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    業(yè)內(nèi)20年專業(yè)錘煉、促進環(huán)保行業(yè)新業(yè)態(tài)融合

    AI自控率最低95%,最高100%!智能環(huán)保島迎來全域自主化時代!

    發(fā)布日期:2025-07-08??瀏覽次數(shù):2321

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    2015年國家超低排放改造政策全面實施以來,火電環(huán)保島面臨前所未有的管控壓力。傳統(tǒng)DCS控制系統(tǒng)雖實現(xiàn)了基礎自動化,但面對煤質(zhì)波動、負荷變化等復雜工況,自控率普遍徘徊在85%-92%區(qū)間——這意味著每10分鐘就需要人工干預1次。

     

    一、低AI自控率的底層癥結(jié)

     

    隨著環(huán)保法規(guī)持續(xù)升級,新增監(jiān)測指標與更嚴格的排放標準不斷出臺,傳統(tǒng)控制系統(tǒng)因其較低的自控率、相對陳舊的硬件架構(gòu)與軟件平臺,在兼容新型傳感器/監(jiān)測設備、支持復雜控制算法與模型方面存在明顯局限。

     

    這使得火電環(huán)保島在應對持續(xù)加大的環(huán)保壓力時,技術儲備與升級空間不足,陷入傳統(tǒng)控制系統(tǒng)難以滿足新要求的困境,阻礙了行業(yè)環(huán)保水平的整體躍升。

     

    追根溯源,環(huán)保島低自控率的困局本質(zhì)上是其感知-決策-執(zhí)行鏈條的斷裂。

     

     

    感知層結(jié)構(gòu)性缺失:行業(yè)平均僅在約六成的關鍵點位部署實時監(jiān)測儀表,控制系統(tǒng)缺乏實時數(shù)據(jù)支撐。

     

    決策層智能缺位:主流控制系統(tǒng)仍固守傳統(tǒng)PID控制,策略庫貧乏,遠低于實際運行中煤質(zhì)、負荷等多變量耦合形成的超200種復雜工況組合。

     

    執(zhí)行層傳導遲滯:傳統(tǒng)“操作站-PLC-現(xiàn)場執(zhí)行器”三級架構(gòu)導致控制環(huán)路響應延遲顯著,指令傳遞平均耗時8-12秒,遠超煙氣參數(shù)3-5秒的變化周期。測試表明,負荷階躍變化20%時,從傳感器檢測到閥門動作完成的閉環(huán)響應時間達9.8秒,控制行為嚴重滯后于工況瞬變。

     

    二、元琛全域自主化解決方案

     

    上述深層次瓶頸,將行業(yè)長期禁錮于“人工干預依賴型運行”的困局。多年來,元琛科技堅持高強度研發(fā)投入,深耕工業(yè)環(huán)保場景,成功打造出具備國際先進水平的 AI智能環(huán)保島管控平臺,以系統(tǒng)性方案攻克核心難題,并構(gòu)建開放共贏的智能生態(tài)。

     

    01

    硬件層 - 全域神經(jīng)感知網(wǎng)絡

    顯著提升關鍵點位實時監(jiān)測儀表覆蓋率,集成多種智能終端,實現(xiàn)煙氣成分、煤質(zhì)參數(shù)、設備狀態(tài)等數(shù)據(jù)的快速采集與預處理。部署工業(yè)級物聯(lián)網(wǎng)關支持雙冗余通信,大幅降低數(shù)據(jù)傳輸延遲,徹底破除“數(shù)據(jù)盲區(qū)”。

     

    02

    軟件層 - 元腦 AI 決策引擎

    突破傳統(tǒng)PID局限,基于海量真實工況數(shù)據(jù)訓練的深度強化學習模型,可動態(tài)解析各類復雜工況組合,自主生成核心參數(shù)最優(yōu)控制策略。針對煤質(zhì)波動,嵌入自適應算法實時反演關鍵參數(shù),預判排放趨勢并預調(diào)控制參數(shù),響應速度相較傳統(tǒng)系統(tǒng)實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。實測數(shù)據(jù)證實,系統(tǒng)從數(shù)據(jù)感知到執(zhí)行器動作的閉環(huán)時間,完全匹配煙氣參數(shù)的瞬變周期。

     

    03

    構(gòu)建全域智慧神經(jīng)網(wǎng)絡 

    打破脫硫、脫硝、除塵等子系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)孤島與控制割裂,實現(xiàn)跨系統(tǒng)統(tǒng)一建模、協(xié)同優(yōu)化與聯(lián)動控制。平臺如同貫通環(huán)保島的“智慧神經(jīng)網(wǎng)絡”,驅(qū)動各單元高效協(xié)同,達成系統(tǒng)整體運行成本最小化。

     

     

    示范項目多維突破

     

    通過軟硬件深度協(xié)同,元琛科技在江蘇標桿電廠建設的 AI 智能環(huán)保島示范項目中,取得了突破性成果,實現(xiàn)極高的 AI 自控率。

     

    在煤質(zhì)與負荷大幅波動的極端工況下,系統(tǒng)全程無需人工干預,污染物排放濃度穩(wěn)定性遠超傳統(tǒng)系統(tǒng),消耗劑顯著下降。這種從 “人工補丁” 到 “智能自愈” 的跨越,不僅破解了火電環(huán)保島的管控困局,更構(gòu)建起 “數(shù)據(jù)驅(qū)動決策、智能定義執(zhí)行” 的新型工業(yè)控制范式,為高參數(shù)、變工況下的環(huán)保治理提供了可復制的數(shù)智化轉(zhuǎn)型方案。

     

    經(jīng)使用單位使用部門測試鑒定,元琛科技的AI智能環(huán)保島實現(xiàn)單煙氣脫硝AI自控率達到99%以上,濕法脫硫AI自控率達到95%以上。

     

    初級自動化:自控率<90%,系統(tǒng)僅能執(zhí)行固定程序。

     

    局部智能化:自控率90%-95%,核心設備具備自適應能力,但系統(tǒng)協(xié)同不足。

     

    全域自主化:自控率>95%,全流程智能決策,逼近“無人值守”狀態(tài)。

     

    高AI自控率(脫硝≥99%,脫硫≥95%) 標志著系統(tǒng)實現(xiàn)了全域自主化運行,這從根本上重塑了環(huán)保島的價值創(chuàng)造模式:

     

    精準控制與排放穩(wěn)定性

    全域自主的核心在于系統(tǒng)能獨立、協(xié)同、實時地優(yōu)化脫硫、脫硝、除塵全流程。構(gòu)建的AI驅(qū)動閉環(huán)管控體系,首次實現(xiàn)了對關鍵污染物(如氨逃逸)的精細化、自主化治理——將傳統(tǒng)系統(tǒng)難以穩(wěn)定控制的氨逃逸數(shù)值,在全工況下精準、自主地壓制在0.7~0.8ppm的行業(yè)領先區(qū)間,遠高于環(huán)保標準要求。

     

    本質(zhì)安全與可靠性提升

    大幅度消除人工干預的依賴及其潛在風險,系統(tǒng)自主規(guī)避了過量噴氨引發(fā)的催化劑中毒風險,并根除了氨結(jié)晶對脫硝設備管路的堵塞隱患。更重要的是,通過預測性維護模塊對設備狀態(tài)的自主感知與預警,能夠有限延長催化劑等核心設備壽命,顯著降低了非計劃停機和設備故障率,為機組連續(xù)、穩(wěn)定、自主運行構(gòu)筑了堅實屏障。

     

    經(jīng)濟效益的自主優(yōu)化

    通過 AI 對脫硝噴氨量、脫硫漿液循環(huán)泵尋優(yōu)、除塵電場電壓、電流等關鍵參數(shù)的全局優(yōu)化,電廠氨耗量較傳統(tǒng)運行模式大幅降低,僅此項每年可節(jié)約大量的藥劑成本。同時,基于負荷預測的設備能效管理模塊,可根據(jù)實時工況動態(tài)調(diào)整環(huán)保設備運行參數(shù),在保障達標排放的前提下,大幅降低脫硫系統(tǒng)電耗率、除塵系統(tǒng)電耗率,結(jié)合機組年運行小時數(shù),累計節(jié)約的電能成本頗為可觀。

     

    更重要的是,高 AI 自控率帶來的排放穩(wěn)定性,使電廠徹底規(guī)避因超標排放面臨的環(huán)保處罰風險。同時,通過參與碳排放交易市場、獲取綠色電力認證等途徑,為企業(yè)開辟可持續(xù)收益的新通道。

     

    結(jié)束語

    在雙碳目標與智能制造浪潮交織的時代,元琛科技的技術探索不僅是對單一環(huán)保島的智能化改造,更是對整個能源行業(yè)治理范式的重構(gòu)。

     

    正如江蘇示范項目所驗證的,當 AI 不僅能精準控制排放,更能自主優(yōu)化能耗、預判設備風險,環(huán)保島便不再是成本中心,而成為綠色價值的孵化器 —— 這既是元琛科技以技術定義未來的野心,更是中國工業(yè)環(huán)保邁向 “無人值守” 時代的必由之路。

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