項目背景

傳統脫硫脫硝工藝的困境

??在當今環保要求日益嚴格的背景下，工業煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業環保治理的關鍵環節。傳統脫硫脫硝工藝主要依賴人工操作和簡單的自動化控制。由于煙氣中的氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO?）濃度波動較大，且受到多種因素的干擾，如原料煤的組成變化、蒸汽和發電負荷的波動等。傳統方法難以實現精準控制，導致氨逃逸現象的頻繁發生，不僅造成了氨的浪費，還可能引發催化劑中毒、氨鹽沉積等問題；同時嚴重影響設備的正常運行和使用壽命，對環境造成無法逆轉的污染和破壞。

智能化與數字化技術發展的推動

??在當今環保要求日益嚴格的背景下，工業煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業環保治理的關鍵環節。傳統脫硫脫硝工藝主要依賴人工操作和簡單的自動化控制。由于煙氣中的氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO?）濃度波動較大，且受到多種因素的干擾，如原料煤的組成變化、蒸汽和發電負荷的波動等。傳統方法難以實現精準控制，導致氨逃逸現象的頻繁發生，不僅造成了氨的浪費，還可能引發催化劑中毒、氨鹽沉積等問題；同時嚴重影響設備的正常運行和使用壽命，對環境造成無法逆轉的污染和破壞。

?企業降本增效與可持續發展需求

? 在當今環保要求日益嚴格的背景下，工業煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業環保治理的關鍵環節。傳統脫硫脫硝工藝主要依賴人工操作和簡單的自動化控制。由于煙氣中的氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO?）濃度波動較大，且受到多種因素的干擾，如原料煤的組成變化、蒸汽和發電負荷的波動等。傳統方法難以實現精準控制，導致氨逃逸現象的頻繁發生，不僅造成了氨的浪費，還可能引發催化劑中毒、氨鹽沉積等問題；同時嚴重影響設備的正常運行和使用壽命，對環境造成無法逆轉的污染和破壞。

產品介紹

? 九九智能環保依托物聯網、人工智能、大數據等前沿技術手段，自主研發了脫硫脫硝氨逃逸AI智能 控制系統。通過數據采集、特征提取和數據分析等步驟，AI系統能夠實時監測煙氣中的溫度、壓力、NOx和SO?濃度，并根據這些數據動態調整脫硫劑量和噴氨量。該系統將人工智能與工業機理深度融合，打造“監測-預測-優化-控制”閉環，實現污染物(SO2、NOX、氨逃逸)動態精準管控，確保排放達標，降本增效。

企系統技術原理

? ? ? 在利用神經網絡處理和預測煙氣凈化系統中的復雜的非線性關系和不確定性因素，根據預測結果智能控制器計算出所需的控制動作，以便在擾動發生之前進行超前控制。兩種技術的結合提高了控制系統的適應性和魯棒性，使其能夠更好地應對多變的工業環境和復雜系統。

適用場景及工藝

系統功能

實時監測

系統通過傳感器監測入口、反應塔內、出口的煙氣流量、流速、濃度、濕度、含氧量等關鍵指標。

數據分析
系統具備高性能GPU算力，對煙氣監測指標建立數據模型，生成工藝參數秒級變化趨勢圖，模型精度誤差對比圖、年月日報表。
智能控制

智能控制
通過智能算法對操作參數進行優化�？筛鶕�用戶環保策略開啟不同控制模式（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），精準控制氮氧化物、二氧化硫、氨逃逸波動幅度。

系統警告
系統對異常運行情況進行語音告警，提醒人工進行干預。

操作留痕
系統對自動操作記錄留痕保存，方便查看系統運行軌跡、排查問題、優化系統。

? ?四大核心價值，看得見的降本增效
? ? ??

??1.精準預測，動態調控（減少關鍵工藝變量波動30%以上）
??針對系統的大延遲問題，基于機器學習模型，實時分析煙氣流量、溫度、NOx濃度等參數，提前預判逃逸趨勢，智能調節噴氨量和脫硫劑量，避免“過量”或“欠量”。

? ? ? 2.精準預測，動態調控（智能控制使用率90%以上）
??系統自動采集數據、優化控制策略，減少人工干預，解決工況波動難題，保障系統長期穩定運行。

? ? ?3.節能減排，環保達標（環保達標率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，助力企業輕松應對超低排放標準，避免環保處罰風險。

? ? ? 4.成本直降，效益倍增（降低脫硫脫硝物料消耗5%-30%，節約人工成本10%-30%）
??脫硫劑和液氨消耗量減少5%-30%，年省人工成本10-30%，同時延長催化劑壽命，降低設備維護費用。

系統案例