AI智能控制在脫硫脫硝領域的應用正逐步改變傳統環保治理模式，通過實時監測、動態優化和預測性維護等技術手段，顯著提升了系統的運行效率和環保達標率。以下是AI智能控制在該領域的具體應用：
1、智能優化控制與動態調節
①精準投藥控制
AI系統通過實時監測煙氣中的SO?、NOx濃度、溫度、壓力等參數，動態調整脫硫劑（如石灰石漿液）和脫硝劑（如液氨或尿素）的投加量，確保污染物去除效率最大化，同時減少藥劑浪費。
②氨逃逸控制
傳統脫硝工藝常因噴氨過量導致氨逃逸，不僅浪費資源還可能引發催化劑中毒。九九智能環保的AI系統通過機器學習預測逃逸趨勢，動態調節噴氨量，使氨逃逸率降低50%～70%。
2、設備維護的預測性管理
①設備故障預測
AI結合大數據分析，通過對設備振動、溫度等歷史數據的深度挖掘，AI模型可提前72小時預警泵體磨損、管道結垢等故障，提前識別設備潛在故障（如催化劑失效、除塵濾袋破損等）。例如，某鋼鐵企業應用AI后，脫硫設備非計劃停機時間減少60%。
②預測性維護
3、系統集成與智能決策
①多系統協同控制
DCS與AI的深度融合：通過PLC/DCS系統集成，AI可實現脫硫、脫硝、除塵全流程的閉環控制。例如，在煙氣切換時，系統自動協調脫硝劑（氨水）噴入量與除塵器清灰周期，確保排放達標。
②自適應控制與多模式切換
AI系統可根據環保政策要求切換控制模式，例如在“管控天氣模式”下限制污染物總排放量，而在“正常模式”下優先控制濃度波動；或者結合機理模型與深度學習（如九九智能環保的AI智能脫硫脫硝控制系統），實現復雜工況下的穩定運行，減少人工干預。
③跨平臺數據交互
基于OPC UA協議，AI平臺可對接企業ERP系統，實現環保數據與生產計劃的聯動優化。
綜上，AI智能控制通過數據驅動和算法優化，正在推動脫硫脫硝技術向高效、低碳、智能化方向發展，成為工業環保升級的核心工具。未來，隨著多模態大模型與具身智能的融合，其應用場景將進一步拓展至復雜工況自適應與跨系統協同優化。
1、智能優化控制與動態調節
①精準投藥控制
AI系統通過實時監測煙氣中的SO?、NOx濃度、溫度、壓力等參數，動態調整脫硫劑（如石灰石漿液）和脫硝劑（如液氨或尿素）的投加量，確保污染物去除效率最大化，同時減少藥劑浪費。
②氨逃逸控制
傳統脫硝工藝常因噴氨過量導致氨逃逸，不僅浪費資源還可能引發催化劑中毒。九九智能環保的AI系統通過機器學習預測逃逸趨勢，動態調節噴氨量，使氨逃逸率降低50%～70%。
2、設備維護的預測性管理
①設備故障預測
AI結合大數據分析，通過對設備振動、溫度等歷史數據的深度挖掘，AI模型可提前72小時預警泵體磨損、管道結垢等故障，提前識別設備潛在故障（如催化劑失效、除塵濾袋破損等）。例如，某鋼鐵企業應用AI后，脫硫設備非計劃停機時間減少60%。
②預測性維護
基于大數據和深度學習技術，AI能夠預測關鍵部件的使用壽命，提前安排維護計劃，避免因突發故障導致的生產中斷。例如，AI輔助診斷系統能快速定位問題根源，如通過分析壓力異常判斷除塵器堵塞位置，縮短維修周期。
3、系統集成與智能決策
①多系統協同控制
DCS與AI的深度融合：通過PLC/DCS系統集成，AI可實現脫硫、脫硝、除塵全流程的閉環控制。例如，在煙氣切換時，系統自動協調脫硝劑（氨水）噴入量與除塵器清灰周期，確保排放達標。
②自適應控制與多模式切換
AI系統可根據環保政策要求切換控制模式，例如在“管控天氣模式”下限制污染物總排放量，而在“正常模式”下優先控制濃度波動；或者結合機理模型與深度學習（如九九智能環保的AI智能脫硫脫硝控制系統），實現復雜工況下的穩定運行，減少人工干預。
③跨平臺數據交互
基于OPC UA協議，AI平臺可對接企業ERP系統，實現環保數據與生產計劃的聯動優化。
綜上，AI智能控制通過數據驅動和算法優化，正在推動脫硫脫硝技術向高效、低碳、智能化方向發展，成為工業環保升級的核心工具。未來，隨著多模態大模型與具身智能的融合，其應用場景將進一步拓展至復雜工況自適應與跨系統協同優化。