AI湿法脱硫优化定制：pH值与浆液泵组合

在燃煤电厂湿法脱硫系统中，出口SO₂浓度受煤质、机组负荷、浆液pH与循环泵组合等多因素影响，传统人工调整容易造成过量喷淋和电耗浪费。本阶段我们尝试用历史DCS数据训练时序预测模型，输入烟气量、入口SO₂、浆液pH、密度及泵组合状态，预测未来10~15分钟出口SO₂浓度；再以石灰石耗量和循环泵电耗最小为目标，在超低排放约束下搜索pH设定与泵组合建议。

进展：某300MW试点机组离线回测中，出口SO₂预测误差约±5 mg/m³，在满足限值前提下，循环泵电耗降低约3%~5%。
下一步：接入实时闭环，补充煤质变化和启停工况的在线自适应，并开展长周期稳定性验证。