SNCR煙氣脫硝智能控制的核心思想

利用先進的數據采集、模型算法和自動控制技術，實現精準、自適應、前饋的還原劑噴射控制。核心目標是：在滿足超低排放指標的前提下，最小化氨逃逸和還原劑消耗量。

煙氣脫硝智能控制系統的典型工作流程

數據融合：匯集DCS數據（負荷、風量、煤量等）、在線監測數據（CEMS的NOx、O2）、爐內多點溫度、以及可能的圖像信息（燃燒火焰圖像）。

狀態診斷與預測：利用AI模型，實時診斷當前爐內溫度場分布、NOx濃度分布和流場混合狀態，并預測未來幾分鐘的趨勢。

滾動優化決策：MPC控制器根據預測模型、當前狀態和設定的目標（NOx設定值、氨逃逸上限），以最小化總還原劑消耗和氨逃逸為優化目標，計算出下一周期各分區噴射閥的最優開度指令。

精準執行與反饋：各分區執行指令，同時系統持續監測出口效果和關鍵參數，將偏差反饋給學習模型，用于在線優化和自適應調整。

優勢與價值

提高脫硝效率與穩定性：更精準地命中溫度窗口和混合區域，使脫硝效率提升，出口NOx波動減小。

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

節約還原劑消耗：總體可節約氨水/尿素用量5%-15%，經濟效益明顯。

增強適應性：能更好應對負荷變化、煤種變化等復雜工況。

為后續SCR工藝減負：在SNCR-SCR聯合工藝中，優化的SNCR前端可降低后端SCR的壓差和運行成本。

挑戰與發展趨勢

挑戰：

初始投資高：需要增加大量傳感器、高性能計算平臺和軟件。

模型依賴性與泛化能力：AI模型對訓練數據的質量和廣度要求高，一個電廠的模型未必能直接用于另一個電廠。

系統復雜性增加：對維護人員的技術水平要求更高。

趨勢：

數字孿生驅動：構建高保真的鍋爐燃燒-反應數字孿生體，在虛擬空間中進行仿真優化，指導物理實體控制。

云-邊協同：將復雜的模型訓練和優化放在云端，邊緣側執行輕量化的實時控制。

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化系統（控制NOx的生成）一體化設計，實現“前端低氮燃燒+后端智能脫硝”的全局最優。