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燃煤火力发电站排放的氮氧化物（NOx）是大气中氮氧化物污染的主要来源。SCR（选择性催化还原）烟气脱硝技术是较为成熟、普遍运用于火电站的烟气脱硝技术。本文以火电站SCR反应器为研究对象,以反应器出口NO浓度值变化为研究目标,建立脱硝反应模型、验证模型、运用模型。建模过程中,根据气固两相催化原理,包括还原剂NH3在催化剂上的吸附、解吸附机理,采用均匀表面等温吸附模型（Langmuir吸附模型）确定NH3吸附速率,Temkin模型确定NH3解吸附速率,以及确定NH3氧化速率,NO反应速率等特性方程。再根据烟气流经反应器内催化剂过程,质量守恒定律建立反应过程中各种气体的浓度变化方程,从而建立完整的脱硝反应模型方程。模型方程中出现的参数如NH3吸附速率常数指前因子Koa、吸附活化能Ea等,由于不同电站催化剂的类型不同、机组运行方式不同而有所差异。本文中通过参数辨识的方法来获得与研究电厂特性相符合的参数值,辨识方法选取粒子群优化算法。经过多次辨识,观察各个参数的变化规律,确定具体数值和变量参数KoNO的函数关系式。辨识结果表明:在运行连续过程中,Ko NO的变化受上一时刻的KoNO值以及氨氮变化率的影响,即有关系式,KoNO（τ）=s·KoNO（τ-1）。通过四次的辨识建立完整模型,辨识过程中数据来源于实际电厂中的运行数据。验证过程选取机组在稳定负荷,升降负荷时不同工况的时间段内,模型计算出口NO浓度与实际出口NO浓度在动态变化中的吻合度,验证结果表明:机组运行过程中,输入在不断变化的情况下,模型计算的出口NO值与实际值变化趋势基本相符,数值误差控制在25%以内,仿真过程中两时刻之间的数值变化更大。模型能在一定程度上反映实际运行过程。仿真过程分为静态和动态过程,表明:供氨量、反应温度、进口NO浓度、烟气流速等因素对于提高电站的脱硝效率发挥着重要作用。对于火电站SCR脱硝技术的研究,不少学者基于气固两相催化反应动力学建立特性方程,对模型中的未知数选用经验数据或者参考数据,对某一工况下的特定点展开研究。本文运用辨识的技术,获得相关参数并总结影响出口变化的参数关系式,是在机组运行过程中进行的动态研究,这也是本文的独特之处。