ORCHIDEE：用物理建模“看懂”静电除尘器

基于EDF与IRS联合研究的ORCHIDEE 2.0，为燃煤电厂飞灰排放控制提供可视化、可量化的决策工具

关键词
electrostatic precipitator,fly ash emission,SO3 injection,back-corona,ORCHIDEE,静电除尘,烟气治理

在燃煤电厂中，静电除尘器（ESP）依然是控制飞灰排放的主力装备。为了满足日益严格的排放标准，ESP 通常要长期运行在 99.5% 以上的收尘效率，这意味着从煤场到烟囱的每一个环节——煤质、燃烧、烟气流场、电气运行、振打维护乃至 SO3 调质——都可能对排放水平产生放大效应。如何让运行人员在控制室中“看见”这些复杂耦合效应，并在几分钟内完成“如果……会怎样”的工况推演，正是 ORCHIDEE 软件试图解决的问题。

这项研究由法国电力集团 EDF 的研发中心与运营电厂（Cordemais、Le Havre）以及意大利 IRS 公司联合完成[8][11]。ORCHIDEE（法文全称意为“燃煤电厂静电除尘效率优化”）并非传统意义上的厂商经验公式软件，而是立足于物理模拟的工业化工具：在不依赖制造商经验数据库的前提下，利用中等复杂度的物理建模对静电除尘过程进行快速求解，为运行、检修和技术改造提供定量支撑。

静电除尘是一个高度耦合的多物理场过程。气体流动、电场分布、离子产生与迁移、颗粒充电与迁移、积灰与振打排灰、飞灰电阻率与反电晕（back-corona）等环节相互影响。工业界常用的 Deutsch 方程虽然简单易用，却将这些细节全部“平均化”；而高校与研究机构开发的全物理模型，又往往计算量庞大、难以用于值班室的快速决策。ORCHIDEE 的策略，是在这两种极端之间找到工程上可接受的“中间层”：保留关键物理机制，用参数化与插值算法替代全细节求解，把复杂模型“预计算”，将现场查询环节压缩到几分钟内即可给出结果。

其核心方法分为两步：首先，基于 IRS 的 SPES 物理模型[2–7]，对代表 ESP 运行状态的几个主导参数（如烟气流速、施加电压、颗粒粒径分布）进行系统的变分分析，覆盖机组典型及极端工况；然后，通过多维非线性插值算法，把这些预计算结果封装成标准 PC 上可快速调用的性能“地图”，运行人员只需输入当下煤质、负荷、氧量、烟温、电场运行状态等参数，即可即时得到分室、分电场的收尘效率和总排放浓度。对中心区电场，插值预测与全模型的偏差通常小于 10%，边界区域也控制在 20% 以内，满足工程诊断精度要求。

在最初版本基础上，ORCHIDEE 2.0 进一步向实际工况靠拢，新增了预除尘模块、SO3 注入调质模块、积灰层动态模块、反电晕模块以及故障模拟模块等，使其从“单纯算效率”的工具，演进为可模拟完整烟气治理链条的工业决策平台。

在预除尘环节，ORCHIDEE 2.0 引入了两种模型，兼顾理论性与实用性。一类是基于 Zenz 理论的旋风除尘模型，通过停留时间与切割粒径的相关关系，将标准几何条件下的旋风器效率与粒径分布关联起来，适用于满足严格设计规则的规范旋风器；另一类是“固定捕集率”模型，允许用户直接按粒径段输入来自制造商手册或现场测试的效率，用以覆盖大量非标准结构的预除尘设备。这一模块让运行人员可以量化“加装/改造预除尘”对后端 ESP 效率与排放浓度的影响，为整体烟气治理方案优化提供数据基础。

飞灰电阻率是决定 ESP 成败的关键参数，低硫煤、超洁净煤和高碱金属煤在工业实践中屡屡因为反电晕或电场失效而导致排放超标。针对这一痛点，ORCHIDEE 2.0 采用并改进了 Bickelhaupt 提出的电阻率预测模型[12][13]，在原始相关式基础上处理了插值区间的非连续性问题，扩大了适用温度与成分范围，并将在线或设计 SO3 注入量直接并入燃烧生成 SO3 的总浓度中统一计算。在 130 ℃ 工况下，模型模拟的电阻率–SO3 浓度关系与 Bickelhaupt 报告中的结果高度吻合，趋势和数值误差均处于工程可接受范围[13]。

更具工程价值的是将 SO3 调质的效果贯穿到整体 ESP 模拟中。以法国 Le Havre 4 号机组为例，该 600 MW 机组配套两箱四电场 Lurgi ESP，原煤为南非产低硫煤，未经 SO3 调质时飞灰电阻率约 2×10^11 Ω·cm，若直接入 ESP，排放远超 50 mg/Nm³ 法规限值。运行方在入口 130 ℃ 烟温下注入约 15 ppm SO3 后，ORCHIDEE 预测烟囱排放约 28 mg/Nm³（干基 6%O2），而现场四小时连续测试的平均值为 32 mg/Nm³，误差处于仪表精度与工况波动范围内[11]。类似地，在英国 Cottam 1 号 500 MW 机组上，南非煤未经调质时模拟排放约 260 mg/Nm³，通过约 11.6 ppm SO3 注入，模拟值降至 36 mg/Nm³，而实测结果为 38 mg/Nm³，验证了 ORCHIDEE 在不同锅炉、不同 ESP 结构和不同煤质条件下的适用性。

传统 ESP 模型多止步于“颗粒进入电场前”的过程，而真正困扰运行人员的，往往是已经沉积在极板上的积灰层行为：何时开始滑落？何时被风蚀再飞扬？振打太快还是太慢对排放究竟有多大影响？针对这一“黑箱”环节，EDF 与 IRS 借助欧盟 ABRICOS 工业试验项目[14]，在工业级试验 ESP 上开展了系统试验与质量平衡测量，从而首次获得了可量化的灰层生长、滑移、再飞扬与振打瞬态排放数据。在此基础上，ORCHIDEE 2.0 构建了灰层动力学模型：一方面，通过颗粒沉积通量、风蚀与离子风导致的再飞扬通量，以及沿板面下滑通量的连续质量守恒，计算灰层厚度的缓慢演化；另一方面，在振打瞬间引入“块体脱落–部分直接落入灰斗–部分被再捕集–部分重返气相”的瞬态质量转移模型[15]，从而把振打制度（频率、顺序、停歇时间）与排放浓度建立起定量联系。

更复杂的情况是高电阻灰条件下的反电晕。ORCHIDEE 2.0 在模型中显式引入“灰层电压降”与“反电晕电流”两大效应[9][10][16]：一方面，沉积层自身的高电阻会在其内部形成明显电压降，压缩有效放电间隙电压，导致正常负辉光放电减弱；另一方面，当灰层电压升高到一定阈值时，会在层内微孔中触发正电晕放电，产生向阳极迁移的正离子流。虽然这一正离子流与主负离子流在电流上叠加，但两者的空间电荷部分抵消，显著降低了颗粒的净充电率和迁移速度，整体收尘效率下降。ORCHIDEE 通过等效电路形式对辉光电流与反电晕电流–电压关系进行非线性求解，再反推对颗粒充电与效率的影响，使工程人员不再停留于“看到电流上升、效率反降”的经验判断，而是可以在仿真中提前识别“反电晕窗口”，用配煤或 SO3 调质将工况保持在安全区间。

这些模块之间并非简单串联，而是通过一个非线性主循环进行耦合求解：预除尘影响入口粉尘浓度与粒径分布，进而改变 ESP 内沉积与再飞扬通量；灰层厚度又影响电阻率有效路径与电压分配，反过来改变放电电流与反电晕强度；SO3 注入和煤质变化改变本征电阻率，对上述过程同时施加“基线”修正；电气与机械故障（如极线结灰、极板变形、绝缘子泄漏）则通过改变局部电场与流场条件，引发全局效率变化。ORCHIDEE 2.0 将这些反馈路径纳入统一迭代框架中，直至粉尘浓度与电气参数收敛，从而给出稳定的收尘效率和分场 V–I 曲线。

在实际电厂应用中，这种多模块耦合的价值体现在两个层面。一是对运行调整的指导：例如在 Cottam 1 号机组上，通过将振打电机停歇时间加倍（慢振打）或减半（快振打）的现场试验显示，偏离“标准振打”两侧都会造成排放上升；ORCHIDEE 模拟值与实测数据的趋势和量级高度一致，说明模型能够抓住灰层动力学与排放之间的本质联系。二是对故障诊断的辅助：在 Cordemais 5 号机组上，研究人员现场采集了各电场分段的电压–电流曲线，并在检修停机后进行内部检查。结果显示，某一分段存在严重极线结渣，其 V–I 曲线整体“右移下沉”，对应电流抑制特征。ORCHIDEE 的故障库中引入“极线/极板结灰”“极线–极板偏心”“绝缘子表面泄漏”等故障模型，通过拟合实际 V–I 曲线，能够反推最可能的故障类型与严重程度，为维护人员提供更精确的检修优先级依据。

从行业视角来看，ORCHIDEE 的意义在于把原本散落在科研论文中的物理模型、复杂的数值求解与电厂一线的实际决策场景打通。对运行部门而言，它是一个可以快速回答“如果提高负荷、如果更换煤源、如果某电场退出、如果调整 SO3 注入量、如果修改振打周期”会对排放产生何种影响的推演平台，有助于在不降负荷、不大修设备的前提下，通过过程优化维持甚至提高 ESP 收尘效率。对检修与技术部门而言，它提供了一种“先在仿真中试错”的工具，可以在实施前预估更换内部构件、改造电源、增加电场、调整烟道布置等方案的减排效果与性价比，避免投入“无感知收益”的改造项目。

随着我国燃煤机组向灵活性调峰、超低排放与高比例低硫煤掺烧方向发展，类似 ORCHIDEE 这样兼具物理真实性和工程易用性的 ESP 仿真工具，将愈发成为电厂烟气治理和运维团队的标配“第二双眼睛”。在更加严格的排放约束与更加复杂的工况波动面前，谁能更早把物理机理转化为日常运行可用的“按钮”和“曲线”，谁就能在环保达标与经济性之间掌握更大的主动权。

参考文献
[1] Salvi J. A methodology to simplify the ESP models[C]//Proceedings of VIII ICESP. Birmingham, USA, 2001.
[2] Gallimberti I. The simulation of corona discharges under practical precipitator conditions[C]//Symposium on the Transfer and Utilisation of Particulate Control Technology. EPRI, New Orleans, Vol.1, 1986.
[3] Bellagamba B, Mattachini F, Gallimberti I, Turri R, Gazzani A, Tromboni U. A mathematical model for simulation of large scale electrostatic precipitators[C]//5th International Conference on Electrostatic Precipitation. Washington D.C., 1993.
[4] Gallimberti I, Gazzani A, Tromboni U, Lami E, Mattachini F, Trebbi G. Physical simulation of the particle migration in ESP, Part I – Model description[C]//VI ICESP. Budapest, 1996.
[5] Gallimberti I, Gazzani A, Tromboni U, Lami E, Mattachini F, Trebbi G. Physical simulation of the particle migration in ESP, Part II – Application results[C]//VI ICESP. Budapest, 1996.
[6] Lami E, Mattachini F, Gallimberti I, Turri R, Tromboni U. A numerical procedure for computing the voltage–current characteristics in ESP configuration[J]. Journal of Electrostatics, 1995, 34: 385–399.
[7] Gallimberti I. Recent advancements in the physical modelling of electrostatic precipitators[J]. Journal of Electrostatics, 1998, 43: 219–247.
[8] Arrondel V, Bacchiega G, Gallimberti I. ESP modelling: from university to industrial application[C]//VIII ICESP. Birmingham, USA, 2001.
[9] Gallimberti I. Detailed mass balance in electrostatic precipitators under industrial operating conditions[C]//IX ICESP. Kruger, South Africa, 2004.
[10] Bacchiega G, Gallimberti I, Arrondel V, Raizer Ph, Lecointre J, Hamlil M. Static and dynamic back-corona characteristics[C]//IX ICESP. Kruger, South Africa, 2004.
[11] Arrondel V, Salvi J, Gallimberti I, Bacchiega G. ORCHIDEE: efficiency optimisation of coal ash collection in electrostatic precipitators[C]//IX ICESP. Kruger, South Africa, 2004.
[12] Bickelhaupt R. A technique for predicting fly ash resistivity[R]. EPA-600/7-79-204, 1979.
[13] Bickelhaupt R. Fly ash resistivity prediction improvement with emphasis on sulphur trioxide[R]. EPA-600/7-86/010, 1986.
[14] Bacchiega G, Gallimberti I, Sani E, Sala R, Arrondel V, Hamlil M, Christensen E. Experimental study of the mass balance in a pilot industrial ESP[J]. Journal of Electrostatics, 2005.
[15] Arrondel V, Caraman N, Hamlil M, Bacchiega G, Gallimberti I. Development of an industrial model of rapping – effect on the collecting efficiency[C]//X ICESP. Cairns, Australia, 2006.
[16] Bacchiega G, Gallimberti I, Arrondel V, Caraman N, Hamlil M. Back-corona model for prediction of ESP efficiency and voltage-current characteristics[C]//X ICESP. Cairns, Australia, 2006.

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