This paper Describe a modelling method for SCR(selective Catalytic reduction) system in refuse incineration plant. We consider the SCR system as a single input single output system. For modelling the SCR system, an auto regressive exogeneous(ARX) modelling method is used. In this case, we should design the white noise input for modelling and put it on the system as an input (.NH/sap2/.), and taken an outlet NOx as an output. From these two relations, we design the ARX model with 45 second delay time and transform to discrete system with 0.5 sampling time. Using the obtained SCR model, we simulate the SCR system to reduce the outlet NOx content by a conventional PID control method.
The selective catalytic reduction (SCR) system is a highly-effective aftertreatment device for NOx reduction of diesel engines. Generally, the ammonia ($NH_3$) was generated from reaction mechanism of SCR in the SCR system using the liquid urea as the reluctant. Therefore, the precise urea dosing control is a very important key for NOx and $NH_3$ slip reduction in the SCR system. This paper investigated NOx and $NH_3$ emission characteristics of urea-SCR dosing system based on model-based control algorithm in order to reduce NOx. In the map-based control algorithm, target amount of urea solution was determined by mass flow rate of exhaust gas obtained from engine rpm, torque and $O_2$ for feed-back control NOx concentration should be measured by NOx sensor. Moreover, this algorithm can not estimate $NH_3$ absorbed on the catalyst. Hence, the urea injection can be too rich or too lean. In this study, the model-based control algorithm was developed and evaluated on the numerical model describing physical and chemical phenomena in SCR system. One channel thermo-fluid model coupled with finely tuned chemical reaction model was applied to this control algorithm. The vehicle test was carried out by using map-based and model-based control algorithms in the NEDC mode in order to evaluate the performance of the model based control algorithm.
The refuse incineration plant has an important role in saving the combustion energy for local heating system. But harmful combustion gas(NOx etc.) leads to some serious environmental problem. To reduce the gas, a SCR(Selective Catalytic Reduction)system is installed and it is controlled by adjusting the flow of ammonia gas(NH3) . In this paper, we apply a repetitive control method to reduce NOx by adjusting the flow of ammonia gas for SCR system in a refuse incineration plant which is located in Haeundae, Pusan, Firstly, we analyze the inlet NOx period by FFt method, and verify its periodic variations. Secondly, we design a repetitive control system by using state space model method. Lastly, the effectiveness of repetitive control system is shown by comparing to a conventional PID control in simulation and experimental results.
This paper describes a modelling method for SCR(selective catalystic reduction) system in refuse incineration plant. We consider the SCR system as a single input and single output system. For modelling the SCR system, an auto regressive exogeneous(ARX) modelling method is used. In this case, we should design the white noise input for modelling and put it on the system as an input$(NH_3)$, and take an outlet NOx as an output. From these two relations, we design the ARX model with 45 second delay time and transform to a discrete system with sampling time of 0.5 second. Using the obtained SCR model, we verify that the outlet NOx is deeply related with stoker`s moving in boiler of refuse incineration plant.
To meet the NOx limit without a penalty of fuel consumption, urea-SCR system is currently regarded as promising NOx reduction technology for diesel engines. SCR system has to achieve maximal NOx conversion in combination with minimal $NH_3$ slip. In this study, the performance characteristics of urea-SCR system with open loop control were assessed in the European Transient Cycle(ETC) for heavy duty diesel engine. The SCR inlet temperaure varied in the range of 200 to $340^{\circ}C$ in the ETC cycle. Open loop control calculated the urea flow rate based on the NOx and NSR map which gave for each combination of SCR inlet temperature and space velocity the normalized $NH_3$ to NOx stoichiometric ratio which resulted in a steady-state $NH_3$ slip of 20ppm. During the ETC cycle, the open loop control with the optimized NSR offset achieved NOx reduction of 80% while keeping the average $NH_3$ slip below 10ppm and maximum 20ppm. It was also found that NOx sensor was cross-sensitive to $NH_3$ and a control strategy for cross-sensitivity compensation was required in order to use a NOx sensor as feedback device.
Urea-SCR system is currently regarded as promising NOx reduction technology for diesel engines. SCR system has to achieve maximal NOx conversion in combination with minimal $NH_3$ slip. In this study, model based open loop control for urea injection was developed and assessed in the European Transient Cycle (ETC) for heavy duty diesel engine. On the basis of the transient modeling, the kinetic parameters of the $NH_3$ adsorption and desorption are calibrated with the experimental results performed over the zeolite based catalyst. $NH_3$ storage or surface coverage of SCR catalyst can not be measured directly and has to be calculated, which is taken into account as a control parameter in this model. In order to reduce $NH_3$ slip while maintaining NOx reduction, $NH_3$ storage control algorithm was applied to correct the basic urea quantity. If the actual $NH_3$ surface coverage is higher than the maximal $NH_3$ surface coverage, the urea injection quantity is significantly reduced in the ETC cycle. By applying this logic, the resulting $NH_3$ slip peak can be avoided effectively. With optimizing the kinetic parameters based on standard SCR reaction, it suggests that a simplified, less accurate model can be effective to evaluate the capability of model based control in the ETC cycle.
본 논문에서는 대체에너지 발전 시스템을 위한 새로운 자연전류형 SCR 인버터를 제안한다. 제안한 인버터 시스템은 6-펄스 SCR 인버터와 보조회로로 구성된다. 보조회로의 동작으로 인버터 시스템의 펄스 수가 증가하여 출력 전압 및 출력전류의 고조파가 현저히 저감된다. 제안한 방식의 24-펄스 동작을 위한 분석, 제어 및 시물레이션이 제시되고 실험을 통하여 제안한 이론을 입증한다.
The purpose of the study is to investigate the effect of additive catalyst according to the thermal aging of vanadia SCR catalysts. At a fresh condition, the $3V_2O_5-5WO_5-92TiO_2$ SCR showed the highest NOx conversion rate of about 30%, the performance of 5 kinds of SCR to which additive catalysts were added was not improved due to the insignificant effect of acid site control. For catalysts aged for 12h at $700^{\circ}C$, the SCR to which 3wt% Zeolite was added decreased in NOx conversion rate by 2.5% on average compared to the fresh SCR, it showed higher thermal durability than other additive catalyst. For 3Zeolite with high performance of NOx conversion rate during thermal aging, the Zeolite with stronger durability at a high temperature than other 5 kinds of SCR catalysts decreased the sintering of catalysts.
2016년부터 배출통제지역(ECA : Emission Control Atea)을 운항하는 선박에 대하여 배출되는 NOx(질소산화물) 및 SOx(황산화물)의 배기량 감소규제가 강화되었다. 상기의 규제 물질 중 NOx를 제거하는 탈질장비 중 선택적 촉매 환원(SCR : Selectivity Catalytic Reduction) 시스템은 효율이 높고 상업적으로 많이 활용되고 있으나, 높은 온도에서 요소수가 활성화되는 단점이 있다. 이에 초미세기포를 이용하여 낮은 온도에서도 반응할 수 있는 요소수 및 요소수 활성화 기기를 개발하여 상기의 문제점들을 최소화 할 수 있도록 하였다. 또한 SCR 시스템의 효율성을 향상시키는 방안을 마련하기 위하여, ANSYS-CFX package를 이용한 전산유체역학(CFD : Computational fluid dynamics)기법을 사용하였다. Navier-Stokes 방정식을 해석의 지배방정식으로 적용하여 SCR 시스템의 점성유동해석 시뮬레이션을 수행하였다. SCR 시스템의 형상은 CATIA V5를 사용하여 3D 모델링을 하였고, SCR 시스템의 효율성을 비교하기 위해 요소수 분사 노즐의 위치를 요소수 분사 노즐은 배기관의 입구로부터 1/3, 1/2, 2/3로 변경하며 확인하였다. 또한, 노즐의 분사구 수가 SCR 시스템의 효율에 미치는 영향을 확인하기 위하여 분사구 수가 4, 6, 8개일 경우를 시뮬레이션 하여 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 배기관 입구에 가까울수록, 분사구 수가 많을수록 효율이 향상됨을 확인하였다.
디젤 자동차의 점점 강화되는 $NO_X$ 배기가스 규제를 만족하기 위해서는 화학공학 기반의 SCR 반응모델을 사용한 모델기반 제어 알고리즘 개발이 필요하다. 본 연구에서는 소형 경유차량을 대상으로 $NO_X$ 를 저감하기 위한 배기 후처리 시스템 모델을 설계하기 위하여 SCR 시스템 모델링과 Rig 실험 및 Matlab 을 이용하여 시뮬레이션 및 검증을 하였다. SCR Rig 실험은 디젤엔진에서 배출되는 배기가스와 같은 성분의 모사가스를 생성하여 공간속도와 온도의 변화에 의한 SCR 의 $NO_X$ 저감효율에 대한 실험 조건 및 데이터를 획득하였다. 또한, 제안된 모델은 Rig 실험에서 사용한 실험조건과 결과데이터를 이용하여 Matlab 을 통해 검증하였으며 시뮬레이션 시 필요한 모델의 파라미터 값들은 실험데이터를 기반으로 최적화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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