AI烟气脱硝喷氨优化定制：NOx预测与氨逃逸控制

在选择性催化还原（SCR）脱硝环节，喷氨量多由入口NOx与人工经验决定，氨逃逸和空预器堵塞往往在偏差累积后才暴露。本阶段实验采用“预测—寻优—闭环”三层结构：以CEMS出口NOx、入口NOx与O2、烟气流量、反应器温度、喷氨阀位为输入，训练分钟级NOx预测模型；以氨逃逸软测量作为约束，滚动求解各支管喷氨流量的分配方案，并限制单次调节幅度以适配执行机构响应。

• 进展：在一台燃煤锅炉72小时连续运行中，出口NOx波动标准差较原控制方式下降约三成，氨逃逸折算浓度控制在3ppm以内，两侧支管流量偏差由±8%收敛至±3%。
• 下一步：引入催化剂活性衰减因子，按累计运行小时修正模型输出，并在负荷快速变动工况下验证前馈通道的响应时间。

上述数据来自实验阶段统计，尚不代表长期运行表现。