AI脱硝喷氨优化定制：NOx预测与氨逃逸约束

在燃煤机组与垃圾焚烧线的SCR脱硝系统中，喷氨量长期依靠出口NOx反馈加人工经验整定，滞后明显：负荷爬坡阶段氨氮比失配，既推高氨逃逸与空预器堵塞风险，也白白消耗还原剂。能源AI实验室本期实验的切入点，是把控制问题前移为预测问题——以锅炉负荷、磨煤机组合、烟气O2/CO、烟温分布与历史喷氨序列为输入，构建分钟级NOx预测模型，再在氨逃逸软约束下求解各分区喷氨阀的开度组合，形成“预测—寻优—下发”的小闭环。

要点一（进展）：在合作方300 MW机组实验平台上，模型对3分钟超前NOx浓度的预测偏差控制在±8 mg/m³以内；分区喷氨投用后，出口NOx波动区间收窄，液氨单耗在同等排放限值下下降约4%，瞬时氨逃逸未出现越限。

要点二（下一步）：接入氨逃逸激光在线分析仪做闭环校验，并补充催化剂活性衰减因子，验证长周期运行下的自适应能力；同时把启停与低负荷工况纳入样本，避免模型在非稳态区间失效。