摘要：针对蓄热式轧钢加热炉烟气中CO排放控制问题，文章系统分析了CO生成机理及影响因素，并建立基于燃烧优化、过程控制的综合治理体系。通过高温低氧扩散燃烧技术、空燃比精准调控、炉压智能控制等技术集成，实现CO排放浓度从常规5000mg/m3降低至2000mg/m3。文章研究结果表明，该控制体系在保证钢坯加热质量前提下，有效降低燃料消耗12.8%，为钢铁企业实现清洁生产提供技术支撑。

　　关键词：蓄热式加热炉；一氧化碳；燃烧控制；空燃比；排放控制

　　蓄热式轧钢加热炉凭借高效余热回收优势，被广泛应用在现代钢铁产线，但其周期性换向燃烧机制容易引发烟气CO浓度异常升高。在换向瞬态阶段，炉内残余燃气和空气混合不充分，加上蓄热体蓄放热过程对燃烧稳定性干扰，进一步加剧不完全燃烧，实测烟气CO浓度常达5000~8000mg/m3，造成燃料化学能损失，降低热效率，且在不良天气情况下，引起周边区域煤气富集，使区域一氧化碳严重超标。目前，控制难点在于燃烧时序、空燃比动态匹配、炉压波动等因素融合，亟须从燃烧组织优化、智能换向控制、在线监测反馈方面着手，构建健全的协同调控体系，实现CO排放精准抑制和能效、环保目标的同步提升，消除周边一氧化碳超标隐患。

　　1蓄热式加热炉CO生成机理及影响因素

　　1.1 CO生成动力学机理

　　蓄热式加热炉内CO源自碳氢燃料在非理想燃烧条件下的不完全氧化过程。在高温环境下，燃料热解产生的CHX自由基在局部缺氧区域无法充分氧化为CO2，转而通过H2+CO2··CO+H2O、CHX+O2→CO+…等链式反应路径生成CO，该过程符合扩展Zeldovich机理，其反应速率高度依赖炉内温度场分布、湍流扩散强度、烟气停留时间。实测表明，当局部氧浓度低于理论化学计量比的95%时，CO生成速率快速上升，呈指数增长趋势，尤其在换向周期初期，蓄热室残余烟气稀释助燃空气，造成瞬时缺氧，成为CO峰值排放的主要原因，故优化空燃比动态调控、加强炉内湍流混合是抑制CO生成的重要路径。

　　进一步从反应路径动力学视角分析，CO生成不仅受到氧浓度限制，也和自由基池的再生效率有直接关联。在高温富燃料区，CHX裂解生成的C原子优先和OH·反应生成CHO·,再经过脱氢形成CO；若OH·浓度

　　由于局部低温、水蒸气稀释而持续降低，则C原子易聚合成碳烟前驱体，间接抑制CO生成，但此路径在蓄热式炉典型工况中占比较小。另外，烟气再循环效应显著改变反应区热力学平衡，蓄热体释放的高温烟气和新鲜空气混合后，虽然有效提高预热温度，但同步引入大量CO2、H2O，通过逆水煤气反应推动CO生成平衡右移。该非均相化学效应在换向初期尤为突出，导致即使氧量充足，CO浓度仍然维持高位，揭示单纯提高过量空气系数难以根治CO排放，必须协同调控热循环强度、组分再循环比例。

　　1.2系统运行影响因素

　　蓄热式加热炉CO排放的周期性波动主要受其换向燃烧运行机制和热工过程的动态失衡的影响。在换向周期起始阶段，为避免燃气和空气在烟道内混合爆炸，系统设置约1~3秒的“吹扫-排空”时间顺序，该期间残余燃气未经燃烧直接排入烟道，形成CO瞬时峰值。在蓄热体切换过程中，高温格子砖、烟气剧烈热交换，引发局部气流扰动，破坏燃烧器出口稳定火焰结构，致使反应区湍流混合紊乱，燃料和氧化剂接触不充分。同时，换向阀动作引起的炉膛压力瞬时负压可达-50Pa，造成冷空气从炉体缝隙非受控吸入，稀释燃烧区氧浓度，大幅度降低局部温度，限制CO向CO2的后续氧化反应，如表1所示。

　　上述效应在换向周期内叠加作用，致使烟气CO浓度呈现较强脉冲式波动，峰值可达稳态燃烧时的数倍，优化换向时序逻辑、提高炉体气密性、采用分段空燃比动态补偿，是抑制系统性CO排放的关键控制措施。

　　2 CO控制技术要求

　　2.1排放浓度限值

　　《环境空气质量标准》（GB 3095—2012）规定，国家一级、二级标准中CO的24小时平均浓度不超过4mg/m3，1小时平均浓度不超过10mg/m3，不仅体现了对大气环境质量的刚性要求，还对于燃烧系统的动态调控能力提出了严格要求。蓄热式加热炉在轧制节奏波动、钢坯入炉温度变化、换向周期干扰下，负荷频繁调整，空燃比易偏离理论值。若控制系统响应滞后，局部区域将出现瞬时缺氧，诱发不完全燃烧，导致CO浓度快速上升，故达标排放过于依赖高精度空燃比闭环控制策略，需要融合烟气在线分析、前馈-反馈复合调节、换向时序补偿算法，确保在变工况下维持过量空气系数α稳定于1.05~1.15区间。同时，炉体密封性、蓄热体热效率、燃烧器配风均匀性也构成基础保障条件，只有开展燃烧过程的精细化管理，才能在满足超低CO排放的同时，起到热效率、运行稳定性，支撑钢铁工业绿色低碳转型[1]。

　　2.2能效约束条件

　　蓄热式轧钢加热炉CO控制必须在满足热工性能前提下进行能效、排放同步优化。钢坯出炉温度均匀性偏差则应控制在±15℃以内，氧化烧损率不超过0.8%，这对炉内温度场稳定性提出了严格要求。CO作为不完全燃烧产物，其浓度和燃料化学能损失有直接关联。根据热平衡分析，烟气中CO每降低1000mg/m3，对应燃料节约率可由式（1）估算：

　　式中：CCO为CO浓度降幅，g/m3；LHVCO为CO低位热值；Vdry为干烟气量；Qinput为燃料输入热值。工程实测表明，该关系对应燃料节约率达到2.3%~3.1%，所以CO控制除了是环保要求，也是提高运行能效的关键路径。控制系统需要在抑制CO生成的同时，避免过度配风产生的排烟热损失增加，从而实现燃烧效率最大化和氧化烧损最小化的动态平衡[2]。

　　3 CO控制关键技术措施

　　3.1燃烧系统优化

　　燃烧系统优化是控制蓄热式轧钢加热炉烟气中CO排放的应用路径，其关键在于重新构建炉内氧化还原环境、燃料-空气匹配机制[3]。通过引入高温低氧扩散燃烧（HTAC）技术，有效打破传统富氧集中燃烧模式，将助燃空气采用多级配风策略分阶段注入：一次风占比控制在40%~50%，在燃料喷口近区营造贫氧氛围，显著延缓燃烧反应速率，避免局部高温与缺氧工况并存，从源头抑制不完全燃烧产物CO生成；二次风经蓄热体高效回收烟气余热后预热至500℃以上，以切向方式送入炉膛后段，强化烟气回流与湍流混合，促进残余CO深度氧化，同步降低峰值温度，抑制热力型NO生成，实现CO和NO协同减排。该流场重构策略不仅提升燃烧效率，更改善炉温均匀性，减少钢坯氧化烧损[4]。

　　针对蓄热式加热炉换向周期中因气流切换产生的CO瞬时上升问题，工作人员要注重构建智能化空燃比动态调控体系。基于钢坯规格、轧制节奏、炉温历史数据，建立涵盖典型工况的专家知识库，融合前馈预测模型与烟气O/CO在线监测反馈信号，实现空燃比毫秒级实时修正。特别在换向过渡阶段，摒弃传统二位式燃气阀门的阶跃控制，积极引入燃气流量斜坡调节算法，使燃气供给呈连续平滑变化，有效规避排空阶段未燃燃料在炉内积聚后突然释放所引发的CO浓度骤升。该控制策略大幅度提高系统抗扰动能力，在保证加热质量前提下，将烟气CO体积浓度稳定控制在0.1%以下，为钢铁行业超低排放改造提供关键技术支撑。

　　3.2过程参数精准控制

　　炉压波动是引起非计量空气渗入的关键因素，通过布设微差压传感器阵列，实时监测炉门、装出料口等薄弱区域的压力场，结合引风机转速的模糊PID控制策略，动态维持零压面位置稳定，将炉底工作压力精准调控在-5~-10Pa区间，有效阻断冷空气侵入所致的局部缺氧问题[5]。同时，全面实施蓄热体全生命周期管理，构建压降、蓄热温度、换向周期为一体的关联模型，当压降超过初始值30%时自动触发高压脉冲吹灰程序，清除格子砖表面积灰，控制蓄热效率超过85%，如图1所示。该预防性维护机制大幅度提高热工稳定性，使排烟温度波动由±50℃收窄至±15℃,为燃烧系统提供均匀热环境，从源头抑制热扰动引发的CO异常生成。

　　3.3设置监测与诊断系统

　　监测与诊断系统是实现蓄热式轧钢加热炉烟气CO精准控制的技术，其核心在于高时效、高精度的原位感知能力。系统采用可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）技术，在烟道截面布设多点原位式激光气体分析仪，直接测量CO浓度空间分布，响应时间压缩至1秒以内，可有效捕捉换向周期中气流切换引发的CO瞬态峰值。相较于传统抽取式分析方法，该技术彻底规避了采样滞后、管路吸附损失、冷凝水干扰等系统误差来源，测量不确定度稳定控制在±2%以内，为燃烧调控提供高保真、低延迟的反馈信号，大幅度提高控制闭环的可靠性。

　　在此感知层基础上，构建融合工业大数据、多元统计过程控制的智能诊断平台。系统实时汇聚燃烧器阀位开度、燃气/空气压力、炉膛三维温度场、换向时序等126项关键过程变量，运用主元分析（PCA）算法建立多维正常工况基准模型，量化表征系统运行状态。当在线监测数据在SPE（Squared Prediction Error）统计量上突破99%置信限，平台即自动触发三级预警机制——从参数偏移提示到设备故障定位，再到工艺优化建议推送，形成“感知—诊断—决策”一体化运维闭环。该机制将传统“故障后处置”模式升级为“异常前干预”，不仅大幅度降低CO超标风险，更推动加热炉运行从经验依赖向数据驱动发展，为钢铁企业实现超低排放、能效控制目标提供智能化支撑。

　　4工业应用效果分析

　　某钢铁集团环科所开发的烧结烟气CO减排技术，通过构建高效协调调度机制、科学制定测试清单及计划、调整催化剂配方等措施，应用煤气反吹技术，在蓄热式加热炉的燃烧换向时，采用中介气体将共用管道内的煤气吹回炉内进行燃烧，避免了煤气被直接排到烟气中，该技术使一氧化碳含量最高下降90%。钢坯出炉温度均匀性提高为±8℃,燃气单耗下降到1.25GJ/t，年节约煤气320×104m3，折合减少CO排放1560t、CO2当量4200t。经济性分析表明，项目总投资回收期为2.3年，效益结构呈现多元化特征，如表2所示，其中能源节约贡献占比68%，环保税减免占19%，成材率提升带来收益占13%。该成果证实，采用基于燃烧优化、智能控制、精准监测为主体的CO治理路径，不仅实现环境合规，更通过提高能效、质量改善等手段，创造较强的经济价值，具备在行业大规模推广的技术经济基础。

　　5结语

　　蓄热式轧钢加热炉CO控制是一个涉及燃烧学、热工学、自动控制的多学科交叉课题。通过机理分析明确CO生成主导因素，结合现代检测技术和智能控制方法，构建完整的控制技术体系。工业实践证实，该系统在保证加热工艺要求前提下，实现CO超低排放、能效提升的目标。未来研究应聚焦于CO与NOX协同控制、富氧燃烧技术融合等方向，进一步挖掘节能减排潜力。

参考文献

　　［1］黄显著，陈曦，王慧珺，等.醇胺法捕集CO2中的胺逃逸控制研究进展［J］.低碳化学与化工，2025，50（4）：113-121.

　　［2］崔晓松，郭世豪，胡李华，等.废弃煤矿采空区CO2封存控制压力计算方法研究［J］.水利水电技术（中英文），2025，56（7）：262-273.

　　［3］熊春明，魏发林，杨海洋，等.二氧化碳驱波及控制智能响应流体特征及作用机理［J］.石油勘探与开发，2023，50（3）：648-656.

　　［4］崔凯，陈强，刘德生，等.白莲枯竭凝析气藏CCUS-EOR控制机制［J］.西南石油大学学报（自然科学版），2025，47（2）：115-126.

　　［5］王定标，段鸿鑫，王光辉，等.跨临界CO2循环系统控制优化策略的研究进展［J］.郑州大学学报（工学版），2024，45（2）：1-11.