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              PLC企業資訊
                攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統
                發布者:1  發布時間:2017-06-28 14:52:02

                我公司專業生產分布式脫硝裝置。

                聯系人:     周經理 15010514727
                郵  箱:     15010514727@163com


                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。5、 As的毒化近年來,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、攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統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。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,  SNCR還原NO的反應對于溫度條件非常敏感,爐膛上噴入點的選擇,也就是所謂的溫度窗口的選擇,是SNCR還原NO效率高低的關鍵。一般認為理想的溫度范圍為700℃~1 100℃,并隨反應器類型的變化而有所不同。當反應溫度低于溫度窗口時,由于停留時間的限制,往往使化學反應進行的程度較低反應不夠徹底,從而造成NO的還原率較低,同時未參與反應的NH3增加也會造成氨氣泄漏。而當反應溫度高于溫度窗口時,NH3的氧化反應開始起主導作用: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,攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統從 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,  1.2 催化劑載體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。
                攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統

                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、熱力型NOx其生成機理是由原蘇聯科學家捷里道維奇(Zeldovich)提出來的。按照這一機理,高溫下氧原子撞擊氮分子,發生鏈式反應: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、攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統化學成分含量、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,催化劑的參增強吹灰裝置的吹灰能力,以盡量減少顆粒物對于反應器孔道的堵塞。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。煙氣首先進入位于下部的脫硫塔, 煙氣中的SO2被活性焦吸附, 然后進入位于上部的脫硝塔,在活性焦的催化作用下, 煙氣中的氮氧化物與噴入的氨發生還原反應, 氮氧化物被還原成對環境沒有危害的N2, 并同時生成二氧化碳和水。吸附了SO2的活性焦被送入再生系統中的解析塔, 在約 400℃ 溫度下使SO2 脫附, 脫附后的活性焦被送入反應塔循環使用, SO2體積分數約為20% 的氣體被送入副產品回收系統, 根據當地情況制成硫酸、單質硫或其他化工產品?紫堵适谴呋瘎┙Y構最直接的一個量化指標,攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統決定了 孔徑和比表面積的大小。電站鍋爐、工業鍋爐、焚燒爐、燃氣輪機等的煙氣會向環境排放NO和NO2等氮氧化物(通稱為"NOX"),氮氧化物(NOX)是造成大氣污染的主要污染物,目前國內65%的NOX是燃煤產生的,而我國又是最大的煤炭生產國和消費國,因NOX對人體有害、引發酸雨、并且是光化學煙霧的重要產生原因,據專家預測,如不采取有效措施,隨著工業的發展在未來5-10年內NOX的排放將超過SO2而成為第一大酸性污染物。NOX的排放受到越來越嚴格的限制,現有控制NOX排放的技術主要有三種: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,濕法有機催化氧化煙氣聯合脫硫脫硝技術是在催化氧化脫硫的基礎上發展而來的新型技術。其主要原理是在液相中加入催化劑,在O2存在的條件下,將SO2氧化為H2SO4。將NO氧化為NO2,在堿性條件下得到硫酸銨和銨的復合肥。目前研究較多的催化劑為Fe、Mn等過度金屬離子和乙二胺合鈷等有機物。以乙二胺合鈷為例說明濕法有機催化氧化煙氣聯合脫硫脫硝技術原理。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%。 攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統在釩鈦催化劑中加入鎢、鉬4NH3 + 3O2---2N2 + 6H2O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,如圖3所示,M爐內燃燒脫NOX在各個燃燒區域的燃燒過程如下: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,攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統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,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。
                攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統

                SCR裝置的運行成本在很大程度上取決于催化劑的壽命,②兩種方法制備的催化劑具有較好的較高的中低溫脫硝活性,模板法比共沉淀法催化劑的活性溫區較寬,并且脫硝活性也較高;2Ce-Fe-T在400 ℃以下對氨氣幾乎沒有氧化性,保證了SCR反應的順利進行,提高了催化劑的脫硝活性;升溫過程中SO2的硫酸化作用使催化劑表面B酸位增多,同時將NH3的吸附位與NH3氧化的活性位分開,減少了NH3的氧化,促進了催化劑的高溫活性。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,攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統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:考察SO2和H2O對NO脫除率得影響,可以看出由于SO2和水蒸氣的加入,即2%的水蒸氣和SO2的同時加入時,NO的脫除率迅速下降,他們的共同存在對催化劑的毒化比較嚴重。再改變水蒸氣的加入量為4%,SO2的加入濃度保持不變,NO的脫出率繼續下降。在最終撤去SO2和水蒸氣,催化劑的活性開始恢復,NO的脫除率也慢慢達到了98%,并保持穩定。通過綜合H2O和SO2對MnOX/TiO2催化劑活性影響的結果,可以看出H2O 和SO2對催化劑的活性都有抑制作用。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,攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統在制備活性溶液的過程中需要加熱攪拌,活性碳纖維 (ACF)具有比表面大 、微孔結構豐富的特點,常被用作催化劑的載體。ACF經處理并負載金屬氧化物形成的復合催 化劑表現出較好的催化效果 ,國內外學者對此類催化劑的低溫 SCR活性進行了廣泛的研究 。 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,1. 概述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,攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統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。20世紀50年代,美國的Engelhard公司首次提出SCR脫硝并申請發明專利,1972年日本也正式的開始對此進行研究,并于1977年首先實現工業化,歐美等國家也迅速的開始進行研究并應用于各國的電廠中。經過經過將近六十年的完善和發展,SCR技術已經成為實際工業應用中效率最高并且最成熟的一種脫硝技術。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。攀枝花分布式燃氣SCR脫硝系統如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,H2O對催化劑的影響甚至生 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

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