基于灰色预测模型和曲线拟合模型的SCR烟气脱硝催化剂寿命预测

傅 玉; 陆 强; 庄 柯; 王 琦; 李 慧; 董长青

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基于灰色预测模型和曲线拟合模型的SCR烟气脱硝催化剂寿命预测

热力发电 2017年第6期

热能科学研究 | 更新时间：2025-09-28

- 基于灰色预测模型和曲线拟合模型的SCR烟气脱硝催化剂寿命预测
- Life prediction for SCR flue gas denitrification catalyst in coal-fired power plants
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学生物质发电成套设备国家工程实验室,北京,102206
  2. 国电环境环保研究院,江苏,南京,210031
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TM621
- 网络出版：2017-06-30，
  
  纸质出版：2017
- 稿件说明：
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傅玉, 陆强, 庄柯, 等. 基于灰色预测模型和曲线拟合模型的SCR烟气脱硝催化剂寿命预测[J]. 热力发电, 2017,(6).

FU Yu, LU Qiang, ZHUANG Ke, et al. Life prediction for SCR flue gas denitrification catalyst in coal-fired power plants[J]. Thermal Power Generation, 2017, (6).
傅玉, 陆强, 庄柯, 等. 基于灰色预测模型和曲线拟合模型的SCR烟气脱硝催化剂寿命预测[J]. 热力发电, 2017,(6). DOI：

FU Yu, LU Qiang, ZHUANG Ke, et al. Life prediction for SCR flue gas denitrification catalyst in coal-fired power plants[J]. Thermal Power Generation, 2017, (6). DOI：

摘要

对在役选择性催化还原（SCR）烟气脱硝系统催化剂的健康状况和剩余寿命进行预测，成为燃煤电厂科学维护和安全使用烟气脱硝系统的迫切需要。针对催化剂活性与服役时间的样本数据具有灰色的特点，本文基于在电厂服役催化剂的实测数据，建立了灰色预测模型和多种曲线拟合模型，并按照数据是否等时距分类，对催化剂的相对活性进行预测。结果表明：当催化剂活性测量数据满足等时距要求时，采用GM(1

1)模型预测效果较好，模型精度较高；当不满足等时距测量要求时，采用二阶多项式模型预测效果较好。利用该方法对催化剂寿命进行预测结果较为准确，可为燃煤电厂SCR脱硝催化剂的寿命管理提供依据。

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