我公司專業生產分布式脫硝裝置。

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選擇性催化還原(SCR)脫除煙氣中NO_x是大氣污染控制領域的一個重要課題。 隨著CeO2含量的增加，脫硝活性呈現這種趨勢的原因是：隨著CeO2含量的增加，催化劑整體的氧化性呈減弱趨勢。但是，中低溫區的氧化性增加，加快了NO向NO2的轉換，NO2參與快速SCR反應，導致催化劑的中低溫SCR活性升高；高溫區氧化性呈現先減弱或增強的趨勢，高溫氧化性的增強促使NH3向NO的氧化反應，大量NH3被氧化為NO、NO2等，阻礙了SCR反應的進行，最終導致催化劑脫硝活性的下降。近年來，低溫SCR由于具有明顯的節能特點和潛在的工業應用價值，正成為研究熱點。但就目前國內外的研究進展而言，低溫范圍內催化劑活性不高、活性物質分散性較差、西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝反應機理不夠明確等仍是低溫SCR脫硝技術走向實際應用的主要障礙。低溫SCR脫硝催化劑針對以上主要問題，我公司以Mn／TiO_2作為基礎組分，進行了低溫SCR脫硝技術研究。

研究表明：在有氧條件下，ACF先經濃酸預氧化，然后負載金屬氧化物制備 的催化劑具有較好的 NO脫除率，但是金屬氧化物的負載量不能太高 ， 否則會降低催化劑的催化活性， 影響 NO的脫除。10％ CeO 2／ACFN表現出優良的催化活性，西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝從 120～300℃對 NO脫除率均穩定在 85％以上，具有低溫催化活性高、催化效果較高而且穩定和高活性溫度域寬等優點，有希望得到實際的工業應用。Mn -CeO x /ACFN 催化劑在 80～150℃的低溫范圍內具有很高的脫硝效率。

一般來說,脫硝催化劑都是為項目量身定制的,即依據項目煙氣成分、1.1.1 低NOx燃燒技術特性,效率以及客戶要求來定的。 催化劑的性能(包括活性、選擇性、穩定性和再生性)無法直接量化,而是綜合體現在一些參數上,主要有:活性溫度、幾何特性參數、機械強度參數、西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝化學成分含量、工藝性能指標等。催化劑作為SCR脫硝反應的核心,其質量和性能直接關系到脫硝效率的高低,所以,在火電廠脫硝工程中, 除了反應器及煙道的設計不容忽視外,催化劑的參　　離子摻雜可以有效的緩解催化劑燒結的現象，促進催化劑活性的提高。研究表明Ca摻雜對SCR催化劑的活性有一定的抑制作用，但同時Ca摻雜對N2O生成的抑制更大，從而促進了催化劑的N2選擇性，所以Ca摻雜對催化劑整體性能提升有良好的幫助。研究發現適當的Se、Sb、Cu、S摻雜有利于V2O5/TiO2催化活性的提高，在150-400度時，2%的Sb摻雜的V2O5/TiO2催化劑活性最好，同時Sb摻雜的催化劑在有水存在的條件下抗硫性能相對較好。Choi等研究發現低溫狀態下Cu摻雜可以提高以沸石分子篩為載體的催化劑活性。江博瓊等把Fe摻雜到Mn/Tio2上，發現Fe對催化劑有促進作用，90度時NO的脫除率就能達到90%。數設計同樣至關重要。

孔隙率是催化劑中孔隙體積與整個顆粒體積之比�？紫堵适谴呋瘎┙Y構最直接的一個量化指標,西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝決定了 孔徑和比表面積的大小。一般催化劑的活性隨孔隙率的增大而提高,但機械強度會隨之下降。比孔體積 則指單位質量催化劑的孔隙體積。

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指煙氣中SO2轉化成SO3的比例。SO2/SO3轉化率越高,催化劑活性越好,所需要催化劑量越少,但轉化率過 高會導致空預器堵灰及后續設備腐蝕,而且會造成催化劑中毒。因此,一般要求SO2/SO3轉化率小于1%。 西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝在釩鈦催化劑中加入鎢、鉬等成分,可有效地抑制SO2轉化成SO3。

液氨由槽車運送到液氨儲罐貯藏，CeO2在低溫SCR反應中具有良好的活性，在催化加入Ce元素，可提高催化劑的儲氧能力，從而提高催化劑的活性。賀泓等通過浸漬法制備了Ce/TiO2催化劑并考察了反應性能。吳忠標等通過溶膠-凝膠法在MNOx/TiO2中添加Ce元素制備了MNOx-CeO2/TiO2催化劑，研究發現Ce的添加有助于提高NO的轉換率。研究硫酸化改性后CeO2催化劑活性。前人研究表明，CeO2具有較強的表面酸性和儲存氧的能力，可以促進NH3在催化劑表面的活化和吸附。無水液氨的儲存壓力取決于儲罐的溫度(例如20℃時壓力為lMPa)。液氨通過液氨蒸發器中的蒸汽、熱水，被減壓蒸發輸送至液氨緩沖罐備用,西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝緩沖罐中的氨氣經調壓閥減壓后送至氨氣/空氣混合器中,這時鼓風機向氨氣/空氣混合器中鼓入與氨量成一定配比的空氣， 廠安裝SDNS系統，可選擇在高壓裝置（位于膨脹器前），或低壓裝置（位于膨脹器后）。無論在什么位置，SDNS系統均能保持極小的壓力降，對生產的影響極小。 SDNS系統適用于新建或改建的廠，并可根據客戶的要求設計個別的方案和定制系統。形成氨氣體積含量為5%的混合氣體，經稀釋的氨氣通過噴射系統中的噴嘴被注入到煙道隔柵中，與原煙氣混合。

SCR裝置的運行成本在很大程度上取決于催化劑的壽命，其使用壽命又取決于催化劑活性的衰減速度。SCR反應塔中的催化劑在運行一段時間后，其表面活性都會有所降低，主要存在物理失活和化學失活2種類型，西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝催化劑物理失活主要是指高溫燒結、磨損和固體顆粒沉積堵塞而引起催化劑活性破壞；典型的SCR催化劑化學失活主要是堿金屬(如SCR脫硝工藝的原理是在催化劑的作用下，還原劑（液氨）與煙氣中的氮氧化物反應生成無害的氮和水，從而去除煙氣中的NOx。 選擇性是指還原劑NH3和煙氣中的NOx發生還原反應，而不與煙氣中的氧氣發生反應。Na、K、Ca等)和重金屬(如As、Pt、Pb等)引起的催化劑中毒。

浸漬法加入活性成分：將焙燒后的成型催化劑載體浸漬在NH4VO3 （ 酸銨） 和5(NH4)2O.12WO3.5H2O（仲鎢酸銨）溶液中，NH4VO3和5(NH4)2O.12WO3.5H2O 按試驗要求控制其含量，西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝在制備活性溶液的過程中需要加熱攪拌， 選用V2O5 /TiO2、γ-Al2O3、CuO、Cr2O3四種金屬氧化物做原始催化劑，研究了γ-Fe2O3細顆粒的加入對這些催化劑氮氧化物脫除實驗的促進作用。結果表明，γ-Fe2O3對SCR脫除氮氧化物有促進作用，但原始催化劑不同時其促進效果有明顯差別。對V2O5 /TiO2的促進作用沒有單金屬氧化物明顯，并且當原始催化劑為γ-Al2O3時，外加γ-Fe2O3的促進作用最佳，最大脫除效率約提升16%，且最佳反應溫度降低了30 ℃。在γ-Al2O3催化劑的基礎上，加入γ-Fe2O3對增加催化劑的脫硝活性有一定的意義。因為該兩種鹽都需要在熱水種溶解，直到所有固體都溶解后再將催化劑載體浸漬在該溶液中，浸漬的時間一般是1-2h。

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活性炭纖維（ACF）和活性炭相比，目前，V2O5-WO3/TiO2催化劑早已被廣泛應用于燃煤電廠中氮氧化物的脫除，但人們對它的脫硝反應機理仍舊存在各種爭議。與V2O5-WO3/TiO2催化劑相似，國內外學者對不同鐵基SCR脫硝催化劑的反應機理也已經進行了大量的研究，提出了各種不同的脫硝反應機理，但是大家共同認為NH3必須要先吸附在催化劑表面，形成具有活性的吸附態NH3，然后再進一步參與SCR脫硝反應。鐵基SCR脫硝催化劑一般遵循下面的兩種反應機理：(1) Eley-Rideal機理(簡稱E-R機理)：首先，NH3吸附在催化劑表面，形成具有活性的吸附態NH3，以-NH2的形式存在；然后，-NH2與氣相中的NO反應，生成過渡中間體；最后，生成的過渡中間體再分解為H2O和N2。(2) Langmuir-Hinshelwood機理(簡稱L-H機理)：當催化劑表面存在B酸位時，NH3吸附在催化劑表面的B酸位上形成NH4+，然后NH4+與相鄰活性位上的吸附態NO進行反應，生成過渡中間體；最后，生成的過渡中間體再分解為H2O和N2。不僅具有高的比表面積和外表面積，而且獨特的微孔結構直接分布于固體表面，使吸附質分子不需穿過大孔、中孔而直接到達微孔的吸附部位，縮短了吸附行程，吸附速率很快，西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝大量微孔得到充分利用，效率較高，是一種良好的吸附劑[16]。同時，它還是一種很好的催化劑，在低溫下可以把　　一般來說,脫硝催化劑都是為項目量身定制的,即依據項目煙氣成分、特性,效率以及客戶要求來定的。 催化劑的性能(包括活性、選擇性、穩定性和再生性)無法直接量化,而是綜合體現在一些參數上,主要有:活性溫度、幾何特性參數、機械強度參數、化學成分含量、工藝性能指標等。NO 氧化成NO2，在有水的情況下轉變成；另外，它還具有還原能力，可以直接將NOx還原為N2。

催化劑的活性溫度范圍是最重要的指標。當一次風的空氣/煤粉比值在0-Cmax之間時，NOX的產生量隨空氣/煤粉比的增加而增大；在空氣/煤粉比接近Cmax時（煤中揮發性物質完全燃燒所需要的理論空氣量與煤粉量之比），NOX的產生量出現最高值；當空氣/煤粉比在Cmax-Cmin之間時，NOX的生產量隨空氣/煤粉比的增加而減少；在空氣/煤粉比接近Cmin時（煤粉完全燃燒所需要的理論空氣量與煤粉量之比），NOX的產生量達到最低值；當一次風的空氣/煤粉比＞Cmin，NOX的產生量隨空氣/煤粉比的增加而急劇增加。反應溫度不僅決定反應物的反應速度,而且決定催化劑的反應 活性。西安天然氣分布式能源系統煙氣脫硝如V2O5-WO3/TiO2催化劑,反應溫度大多設在280~420℃之間。如果溫度過低,反應速度慢,飛灰磨損 甚至生 成不利于NOx降解的副反應;如溫度過高,則會出現催化劑活性微晶高溫燒結的現象。

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通向未來人工智能的三條賽道：高性能計算、神經形態計算和量子計算

時間：訓練一個 CNN 或 RNN 通常需要數周的時間。這還不算上為了達到所需的性能表現，花在定義問題以及編程深度網絡時迭代成敗上的數周甚至數月的時間。

成本：數百塊 GPU 連續數周的計算成本高昂。從亞馬遜云計算服務中租用 800 塊 GPU 一周的時間花費在 120,000 美元。這還沒開始算上人力成本。完成一個 AI 項目往往需要要占用最優秀人才數月、一年甚或更多的時間。

數據：由于缺乏足夠數量的標注數據而使項目無法展開的情況比比皆是。由于無法以合理的價格獲取訓練數據，很多好創意被迫放棄。