江苏省火电厂烟气排放过程（工况）自动监控技术指南（征求意见稿）

7.2.1.3 相关分析

a.偏差检验

CEMS数据与RM数据差的算术平均值大于置信系数式（20），则用偏差调节系数修正CEMS数据；衡算法数据的修正同CEMS。偏差调节系数和数据的调节按式（21）和式（22）计算。

7.2.2 判定NOx CEMS监测数据的合理性

用排放系数法估算NOx的排放量，其余同前述SO2的方法，判定CEMS测定NOx数据的合理性。

7.3 数据逻辑关联法

数据逻辑关联法是指：通过抽取烟气治理设施正常运行情况下影响烟气排放浓度的关键性参数之间的逻辑关系来衡量数据关系是否正常，由多个逻辑关系结果来判定CEMS监测数据合理性的方法。

7.3.1 正向逻辑关联

指某个参量的值在一定周期内的增大或者减小会导致另一个或多个参量值的增大或者减小。

7.3.2 反向逻辑关联

指某个参量的值在一定周期内的增大或者减小会导致另一个或多个参量值的减小或者增大。

7.3.3 吻合逻辑关联

指多个参量的值在一定周期内的数据为吻合趋势。

7.3.4 范围逻辑关联

指某个或多个参数在某一范围内，会导致另外一个或多个参数在合理范围内.

7.3.5 逻辑权重数值

利用多个逻辑关联关系的结果来整体评价CMES监测数据合理性。

7.4 模型法

利用PMS和CEMS获得的大量实际测定数据，建立以现场操作数据集为基础，不需要运用污染物形成和破坏过程的理论知识（例如流体动力学，热动力学或化学反应）的黑箱模型，包括人工神经网络模型（静态的、动态的、周期性的）和识别模型（线性回归模型，非线性回归模型，回归滑动平均模型）。由模型预测的结果与CEMS在相应时间测定污染物结果比较，相对误差≤25%时，判定CEMS监测数据合理。

7.4.1 建模

7.4.1.1 神经网络法

b.记录单位时间（如：每分钟）CEMS监测污染物排放浓度与传感器监测对应时间的变量的数据；

c.确定获取现场数据的时间期间（如3个星期）；

d.将样本分割成多个数据集（如4个）；

e.其中一个数据集（如7000个样本）用于训练模型的适应性，另外的数据集用于模型的验证；

f.建立模型（神经网络模型）；

g.模型置于现场，由实际的过程数据在线检验模型，判定模型能否提供所需数量的准确的实时估算；

h.绘制以样本数为横坐标，污染物排放浓度为纵坐标的模型预测结果与污染物实际排放浓度的图形。

i.对照模型的技术条件检验是否合格；

j.经环境保护主管部门批准，用于污染源污染物的排放监测。

7.4.1.2 多元回归法

建立污染物排放浓度与过程多关键参数的线性或非线性回归方程，其余同7.4.1.1中g、h、i、j。

7.4.2 模型的性能及技术指标检测

7.4.2.1 模型的设计

PEMS的设计应符合以下要求：

a.输入参数的数量。PEMS通常使用三个或更多个输入参数（如果使用输入参数少于三个，必须经主管部门逐项批准）。

b.参数工作的范围。认证测试评估PEMS之前，必须给出PEMS使用的输入参数及其范围的最低值和最高值（工作范围），并用图谱和开发PEMS过程中的数据、供应商的信息或工程计算（如适用）来证实参数工作范围的完整性。在认证测试之后，如果操作PEMS在任何时间超出这些范围，在这种情况下产生的数据，用于预测的排放数据是不可接受的。如果没有明确定义这些参数工作的范围，没有得到开发时数据的支持，则PEMS的操作被限制在认证测试期间遇到的输入参数范围内，直到PEMS建立一个新的工作范围。

c.源的特定工作条件。识别源的特定工作条件，如：燃料类型会影响PEMS的输出，因此，只能在经证明的源的特定工作条件下使用PEMS。

d.环境条件。必须解释环境条件和季节的变化如何影响PEMS；在测试过程中不能控制某些参数，如环境相对湿度，则必须确定环境条件，如湿度对污染物浓度的影响；推断这种影响包括今后预期的条件；必须评估季节变化和对PEMS的影响，除非能证明这种影响可忽略不计（适合时）。

e.PEMS的工作原理。如果建立的PEMS是基于已知的物理原理，则必须能识别特定的物理假设或支持其运作的数学运算。如果建立的PEMS是基于线性或非线性回归分析，则必须提供用于建立或培训模型的配对数据（最好以图形表示）。

f.传感器评估系统。PEMS必须设计至少每天进行自动或手动判定传感器是否有缺陷。传感器评估系统可以包括传感器确认子模型，备用传感器的比较，抽查在参考值、操作或排放水平传感器的输入读数，或检测有缺陷或故障传感器的其他程序。当觉察传感器故障时，一些传感器评估系统用于产生替代值（使一致的数据）。使用使一致的数据之前，必须事先获得批准。

j.参数超出范围。PEMS系统必须包括发现并通知操作人员参数超出范围的设计。在传感器范围外采集的排放数据，认为是没有质量保证的数据。

7.4.2.2 性能技术指标

PEMS应满足以下性能技术指标的要求：

a.相对准确度：模型预测值大于100μmol/mol时，RA应不大于15%；模型预测值在10μmol/mol~100μmol/mol之间，RA应不大于25%；模型预测值小于10μmol/mol，模型和RM测定值差的平均值的绝对值应不大于5μmol/mol。

b.偏差。模型预测值与RM测定值差的算术平均值大于置信系数，则应用偏差系数修正模型数据。

c.模型方差。在95%置信水平，计算的F值应不大于临界值Fα。

d.模型的相关系数。相关系数≥0.75。

e.相对准确度审核。便携式分析仪（RM）和模型预测同时测定3次的平均值，不大于分析仪测定值的±15%。

7.4.2.3 性能技术指标的计算

a. 相对准确度，偏差系数修正，相关系数的计算分别见式（14）、式（22）和式（23）。

b. F检验

对3个不同的测试水平的3个RA数据集中的每个数据集进行F检验，按式（26）计算模型预测值和RM测定值的方差。

7.4.2.4 性能技术检测

a.模型初始验证：模型执行7.2.1.2条3水平（每个水平至少5次）共15次运行的RA检测。

b.定期的质量保证（QA）评估：必须执行季度相对准确度审核和年度与RM进行比对检测审核。

7.4.2.5 结果的比较

比较模型预测结果与CEMS法相同时间区间测定结果，按式类似（25）的方法计算相对误差。判定CEMS数据的合理性。

8 排放过程（工况）监控系统的技术验收

8.1 技术验收条件

8.1.1 PMS 应安装完毕，连续稳定运行168h 后，确保PMS 所采集数据与一次仪表测量数据一致；进入调试阶段，调试要求技术指标达到本文件提出的技术要求，用于判定治理设施运行状况和CEMS监测数据合理性的方法试验数据齐全，在PMS 的运行中执行了日常的质量保证和质量控制计划并提供证明实施了计划的原始记录。

8.1.2 数据采集仪等核心部件应经有关部门检测合格。

8.1.3 数据采集和传输以及通信协议均应符合HJ212及本规范的要求，并提供一个月内数据采集和传输自检报告，报告应当对数据传输标准的各项内容做出响应。

8.2 现场检查

主要检查设备安装、运行维护、故障发生及处理、设备运行稳定性、数据一致性、设备功能设置等：

a）检查设备安装是否齐全，满足治理设施过程（工况）监控的需要；安装位置是否符合有关标准

的要求；维护、检修、更换设备是否方便，易于接近；是否安全可靠；

b）检查开展设备日常维护，保证设备正常运行开展的实际活动，如：仪器的漂移检查和校准，关键设备及采样装置的目视检查及记录；

c）检查故障发生及处理，经常发生的故障、原因分析、采取的应急处理措施；是否采取在故障发生前的预防性措施，如：提前更换部件；

d）检查设备运行稳定性，主要是查看设备的各种功能是否正常，判定设备是否能稳定运行；

e）数据一致性，查看PMS 所采集数据偏差是否小于1‰；

f）检查设备功能设置，查看设备的基本功能是否齐全；

g）检查操作手册、仪器说明书等相关技术文件；

h）检查软件功能是否满足5.4 的要求。

8.3 实际测试

当现场检查完毕确认需要通过实际测试校验提供近期的CEMS准确度测试结果时，可进行实际测试。实际测试应委托第三方有检测资质的单位，在商定的时间期间内完成。测试项目的多少可根据具体情况处理，但应能解答对现场检查发现问题的疑虑。

9 排放过程（工况）监控系统日常运行管理

9.1 制订运行管理规程

从事PMS 日常运行管理的单位和部门应根据本文件、HJ 75 标准的要求编制PMS 的运行管理规程、质量保证和质量管理计划，明确运行操作人员和维护人员的工作职责。

9.3 参数传感器的质量保障和质量控制

监控治理设施的传感器应按照设计的要求，定期用自动或手动的方法判定关键参数传感器是否存在缺陷。定期的抽查在参考值、操作或排放水平传感器的输入读数的正确与否（如：用恒流电源检查传感器的电流输入信号，误差应在规定范围内），在传感器出现缺陷或发生故障时及时告警，确保传感器正常的工作，提供有质量保证的电气参数数据。

9.3 日常巡检与维护

应配备相应的人力、物力资源（常用工具、通讯设备、交通工具等），专人负责日常维护环保设备和监控设备。必须在30天内对PMS进行一次巡检。巡检包括系统各种设备的运行状况，查看判定运行状况的主要参数是否在设备正常运行、检测的范围内。

PMS的日常维护主要针对以下几方面：

a.不定时检查维护易损易耗件；

b.设备经长期使用，元件自然老化导致的设备损坏故障维护；

c.在运行过程中，由于电压、电流的不稳定，导致的设备损坏故障；

d.由于线路受损导致的信号传输故障；

e.由于施工质量或未采取防雷措施等造成的施工质量故障等。