[發明專利]一種化學吸收CO2

在審

• 申請號: 202110617183.1
• 申請日: 2021-06-03
• 公開（公告）號: CN113393905A
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 王齊灝;吳嘯
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G16C10/00
• 分類號: G16C10/00;G16C20/70;G06F17/16;G06N3/04;B01D53/62;B01D53/78;G01D21/02
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產權代理有限公司 11467
• 代理人: 王繹涵

本發明公開了一種化學吸收CO₂捕集系統的動態魯棒軟測量系統及方法，主要針對CO₂捕集系統中難以實時、準確測量的運行參數，如吸收塔進口貧液載荷和吸收塔出口凈化氣CO₂濃度進行軟測量，為保證系統高效穩定運行，實施動態控制提供支撐。本發明采用BP神經網絡技術，基于化學吸收碳捕集機理模型運行產生的動態數據辨識得到高精度的碳捕集系統簡化模型，在此基礎上使用基于滾動時域的魯棒在線監測方法，實現在未知干擾、噪聲、模型失配和部分參數測量故障時對目標變量的可靠軟測量。

技術領域

本發明涉及化學吸收碳捕集系統在線軟測量方法技術領域，尤其是一種基于神經網絡和滾動時域估計的化學吸收CO₂捕集系統動態魯棒軟測量方法。

背景技術

基于化學吸收的CO₂捕集是能源和工業過程脫碳最成熟和最具應用前景的技術。但由于溶劑的性能下降和設備的腐蝕，系統仍難以保持長期穩定高效的運行。此外，也迫切需要對碳捕集系統進行靈活控制，以確保系統能夠及時適應上游煙氣的變化和CO₂產品的需求。

在線監測化學吸收CO₂捕集過程中的關鍵參數，可以了解系統的運行狀態，為控制系統的設計奠定基礎。然而，由于測量技術的限制，碳捕集系統中的一些重要參數，如CO₂濃度、貧液載荷等，特別是在復雜的運行條件下，難以實時、準確、可靠、經濟地進行測量。因此，本發明提出了一種基于神經網絡和滾動時域估計的化學吸收CO₂捕集系統動態魯棒軟測量方法，

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于，提供一種基于神經網絡和滾動時域估計的化學吸收CO₂捕集系統動態魯棒軟測量系統及方法，能夠在噪聲、未知干擾、故障等復雜操作情況下，實現對基于溶劑吸收的CO₂捕集系統中的關鍵參數的動態實時魯棒估計。

為解決上述技術問題，本發明采用如下技術方案：

一種基于神經網絡和滾動時域估計的化學吸收CO₂捕集系統動態魯棒軟測量系統，其特征在于包括：滾動時域估計器(1)、無跡卡爾曼濾波估計器(2)、BP神經網絡簡化模型(3)、化學吸收CO₂捕集系統模型(4)；所述BP神經網絡簡化模型(3)為化學吸收CO₂捕集整體系統模型(4)核心參數之間的簡化模型，并作為滾動時域估計器(1)的狀態更新方程f(x)；滾動時域估計器(1)對BP神經網絡簡化模型(3)的輸出量為到達成本函數對狀態量的假設值{x_t0}；滾動時域估計器(1)接受來自BP神經網絡簡化模型(3)的輸出量{x_t0+1}，用于計算到達成本Φ_T，通過最小化到達成本，得到下一時刻狀態量的估計值無跡卡爾曼濾波估計器(2)根據對應時刻滾動時域估計器(1)狀態量的估計值與誤差協方差矩陣Π_T-N-1，來計算與更新滾動時域估計器(1)下一時刻的誤差協方差矩陣Π_T-N。

其中，所述化學吸收CO₂捕集整體系統模型(4)核心參數包括：當前時刻吸收塔進口貧液載荷、吸收塔出口凈化氣CO₂濃度、吸收塔出口凈化氣溫度、吸收塔出口富液溫度、吸收塔進口貧液流量、吸收塔進口煙氣CO₂濃度、吸收塔進口煙氣流量、再沸器溫度與下一時刻吸收塔進口貧液載荷、吸收塔出口凈化氣CO₂濃度、吸收塔出口凈化氣溫度、吸收塔出口富液溫度。

一種基于神經網絡和滾動時域估計的化學吸收CO₂捕集系統動態魯棒軟測量方法，其特征在于包括如下步驟：