污染物排放控制分析方法、系统、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及生物质电厂排放烟气技术领域，具体涉及一种基于影响因子筛选的二氧化硫污染物排放控制分析方法、系统、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.随着对生物质发电厂烟气净化系统技术规范以及核减环境违法等农林生物质发电项目可再生能源的要求不断提高，对于生物质发电项目的要求越来越严格，对环保参数的控制越发需要精细控制。
3.而根据前期调研结果发现，现在运行的生物质电厂仍存在污染物参数波动大，短时间超标，控制方式粗放，原因复杂不清楚的情况，这显然存在巨大的风险。
4.尤其是在对生物质电厂测量数据情况分析时，虽然原烟气中二氧化硫浓度基本没有较大变化，但成分变化较大。而尾部烟道净烟气中二氧化硫浓度波动大，一氧化碳排放值较高，且没有呈现较明显规律。此种情况说明目前生物质焚烧发电项目仍存在较大的环保风险。
5.在这种情形下，如何对生物质焚烧发电项目污染物二氧化硫的控制进行全面性分析及提出系统性控制策略，进而为实现环保参数的全自动控制提供基础和理论保障，成为目前亟需解决的技术问题之一。


技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明的目的在于提出一种基于影响因子筛选的二氧化硫污染物排放控制分析方法、系统、计算机设备及存储介质，以解决对生物质焚烧发电项目污染物二氧化硫的控制进行全面性分析及提出系统性控制策略，进而为实现环保参数的全自动控制提供基础和理论保障的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：
8.第一方面，本发明实施例提供了一种污染物排放控制分析方法，包括以下步骤：
9.将反应塔作为研究对象，通过单因素试验以及结合现场设备的最大处理能力和设备正常运行的参数区间，确定各因素高中低影响水平数值；
10.通过正交试验，确定各参数的重要等级，建立因素耦合数学模型；
11.根据建立的因素耦合数学模型，制定控制方案和策略，并进行手动调整完善，基于完善后的控制策略，设计自动控制系统。
12.作为本发明的进一步方案，将反应塔作为研究对象，还包括筛选影响脱硫效率的影响因子，并将各影响因子的影响水平用高中低三种量化状态标示。
13.作为本发明的进一步方案，所述影响脱硫效率的影响因子包括：二氧化硫浓度、烟气入口温度、烟气流速、烟气含氧量、环保耗材投入量、一氧化碳浓度以及二氧化碳浓度。
14.作为本发明的进一步方案，通过正交试验，确定各参数的重要等级，包括：
15.通过7因素3水平正交试验设计，其中，正交试验的影响因子包括二氧化硫浓度、烟
气入口温度、烟气流速、烟气含氧量、环保耗材投入量、一氧化碳浓度以及二氧化碳浓度；
16.采用l18(37)正交试验表记录各因素水平的实验结果数据。
17.作为本发明的进一步方案，正交试验的试验条件为：
18.锅炉负荷稳定，工况燃烧稳定；
19.试验期间，燃料成分相对稳定；以及
20.试验以脱硫效率为试验结果。
21.作为本发明的进一步方案，所述污染物排放控制分析方法中还包括测试反应塔脱硫效率，测试反应塔脱硫效率的方法包括：
22.根据实测脱硫塔进、出口的so2浓度，计算出反应塔的脱硫效率；
23.试验结束后，将试验结果输入，分析得到各因素的对脱硫效率的影响程度。
24.作为本发明的进一步方案，计算出反应塔脱硫效率的计算公式为：
[0025][0026]
式中，η——脱硫效率，％；
[0027]qm,in
——标干态、氧量6％时原烟气中so2浓度，(mg/nm3)。
[0028]qm,out
——标干态、氧量6％时净烟气中so2浓度，(mg/nm3)。
[0029]
作为本发明的进一步方案，所述建立因素耦合数学模型，包括：
[0030]
通过正交试验，确定各参数的重要等级，确定出影响重要的因素为主要因素，对主要因素进行试验，拟合因素与脱硫效率的函数关系式曲线，其中，y(脱硫效率)＝f(因素1)；
[0031]
通过运行中的数据，耦合主要因素间的函数关系，建立耦合数序模型，其中，建立如下关系式
[0032]
y(脱硫效率)＝m1*f(因素1)+m2*f(因素2)+m3*f(因素3)+
…
。
[0033]
作为本发明的进一步方案，所述控制策略包括：
[0034]
由原烟气的so2浓度p和净烟气的so2浓度目标值s计算出每时刻需求的脱硫效率y，计算公式为：y＝(p-s)/p；
[0035]
通过脱硫效率y计算出该时刻环保耗材投入量z，计算公式为：z＝(y-b)/a，其中，b为由除环保耗材投入量以外因素计算出的脱硫效率因子，％，a为环保耗材投入量对脱硫效率影响因子；
[0036]
以环保耗材投入量z为环保耗材投入量作为目标值，实际的环保耗材投入量z
/
为过程值，基于pid原理控制每个时段的环保耗材投入量。
[0037]
作为本发明的进一步方案，所述控制策略在匹配高脱硫效率下的环保耗材投入量时，以环保耗材投入量作为初始给定值，输入控制系统，依据当前时段运行状态参数，计算出当前系统的脱硫效率；并反向计算出所需的环保耗材投入量，反馈给给定值，修正偏差。
[0038]
作为本发明的进一步方案，所述污染物排放控制分析方法还包括自动控制系统的调试验证，通过试验验证、投入自动试验和参数优化，形成一套自动控制系统。
[0039]
本发明的另一方面，还提供了一种污染物排放控制分析系统，其中包括：
[0040]
影响因子筛选模块，用于将反应塔作为研究对象，通过单因素试验以及结合现场设备的最大处理能力和设备正常运行的参数区间，确定各因素高中低影响水平数值；
[0041]
模型建立模块，用于通过正交试验，确定各参数的重要等级，建立因素耦合数学模
型；
[0042]
控制策略模块，用于根据建立的因素耦合数学模型，制定控制方案和策略，并进行手动调整完善，基于完善后的控制策略，设计自动控制系统；
[0043]
调试验证模块，用于通过试验验证、投入自动试验和参数优化，形成一套自动控制系统。
[0044]
本发明的又一方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时执行上述任一项根据本发明的污染物排放控制分析方法。
[0045]
本发明的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序指令，该计算机程序指令被执行时实现上述任一项根据本发明的污染物排放控制分析方法。
[0046]
本发明至少具有以下有益技术效果：
[0047]
本发明提出了基于影响因子筛选的二氧化硫污染物排放控制分析方法、系统、计算机设备及存储介质，根据烟气中二氧化硫的产生机理、处理过程以及测量方式，将烟气二氧化硫从产生到最终的排放测量整个过程进行分析，判断出影响最终排放烟气中二氧化硫浓度的因素；通过现场的操作和参数对最终排放的二氧化硫的调整和监测，便于二氧化硫排放浓度的稳定性以及研究反应塔脱硫效率的稳定性。
[0048]
本技术的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
[0049]
为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例。在附图中：
[0050]
图1示出了本发明实施例中一种污染物排放控制分析方法的流程图；
[0051]
图2示出了本发明的一种污染物排放控制分析方法中基于pid原理控制每个时段的环保耗材投入量的流程图；
[0052]
图3示出了根据本发明的污染物排放控制分析系统的实施例的示意性框图；
[0053]
图4示出了根据本发明的实现污染物排放控制分析方法的计算机设备的实施例的硬件结构示意图；
[0054]
图5示出了根据本发明的实现污染物排放控制分析方法的计算机可读存储介质的实施例的示意图。
[0055]
本技术目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0056]
下面，结合附图以及具体实施方式，对本技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
[0057]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明实施例进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释
本技术，并不用于限定本技术。
[0058]
需要说明的是，本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称的非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本发明实施例的限定。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备固有的其他步骤或单元。
[0059]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0060]
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0061]
下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0062]
由于在对生物质电厂测量数据情况分析时，虽然原烟气中二氧化硫浓度基本没有较大变化，但成分变化较大。而尾部烟道净烟气中二氧化硫浓度波动大，一氧化碳排放值较高，且没有呈现较明显规律。此种情况说明目前生物质焚烧发电项目仍存在较大的环保风险。
[0063]
在这种情形下，如何对生物质焚烧发电项目污染物二氧化硫的控制进行全面性分析及提出系统性控制策略，进而为实现环保参数的全自动控制提供基础和理论保障，成为目前亟需解决的技术问题之一。
[0064]
众所周知，由于生物质中含硫量较低，而且生物质燃烧后中存在大量的钙镁化合物，对硫化物存在固定作用，因此，之前对于生物质电厂脱硫脱酸并没有特殊设备进行处理，而随着生物质电厂环保要求的提高，不断有电厂投入半干法+干法式脱硫脱酸工艺流程。基于这种工艺现状，因此，本发明提出一种基于影响因子筛选的二氧化硫污染物排放控制分析方法、系统、计算机设备及存储介质。
[0065]
参见图1所示，本发明的实施例提供了一种污染物排放控制分析方法，其中该方法包括以下步骤s10-步骤s30；
[0066]
步骤s10、将反应塔作为研究对象，通过单因素试验以及结合现场设备的最大处理能力和设备正常运行的参数区间，确定各因素高中低影响水平数值；
[0067]
步骤s20、通过正交试验，确定各参数的重要等级，建立因素耦合数学模型；
[0068]
步骤s30、根据建立的因素耦合数学模型，制定控制方案和策略，并进行手动调整完善，基于完善后的控制策略，设计自动控制系统。
[0069]
目前普遍的生物质电厂烟气中二氧化硫最终排放浓度随时间变化的幅度较大。在一些实施例中，将反应塔作为研究对象，还包括筛选影响脱硫效率的影响因子，并将各影响因子的影响水平用高中低三种量化状态标示。
[0070]
为控制生物质电厂排放烟气中的二氧化硫浓度变化幅度以及更精准地调节烟气中的二氧化硫排放指标。将烟气中二氧化硫的产生机理、处理过程以及测量方式，将烟气二
氧化硫从产生到最终的排放测量整个过程进行分析，可判断出影响最终排放烟气中二氧化硫浓度的因素主要有：
[0071]
1)燃料的变化，引起的硫含量的变化，以及燃烧特性的变化，引起的燃烧工况的变化，从而导致二氧化硫浓度的大幅波动。
[0072]
2)运行方式的变化，引起的炉内燃烧不均匀，流场变化，氧量变化等，从而导致烟气成分发生较大变化。
[0073]
3)脱酸设备本身的结构和原理，设备选型是否符合当前工况。
[0074]
4)在线监测系统是否存在取样池采样不稳定，尾部烟道烟气流量不稳定等问题。
[0075]
在一些实施例中，所述影响脱硫效率的影响因子包括：二氧化硫浓度、烟气入口温度、烟气流速、烟气含氧量、环保耗材投入量、一氧化碳浓度以及二氧化碳浓度。
[0076]
运行方式和燃料的变化会导致进入脱硫设备入口的二氧化硫浓度发生变化，烟气流速、氧含量、烟气温度表征锅炉燃烧状态，烟气中一氧化碳和二氧化碳的浓度则会影响在线监测系统对烟气中二氧化硫的测量。环保耗材的投入量则是控制烟气中二氧化硫浓度的直接措施，参见表1。
[0077]
表1
[0078]
[0079][0080]
通过现场的操作和参数对最终排放的二氧化硫的调整和监测，筛选出以下指标，研究二氧化硫排放浓度的稳定性，主要是研究反应塔脱硫效率的稳定性。
[0081]
在本技术的实施例中，将反应塔作为系统研究对象。影响脱硫效率的因子统计如下表2。并将各因素影响水平用高中低三种量化状态标示，各因素的影响水平视现场实际控制情况而定。通过单因素试验，以及结合现场设备能达到的最大处理能力和设备正常运行
的参数区间，确定各因素高中低影响水平数值。
[0082]
表2
[0083][0084]
在一些实施例中，通过正交试验，确定各参数的重要等级，包括：
[0085]
通过7因素3水平正交试验设计，其中，正交试验的影响因子包括二氧化硫浓度、烟气入口温度、烟气流速、烟气含氧量、环保耗材投入量、一氧化碳浓度以及二氧化碳浓度；
[0086]
采用l18(37)正交试验表记录各因素水平的实验结果数据。
[0087]
通过正交试验设计，可以以最少的试验次数科学的确定各因素水平的影响程度，因此，本次试验通过7因素3水平正交试验设计，选用l18(37)正交试验表，设计各因素水平的试验方案，如下表3。
[0088]
表3
[0089]
[0090][0091]
在一些实施例中，正交试验的试验条件为：
[0092]
锅炉负荷稳定，工况燃烧稳定；
[0093]
试验期间，燃料成分相对稳定；以及
[0094]
试验以脱硫效率为试验结果。
[0095]
在一些实施例中，所述污染物排放控制分析方法中还包括测试反应塔脱硫效率，测试反应塔脱硫效率的方法包括：
[0096]
根据实测脱硫塔进、出口的so2浓度，计算出反应塔的脱硫效率；
[0097]
试验结束后，将试验结果输入，分析得到各因素的对脱硫效率的影响程度。
[0098]
其中，计算出反应塔脱硫效率的计算公式为：
[0099][0100]
式中，η——脱硫效率，％；
[0101]qm,in
——标干态、氧量6％时原烟气中so2浓度，(mg/nm3)。
[0102]qm,out
——标干态、氧量6％时净烟气中so2浓度，(mg/nm3)。
[0103]
试验结束后，将试验结果输入，分析得到各因素的对脱硫效率的影响程度。
[0104]
其中，影响因素与影响程度的记录表格参见表4：
[0105]
表4
[0106][0107]
在建立数学模型时，通过正交试验，确定各参数的重要等级，对于影响重要的因素进行相关试验，寻找定性和定量关系。在多个数学关系基础上，建立因素耦合数学模型。
[0108]
在一些实施例中，所述建立因素耦合数学模型，包括：
[0109]
通过正交试验，确定各参数的重要等级，确定出影响重要的因素为主要因素，对主要因素进行试验，拟合因素与脱硫效率的函数关系式曲线，其中，y(脱硫效率)＝f(因素1)；
[0110]
通过运行中的数据，耦合主要因素间的函数关系，建立耦合数序模型，其中，建立如下关系式：
[0111]
y(脱硫效率)＝m1*f(因素1)+m2*f(因素2)+m3*f(因素3)+
…
。
[0112]
需要说明的是，工艺设计上，在锅炉出口处，增加一套cems系统(在线监测so2、nox、co、co2、流速、氧量、温度)，加入自动控制系统，利用原始浓度进行脱酸塔的控制，灵敏度更高。
[0113]
在得到相关数学模型后，进行系统设计，提出控制方案和策略，进行手动调整，验证控制方案和策略的正确性，并进行完善。基于完善后的控制策略，设计自动控制系统。
[0114]
在一些实施例中，参见图2所示，所述控制策略主要由以下几个部分构成：
[0115]
1)由原烟气的so2浓度p和净烟气的so2浓度目标值s计算出每时刻需求的脱硫效率y，计算公式为：y＝(p-s)/p；
[0116]
2)通过脱硫效率y计算出该时刻环保耗材投入量z，计算公式为：z＝(y-b)/a，其中，b为由除环保耗材投入量以外因素计算出的脱硫效率因子，％，a为环保耗材投入量对脱硫效率影响因子；
[0117]
3)以2)中的环保耗材投入量z为环保耗材投入量作为目标值，实际的环保耗材投入量z
/
为过程值，基于pid原理控制每个时段的环保耗材投入量。
[0118]
在一些实施例中，所述控制策略在匹配高脱硫效率下的环保耗材投入量时，以环保耗材投入量作为初始给定值，输入控制系统，依据当前时段运行状态参数，计算出当前系统的脱硫效率；并反向计算出所需的环保耗材投入量，反馈给给定值，修正偏差。
[0119]
以设计环保耗材投入量作为初始给定值，输入控制系统，依据当前时段运行状态参数，控制系统计算出当前系统的脱硫效率，为保证系统脱硫效率大于90％，通过上述控制系统反向计算出所需的环保耗材投入量，反馈给给定值，并不断修正偏差，从而达到匹配高
脱硫效率下的环保耗材投入量。
[0120]
在一些实施例中，所述污染物排放控制分析方法还包括自动控制系统的调试验证，通过试验验证、投入自动试验和参数优化，形成一套自动控制系统。
[0121]
本专利的提出新型的硬盘背板设计方法，根据烟气中二氧化硫的产生机理、处理过程以及测量方式，将烟气二氧化硫从产生到最终的排放测量整个过程进行分析，判断出影响最终排放烟气中二氧化硫浓度的因素；通过现场的操作和参数对最终排放的二氧化硫的调整和监测，便于二氧化硫排放浓度的稳定性以及研究反应塔脱硫效率的稳定性。
[0122]
需要注意的是，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
[0123]
应该理解的是，上述虽然是按照某一顺序描述的，但是这些步骤并不是必然按照上述顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，本实施例的一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
[0124]
本发明的第二方面，还提供了一种污染物排放控制分析系统。图3示出了根据本发明的污染物排放控制分析系统的实施例的示意性框图。如图3所示，该系统包括：
[0125]
影响因子筛选模块100，用于将反应塔作为研究对象，通过单因素试验以及结合现场设备的最大处理能力和设备正常运行的参数区间，确定各因素高中低影响水平数值；
[0126]
在一些实施例中，影响因子筛选模块100中影响脱硫效率的影响因子包括：二氧化硫浓度、烟气入口温度、烟气流速、烟气含氧量、环保耗材投入量、一氧化碳浓度以及二氧化碳浓度。
[0127]
在一些实施例中，所述污染物排放控制分析方法中还包括测试反应塔脱硫效率，测试反应塔脱硫效率的方法包括：
[0128]
根据实测脱硫塔进、出口的so2浓度，计算出反应塔的脱硫效率；
[0129]
试验结束后，将试验结果输入，分析得到各因素的对脱硫效率的影响程度。
[0130]
其中，计算出反应塔脱硫效率的计算公式为：
[0131][0132]
式中，η——脱硫效率，％；
[0133]qm,in
——标干态、氧量6％时原烟气中so2浓度，(mg/nm3)。
[0134]qm,out
——标干态、氧量6％时净烟气中so2浓度，(mg/nm3)。
[0135]
试验结束后，将试验结果输入，分析得到各因素的对脱硫效率的影响程度。
[0136]
模型建立模块200，用于通过正交试验，确定各参数的重要等级，建立因素耦合数学模型；
[0137]
在一些实施例中，模型建立模块200建立因素耦合数学模型时，包括：
[0138]
通过正交试验，确定各参数的重要等级，确定出影响重要的因素为主要因素，对主要因素进行试验，拟合因素与脱硫效率的函数关系式曲线，其中，y(脱硫效率)＝f(因素1)；
[0139]
通过运行中的数据，耦合主要因素间的函数关系，建立耦合数序模型，其中，建立如下关系式：
[0140]
y(脱硫效率)＝m1*f(因素1)+m2*f(因素2)+m3*f(因素3)+
…
。
[0141]
需要说明的是，工艺设计上，在锅炉出口处，增加一套cems系统(在线监测so2、nox、co、co2、流速、氧量、温度)，加入自动控制系统，利用原始浓度进行脱酸塔的控制，灵敏度更高。
[0142]
控制策略模块300，用于根据建立的因素耦合数学模型，制定控制方案和策略，并进行手动调整完善，基于完善后的控制策略，设计自动控制系统；
[0143]
控制策略模块300的控制策略主要由以下几个部分构成：
[0144]
1)由原烟气的so2浓度p和净烟气的so2浓度目标值s计算出每时刻需求的脱硫效率y，计算公式为：y＝(p-s)/p；
[0145]
2)通过脱硫效率y计算出该时刻环保耗材投入量z，计算公式为：z＝(y-b)/a，其中，b为由除环保耗材投入量以外因素计算出的脱硫效率因子，％，a为环保耗材投入量对脱硫效率影响因子；
[0146]
3)以2)中的环保耗材投入量z为环保耗材投入量作为目标值，实际的环保耗材投入量z
/
为过程值，基于pid原理控制每个时段的环保耗材投入量。
[0147]
调试验证模块400，用于通过试验验证、投入自动试验和参数优化，形成一套自动控制系统。
[0148]
在本发明实施例的污染物排放控制分析系统中，根据烟气中二氧化硫的产生机理、处理过程以及测量方式，将烟气二氧化硫从产生到最终的排放测量整个过程进行分析，判断出影响最终排放烟气中二氧化硫浓度的因素；通过现场的操作和参数对最终排放的二氧化硫的调整和监测，便于二氧化硫排放浓度的稳定性以及研究反应塔脱硫效率的稳定性。
[0149]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
[0150]
本发明实施例的第三个方面，还提供了一种计算机设备1000，包括存储器1001和处理器1002，该存储器中存储有计算机程序，该计算机程序被该处理器执行时实现上述任意一项实施例的方法。
[0151]
如图4所示，为本发明提供的执行污染物排放控制分析方法的计算机设备的一个实施例的硬件结构示意图。以如图4所示的计算机设备1000为例，在该计算机设备中包括一个处理器1002以及一个存储器1001，并还可以包括：输入装置和输出装置。处理器1002、存储器1001、输入装置和输出装置可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。输入装置可接收输入的数字或字符信息，以及产生与污染物排放控制分析有关的信号输入。输出装置可包括显示屏等显示设备。
[0152]
存储器1001作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本技术实施例中的污染物排放控制分析方法对应的程序指令/模块。存储器1001可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区
可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储污染物排放控制分析方法的使用所创建的数据等。此外，存储器1001可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器1001可选包括相对于处理器1002远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至本地模块。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0153]
处理器1002在一些实施例中可以是中央处理器(central processing unit，cpu)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器1002通常用于控制计算机设备1000的总体操作。本实施例中，处理器1002用于运行存储器1001中存储的程序代码或者处理数据。本实施例计算机设备的多个计算机设备1000的处理器1002通过运行存储在存储器1001中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的污染物排放控制分析方法，包括以下步骤：
[0154]
将反应塔作为研究对象，通过单因素试验以及结合现场设备的最大处理能力和设备正常运行的参数区间，确定各因素高中低影响水平数值；
[0155]
通过正交试验，确定各参数的重要等级，建立因素耦合数学模型；
[0156]
根据建立的因素耦合数学模型，制定控制方案和策略，并进行手动调整完善，基于完善后的控制策略，设计自动控制系统。
[0157]
通过以上的实施方式的描述，本领域普通技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可匹配存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程，即实现上述方法实施例的污染物排放控制分析方法，包括以下步骤：
[0158]
将反应塔作为研究对象，通过单因素试验以及结合现场设备的最大处理能力和设备正常运行的参数区间，确定各因素高中低影响水平数值；
[0159]
通过正交试验，确定各参数的重要等级，建立因素耦合数学模型；
[0160]
根据建立的因素耦合数学模型，制定控制方案和策略，并进行手动调整完善，基于完善后的控制策略，设计自动控制系统。
[0161]
本发明实施例的第四个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，图5示出了根据本发明实施例提供的污染物排放控制分析方法的计算机可读存储介质的示意图。如图5所示，计算机可读存储介质2000存储有计算机程序指令2001，该计算机程序指令2001可以被处理器执行。该计算机程序指令2001被执行时实现上述任意一项实施例的方法，即实现上述方法实施例的污染物排放控制分析方法，包括以下步骤：
[0162]
将反应塔作为研究对象，通过单因素试验以及结合现场设备的最大处理能力和设备正常运行的参数区间，确定各因素高中低影响水平数值；
[0163]
通过正交试验，确定各参数的重要等级，建立因素耦合数学模型；
[0164]
根据建立的因素耦合数学模型，制定控制方案和策略，并进行手动调整完善，基于完善后的控制策略，设计自动控制系统。
[0165]
应当理解，在相互不冲突的情况下，以上针对根据本发明的污染物排放控制分析
方法阐述的所有实施方式、特征和优势同样地适用于根据本发明的污染物排放控制分析系统和存储介质。
[0166]
本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性，已经就各种示意性组件、方块、模块、电路和步骤的功能对其进行了一般性的描述。这种功能是被实现为软件还是被实现为硬件取决于具体应用以及施加给整个系统的设计约束。本领域技术人员可以针对每种具体应用以各种方式来实现的功能，但是这种实现决定不应被解释为导致脱离本发明实施例公开的范围。
[0167]
最后需要说明的是，本文的计算机可读存储介质(例如，存储器)可以是易失性存储器或非易失性存储器，或者可以包括易失性存储器和非易失性存储器两者。作为例子而非限制性的，非易失性存储器可以包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦写可编程rom(eeprom)或快闪存储器。易失性存储器可以包括随机存取存储器(ram)，该ram可以充当外部高速缓存存储器。作为例子而非限制性的，ram可以以多种形式获得，比如同步ram(dram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据速率sdram(ddr sdram)、增强sdram(esdram)、同步链路dram(sldram)、以及直接rambus ram(drram)。所公开的方面的存储设备意在包括但不限于这些和其它合适类型的存储器。
[0168]
结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块和电路可以利用被设计成用于执行这里功能的下列部件来实现或执行：通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其它可编程逻辑器件、分立门或晶体管逻辑、分立的硬件组件或者这些部件的任何组合。通用处理器可以是微处理器，但是可替换地，处理器可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以被实现为计算设备的组合，例如，dsp和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器结合dsp和/或任何其它这种配置。
[0169]
综上所述，本发明提出了污染物排放控制分析方法、系统、计算机设备及存储介质，根据烟气中二氧化硫的产生机理、处理过程以及测量方式，将烟气二氧化硫从产生到最终的排放测量整个过程进行分析，判断出影响最终排放烟气中二氧化硫浓度的因素；通过现场的操作和参数对最终排放的二氧化硫的调整和监测，便于二氧化硫排放浓度的稳定性以及研究反应塔脱硫效率的稳定性。
[0170]
以上是本发明公开的示例性实施例，但是应当注意，在不背离权利要求限定的本发明实施例公开的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的公开实施例的方法权利要求的功能、步骤和/或动作不需以任何特定顺序执行。此外，尽管本发明实施例公开的元素可以以个体形式描述或要求，但除非明确限制为单数，也可以理解为多个。
[0171]
应当理解的是，在本文中使用的，除非上下文清楚地支持例外情况，单数形式“一个”旨在也包括复数形式。还应当理解的是，在本文中使用的“和/或”是指包括一个或者一个以上相关联地列出的项目的任意和所有可能组合。上述本发明实施例公开实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0172]
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明实施例公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子；在本发明实施例的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，并存在如上的本发
明实施例的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。因此，凡在本发明实施例的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明实施例的保护范围之内。