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[00068454]基于AI的环保脱硝工艺全过程数据分析及优化应用研究
联系人： 山东师范大学
所在地：山东 济南市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
一。成果概述：（简要说明成果是什么，以便技术受让方了解项目概况）
在热电厂、钢铁企业、水泥厂等燃煤锅炉企业中，为了减少排出废气中一氧化碳等污染物的浓度，通过在燃煤锅炉环保工艺的不同环节添加各种助燃成分，确保 排出物达到在国家规定的标准。本项目基于实时控制DCS （分布式控制系统）的几 十个接口参数数据，通过人工智能及大数据分析，找出影响企业达标排放的关键因 素，建立环保分析氮氧化物分析预测模型，优化参数波动曲线，给出准确的反应物 用量及控制参数，缩小排放值波动范围，优化工艺，降低生产过程成本。
二。技术特点及技术指标：（突出与国内外同行的比较优势或区别）
目前，国内主要通过经验或者回归型进行过程控制，而本成果是通过AI及大数据分析技术，收集各类传感器数据，通过人工智能方法，利用时间序列网络学习 有影响的参数特征，通过大量的学习、训练，建立深度神经网络模型（DNN），用 于预测NOx浓度是否超标。经过反复学习、训练，该模型针对输入数据可以有效 的预测、判断NOx浓度是否超标。同时利用LR模型对NOx浓度进行分类，一方 面将结果与DNN分类算法进行对比，另一方面求出NOx超标概率的影响因子，便于直观上调整参数，使其浓度在合理范围内。
