锅炉燃烧AI优化：空燃比与氮氧化物协同调控定制交付

某化工园区5台工业锅炉长期依赖司炉工经验调节空燃比，氮氧化物小时均值频繁逼近环保红线，重油成本居高不下。我们交付的AI燃烧优化系统做了四件事： 一、数据接入。打通DCS与PLC，采集氧量、给煤量、汽包压力、排烟温度等120余个工况点位，按秒级时间戳对齐，整理出半年以上的训练样本。 二、特征工程。除了原始工况外，构造了燃料热值滚动均值、负荷变化率、累积运行小时等衍生特征，剔除负荷切换期的脏数据。 三、模型与控制。选用梯度提升树作为基准预测器，输出最佳空燃比与二次风配比建议值，再以PID闭环方式下发到执行机构。每两周用新工况数据迭代一次权重。 四、边缘落地。推理服务部署在工业级边缘盒子，与原有DCS并列运行，支持手动/自动模式无扰切换，并保留完整操作日志便于审计。 运行三个月的数据：吨蒸汽油耗下降约4.2%，NOx小时超标次数从月均7次降到1次以内。最大挑战其实不是模型，而是与司炉工的操作习惯磨合——需要先做几个月并行运行再逐步切换，这一点在交付前就要写入计划。