AI烟气NOx软测量定制：燃烧工况与喷氨优化

在垃圾焚烧与燃煤锅炉的脱硝环节，NOx浓度长期依赖CEMS仪表读数，而仪表本身存在数十秒到分钟级的滞后与取样失真，喷氨量调整总是慢半拍：调早了氨逃逸、空预器结垢，调晚了瞬时超标。能源AI实验室尝试用软测量替代部分硬测，把控制前置。

做法是：以炉膛温度场、烟气含氧量、一二次风配比、给料速率、蒸汽流量等DCS历史点位为输入，构建分钟级NOx预测模型，并将预测结果接入喷氨阀的推荐回路，输出建议开度区间而非单点值。

要点：

• 进展：在某生活垃圾焚烧线完成离线验证，模型对15分钟后NOx的预测MAPE约8.6%，相较CEMS滞后读数提前约90秒给出趋势，喷氨建议区间收敛至±5%开度。
• 下一步：把氨逃逸与空预器差压作为约束项加入优化目标，由单点预测扩展为多目标推荐；并在负荷波动段开展长周期闭环试运行，重点验证模型在工况漂移与仪表漂移下的稳定性。

当前实验仍处于半离线阶段，模型输出只作为操作建议，不直接下发至执行机构。