??焦化行業(yè)通過高溫干餾煤炭生產(chǎn)焦炭和其他化工產(chǎn)品，過程中產(chǎn)生大量含硫化物和氮氧化物的廢氣，對(duì)環(huán)境造成威脅。傳統(tǒng)脫硫脫硝方法依賴人工監(jiān)控，效率有限，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜工況。
??九九智能環(huán)保依托物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)手段，自主研發(fā)了脫硫脫硝氨逃逸AI智能控制系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)采集、特征提取和數(shù)據(jù)分析等步驟，AI系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)煙氣中的溫度、壓力、NOx和SO?濃度，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整脫硫劑量和噴氨量。該系統(tǒng)將人工智能與工業(yè)機(jī)理深度融合，打造“監(jiān)測(cè)-預(yù)測(cè)-優(yōu)化-控制”閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)污染物(SO2、NOX、氨逃逸)動(dòng)態(tài)精準(zhǔn)管控，確保排放達(dá)標(biāo)，降本增效。
? ? ? ?脫硫脫硝AI智能控制平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)
??①精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)調(diào)控（減少關(guān)鍵工藝變量波動(dòng)30%以上）
??針對(duì)系統(tǒng)的大延遲問題，基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)時(shí)分析煙氣流量、溫度、NOx濃度等參數(shù)，提前預(yù)判逃逸趨勢(shì)，智能調(diào)節(jié)噴氨量和脫硫劑量，避免“過量”或“欠量”。
??②精準(zhǔn)控制，降低勞動(dòng)強(qiáng)度（智能控制使用率90%以上）
??AI系統(tǒng)能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采集煙氣中的氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO?）濃度等關(guān)鍵參數(shù)，系統(tǒng)自動(dòng)采集數(shù)據(jù)、優(yōu)化控制策略，減少人工干預(yù)，解決工況波動(dòng)難題，保障系統(tǒng)長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行。
??③節(jié)能減排，環(huán)保達(dá)標(biāo)（環(huán)保達(dá)標(biāo)率99.9%）
??氨逃逸率降低50%～70%，有效減少氣溶膠污染，助力企業(yè)輕松應(yīng)對(duì)超低排放標(biāo)準(zhǔn)，避免環(huán)保處罰風(fēng)險(xiǎn)。
??④成本直降，效益倍增（降低脫硫脫硝物料消耗5%～30%節(jié)約人工成本10%～30%）
??脫硫劑和液氨消耗量減少5%～30%，年省人工成本10%～30%，延長(zhǎng)催化劑壽命，降低設(shè)備維護(hù)費(fèi)用，有效降低能耗，同時(shí)削減了企業(yè)運(yùn)營(yíng)開支。
??應(yīng)用場(chǎng)景與經(jīng)濟(jì)效益
??尼龍科技公司：在2號(hào)鍋爐部署AI控制平臺(tái)后，測(cè)試期間煙氣排放指標(biāo)穩(wěn)定達(dá)標(biāo)，全年節(jié)約成本約560萬元。
??鋼鐵行業(yè)驗(yàn)證：九九智能環(huán)保的系統(tǒng)在鋼鐵、焦化、陶瓷等行業(yè)應(yīng)用，脫硫劑和液氨消耗量減少5%-30%，人工成本降低10%-30%。
??焦化行業(yè)脫硫脫硝AI智能控制平臺(tái)已成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型的核心工具。通過邊緣計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與工業(yè)機(jī)理的深度融合，平臺(tái)不僅解決了傳統(tǒng)工藝中氨逃逸、能耗高等痛點(diǎn)，還通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策助力企業(yè)降本增效。在政策驅(qū)動(dòng)與技術(shù)迭代的雙重作用下，AI控制平臺(tái)將加速向全流程智能化演進(jìn)，為焦化行業(yè)“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)提供關(guān)鍵支撐。
