項目背景

傳統(tǒng)脫硫脫硝工藝的困境

??在當今環(huán)保要求日益嚴格的背景下，工業(yè)煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業(yè)環(huán)保治理的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)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(fā)電負荷的波動等。傳統(tǒng)方法難以實現(xiàn)精準控制，導致氨逃逸現(xiàn)象的頻繁發(fā)生，不僅造成了氨的浪費，還可能引發(fā)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(huán)境造成無法逆轉(zhuǎn)的污染和破壞。

智能化與數(shù)字化技術發(fā)展的推動

??在當今環(huán)保要求日益嚴格的背景下，工業(yè)煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業(yè)環(huán)保治理的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)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(fā)電負荷的波動等。傳統(tǒng)方法難以實現(xiàn)精準控制，導致氨逃逸現(xiàn)象的頻繁發(fā)生，不僅造成了氨的浪費，還可能引發(fā)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(huán)境造成無法逆轉(zhuǎn)的污染和破壞。

?企業(yè)降本增效與可持續(xù)發(fā)展需求

? 在當今環(huán)保要求日益嚴格的背景下，工業(yè)煙氣的脫硫脫硝處理已成為企業(yè)環(huán)保治理的關鍵環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)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(fā)電負荷的波動等。傳統(tǒng)方法難以實現(xiàn)精準控制，導致氨逃逸現(xiàn)象的頻繁發(fā)生，不僅造成了氨的浪費，還可能引發(fā)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(huán)境造成無法逆轉(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監(jiān)測煙氣中的溫度、壓力、NOx和SO?濃度，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)動態(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)機理深度融合，打造“監(jiān)測-預測-優(yōu)化-控制”閉環(huán)，實現(xiàn)污染物(SO2、NOX、氨逃逸)動態(tài)精準管控，確保排放達標，降本增效。

企系統(tǒng)技術原理

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

適用場景及工藝

系統(tǒng)功能

實時監(jiān)測

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

數(shù)據(jù)分析
系統(tǒng)具備高性能GPU算力，對煙氣監(jiān)測指標建立數(shù)據(jù)模型，生成工藝參數(shù)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(shù)進行優(yōu)化。可根據(jù)用戶環(huán)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(tǒng)警告
系統(tǒng)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(tǒng)對自動操作記錄留痕保存，方便查看系統(tǒng)運行軌跡、排查問題、優(yōu)化系統(tǒng)。

? ?四大核心價值，看得見的降本增效
? ? ??

??1.精準預測，動態(tài)調(diào)控（減少關鍵工藝變量波動30%以上）
??針對系統(tǒng)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(shù)，提前預判逃逸趨勢，智能調(diào)節(jié)噴氨量和脫硫劑量，避免“過量”或“欠量”。

? ? ? 2.精準預測，動態(tài)調(diào)控（智能控制使用率90%以上）
??系統(tǒng)自動采集數(shù)據(jù)、優(yōu)化控制策略，減少人工干預，解決工況波動難題，保障系統(tǒng)長期穩(wěn)定運行。

? ? ?3.節(jié)能減排，環(huán)保達標（環(huán)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(yè)輕松應對超低排放標準，避免環(huán)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(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%，同時延長催化劑壽命，降低設備維護費用。

系統(tǒng)案例