SCR脫硝噴氨的精細化控制是火電廠、垃圾焚燒廠等實現超低排放、降低運行成本、保證系統安全穩定運行的核心技術。其目標是在滿足嚴格NOx排放標準的前提下，最小化氨逃逸、降低氨耗、并防止空預器堵塞等衍生問題。

SCR脫硝精細化控制的核心是 “精準測量、均勻分布、智能調節、前瞻控制”?。

1. 精準測量與煙道流場優化

• 高精度網格化測量：在SCR反應器進出口截面布置多個測量點，繪制出NOx和NH?（或O?）的濃度分布云圖。這是診斷流場和噴氨均勻性的最直接手段。

• 流場模擬與物理優化：通過CFD數值模擬和物理模型試驗，優化煙道導流板、整流格柵的設計，確保進入催化劑層的煙氣速度場、溫度場、濃度場盡可能均勻。

• 噴氨格柵分區調節：將噴氨格柵分成多個獨立控制的小區域（如4×4、8×8等），每個區域有獨立的調節閥門和流量計。

2. 噴氨格柵的精細化調整

• 基于網格測量的精準調平：

  • 在穩定負荷下，根據進口NOx濃度分布云圖，手動或自動調節各分區AIG閥門的開度，使各區域噴氨量與NOx量匹配。

  • 目標：使反應器出口的NOx濃度分布相對標準偏差（如<15%）和氨逃逸分布達到最優。這是實現“化學當量比”匹配的基礎。

• 動態可調AIG：更高階的配置，允許在機組不同負荷段采用不同的調平預設方案，或與智能控制系統聯動進行小范圍動態微調。

3. 先進控制算法

• 前饋-反饋復合控制：

  • 前饋控制：以機組負荷、總風量、燃料量、入口NOx濃度等作為前饋信號，快速計算出噴氨總需求量的基準值。這是應對負荷變化的關鍵。

  • 反饋控制：以SCR出口NOx濃度與設定值的偏差，對噴氨總量進行微調修正。通常采用抗遲延的PID算法（如史密斯預估器）。

• 模型預測控制：

  • 這是目前最先進的策略。MPC內置SCR系統的動態數學模型，能夠預測未來一段時間內NOx濃度的變化趨勢。

  • 通過滾動優化，計算出最優的噴氨控制序列，不僅考慮NOx達標，還將氨逃逸、噴氨波動等作為約束條件，實現多目標優化控制。

• 智能控制：

  • 利用機器學習（如神經網絡、強化學習）算法，從海量歷史運行數據中學習系統特性，建立更精準的非線性模型，或直接生成控制策略。

  • 能夠自適應機組性能衰減（如催化劑活性下降）、燃料變化等復雜情況。

4. 氨逃逸的精準監測與閉環控制

• 多點/激光原位氨逃逸監測：在反應器出口或空預器入口安裝高靈敏度的原位式氨分析儀（如TDLAS激光光譜），實時監測氨逃逸濃度。

• 將氨逃逸作為控制約束或目標：在MPC或高級控制邏輯中，設定氨逃逸上限（如2.5ppm），當接近限值時，系統會自動優先控制氨逃逸，允許出口NOx濃度在小范圍內適度波動，從而保護下游設備。