1、智能優(yōu)化控制與動態(tài)調(diào)節(jié)
①精準投藥控制
AI系統(tǒng)通過實時監(jiān)測煙氣中的SO?、NOx濃度、溫度、壓力等參數(shù),動態(tài)調(diào)整脫硫劑(如石灰石漿液)和脫硝劑(如液氨或尿素)的投加量,確保污染物去除效率最大化,同時減少藥劑浪費。
②氨逃逸控制
傳統(tǒng)脫硝工藝常因噴氨過量導(dǎo)致氨逃逸,不僅浪費資源還可能引發(fā)催化劑中毒。九九智能環(huán)保的AI系統(tǒng)通過機器學(xué)習(xí)預(yù)測逃逸趨勢,動態(tài)調(diào)節(jié)噴氨量,使氨逃逸率降低50%~70%。
2、設(shè)備維護的預(yù)測性管理
①設(shè)備故障預(yù)測
AI結(jié)合大數(shù)據(jù)分析,通過對設(shè)備振動、溫度等歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘,AI模型可提前72小時預(yù)警泵體磨損、管道結(jié)垢等故障,提前識別設(shè)備潛在故障(如催化劑失效、除塵濾袋破損等)。例如,某鋼鐵企業(yè)應(yīng)用AI后,脫硫設(shè)備非計劃停機時間減少60%。
②預(yù)測性維護
基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù),AI能夠預(yù)測關(guān)鍵部件的使用壽命,提前安排維護計劃,避免因突發(fā)故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷。例如,AI輔助診斷系統(tǒng)能快速定位問題根源,如通過分析壓力異常判斷除塵器堵塞位置,縮短維修周期。
3、系統(tǒng)集成與智能決策
①多系統(tǒng)協(xié)同控制
DCS與AI的深度融合:通過PLC/DCS系統(tǒng)集成,AI可實現(xiàn)脫硫、脫硝、除塵全流程的閉環(huán)控制。例如,在煙氣切換時,系統(tǒng)自動協(xié)調(diào)脫硝劑(氨水)噴入量與除塵器清灰周期,確保排放達標。
②自適應(yīng)控制與多模式切換
AI系統(tǒng)可根據(jù)環(huán)保政策要求切換控制模式,例如在“管控天氣模式”下限制污染物總排放量,而在“正常模式”下優(yōu)先控制濃度波動;或者結(jié)合機理模型與深度學(xué)習(xí)(如九九智能環(huán)保的AI智能脫硫脫硝控制系統(tǒng)),實現(xiàn)復(fù)雜工況下的穩(wěn)定運行,減少人工干預(yù)。
③跨平臺數(shù)據(jù)交互
基于OPC UA協(xié)議,AI平臺可對接企業(yè)ERP系統(tǒng),實現(xiàn)環(huán)保數(shù)據(jù)與生產(chǎn)計劃的聯(lián)動優(yōu)化。
綜上,AI智能控制通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和算法優(yōu)化,正在推動脫硫脫硝技術(shù)向高效、低碳、智能化方向發(fā)展,成為工業(yè)環(huán)保升級的核心工具。未來,隨著多模態(tài)大模型與具身智能的融合,其應(yīng)用場景將進一步拓展至復(fù)雜工況自適應(yīng)與跨系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化。
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