Имитационное моделирование подсистемы сжигания черного щелока в топке содорегенерационного котлоагрегата

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для решения задачи получения целевых продуктов сжигания черного щелока в топке СРК – карбоната и сульфида натрия – выполнена разработка имитационной модели подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК. Разработанная имитационная модель подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК даст возможность моделировать процессы: горения черного щелока – для изучения влияния различных факторов (состав черного щелока, расход воздуха, температура) на эффективность сжигания и тепловую мощность СРК; восстановления сульфата натрия – для изучения влияния температуры, состава газов и содержания углерода на скорость восстановления сульфата натрия до сульфида натрия в СРК. Применение имитационной модели подсистемы сжигания черного щелока в топке СРК позволит оптимизировать процесс сжигания, минимизировать выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, снизить потребление ресурсов и отходов, а также повысить общую эффективность процессов регенерационного цикла.

Об авторах

Д. А. Ковалёв

Высшая школа технологии и энергетики, Санкт-Петербургский государственный университет промышленных технологий и дизайна

Автор, ответственный за переписку.
Email: d.a.kovalyov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0668-8593
SPIN-код: 3884-5685

канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой автоматизации технологических процессов и производств

Россия, 198095, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Ивана Черных, 4

Список литературы

  1. Almeida G.J., Vakkilainen G., Laryshyn E. et al. Comparing a linear transfer function - noise model and a neural network to model boiler bank fouling in a kraft recovery boiler // TAPPI Journal. 2024. Vol. 23. Pp. 374–384. doi: 10.32964/TJ23.7.374
  2. Анискин С. В., Куров В. С. Рекуперация и очистка газовых выбросов целлюлозного производства // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2024. № 1(397). С. 182 –194. DOI : 10.37482/0536-1036-2024-1-182-194. EDN : FAGREG
  3. Belisário A.B., Edberg A., Björk M. et al. On the diagnosis of a fouling condition in a kraft recovery boiler: combining process knowledge and data-based insights // TAPPI Journal. 2023. Vol. 22. Pp. 162–171. doi: 10.32964/TJ22.3.162
  4. Wang Y., Xu Y., Guo K., Yin X. Atomization numerical simulation of high solids content bamboo pulping black liquor based on VOF model // Nordic Pulp & Paper Research Journal. 2025. doi: 10.1515/npprj-2024-0063
  5. da Silva P.S.P., Engblom P., Brink M. et al. An ignition delay time based criterion for the presence of envelope flame during black liquor droplet combustion // Fuel. 2025. Vol. 388. doi: 10.1016/j.fuel.2025.134473
  6. Jafarihonar F., Vainio E., Hupa L., Hupa M.M. Deposit sintering in modern Kraft recovery boilers − The role of NaOH? // Fuel. 2024. Vol. 371(12). P. 132138. doi: 10.1016/j.fuel.2024.132138
  7. Niemi J., Balint R., Engblom M. et al. Equilibrium model approach to predict local chemical changes in recovery boiler deposits // Energy. 2024. Vol. 306. P. 132507. doi: 10.1016/j.energy.2024.132507
  8. Niemi J., Balint R., Engblom M., Lindberg D. Modeling of Temperature Gradient-Induced Melt Movement within Kraft Recovery Boiler Ash Deposits // Energy & Fuels. 2025. Vol. 39(1). Pp. 454–464. doi: 10.1021/acs.energyfuels.4c04516
  9. Технология целлюлозно-бумажного производства : в 3 т. Т. 3. Автоматизация, стандартизация, экономика и охрана окружающей среды в ЦБП. Ч. 1. Автоматизация, стандартизация и экономика в ЦБП. СПб.: Политехника, 2008. 621 с.
  10. Balint R., Engblom M., Vainio E. et al. Changes in chlorine content over time – Probe deposit sampling in a Finnish kraft recovery boiler // Fuel. 2023. Vol. 340. P. 127599. doi: 10.1016/j.fuel.2023.127599
  11. Анискин С. В., Куров В. С. Эффект интенсивного окисления сероводорода дымовых газов содорегенерационного котла при производстве целлюлозы // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2024. № 5(401). С. 188–202. DOI : 10.37482/0536-1036-2024-5-188-202. EDN : WBEORK
  12. Новикова М. А., Ковалёв Д. А. Моделирование процесса сжигания черного щелока в топке содорегенерационного котла // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). 2024. Т. 68. № 94. С. 106–109. doi: 10.36807/1998-9849-2024-68-94-106-109. EDN : DKNRXR
  13. Ковалёв Д. А., Куркина В. В., Русинов Л. А. Моделирование степени восстановления сульфата натрия в плаве для процесса сжигания черного щелока в топке содорегенерационного котлоагрегата // Всероссийская научная конференция по проблемам управления в технических системах. 2023. Т. 1. С. 69–72. EDN : YWDMNH
  14. Ковалёв Д. А. Декомпозиция содорегенерационного котлоагрегата как сложного объекта управления // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2025. № 2. С. 566–577. DOI : 10.24412/2071-6168-2025-2-566-567. EDN : XSGIZB

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Ковалёв Д.А., 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».