锅炉燃烧AI优化定制：风煤配比与氮氧化物

在园区热电锅炉的燃烧调整与脱硝场景中，我们做了一轮小范围实验：不改动DCS原有控制回路，仅读取风量、煤量、炉膛负压、排烟氧量与CEMS的NOx数据，用轻量时序模型建立“风煤比—氧量—NOx—热效率”的代理关系，再以小幅步长搜索当前负荷下更优的配风组合，输出给运行人员作为操作建议。

进展与数据（试点口径）：

• 建议值下发后，排烟氧量波动区间收窄约一成，稳定负荷段NOx均值下降约8%~12%，氨水用量同步减少；
• 变负荷段收益不稳定，主要干扰来自入炉煤热值波动，模型对煤质变化的响应存在明显滞后。

下一步计划：接入煤质软测量特征，用灰分、热值估计替代人工化验值；并将闭环范围限制在小负荷波动区间，保留操作员一键接管。整体思路仍是先做“可解释的建议器”，验证充分后再谈自动闭环。