优化，将其作为炉膛优化工作的重要一环。

在后端的烟气端，因为前端燃烧侧改变很多，烟气端智能化改造也是我们要做的事情，首先将污染物治理和前端燃烧端进行实时耦合。特别是脱硝端的时候，要把它和前端的炉内脱硝联动起来，才能降低喷氨量。我们提出了弱喷氨技术，这样不仅可以减少氨，还可以减少后面设备的堵塞。在脱硫废水零排放这一块，我们现在正在开展的技术，就是耦合绿电应用的绿色制氢、制氯技术，实现脱硫废水的零排放。

首先看低碳灵活的燃料供给技术方面，从燃料配比方面，我们现在可以实现燃料低碳化和固废消纳，比如掺烧生物质、固废、污泥。从燃烧这一块已经做了大量实践，比如燃烧过后，炉膛的稳定性方面，以及掺烧过后对结渣的影响，比如添加一些高岭土或其他添加剂，就是减弱炉内结渣影响分娩都有做。但是山大在做半热解耦合和高制氢的分离这一块，我们有相应的技术。

原料预处理方面，为了实现低负荷的稳燃，现在开发了煤粉半气化技术、半热解预处理。

共性关键技术，有做LIBs原位检测，实现对入口燃料主要成分，以及挥发含量和热值在皮带上的实时检测。

另外，我们还要做到炉膛内的点火非稳态，或者在燃烧不稳定的时候瞬态的建模预测。同时在这个过程当中，对入口原料的追踪也尤为关键，因为入口原料不同的时候燃烧状况会不一样。

这个是我们做的一些半气化稳燃装置，这是比较早的技术思路，现在在一两个电厂做了相应的应用，结构也有相应的改变。在做低碳稳燃、半气化的时候，可以提高锅炉的低负荷稳燃的稳定性，深调可以调到20%负荷以下。

这个是热解耦合燃煤电站锅炉燃烧，主要的考量是用生物质或者是用固废，先在比较普适的回转窑实现热解。热解器去重整提纯至高纯度的氢气，剩下的废气和废渣送到锅炉燃烧，这样就耦合了分布式锅炉和分布式制氢整个系统，将高质氢提炼出来，剩下的锅炉起到废渣的消纳作用。

原位检测这一块开发的是激光诱导击穿LIBs系统，它可以实现煤质的原位检测，可以检测挥发分、灰分，各种的元素都可以实时检测。我们还开发了相应的对光谱数据的回归算法，可以准确去检测各种煤里面，就是实时光谱数据所对应的一些成分。

炉内燃烧这一块，首先炉内燃烧低负荷稳燃，其实做炉内燃烧模拟的时候，比如用CFD做模拟，做炉内各个区域的温度场或浓度场分布，大家都能做到，这是相对比较成熟的技术。但是现在难在什么地方呢？低负荷的时候，将稳不稳的时候如何去预测动态？现在很难实现。

从CFD的角度来模拟整个炉膛内的温度分布，确实在锅炉设计阶段能提供有价值的指导。然而，在锅炉的实际运行过程中，由于实时性和动态性的要求，使用CFD技术进行逐点、逐秒的预测变得相当困难。在炉内稳燃阶段，对于瞬态情况下的动态预测需求尤为迫切。然而，CFD方法在此类应用中面临挑战，因为其计算过程需要较长的收敛时间，并且需要频繁地调整输入参数以模拟实际工况的变化。

我们就开发了CFD和燃烧动力学，从AI集成的角度上做了瞬态模型。我们不会针对每一个网格点去每一次都去做收敛迭代，我们将所有的典型的工况变成了数据集，通过AI集成的方式在不同的工况下去搜索、探索数据集，然后去预测、实现某一个小区域里面的燃烧状况的瞬态预测。这个是在燃烧端做的事情。

在炉内低氮端，在低负荷下的时候，其实很大、很头疼的问题就是低负荷的时候，SCR温度区间偏离了理想工况，这个时候要保障SCR效率的话，一般是通过抽气或抽空气加热的方式来提高温度，以保证效率。还有一个是大家通常要做的事，就是多喷氨来保证SCR脱硝效率，这样会引起喷氨过量和后端的腐蚀加剧一系列的问题。这样其实是从锅炉角度来讲，这是一个很综合的整体。

锅炉在不是低负荷的时候，在正常负荷的时候，炉内温度比较高，那个时候做SCR效率很低，因为到了后端的烟气端，那个时候反应区间非常低。但是恰恰在低负荷工况下，极低负荷工况下，炉内温度比较低。这个时候可以做非常多的低氮改造。原来一直做的低氮改造，就是通过煤粉的布局，这样通过煤粉的气化，通过煤粉在热解过程中还原性气体的释放，来改变炉膛内的还原区和氧化区分布情况。

还有一个辅助的效果，就是还原性气体是会还原氮氧化物。通过微弱的作用，实现炉内低氮。但是在低负荷情况下的时候，炉内的空间恰恰非常适合且符合，这个时候高温情况氮氧化物的反应，比如氨的反应，还有一些活性脱硝剂的反应。在这个时候，我们恰恰可以在炉内找到非常合适的脱硝空间去布局，不管是喷氨，还是喷活性脱硝剂，在450到920的宽广的温度区间里面实现更优化的炉内布局，这样可以极大的减少氮氧化物的排放量，实现炉内脱硝。实现了以后，后端SCR负担减轻很多，就可以实现后端SCR弱喷氨的目标。

下面是炉内结渣方面，现在有很多的炉内结渣是经验或半经验的模型或预测。这个恰恰是可以和燃烧模拟结合在一起，当耦合了炉内燃烧和CFD模拟以及和SCR一些平衡，把灰分的溶解过程耦合在一块的时候，我们是可以准确预测到炉内结渣情况。

最近做的模型还没有放全，放了一些以前做的模型的发展历程。在前面是比较普通的炉内燃烧的CFD模拟，这个是20年前做的工作。如果仅仅是通过CFD商用软件做的模拟，这个时候是比较依赖软件，软件比较慢，其次不可能根据需要的精度、时间、速度去改变。后来我们就自己在MATLAB编程，做了更复杂的一些模型去开发软件，这个是我们后来做的关于流化床里面的模型，计算非常快。我们想要什么数据，就针对这样一系列的数据去进行建模。

再到后来，我们再做燃烧的时候，比如做了复杂的生物质燃烧热解过程当中，先建了自己想要针对工况的燃烧动力学的建模，自己做了一个模型。针对有了这个模型以后，可以预测不同时间的燃烧情况。我们再嵌入到模型里面，就可以计算复杂地面上空隙的变化情况。

这是最近做的另外一个更复杂的模型，就是预测碳材料的结构。煤或生物质热解过程中的结构变化，大家知道碳材料的结构包括微孔、中孔、大孔，结构非常复杂。而且包括各种各样的热解反应在里面，这个模型是普通的CFD算法，不管是CFD算法还是分子模拟都无法实现。所以我们就用了多尺度模型耦合的方式，首先实现了各种不同的壁面的复杂、壁面的热转化行为，根据它去建壁面反应模型。

在进行三维重构的过程中，我们成功地运用了先进的AI算法，这一应用案例尤为典型。通过该技术，我们能够基于普通的活性炭材料在二维尺度上的多孔SEM（扫描电子显微镜）图像，精准地重构其三维结构。这种结合二维图像与三维重构技术的方法，使得我们能够清晰地观察到并理解活性炭材料在热转化过程中，于各个时间节点所生成的多孔结构。这一成果不仅展现了我们在三维成像与重构领域的先进技术实力，也为研究碳材料在热转化过程中的微观结构变化提供了有力的支持。

这是我们模型的发展历程，从一开始的商业软件依赖到后来的自主编程，再有已有方法到自主模拟开发，从单一目标到多方法集成，从简单的流动反应过程到复杂结构模拟，最后从单一微观普通分子模拟或量子化学模拟，或是宏观的CFD模拟到多尺度耦合，再从独立设备到系统优化，后面生物质是我们做了整个系统优化平衡的核算。

后端烟气治理，首先烟气治理有了前端的燃烧模型，就可以把烟气治理和前端燃烧实时耦合在一块，根据前端的排放，通过入口的燃料进行实时监控，再经过炉内的燃烧或低氮进行一些实时预测。有了预测以后，后端就可以和它联动做一些高效、比较精准的治理措施。后面就是前端联动的弱喷氨措施，这个图里画了一些从各个不同的角度出发，对整个燃烧系统做一些改造。

我们研发了一种独特的绿电制氢与脱硫浆液零排放技术，该技术的主要思路是以光伏绿电为基础，实现高盐废水的电解处理。具体而言，利用光伏产生的绿电，我们成功将高盐废水中的氯离子转化为氯气，同时将氢转化为氢气，实现了氯离子的有效脱除，并耦合了氯气的消纳处理。

在技术研发过程中，我们初期主要聚焦于光电催化技术，而当前正致力于纯电化学方法的研究与应用。值得注意的是，针对高盐废水等腐蚀性环境中催化剂寿命严重缩短的问题，我们采用了固废和钢渣作为催化剂材料，而非传统的贵金属催化剂。这一选择旨在降低成本，虽然在一定程度上牺牲了部分效率，但综合考虑成本和效率之间的平衡，这一创新方案具有显著的实际应用价值。

这是一些其他的技术，比如说脱硫系统的智能运行都有很多工程的案例，比如说脱硝智能喷氨系统也做了很多。另外是空预器建模改造。这一块是我们做的非常小的程序，能够在极短的时间内完成计算，并精确地模拟出空预器内部的温度分布场。

此外，我们还做了空预器智能预警，把它从脱硝效率出发耦合在一块，耦合了空预器ABS低灰情况，还有空预器预先做了不同神经网络的算法优化改造。

以上这些内容，就是我今天的报告，谢谢大家！