煙氣脫硫脫硝氨逃逸AI智能控制系統(tǒng)
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項(xiàng)目背景
傳統(tǒng)脫硫脫硝工藝的困境
在當(dāng)今環(huán)保要求日益嚴(yán)格的背景下，工業(yè)煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業(yè)環(huán)保治理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)脫硫脫硝工藝主要依賴人工操作和簡(jiǎn)單的自動(dòng)化控制。由于煙氣中的氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO?）濃度波動(dòng)較大，且受到多種因素的干擾，如原料煤的組成變化、蒸汽和發(fā)電負(fù)荷的波動(dòng)等。傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，導(dǎo)致氨逃逸現(xiàn)象的頻繁發(fā)生，不僅造成了氨的浪費(fèi)，還可能引發(fā)催化劑中毒、氨鹽沉積等問(wèn)題；同時(shí)嚴(yán)重影響設(shè)備的正常運(yùn)行和使用壽命，對(duì)環(huán)境造成無(wú)法逆轉(zhuǎn)的污染和破壞。
智能化與數(shù)字化技術(shù)發(fā)展的推動(dòng)
在當(dāng)今環(huán)保要求日益嚴(yán)格的背景下，工業(yè)煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業(yè)環(huán)保治理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)脫硫脫硝工藝主要依賴人工操作和簡(jiǎn)單的自動(dòng)化控制。由于煙氣中的氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO?）濃度波動(dòng)較大，且受到多種因素的干擾，如原料煤的組成變化、蒸汽和發(fā)電負(fù)荷的波動(dòng)等。傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，導(dǎo)致氨逃逸現(xiàn)象的頻繁發(fā)生，不僅造成了氨的浪費(fèi)，還可能引發(fā)催化劑中毒、氨鹽沉積等問(wèn)題；同時(shí)嚴(yán)重影響設(shè)備的正常運(yùn)行和使用壽命，對(duì)環(huán)境造成無(wú)法逆轉(zhuǎn)的污染和破壞。
企業(yè)降本增效與可持續(xù)發(fā)展需求
在當(dāng)今環(huán)保要求日益嚴(yán)格的背景下，工業(yè)煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業(yè)環(huán)保治理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)脫硫脫硝工藝主要依賴人工操作和簡(jiǎn)單的自動(dòng)化控制。由于煙氣中的氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO?）濃度波動(dòng)較大，且受到多種因素的干擾，如原料煤的組成變化、蒸汽和發(fā)電負(fù)荷的波動(dòng)等。傳統(tǒng)方法難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，導(dǎo)致氨逃逸現(xiàn)象的頻繁發(fā)生，不僅造成了氨的浪費(fèi)，還可能引發(fā)催化劑中毒、氨鹽沉積等問(wèn)題；同時(shí)嚴(yán)重影響設(shè)備的正常運(yùn)行和使用壽命，對(duì)環(huán)境造成無(wú)法逆轉(zhuǎn)的污染和破壞。
產(chǎn)品介紹
九九智能環(huán)保依托物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)手段，自主研發(fā)了脫硫脫硝氨逃逸AI智能 控制系統(tǒng)。通過(guò)數(shù)據(jù)采集、特征提取和數(shù)據(jù)分析等步驟，AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)煙氣中的溫度、壓力、NOx和SO?濃度，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整脫硫劑量和噴氨量。該系統(tǒng)將人工智能與工業(yè)機(jī)理深度融合，打造“監(jiān)測(cè)-預(yù)測(cè)-優(yōu)化-控制”閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)污染物(SO2、NOX、氨逃逸)動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)管控，確保排放達(dá)標(biāo)，降本增效。
企系統(tǒng)技術(shù)原理
在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理和預(yù)測(cè)煙氣凈化系統(tǒng)中的復(fù)雜的非線性關(guān)系和不確定性因素，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果智能控制器計(jì)算出所需的控制動(dòng)作，以便在擾動(dòng)發(fā)生之前進(jìn)行超前控制。兩種技術(shù)的結(jié)合提高了控制系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性，使其能夠更好地應(yīng)對(duì)多變的工業(yè)環(huán)境和復(fù)雜系統(tǒng)。
適用場(chǎng)景及工藝
系統(tǒng)功能
實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)
系統(tǒng)通過(guò)傳感器監(jiān)測(cè)入口、反應(yīng)塔內(nèi)、出口的煙氣流量、流速、濃度、濕度、含氧量等關(guān)鍵指標(biāo)。
數(shù)據(jù)分析
系統(tǒng)具備高性能GPU算力，對(duì)煙氣監(jiān)測(cè)指標(biāo)建立數(shù)據(jù)模型，生成工藝參數(shù)秒級(jí)變化趨勢(shì)圖，模型精度誤差對(duì)比圖、年月日?qǐng)?bào)表。
智能控制
智能控制
通過(guò)智能算法對(duì)操作參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化?？筛鶕?jù)用戶環(huán)保策略開(kāi)啟不同控制模式（管控天氣模式：控制污染物總排放量；正常模式：控制污染物濃度），精準(zhǔn)控制氮氧化物、二氧化硫、氨逃逸波動(dòng)幅度。
系統(tǒng)警告
系統(tǒng)對(duì)異常運(yùn)行情況進(jìn)行語(yǔ)音告警，提醒人工進(jìn)行干預(yù)。
操作留痕
系統(tǒng)對(duì)自動(dòng)操作記錄留痕保存，方便查看系統(tǒng)運(yùn)行軌跡、排查問(wèn)題、優(yōu)化系統(tǒng)。
四大核心價(jià)值，看得見(jiàn)的降本增效
1.精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)調(diào)控（減少關(guān)鍵工藝變量波動(dòng)30%以上）
針對(duì)系統(tǒng)的大延遲問(wèn)題，基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)分析煙氣流量、溫度、NOx濃度等參數(shù)，提前預(yù)判逃逸趨勢(shì)，智能調(diào)節(jié)噴氨量和脫硫劑量，避免“過(guò)量”或“欠量”。
2.精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)調(diào)控（智能控制使用率90%以上）
系統(tǒng)自動(dòng)采集數(shù)據(jù)、優(yōu)化控制策略，減少人工干預(yù)，解決工況波動(dòng)難題，保障系統(tǒng)長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。
3.節(jié)能減排，環(huán)保達(dá)標(biāo)（環(huán)保達(dá)標(biāo)率99.9%，氨逃逸率降低50%-70%）
氨逃逸率降低50%-70%，有效減少氣溶膠污染，助力企業(yè)輕松應(yīng)對(duì)超低排放標(biāo)準(zhǔn)，避免環(huán)保處罰風(fēng)險(xiǎn)。
4.成本直降，效益倍增（降低脫硫脫硝物料消耗5%-30%，節(jié)約人工成本10%-30%）
脫硫劑和液氨消耗量減少5%-30%，年省人工成本10-30%，同時(shí)延長(zhǎng)催化劑壽命，降低設(shè)備維護(hù)費(fèi)用。
系統(tǒng)案例
