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我公司專業(yè)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。近年來，低溫SCR由于具有明顯的節(jié)能特點和潛在的工業(yè)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、廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)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。 2Ce-Fe-T樣品的失重分為兩個階段，第一階段為20~150 ℃，此階段失重率約為10 %，主要為樣品上吸附水分的失重；第二階段為150~350 ℃，失重率約為15%，此階段主要是氫氧化鐵分解為三氧化二鐵。從DTA曲線上可知，424 ℃出現(xiàn)一個放熱峰，但是沒有出現(xiàn)失重，此放熱峰為樣品由γ-Fe2O3向α- Fe2O3轉化。與XRD的結果一致，因此，確定400 ℃為催化劑的焙燒溫度，此后的催化劑均為400 ℃焙燒的樣品。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， 采用浸漬法用ZrOCl2?8H2O、Fe(NO3)3?9H2O和Mn(NO3)2?6H2O制備了Zr-Mn-Fe/Al2O3復合催化劑。改變金屬元素錳以及鋯的含量制備了不同的催化劑，測試了還原劑為NH3時它的低溫脫硝活性，探索研究了氧氣含量及組分配比對催化劑脫除NOx性能的影響。通過在載體上分別單獨負載金屬元素錳、鐵以及鋯來探索研究脫硝過程中起主要作用的催化活性組分。實驗結果表明：5Zr-5Mn-10Fe/ Al2O3催化劑具有很高的催化活性，在180 ℃時NOx脫除率超過了98 %，是一種性能良好的低溫SCR催化劑。錳是主要的活性組分，而鐵和鋯起到助催化劑的作用。此外，在系統(tǒng)中加入適量的氧氣，可以明顯提高NOx的脫除率，促進NO的轉化。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(xiàn)出優(yōu)良的催化活性，廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)從 120～300℃對 NO脫除率均穩(wěn)定在 85％以上，具有低溫催化活性高、催化效果較高而且穩(wěn)定和高活性溫度域寬等優(yōu)點，有希望得到實際的工業(yè)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、一般催化劑中的各種成分的含量是以質量比進行計算的，催化劑中載體TiO2 的含量一般在80％，活性成分V2O5 與粘合劑占10％左右，其他組分如WO3 占6－10％。制備的載體TiO2 含量為80％、V2O5 為 10％、粘合劑為3％、WO3 為7％的SCR 片狀催化劑。是制備的載體TiO2 含量為80％、V2O5 為 10％、粘合劑為2％、WO3 為8％的SCR 顆粒狀催化劑。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(wěn)定性和再生性)無法直接量化,而是綜合體現(xiàn)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、廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)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。（1）布于地面上，受空間和管道的局限性小，易于與鍋爐系統(tǒng)匹配，對其它相關裝置影響小,建筑成本低，反應器材料耐溫要求低，因此，脫硝裝置總體成本可大幅度下降。特別適用于現(xiàn)有的電廠脫硝改造。孔隙率是催化劑結構最直接的一個量化指標,廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)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,低溫SCR催化劑催化劑活性越好,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(xù)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%。 廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)在釩鈦催化劑中加入鎢、鉬 大致反應方程式： C12HnCl8-nO2+(9+0.5n)O2 =(n-4)H2O+12CO2+(8-n)HCl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，燃燒區(qū)的氧濃度對各種類型的NOx生成都有很大影響。當過量空氣系數α<1，燃燒區(qū)處于"貧氧燃燒"狀態(tài)時，對于抑制在該區(qū)中NOx的生成量有明顯效果。根據這一原理，把供給燃燒區(qū)的空氣量減少到全部燃燒所需用空氣量的70％左右，從而即降低了燃燒區(qū)的氧濃度也降低了燃燒區(qū)的溫度水平。因此，第一級燃燒區(qū)的主要作用就是抑制NOx的生成并將燃燒過程推遲。燃燒所需的其余空氣則通過燃燒器上面的燃盡風噴口送入爐膛與第一級所產生的煙氣混合，完成整個燃燒過程。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(fā)器中的蒸汽、熱水，被減壓蒸發(fā)輸送至液氨緩沖罐備用,廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)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(tǒng)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， 繼續(xù)對Fe2O3催化劑金新研究，發(fā)現(xiàn)γ-Fe2O3在150-250 ℃內有很好的脫硝活性，但高溫活性不佳；但在γ-Fe2O3上摻雜Ti后高溫活性提高，并且在300-400 ℃內有很好的抗SO2和H2O中毒性能。也對γ-Fe2O3脫硝進行研究，發(fā)現(xiàn)高溫處γ-Fe2O3催化劑上NOx轉化率迅速下降的要原因是：高溫處SCR反應中NH3被氧化為NO，增加了煙氣中NO的濃度并且阻礙了NH3-SCR反應的進行。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，廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)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(如本項目采用100%液氨經蒸發(fā)器蒸發(fā)氣化后或者采用13%稀氨水經蒸發(fā)氣化后（目前工廠采用13%稀氨水進行SNCR工藝初步脫硝，故本方案采用13%稀氨水經蒸發(fā)氣化后），與稀釋風機提供的空氣在混合器內將氨與空氣混合均勻后，噴入SCR催化反應器。NOx與NH3在催化劑的作用下發(fā)生反應，使煙氣中的NOx控制在排放限值以內。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：　　2.4平均孔徑和孔徑分布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，廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)在制備活性溶液的過程中需要加熱攪拌，3、液體吸收法：由于煙氣中的NOx90%以上是NO，而NO難溶于水，因此對NOx的濕法處理不能用簡單的洗滌法。濕法脫硝的原理是用氧化劑將NO氧化成NO2，生成的NO2再用水或堿性溶液吸收，從而實現(xiàn)脫硝。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、控制系統(tǒng)方案 控制系統(tǒng)納入機組ＤＣＳ，獨立的控制系統(tǒng)。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，廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)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(3) CombiNOx工藝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。分別量取1.56 mL(約2.65 g)催化劑，在沒有NO的條件下測試了催化劑對暗器的氧化情況，記錄了出口處NO的濃度，以此對比催化劑對氨氣的氧化程度。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。廣東分布式能源煙氣脫硝系統(tǒng)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,氨氣等含有氨基的還原性物質噴入927 ℃ ~ 1100 ℃的鍋爐爐膛內，在沒有催化劑的作用下與煙氣中的NOx發(fā)生還原反應，將NOx還原為H2O和N2，煙氣中的O2基本不參與反應。甚至生 成不利于NOx降解的副反應;如溫度過高,則會出現(xiàn)催化劑活性微晶高溫燒結的現(xiàn)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(tài)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(xiàn)，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(xù)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(yōu)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(chuàng)意被迫放棄。