SNCR煙氣脫硝智能控制的核心思想

利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集、模型算法和自動(dòng)控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、自適應(yīng)、前饋的還原劑噴射控制。核心目標(biāo)是：在滿足超低排放指標(biāo)的前提下，最小化氨逃逸和還原劑消耗量。

煙氣脫硝智能控制系統(tǒng)的典型工作流程

數(shù)據(jù)融合：匯集DCS數(shù)據(jù)（負(fù)荷、風(fēng)量、煤量等）、在線監(jiān)測數(shù)據(jù)（CEMS的NOx、O2）、爐內(nèi)多點(diǎn)溫度、以及可能的圖像信息（燃燒火焰圖像）。

狀態(tài)診斷與預(yù)測：利用AI模型，實(shí)時(shí)診斷當(dāng)前爐內(nèi)溫度場分布、NOx濃度分布和流場混合狀態(tài)，并預(yù)測未來幾分鐘的趨勢。

滾動(dòng)優(yōu)化決策：MPC控制器根據(jù)預(yù)測模型、當(dāng)前狀態(tài)和設(shè)定的目標(biāo)（NOx設(shè)定值、氨逃逸上限），以最小化總還原劑消耗和氨逃逸為優(yōu)化目標(biāo)，計(jì)算出下一周期各分區(qū)噴射閥的最優(yōu)開度指令。

精準(zhǔn)執(zhí)行與反饋：各分區(qū)執(zhí)行指令，同時(shí)系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)測出口效果和關(guān)鍵參數(shù)，將偏差反饋給學(xué)習(xí)模型，用于在線優(yōu)化和自適應(yīng)調(diào)整。

優(yōu)勢與價(jià)值

提高脫硝效率與穩(wěn)定性：更精準(zhǔn)地命中溫度窗口和混合區(qū)域，使脫硝效率提升，出口NOx波動(dòng)減小。

顯著降低氨逃逸：通過“按需分配、精確計(jì)量”，可降低氨逃逸20%-50%，減少二次危害和運(yùn)行成本。

節(jié)約還原劑消耗：總體可節(jié)約氨水/尿素用量5%-15%，經(jīng)濟(jì)效益明顯。

增強(qiáng)適應(yīng)性：能更好應(yīng)對(duì)負(fù)荷變化、煤種變化等復(fù)雜工況。

為后續(xù)SCR工藝減負(fù)：在SNCR-SCR聯(lián)合工藝中，優(yōu)化的SNCR前端可降低后端SCR的壓差和運(yùn)行成本。

挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢

挑戰(zhàn)：

初始投資高：需要增加大量傳感器、高性能計(jì)算平臺(tái)和軟件。

模型依賴性與泛化能力：AI模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和廣度要求高，一個(gè)電廠的模型未必能直接用于另一個(gè)電廠。

系統(tǒng)復(fù)雜性增加：對(duì)維護(hù)人員的技術(shù)水平要求更高。

趨勢：

數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)：構(gòu)建高保真的鍋爐燃燒-反應(yīng)數(shù)字孿生體，在虛擬空間中進(jìn)行仿真優(yōu)化，指導(dǎo)物理實(shí)體控制。

云-邊協(xié)同：將復(fù)雜的模型訓(xùn)練和優(yōu)化放在云端，邊緣側(cè)執(zhí)行輕量化的實(shí)時(shí)控制。

與智能燃燒控制深度融合：將SNCR智能控制與鍋爐的智能燃燒優(yōu)化系統(tǒng)（控制NOx的生成）一體化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)“前端低氮燃燒+后端智能脫硝”的全局最優(yōu)。