SNCR烟气脱硝智能控制的核心思想

利用先进的数据采集、模型算法和自动控制技术，实现精准、自适应、前馈的还原剂喷射控制。核心目标是：在满足超低排放指标的前提下，最小化氨逃逸和还原剂消耗量。

烟气脱硝智能控制系统的典型工作流程

数据融合：汇集DCS数据（负荷、风量、煤量等）、在线监测数据（CEMS的NOx、O2）、炉内多点温度、以及可能的图像信息（燃烧火焰图像）。

状态诊断与预测：利用AI模型，实时诊断当前炉内温度场分布、NOx浓度分布和流场混合状态，并预测未来几分钟的趋势。

滚动优化决策：MPC控制器根据预测模型、当前状态和设定的目标（NOx设定值、氨逃逸上限），以最小化总还原剂消耗和氨逃逸为优化目标，计算出下一周期各分区喷射阀的最优开度指令。

精准执行与反馈：各分区执行指令，同时系统持续监测出口效果和关键参数，将偏差反馈给学习模型，用于在线优化和自适应调整。

优势与价值

提高脱硝效率与稳定性：更精准地命中温度窗口和混合区域，使脱硝效率提升，出口NOx波动减小。

显著降低氨逃逸：通过“按需分配、精确计量”，可降低氨逃逸20%-50%，减少二次危害和运行成本。

节约还原剂消耗：总体可节约氨水/尿素用量5%-15%，经济效益明显。

增强适应性：能更好应对负荷变化、煤种变化等复杂工况。

为后续SCR工艺减负：在SNCR-SCR联合工艺中，优化的SNCR前端可降低后端SCR的压差和运行成本。

挑战与发展趋势

挑战：

初始投资高：需要增加大量传感器、高性能计算平台和软件。

模型依赖性与泛化能力：AI模型对训练数据的质量和广度要求高，一个电厂的模型未必能直接用于另一个电厂。

系统复杂性增加：对维护人员的技术水平要求更高。

趋势：

数字孪生驱动：构建高保真的锅炉燃烧-反应数字孪生体，在虚拟空间中进行仿真优化，指导物理实体控制。

云-边协同：将复杂的模型训练和优化放在云端，边缘侧执行轻量化的实时控制。

与智能燃烧控制深度融合：将SNCR智能控制与锅炉的智能燃烧优化系统（控制NOx的生成）一体化设计，实现“前端低氮燃烧+后端智能脱硝”的全局最优。