Fortschrittliche Prozesssteuerung zur Optimierung der Rauchgasentschwefelung

Kohlekraftwerke können die Nassreinigung von Kalkstein durch eine fortschrittliche Prozesssteuerung erheblich verbessern. Ein in einer japanischen Anlage implementiertes Optimierungssystem nutzte eine verbesserte regulatorische Kontrolle, modellbasierte Vorhersage und Prozesswertvorhersage, um die Hauslast zu reduzieren und so jährlich 900.000 US-Dollar einzusparen.

Nach Angaben der Internationalen Energieagentur erzeugen Kohlekraftwerke etwa 37 % des weltweiten Stroms und sind damit die größte Einzelquelle der Stromerzeugung weltweit. Im Vergleich zu anderen Energiequellen weisen Kohlekraftwerke tendenziell höhere Emissionen auf. Daher ist es für Kraftwerksbesitzer unerlässlich, alle möglichen Maßnahmen zu ergreifen, um diese potenziellen Schadstoffe zu reduzieren.

Ein Hauptziel der Reduzierung ist Schwefel, der in jeder Kohleart in unterschiedlichem Ausmaß vorkommt. Der effizienteste Weg, Schwefel aus Rauchgasen zu entfernen, ist die Nasswäsche von Kalkstein. Diese Methode ist wesentlich effizienter als Alternativen wie Sprühabsorption, Wirbelschichtverfahren und Trockeninjektion.

Aufgrund der hohen Effizienz und anderer Vorteile werden nasse Kalksteinwaschsysteme weltweit in Tausenden von Kohlekraftwerken eingesetzt. Doch viele der in diesen Anlagen eingesetzten Systeme sind nicht betriebsoptimiert und verbrauchen daher überschüssige Energie und Kalkstein.

In diesem Artikel wird eine Methode zur erweiterten Prozesssteuerung beschrieben, die weit verbreitet ist, um den Betrieb von Nasswaschsystemen für Kalkstein zu verbessern. Der Artikel beginnt mit einer Erläuterung des Prozesses und zeigt dann, wie diese Systeme mithilfe einer erweiterten Prozesssteuerung optimiert werden können.

Abbildung 1 zeigt ein Flussdiagramm für einen typischen Rauchgasentschwefelungsprozess (REA) mit nasser Kalksteinwäsche. Das im Rauchgas enthaltene Schwefeldioxid (SO2) wird von einer Kalksteinaufschlämmung absorbiert, die aus dem Sammelrohr oben am Absorber versprüht wird.

1. Flussdiagramm für die Kalksteinreinigung. Die Nasswäsche von Kalkstein ist die effizienteste Methode zur Entfernung von SO2 aus den in die Atmosphäre abgegebenen Schornsteingasen. Mit freundlicher Genehmigung: Yokogawa

Diese Kalksteinaufschlämmung, eine Mischung aus Kalkstein und Wasser, wird aus dem Kalksteinaufschlämmungstank dem Absorber zugeführt. Der Schlammfluss wird durch das Schlammsteuerventil reguliert, wobei Umwälzpumpen den Kalksteinschlamm zum Sammelrohr befördern. Diese Rezirkulationspumpen sorgen dafür, dass die Kalksteinaufschlämmung zum Sammler fließt, um sie von der Oberseite des Absorbers weiter in das Rauchgas zu sprühen.

Das Rauchgas des Kessels strömt durch einen Gas-Gas-Wärmetauscher, um überschüssige Wärme abzuführen. Anschließend strömt es in entgegengesetzter Richtung zum Sprühnebel der Kalksteinschlämme in den Absorber. Nachdem das Rauchgas mit feuchtem Kalkstein besprüht wurde, verlässt es den Absorber. Anschließend durchläuft es den Gas-Gas-Wärmetauscher und wird schließlich über den Kamin in die Atmosphäre abgelassen.

Im Absorber wird das im Rauchgas enthaltene SO2 durch die chemische Reaktion zwischen SO2 und der Kalksteinaufschlämmung absorbiert. Die chemische Reaktionsformel für diesen Entschwefelungsprozess lautet:

CaCO3 + SO2 + 2 H2O +½ O2 => CaSO4 + 2 H2O + CO2

SO2 wird vom CaCO3 (Kalkstein) absorbiert und reduziert so den SO2-Austritt, so dass er unter den gesetzlichen Grenzwerten bleibt. Bei diesem Prozess entstehen als Nebenprodukt der chemischen Reaktion im Absorber CaSO4 + 2 H2O (Gips) sowie geringe Mengen Kohlendioxid (CO2). Dieser Gips hat einen Marktwert, da er als Rohstoff für Zementzusätze, Gipskartonplatten und andere Produkte verwendet wird.

Im Allgemeinen sind diese nassen Kalksteinwaschsysteme sehr effizient, verbrauchen jedoch häufig überschüssige Energie für den Betrieb der Umwälzpumpen, da alle Pumpen während des Betriebs laufen und häufig überschüssigen Kalkstein zum Absorber befördern. Daher bestehen die Hauptziele des in diesem Artikel beschriebenen REA-Optimierungssystems darin, die für den Betrieb dieser Pumpen erforderliche Energiemenge zu reduzieren und den Kalksteinverbrauch zu senken.

Das Optimierungssystem ermöglicht es der Anlage, die minimale Anzahl an Pumpen zu verwenden, die erforderlich ist, um den SO2-Auslass unter den Grenzwerten zu halten. Dadurch wird auch die Menge an benötigter Kalksteinaufschlämmung reduziert, aber der größte Beitrag zu den Kosteneinsparungen ist die Reduzierung des Energieverbrauchs durch die Außerbetriebnahme einer oder mehrerer Umwälzpumpen basierend auf dem eingegebenen SO2-Wert.

Die REA-Steuerung wird normalerweise durch das verteilte Steuerungssystem durch die Regulierung des Kalksteinschlammflusses implementiert. Der Kalksteinschlammfluss wird auf der Grundlage des pH-Werts gesteuert, der von einem im Absorber installierten Analysegerät gemessen wird. Typischerweise muss der pH-Wert kontrolliert werden, um eine ordnungsgemäße Leistung des Entschwefelungsprozesses im Absorber sicherzustellen. Daher wird der Kalksteinschlammfluss kontrolliert, um den richtigen pH-Wert aufrechtzuerhalten. Für dieses Steuerschema werden andere Indizes wie der REA-Einlass- und -Auslass-SO2 nicht verwendet, und alle Umwälzpumpen werden unabhängig vom Einlass-SO2-Wert betrieben, wobei der Schlammfluss durch das Steuerventil reguliert wird.

Wie bereits erwähnt besteht das Hauptziel des REA-Systems darin, den SO2-Wert am Auslass unter dem gesetzlichen Grenzwert zu halten. Allerdings ist die Leistung des Systems oft zu hoch und es entsteht eine unnötig große Lücke zwischen dem erforderlichen und dem tatsächlichen SO2-Wert am Auslass. Das Optimierungssystem behebt dieses Problem, indem es eine oder mehrere Umwälzpumpen abschaltet und gleichzeitig den SO2-Auslass unter dem Regulierungsgrenzwert hält.

Das Optimierungssystem besteht typischerweise aus drei Funktionen: verbesserte regulatorische Kontrolle, modellbasierte Vorhersage und Prozesswertvorhersage. Das System nutzt diese drei Funktionen, um kontinuierlich die minimal erforderliche Anzahl der in Betrieb befindlichen Umwälzpumpen zu ermitteln und den Sollwert für den PID-Regelkreis (Proportional-Integral-Derivativ) des Kalksteinschlammdurchflusses zu berechnen.

Eine verbesserte Regelungssteuerung regelt die Anzahl der in Betrieb befindlichen Umwälzpumpen und berechnet den Schlammdurchfluss-Sollwert. Außerdem wird der optimale pH-Sollwert berechnet, wobei für einige Ausnahmefälle eine Vorwärtssteuerung verwendet wird. Eine verbesserte Regelungssteuerung verfolgt außerdem die Laufzeit jeder Umwälzpumpe und nutzt diese Daten, um die Betriebszeiten der Pumpen anzugleichen.

Die modellbasierte Vorhersagesteuerung führt die optimierte Schlammflussberechnung und die optimierte pH-Berechnung durch, um den SO2-Auslass der REA unter dem Grenzwert zu halten. Dies geschieht durch Einhaltung des Sollwerts des SO2-Werts am Auslass.

Die Prozesswertvorhersage berechnet den SO2-Wert und den CaCO3-Wert. Die CaCO3-Wert-Vorhersagefunktion verhindert abnormale Zustände in der REA-Anlage. Dies ist sehr wichtig, da eine hohe CaCO3-Dichte einen erheblichen negativen Einfluss auf die REA-Leistung hat und im schlimmsten Fall eine Abschaltung des REA-Systems erforderlich macht.

Wenn das REA-System ordnungsgemäß funktioniert, liegt die CaCO3-Dichte innerhalb des zulässigen Bereichs, da die richtige chemische Reaktion stattfindet, um nicht umgesetzten Kalksteinschlamm zu minimieren. Wenn die FGD jedoch aufgrund übermäßiger Ablagerungen oder anderer anormaler Bedingungen nicht ordnungsgemäß funktioniert, steigt der SO2-Wert am Auslass tendenziell höher als normal an. Dies führt dazu, dass die Steuerung den Kalksteinschlammfluss weiter erhöht, was zu einem Anstieg des CaCO3 führt. Wenn dieser Betriebszustand anhält, kann es sein, dass die REA abgeschaltet werden muss, um Kalksteinschlamm innerhalb der REA zu entfernen.

Dieses Optimierungssystem passt sich automatisch an verschiedene Kohlearten an, da es den SO2-Einlasswert als Eingabe für das System verwendet. Dieser Wert variiert je nach Kohlesorte erheblich und ist ein wichtiger Parameter zur Optimierung der Regelung. Das System passt sich außerdem automatisch an verstopfte Sprühdüsen und eine Verschlechterung der Pumpenleistung an. Schwankende Anlagenlasten stellen kein Problem dar, da das Optimierungssystem im Bereich von Schwach- bis Volllast gut funktioniert.

Ein 700-MW-Kohlekraftwerk in Japan implementierte das oben beschriebene Optimierungssystem. Diese Anlage läuft etwa 300 Tage im Jahr im Grundlastbetrieb und ist an den anderen 65 Tagen im Jahr nicht in Betrieb. Die Energieeinsparungen, die durch den Betrieb nur der erforderlichen Anzahl von Umwälzpumpen erzielt wurden, betrugen 12,4 % der gesamten Hauslast der Einheit, was einer Energieeinsparung von etwa 900.000 US-Dollar pro Jahr entspricht, basierend auf den Marktbedingungen in Japan. Ein weiterer Vorteil waren kürzere Pumpenlaufzeiten, was zu geringeren Pumpenwartungskosten und einer längeren Pumpenlebensdauer führte. Ein dritter Vorteil war der geringere Kalksteinverbrauch.

2. Betriebsdaten mit und ohne Optimierung. Dieses 700-MW-Kohlekraftwerk nutzte ein Optimierungssystem, um die Anzahl der in Betrieb befindlichen Umwälzpumpen von fünf auf drei zu reduzieren, wodurch die gesamte Hauslast des Blocks um 12,4 % reduziert und 900.000 US-Dollar pro Jahr an Energiekosten eingespart wurden, während der SO2-Auslasswert erhalten blieb niedriger als der Regulierungswert. Mit freundlicher Genehmigung: Yokogawa

Abbildung 2 zeigt Details, die den Betrieb mit und ohne Optimierung für dieses Gerät zeigen. Ohne Optimierung wurde der Auslass-SO2-Wert bei fünf in Betrieb befindlichen Umwälzpumpen auf einen niedrigeren Wert als den Regulierungswert geregelt, es gab jedoch eine erhebliche Lücke zwischen dem Auslass-SO2 und dem zulässigen Grenzwert. Diese übermäßige Entschwefelungsleistung führt zu einem übermäßigen Energieverbrauch.

Durch die Optimierung waren nur drei Pumpen für den Betrieb erforderlich und der SO2-Auslass wurde unter dem Regulierungswert gehalten. Dies war der Hauptvorteil des Optimierungssystems, da es den Energieverbrauch und den Kalksteinverbrauch deutlich reduzierte. Obwohl der SO2-Wert am Auslass etwas höher war, lag er immer noch deutlich innerhalb des durch die behördlichen Anforderungen vorgegebenen Zielwerts.

Zusätzlich zu dem oben genannten Beispiel hat das FGD-Optimierungssystem auch in einem weiteren 1.000-MW-Kohlekraftwerk in Japan zu erheblichen Einsparungen beigetragen.

Kohlekraftwerke erzeugen weltweit mehr Strom als jede andere Quelle. Für Eigentümer ist es daher zwingend erforderlich, diese Anlagen möglichst effizient zu betreiben. Eine der wichtigsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, besteht darin, nur die Anzahl der Umwälzpumpen zu betreiben, die für Nasswaschsysteme für Kalkstein erforderlich sind.

Obwohl es einfach ist, das Ziel eines solchen Optimierungssystems zu beschreiben, erfordert es ein hohes Maß an ausgefeilter, fortschrittlicher Prozesssteuerung unter Verwendung mehrerer Techniken, einschließlich modellbasierter Vorhersage, Prozesswertvorhersage und verbesserter regulatorischer Kontrolle. Die Implementierung eines solchen Optimierungssystems führt zu erheblichen Einsparungen beim Energieverbrauch, einer geringeren Pumpenwartung, einer längeren Pumpenlebensdauer und einem geringeren Kalksteinverbrauch. ■

—Toshihiko Fujii ist ein fortgeschrittener Prozesskontrollingenieur bei Yokogawa Electric Corp.

Teile diesen Artikel

Weitere IIOT-Power-News

Eine webbasierte Zustandsüberwachungslösung kann Kraftwerksbetreibern dabei helfen, Probleme mit Abgasanalysatoren schnell zu erkennen und so eine rechtzeitige…

Industrielle Internet-of-Things-Technologien (IIoT) können dazu beitragen, Stromerzeugungsanlagen effizienter zu machen und gleichzeitig die Verfügbarkeit zu erhöhen. Der…

Technologische Fortschritte und neue regulatorische Anforderungen könnten die Art und Weise verändern, wie Kraftwerksbesitzer große Leistungstransformatoren betreiben und warten.…

Ein für das Biomassekraftwerk Atikokan entwickelter digitaler Zwilling nutzt wissenschaftlich fundierte bayesianische maschinelle Lernmethoden in Kombination mit…