Lawal A等人[2]在仿真软件gPROMS中对MEA作为吸附剂的燃烧后二氧化碳捕集过程做了动态模拟分析，建立了吸收塔的动态模型。研究表明，基于速率的模型比基于平衡的模型更能很好地预测化学吸收过程。通过保持贫液流量和烟气流量与吸收塔流量的比值，可以在部分负荷运行过程中建立动态模型。 Mehdi Panahi等人利用Unisim过程模拟器，设计、模拟并优化了一个使用MEA的燃烧后CO 2捕集装置，设计了一种自优化概念控制结构，当发生不同的干扰时，不需要重新优化过程。 Katrin Prouml;lszlig; 等人利用jmodelica.org的框架提出了非线性模型预测控制的模型，根据测量值或其他更详细的模型进行模型调整可以提高稳态性能，并对模型进行了简化，使得运算速度得到优化。 Johan Aring;kesson等人基于Modelica提出一种MEA水溶液吸收CO 2化学过程的动力学模型，并与实验数据进行了验证。在验证模型的基础上，建立了适用于在线优化控制策略的降阶模型。结果表明，基于模型的在线优化是一种可行的CO 2分离系统控制技术。jmodelica.org平台是解决大规模动态优化问题的可行选择，是NMPC应用于CCS装置的前提。 Panahi等人使用UniSim使用自寻优控制程序设计基于平稳仿真的控制结构。还对整个过程进行了动态模拟。但是，未规定unisim模型的细节，包括假设和简化。 Lin等人利用Aspen Dynamics对一个集成了吸收塔分离塔的电厂进行动态模拟，与Lawal A模型相比较，Lin建模吸收塔分离塔采用基于平衡的模型建模。他们声称与静止状态相比，结果有偏差。在接近新的操作点时进行模拟，但过程的动力学应该是正确的。 Kvamsdal等人对吸收塔动态模拟和分析起始和负荷变化100%至50%。作为控制策略，建议恒定溶剂质量流量和恒定分离度。然而，未考虑分离塔 Evgenia D. Mechleri等人提出了一种MEA对天然气联合循环（NGCC）发电厂进行化学吸收的燃烧后CO 2捕集装置的动态模型。对电厂运行过程中各种干扰引起的过程动力学进行了深入的研究，提出了一种基于启发式算法的控制结构。 Qiang Zhang等人通过对CO 2-Murpree效率模型的改进，补充了以基于MEA的、与550Mwe超临界煤粉发电厂相结合的CO 2捕集过程的基于平衡的动力学模型。并且设计了非线性模型预测控制器（NMPC）和Hinfin;Robust控制器。 |
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总结 通过阅读大量的文献，可以发现，之前的大量研究侧重于稳态模型的建立，以及中试规模下的建模较多。存在关于动态情况下的建模，但是不包含CO 2捕集系统。或者仅仅对于捕集系统中的吸收塔或分离塔建模，少有集成整个CO 2捕集系统进行基于速率的动态建模。因此，我们将建立大规模燃煤电厂包含CO 2捕集系统的稳态模型，使用目前较为主流的MEA溶剂，在此基础上，进行动态分析并进行总结，优化动态工况下的控制方案并进行控制方案设计。 参考文献： [1] Wang M, Lawal A, Stephenson P, et al. Post-combustion CO2 capture with chemical absorption: a state-of-the-art review[J]. Chemical Engineering Research and Design, 2011, 89(9): 1609-1624 [2] Lawal A, Wang M, Stephenson P, et al. Dynamic modelling and analysis of post-combustion CO2 chemical absorption process for coal-fired power plants[J]. Fuel, 2010, 89(10): 2791-2801. [3] QiangZhang, RichardTurton, Debangsu Bhattacharyya. Nonlinear model predictive control and H infin; robust control for a post-combustion CO 2 capture process, March 2018, Pages 105-116 [4] Evgenia D. Mechleri , Chechet Biliyok, Nina F. Thornhill a. Dynamic Simulation and Control of Post-combustion CO 2 Capture with MEA in a Gas Fired Power Plant . June 15-18, 2014, Budapest, Hungary. [5] Johan Aring;kesson , Carl D. Laird, Geoffry Lavedan. Nonlinear Model Predictive Control of a CO2 Post-Combustion Absorption Unit [6] Mehdi Panahi, Sigurd Skogestad, et al. Economically efficient operation of CO 2 capturing process part I: Self-optimizing procedure for selecting the best controlled variables [7] Mehdi Panahi, Mehdi Karimi, Sigurd Skogestad, Magne Hillestad et al. Self-Optimizing and Control Structure Design for a CO 2 Capturing Plant. [8] Yu-Jeng Lin, David Shan-Hill Wong, and Shi-Shang Jang, Control Strategies for Flexible Operation of Power Plant with CO 2 Capture Plant. [9] Adekola Lawal, Meihong Wang, Peter Stephenson, Okwose Obi et al. Demonstrating full-scale post-combustion CO 2 capture for coal-fired power plants through dynamic modelling and simulation. [10] 李国强 工业尾气中CO_2对温室效应的影响及其分离和回收技术浅析 |
