摘要：燃机厂仍为目前我国发电侧的主要能源结构。“上大压小”政策及双碳政策的推行对燃机厂运作过程中气体污染的排放监测和预警提出了更高的要求。目前大部分传统燃机厂存在气体污染监测薄弱、计量设备老旧、应用功能缺乏等问题，无法满足双碳及新型电力系统建设背景的发展需求。因此，首先提出燃机厂的气体污染监测设计的基本理论；其次，从硬件角度分析对比不同类型量测设备的技术特点；然后，从软件角度提出适应燃机厂气体污染监测预警系统的应用架构；最后，结合应用效果进行说明分析，验证系统设计的有效性和实用性。该设计实现了对气体污染的全景化监测及预警，助力燃机厂适应双碳建设的发展需求，提高燃机厂自身安全运行管理效果。

　　关键词：燃机厂,气体污染,全景监测预警

　　0引言

　　截至2022年12月底，我国各种类型的发电装机容量累计为25.6亿kW。其中，火力发电装机容量为13.324亿kW,占比为52%。近年来环保节能成为我国电力工业结构调整的重要方向，火电产业在“上大压小”的政策导向下积极推进产业结构优化升级，关闭大批能效低、污染重的小火电机组，在很大程度上加快了国内火电设备的更新换代，拉动火电设备市场需求，另一方面国内新能源发电设备装机呈现快速发展态势，火电装机容量占整体装机容量的比例呈逐年小幅度下降趋势，未来该趋势仍将长期保持，但受能源结构、历史电力装机布局等因素影响，目前国内发电侧资源仍将长期以火力发电为主。

　　在燃煤发电运作过程中，会排放大量包括SO2、NO2、NH3、CO、烟尘在内的多种气体污染，给大气的温室效应带来压力，有机硫与无机硫存在电煤中使其燃烧会产生SO2从而让酸雨形成。我国颁布的《火电厂大气污染物排放标准》(GB 13223—2011)对燃气锅炉大气污染物排放浓度作出了明确的限值要求，因此实现对燃机厂气体污染的准确监测及预警，是确保大气污染物排放合规、厂内人员工作环境健康的重要研究要点。

　　目前国内外已有较多气体污染全景监测及预警的研究。文献[1]介绍了常见的气体探测器工作原理及适用范围、有毒气体检测报警系统的工程应用原则、区域警报器的设计原则。文献[2]建立了现场有毒有害气体监测区域危险性权值模型，并应用机器学习方法形成危险预警策略。文献[3]利用8个红外激光气体传感器，分别安装步进电机驱动旋转的圆盘圆周上实现不同方位气体污染的监测。文献[4]采用物联网相关技术及智能监测终端，建立了可燃气体监测智能监测预警系统。文献[5]通过多燃点检测传感器设计，实现了居民楼燃气管网多点的自动化和智能化实时监测。文献[6]将紫外吸收光谱法和连续波长积分法相结合，实现了气体污染H2 S浓度的在线监测。文献[7]针对国家出台的化工园区试点项目中确定的几种气体预警因子，设计了一种可实时监测H2 S、HCl、NH3、HF四种有毒气体的声光报警分析仪。文献[8]提出并设计了一种基于云平台的智能实验室远程监控系统，通过关联温湿传感器实现了试验气体及烟雾浓度的实时监测。文献[9]通过对室内环境空气中的粉尘数量、温湿度以及数项有害气体进行侦测，提出了基于开源的树莓派和Adruino平台的室内空气品质监测系统。文献[10]提出了一种基于气体传感器和随机森林分析模型的气体污染浓度检测方法。文献[11]提出一种碳排放特征分析的燃煤电厂二氧化碳排放浓度在线监测技术。文献[12]针对温室气体排放监测常用的直接和非直接监测法进行了详细分析说明。文献[13]提出了一种基于数据智能化分析的电厂设备油色谱监控技术。文献[14]设计了一种漏氢监测装置，有效实现对氢冷发电机氢气泄漏的监测。文献[15]考虑相对湿度影响，提出了一种燃机厂超低排放颗粒物浓度的高准确监测方法。

　　已有研究尚未有对燃机厂气体污染监测的软硬件架构及应用有详细研究，因此在该基础上，本文首先提出燃机厂的气体污染监测设计的基本理论，其次从硬件角度分析对比不同类型量测设备的技术特点，最后从软件角度提出适应燃机厂气体污染监测预警系统的应用架构，并结合实际情况完成应用效果分析。

　　1设计思路

　　针对燃机厂气体污染监测应用，主要从硬件和软件两个方面进行设计分析。需根据软件的功能定位去确定硬件所需的条件配置，若实现对燃机厂污染气体全景监测预警，最基本的要求是软件具备实时气体浓度监测和边缘告警功能，告警信号如下：

　　式中：B i,k,t为t时刻区域i第k类气体污染的监测告警状态，若为1则触发告警信号，若为0则无动作；η和η,,k分别为区域i第k类气体污染浓度允许的上限和下限。

　　边缘告警包括实时告警和预测告警，实时告警则按照式(1)进行判断监测，而预测告警则通过历史状态和实时情况对后续气体浓度发展趋势进行模拟预测，若模拟到可能存在越限风险，则同样触发预警信号，气体状态预测如下：

　　根据实时告警和预测告警进行燃机厂气体污染监测应用流程设计，如图1所示。

　　2硬件设计

　　对于气体污染监测，系统配置 的监测终端关键的元素就是数据感知和数据传输。如图2所示。感知设备质量的高低影响气体污染监测的准确性，数据的有效传输也影响着系统平台对气体监测结果的判断。随着气体在工业生产应用范围的越来越广泛，气体监测的方案也趋于多元化发展，产生了包括气体监测传感器、探测器、

　　监测变送器、检测报警仪等诸多产品。针对燃机厂排放的主要气体污染，进行相关监测设备分析。

　　(1)传感器类设备。可实现对SO2、NO x、NH3的浓度监测。设备将传感器检测到的气体浓度转换成电信号，通过线缆传输到燃机厂的控制系统、控制单元等，检测到的气体浓度越高，电信号越强。

　　(2)探测器类设备。探测器为自由扩散方式检测气体浓度，通常采用催化检测原理，具有很好的灵敏度和出色的重复性，设备上液晶屏可实时显示监测气体的浓度值，通常配套有实时时钟、越限报警等功能。

　　(3)变送器类设备。变送器为传感器基础上发展的产品，其在实现对气体污染监测的基础上，可根据自身实现预警计算和控制输出，可减少燃机厂控制系统后台的计算负担。

　　(4)检测报警仪类设备。检测报警仪除了实时采集气体浓度信息外，还可设置报警阙值，当气体浓度达到或超过报警设置的报警点时，报警器便发出报警信号，并启动电磁阀、排气扇、加湿器、除湿机、风机等外联设备。

　　3软件设计
       3.1通信协议

　　目前市面上气体量测设备的通信方式涉及RS485接口通信、HART通讯协议通信、IO-Link通信协议通信、蓝牙+LoRa通信、4~20 mA模拟量接口通信等，其特点及燃机厂应用适应性如下表。

　　3.2系统架构

　　在以上分析基础上，本文提出一种燃机厂气体污染全景监测预警系统，具体框架如图3所示。本框架总共分为物理层、感知层、传递层、应用层4个层级。

　　(1)物理层。主要为燃机厂需进行监测的空气环境，主要可能存在燃煤过程中产生的SO2、NO2、NH3、CO、烟尘等气体污染。

　　(2)感知层。该层级通过在燃机厂监测环境中配置各类气体污染的传感器、变送器、探测器、检测报警仪等设备，主要采集场所内各类气体污染的浓度数据，并上传至气体污染全景监测预警系统；若设备自身具备预警计算的功能，则可直接将预警信号上传到平台端，再由平台进行应急设备调控。

　　(3)传递层。该层级主要为感知层采集信息或自计算信息向气体污染全景监测预警系统的传输路径，分为有线传输和无线传输。有线传输则通过燃机厂内感知设备的RS485接口进行硬布线连接到系统，该类形式为目前绝大多数传统燃机厂的应用形式。无线传输为通过HART、IO-Link等通讯协议以WiFi、蓝牙+LoRa、4G宽带等形式进行信息上传，该种形式是燃机厂全景化建设的推广通信形式，可极大减少现场布线空间，同时减免了后期投运过程中的人力运维成本。

　　(4)应用层。对采集的气体污染数据进行处理和分析，并将结果通过个人计算机端系统界面或手机App等进行可视化展示，支持具备访问互联网能力的移动设备随时访问云服务器查看燃机厂内的气体污染浓度。另一方面是提供应对气体污染预警的设备控制功能，通过远程控制空调、加湿器、除湿机、风机、排气阀等受控设备来应对气体污染浓度越限。

　　为应对国家双碳建设发展要求，燃机厂气体污染全景预警监测系统需具备全景化特色，可远程实现：

　　(1)感知层设备自校零、自标定、自校正、自补偿功能；

　　(2)感知层设备自动进行检验、自选量程、自寻故障；

　　(3)应用层系统平台具备数据存储、记忆与信息处理功能；(4)应用层系统具备故障预警判断、决策处理、远程运维等功能。

　　3.3功能架构

　　上述燃机厂气体污染全景监测预警系统建设及运行过程中应具备以下系统功能。

　　(1)安全监测及预警定位：实时监测燃机厂中各类气体污染的浓度情况，当监测到厂内气体污染出现浓度越限时，及时通过声光、手机、短信、电话等多种形式通知厂内相关运维人员及时处理。

　　(2)监测及预警方案设置：在监测方面可灵活增加、修改、删除气体污染监测点和相关设备信息，设备信息包括设备台账、安装位置等，在预警方面可灵活配置监控气体污染对象报警的浓度上限、下限、重复预警时间。

　　(3)全景联合控制：监测到气体污染浓度异常可立即自动处理，可以自动控制电磁阀、排气扇、加湿器、除湿机、空调、风机等设备，针对预警位置做出应急处理。

　　(4)多线程监视查询：燃机厂运维人员可在电脑、手机、监控中心大屏等可视化端口随时查询燃机厂内气体污染的实时监测和安全预警情况。

　　(5)历史查询及报表导出：可支持查询并导出燃机厂气体污染监测、报警控制等的历史数据，并按照日、周、月、年历史曲线趋势图，动态展现气体污染变化情况，形成监测分析报表。

　　(6)终端灵活性适配：可根据实际燃机厂的监测需求进行各类终端设备进行灵活配置，即可选择接入基础的气体监测终端，也可以灵活增加其他监测、控制终端，系统自身具备高延展性。

　　4应用效果分析

　　本节以实际应用的燃机厂气体污染全景监测系统为例进行效果说明，以CO2监测为例，相关架构如图4所示。

　　燃机厂内首先通过CO2采集单元实现对CO2浓度的实时集采，以采样间隔30 s的频率经由站内4G通信上送采集数据给到数据处理服务器，最终浓度数据在站内大屏的监测平台可进行可视化展示，同时服务器后台针对CO2的实时浓度和预测浓度进行计算和越限诊断，当存在浓度越限情况时则进行告警，针对CO2浓度越限应急处理配置了智能风机设备，可经由4G通信接收服务器后台传递过来的调控指令，调控指令需经由运维调度人员的二次确认，也可设置智能应急调控，有效及时地解决气体污染浓度超标问题。

　　在该燃机厂气体污染全景监测系统设计应用下，厂内实现实现燃机厂气体污染全方位、无死角、高密度实时监测和安全预警，同时配合智能应急设备达到秒级应急控制操作，实现运维人员远程及时处理浓度越限的安全问题，提高燃机厂日常运作状态安全性、高效性、稳定性。

　　5结束语

　　传统燃机厂作为当下电力发电侧的主要能源供给主体，其燃煤发电产生的SO2、NO2、NH3、CO、烟尘等气体污染规模不可忽视，本文针对该问题提出燃机厂气体污染全景监测系统的设计架构，硬件方面需根据应用需求选取传感器类、探测类、变送器类等不同的采样单元，配套多样化、灵活性的气体污染全景监测终端和控制应急设备，软件方面搭建燃机厂气体污染全景监测预警系统，选取适应实际现场应用的通信方式，形成气体污染自动预警和应急控制架构模式，以此治理此类气体污染在燃机厂运作过程中可能产生的外溢风险，提高燃机厂运维人员的日常运维效率和应急及时性，紧密助力国家双碳发展战略，实现燃机厂智能减碳、安全可靠运行。

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