Performance evaluation of circulating fluidized bed incineration of municipal solid waste by multivariate outlier detection in China

Abstract

Reducing load change frequency is more important than magnitude for performance.

Overloading is more often than underloading. The frequent overloading is 0% to 30%.

Heterogeneous property of MSW can be magnified by the frequent load changes.

Appropriate MSW storage capacity may buffer and reduce the frequency of load change.

This first nationwide survey was conducted to evaluate the overall performance of the circulating fluidized bed (CFB) incineration of municipal solid waste (MSW) in 2014-2015 in China. Total 23 CFB incineration power plants were evaluated. The data for monthly average flue gas emission of particles, CO, NO_x, SO₂ and HCl were collected over 12 consecutive months. The data were analyzed to assess the overall performance of CFB incineration by applying the Mahalanobis distance as a multivariate outlier detection method. Although the flue gas emission parameters had met the Chinese national emission standards, there were 11 total outliers (abnormal behavior) detected in 6 out of 23 CFB incineration power plants from the perspective of the MSW incineration performance. The results demonstrate that it is more important for a better performance of CFBs to reduce the frequencies of the MSW load changes, rather than the magnitudes of the MSW load changes, particularly reducing the frequencies in the range of 10% and more of the load changes, under the same and stable conditions. Furthermore, the overloading occurs more often than the underloading during the operation of the CFB incineration power plants in China. The frequent overloading is 0% to 30% of the designed capacity. To achieve the stable performance of CFBs in practice, an appropriately designed MSW storage capacity is suggested to build in a plant to buffer and reduce the frequency of the load changes.

Graphical abstract

Keywords

Municipal solid waste / Incineration / Circulating fluidized bed / Load change / Multivariate outlier detection

References

[1] Ministry of Housing and Urban-rural Development of China. China Urban Construction Statistical Yearbook 2014.Beijing: China Statistics Press, 2015

[2] Rink K K, Kozinski J A, Lighty J S, Lu Q. Design and construction of a circulating fluidized bed combustion facility for use in studying the thermal remediation of wastes. Review of Scientific Instruments, 1994, 65(8): 2704–2713

[3] Van Caneghem J, Brems A, Lievens P, Block C, Billen P, Vermeulen I, Dewil R, Baeyens J, Vandecasteele C. Fluidized bed waste incinerators: Design, operational and environmental issues. Progress in Energy and Combustion Science, 2012, 38(4): 551–582

[4] Wen W, Wei D S, Zhuang Y M. Investigation on gasificiation of municipal waste garbage. Gas & Heating, 1992, 12(4): 4–10 (in Chinese)

[5] Wang B Y, Sheng H Z, Qi L Q, Tian W D. Rotating fluidized bed combustor for municipal solid waste and numerical analysis on cold flow field. Mechanics and Practice, 1994, 16(4): 40–43 (in Chinese)

[6] Cen K F, Li X D, Li Y X, Yan J H, Shen Y L, Liang S R, Ni M J. Experimental study of a finned tubes impact gas-solid separator for CFB boilers. Chemical Engineering Journal, 1997, 66(3): 159– 169

[7] National People’s Congress of China (NPC). NPC Standing Committee Inspecting Enforcement Report on the Law of Environmental Pollution Prevention Caused by Solid Waste. 2003. Available online at 160;(accessed May 4, 2016)

[8] Lang G, Xu Y. Anti-incinerator campaigns and the evolution of protest politics in China. Environmental Politics, 2013, 22(5): 832–848

[9] Johnson T.The health factor in anti-waste incinerator campaigns in Beijing and Guangzhou.  The China Quarterly, 2013, 214: 356–375

[10] Sun Y. Facilitating generation of local knowledge using a collaborative initiator: a NIMBY case in Guangzhou, China. Habitat International, 2015, 46: 130–137

[11] Tian W D, Wei X L, Li J, Sheng H Z. Internal circulating fluidized bed incineration system and design algorithm. Journal of Environmental Sciences, 2001, 13(2): 185–188

[12] Dong C Q, Jin B S, Zhong Z P, Lan J X. Tests on co-firing of municipal solid waste and coal in a circulating fluidized bed. Energy Conversion and Management, 2002, 43(16): 2189–2199

[13] Jones F, Niklasson F, Lindberg D, Hupa M. Effects of reduced bed temperature in laboratory- and full-scale fluidized-bed foilers: particle, deposit, and ash chemistry. Energy & Fuels, 2013, 27(8): 4999–5007

[14] Lu L, Ismail T M, Jin Y Q, Abd El-Salam M, Yoshikawa K. Numerical and experimental investigation on co-combustion characteristics of hydrothermally treated municipal solid waste with coal in a fluidized bed. Fuel Processing Technology, 2016, 154: 52–65

[15] Deng W, Yan J, Li X, Wang F, Chi Y, Lu S. Emission characteristics of dioxins, furans and polycyclic aromatic hydrocarbons during fluidized-bed combustion of sewage sludge. Journal of Environmental Sciences, 2009, 21(12): 1747–1752

[16] Zhang Y G, Li Q H, Meng A H, Chen C H. Carbon monoxide formation and emissions during waste incineration in a grate-circulating fluidized bed incinerator. Waste Management & Research, 2011, 29(3): 294–308

[17] Zhang L, Su X W, Zhang Z X, Liu S M, Xiao Y X, Sun M M, Su J X. Characterization of fly ash from a circulating fluidized bed incinerator of municipal solid waste. Environmental Science and Pollution Research International, 2014, 21(22): 12767–12779

[18] Soria J, Gauthier D, Flamant G, Rodriguez R, Mazza G. Coupling scales for modelling heavy metal vaporization from municipal solid waste incineration in a fluid bed by CFD. Waste Management, 2015, 43: 176–187

[19] Li Y J, Wang H H, Jiang L, Zhang W, Li R D, Chi Y. HCl and PCDD/Fs emission characteristics from incineration of source-classified combustible solid waste in fluidized bed. RSC Advances, 2015, 5(83): 67866–67873

[20] Su X W, Zhang L, Xiao Y X, Sun M M, Gao X, Su J X. Evaluation of a flue gas cleaning system of a circulating fluidized bed incineration power plant by the analysis of pollutant emissions. Powder Technology, 2015, 286: 9–15

[21] Qiu Q L, Jiang X G, Lv G J, Lu S Y, Ni M J. Stabilization of heavy metals in municipal solid waste incineration fly ash in circulating fluidized bed by microwave-assisted hydrothermal treatment with additives. Energy & Fuels, 2016, 3(9): 7588–7595

[22] Shao Y, Hou H B, Wang G X, Wan S, Zhou M. Characteristics of the stabilized/solidified municipal solid wastes incineration fly ash and the leaching behavior of Cr and Pb. Frontiers of Environmental Science & Engineering, 2016, 10(1): 192–200

[23] Phoungthong K, Xia Y, Zhang H, Shao L M, He P J. Leaching toxicity characteristics of municipal solid waste incineration bottom ash. Frontiers of Environmental Science & Engineering, 2016, 10(2): 399–411

[24] Wu B R, Wang D Y, Chai X L, Takahashi F, Shimaoka T. Characterization of chlorine and heavy metals for the potential recycling of bottom ash from municipal solid waste incinerators as cement additives. Frontiers of Environmental Science & Engineering, 2016, 10(4): 8

[25] Han Y, Xie H T, Liu W B, Li H F, Wang M J, Chen X B, Liao X, Yan N. Assessment of pollution of potentially harmful elements in soils surrounding a municipal solid waste incinerator, China. Frontiers of Environmental Science & Engineering, 2016, 10(6): 7

[26] Nixon J D, Dey P K, Ghosh S K, Davies P A. Evaluation of options for energy recovery from municipal solid waste in India using the hierarchical analytical network process. Energy, 2013, 59: 215–223

[27] Zhang L X, Li P W, Mao J, Ma F, Ding X X, Zhang Q. An enhanced Monte Carlo outlier detection method. Journal of Computational Chemistry, 2015, 36(25): 1902–1906

[28] Ngan H Y T, Yung N H C, Yeh A G O. Outlier detection in traffic data based on the Dirichlet process mixture model. IET Intelligent Transport Systems, 2015, 9(7): 773–781

[29] Ben-Gal I. Outlier detection. In: Maimon O, Rockach L, eds. Data mining and knowledge discovery handbook: a complete guide for practitioners and researchers. Kluwer Academic Publishers, 2005, 1–16

[30] Torres J M, Garcia Nieto P J, Alejano L, Reyes A N. Detection of outliers in gas emissions from urban areas using functional data analysis. Journal of Hazardous Materials, 2011, 186(1): 144–149

[31] Martínez J, Saavedra A, Garcia-Nieto P J, Pineiro J I, Iglesias C, Taboada J, Sancho J, Pastor J. Air quality parameters outliers detection using functional data analysis in the Langreo urban area (Northern Spain). Applied Mathematics and Computation, 2014, 241: 1–10

[32] Lehmann R. A new approach for assessing the state of environment using isometric log-ratio transformation and outlier detection for computation of mean PCDD/F patterns in biota. Environmental Monitoring and Assessment, 2015, 187(1): 4149

[33] R Core Team. R: A language and environment for statistical computing R-3.2.4. 2016. Available online at 160;(accessed April 2, 2016)

[34] Desroches-Ducarne E, Marty E, Martin G, Delfosse L. Co-combustion of coal and municipal solid waste in a circulating fluidized bed. Fuel, 1998, 77(12): 1311–1315

RIGHTS & PERMISSIONS

Higher Education Press and Springer–Verlag Berlin Heidelberg