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        江蘇省生活垃圾焚燒發電廠煙氣排放過程(工況)監控技術指南(征求意見稿)

        時間:2019-04-15 11:00

        來源:江蘇省生態環境廳

        7.2 校準曲線法判定煙塵、SO2和NOx CEMS監測數據的合理性

        以參比方法(RM)測定數據為基準,建立排放系數法與CEMS法測定數據的校準曲線,利用校準曲線預測CEMS測定數據的合理性;校準曲線僅適用于建立時最低值和最高值區間的數據。

        由排放系數計算煙氣凈化之后污染物的排放量(物料衡算法,簡稱衡算法),同時用RM和CEMS法測定污染物排放量。由衡算法與RM的相對準確度(RA)及CEMS法與RM的RA,分別判定衡算法和CEMS法的測定結果,當RA≤25%時,測定結果可采用(如果與RM數據對差的算術平均值大于置信系數,則應用偏差系數修正衡算法和/或CEMS法的數據)。建立衡算法估算污染物的排放量與CEMS法測定數據的回歸方程,回歸方程的相關系數應≥0.75。此后,將衡算法估算的污染物小時質量流量(kg/h)代入回歸方程,獲得的結果與CEMS在相應時間測定污染物質量流量(kg/h)比較,相對誤差≤25%,判定CEMS測定數據可接收。

        7.2.1 估算污染物排放濃度

        用7.1.1條排放系數法估算各污染物的排放量。

        7.2.2 相對準確度

        a.盡可能在被測設施最大生產能力或負載水平的50%左右(低水平),65%~75%左右(中水平),80%~100%左右(高水平),進行相對準確度檢測。RM采用國家或行業發布的標準分析方法或《空氣和廢氣監測分析方法》,RM的測量位置和測量點應符合HJ/76標準的規定。

        b.CEMS與RM同步,由數據采集器每分鐘記錄1個累積平均值,連續記錄至RM測試結束,取與RM同時間區間值的平均值。

        c.獲取一個數據至少在時鐘整點連續測定30min~45min計算平均值,取RM與CEMS同時間區間測定值組合一個數據對,獲得9個以上數據對,至少取9對數據用于相對準確度計算,數據對至少在不同水平的分布如下:

        ①低水平3個;

        ②中水平3個;

        ③高水平3個。

        可選擇RM檢測超過9次。但最多可以舍去3次檢測結果,只要用于確定RA的數據對量大于等于9個,每個水平下至少測試3次,必須報告所有的數據,包括舍去的數據。

        獲取的CEMS和RM的數據單位為kg/h。

        d.用同時間區間衡算法估算污染物的排放量替代CEMS測定結果,與RM測定值組成數據對,其余同前。

        e.按式(2)計算相對準確度。

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        7.3數據邏輯關聯法

        數據邏輯關聯法是指:通過抽取煙氣治理設施正常運行情況下影響煙氣排放濃度的關鍵性參數之間的邏輯關系來衡量數據關系是否正常,由多個邏輯關系結果來判定CEMS監測數據合理性的方法。

        7.3.1 正向邏輯關聯

        指某個參量的值在一定周期內的增大或者減小會導致另一個或多個參量值的增大或者減小。

        7.3.2 反向邏輯關聯

        指某個參量的值在一定周期內的增大或者減小會導致另一個或多個參量值的減小或者增大。

        7.3.3 吻合邏輯關聯

        指多個參量的值在一定周期內的數據為吻合趨勢。

        7.3.4 范圍邏輯關聯

        指某個或多個參數在某一范圍內,會導致另外一個或多個參數在合理范圍內.

        7.3.5 邏輯權重數值

        利用多個邏輯關聯關系的結果來整體評價CMES監測數據合理性。

        7.4模型法

        利用PMS和CEMS獲得的大量實際測定數據,建立以現場操作數據集為基礎,不需要運用污染物形成和破壞過程的理論知識(例如:流體動力學,熱動力學或化學反應)的黑箱模型,包括:人工神經網絡模型(靜態的、動態的、周期性的)和識別模型(線性回歸模型,非線性回歸模型,回歸滑動平均模型)。由模型預測的結果與CEMS在相應時間測定污染物結果比較,相對誤差≤25%時,判定CEMS監測數據可接受。

        7.4.1 建模

        7.4.1.1 神經網絡法

        a.確定影響污染物產生的獨立的輸入變量和因變量;

        b.記錄單位時間(如:每分鐘)CEMS監測污染物排放濃度與傳感器監測對應時間的變量的數據;

        c.確定獲取現場數據的時間期間(如:3個星期);

        d.將樣本分割成多個數據集(如:4個);

        e.其中一個數據集(如:7000個樣本)用于訓練模型的適應性,另外的數據集用于模型的驗證;

        f.建立模型(神經網絡模型);

        g.模型置于現場,由實際的過程數據在線檢驗模型,判定模型能否提供所需數量的準確的實時估算;

        h.繪制以樣本數為橫坐標,污染物排放濃度為縱坐標的模型預測結果與污染物實際排放濃度的圖形。

        i.對照模型的技術條件檢驗是否合格;

        j.經環境保護主管部門批準,用于污染源污染物的排放監測。

        7.4.1.2 多元回歸法

        建立污染物排放濃度與過程多關鍵參數的線性或非線性回歸方程,其余同8.2.3.1.1中g、h、i、j。

        7.4.2 模型的性能及技術指標檢測

        7.4.2.1 模型的設計

        PEMS的設計應符合以下要求:

        a.輸入參數的數量。PEMS通常使用三個或更多個輸入參數(如果使用輸入參數少于三個,必須經主管部門逐項批準)。

        b.參數工作的范圍。認證測試評估PEMS之前,必須給出PEMS使用的輸入參數及其范圍的最低值和最高值(工作范圍),并用圖譜和開發PEMS過程中的數據、供應商的信息或工程計算(如適用)來證實參數工作范圍的完整性。在認證測試之后,如果操作PEMS在任何時間超出這些范圍,在這種情況下產生的數據,用于預測的排放數據是不可接受的。如果沒有明確定義這些參數工作的范圍,沒有得到開發時數據的支持,則PEMS的操作被限制在認證測試期間遇到的輸入參數范圍內,直到PEMS建立一個新的工作范圍。

        編輯:李丹

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