Платформа интеллектуального управления окружающей средой на основе искусственного интеллекта
На основе гибридной модели, сочетающей анализ механизмов и моделирование данных, применяются передовые технологии, такие как искусственный интеллект, большие данные и цифровые двойники. С помощью машинного обучения выявляются скрытые закономерности в работе, а периферийные вычисления используются для оптимизации ключевых параметров, предоставляя аналитические инструменты для управления производством.
Это позволяет оптимально контролировать процессы денитрификации, десульфуризации и пылеудаления, обеспечивая стабильную и безопасную работу с соблюдением норм выбросов, а также точное управление, экономию энергии, снижение потребления и интеллектуальное управление производством.
Интеллектуальная система пылеудаления
Традиционные системы пылеудаления ограничены возможностями системы DCS и не могут обеспечить автоматическое секционное управление в нескольких электрических полях. В результате управление часто осуществляется грубо или с минимальной корректировкой, что приводит к увеличению энергопотребления.
В отличие от этого, интеллектуальное управление электростатическими осадителями (ЭО) и электростатическими мешочными системами основано на моделировании системы и оптимизации работы, используя обширные исторические данные для автоматического определения оптимальных комбинаций параметров в различных условиях эксплуатации.
Обеспечивая стабильные и соответствующие нормам выбросы, это значительно снижает энергопотребление системы пылеудаления.
Общее потребление энергии
Снижено на 10–40%
Улучшение системы
Устраняет проблемы, связанные со старением и несогласованностью данных.
Концентрация пыли на выходе
Стабильно поддерживается вблизи целевого значения.
Интеллектуальная система денитрификации
Традиционные системы обессеривания дымовых газов часто не могут обеспечить автоматическое управление из-за большой инерции системы, частых возмущений и однорежимного управления, что приводит к колебаниям или чрезмерным выбросам SO₂ и высокому потреблению энергии и реагентов.
Интеллектуальная десульфуризация оптимизирует такие факторы, как pH и энергопотребление многоконтурных насосов, а также интегрирует прогнозирование концентрации SO₃²⁻ для создания системы предиктивного управления, основанной на механизмах и данных, что позволяет осуществлять интеллектуальные операции по десульфуризации дымовых газов.
Снижение содержания аммиака
10%–35%
Катализатор жизни
Увеличение более чем на 30%
сопротивление воздухоподогревателя
10%–30%
Содержание NH₄⁺ в сточных водах после десульфуризации снижено на 50–80%.
Интеллектуальная система десульфуризации
Традиционные системы обессеривания дымовых газов часто не обеспечивают автоматического управления из-за высокой инерции системы, частых возмущений и однорежимного управления, что приводит к значительным колебаниям концентрации SO₂ на выходе или даже ее превышению, а также к высокому потреблению энергии и реагентов.
Интеллектуальная десульфуризация комплексно оптимизирует такие факторы, как pH и потребление энергии многоконтурным насосом, в сочетании с прогнозированием концентрации SO₃²⁻, для создания многоуровневой системы прогнозирующего управления, основанной на механизмах и данных, что позволяет осуществлять интеллектуальную десульфуризацию дымовых газов.
Энергия насоса
Снижено на 20–30%
мощность вентилятора
Снижено на 30–50%
Сопротивление распыляемого слоя
Снижено на 50–80%
Потребление известняка
Снижено на 1–6%.
Интеллектуальная система денитрификации — пример успешного применения
Умное впрыскивание аммиака – Цзян Су Юн Ган
Декабрь 2023 г. – январь 2024 г.:
- Средняя концентрация на входе: 251,69 мг/м³
- Средняя концентрация на выходе: 35,13 мг/м³
- Средний расход аммиака: 215,60 м³/ч
Февраль 2024 г. – декабрь 2024 г.:
- Средняя концентрация на входе: 238,24 мг/м³
- Средняя концентрация на выходе: 44,56 мг/м³
- Средний расход аммиака: 195,62 м³/ч
Средняя концентрация оксидов азота на выходе увеличилась на 9,43 мг/м³.
Поток аммиака
Снижено на 9,27%
NOx
Снижено на 5,34%
Экономия аммиака
3.92%
Ежегодная экономическая выгода от сокращения потребления аммиака и электроэнергии превышает 2 миллиона юаней.
Пример применения интеллектуальной системы денитрификации на сталелитейном заводе Ganglu Steel.
Ганлу Фаза II: объем дымовых газов 1,1 млн м³/ч, концентрация NOx на входе 340 мг/Нм³, температура денитрификации 280°C.
Второй этап проекта «Ганлу»: цель — контролировать уровень оксидов азота ниже 20 мг/Нм³, при этом фактический уровень контроля составляет 19,5–19,7 мг/Нм³.
Среднесуточное потребление аммиака составляет 9,66 тонн, что приводит к годовому потреблению в размере 9,66 × 330 = 3187,8 тонн.
При стоимости 800 юаней за тонну аммиака:
- При экономии в 3% годовая экономия аммиака составит 3187,8 × 10,94% = 105 тонн.
- Ежегодная экономия затрат = 800 × 10⁵ = 76 500 юаней