AI智能控制在脱硫脱硝领域的应用正逐步改变传统环保治理模式，通过实时监测、动态优化和预测性维护等技术手段，显著提升了系统的运行效率和环保达标率。以下是AI智能控制在该领域的具体应用：
1、智能优化控制与动态调节
①精准投药控制
AI系统通过实时监测烟气中的SO₂、NOx浓度、温度、压力等参数，动态调整脱硫剂（如石灰石浆液）和脱硝剂（如液氨或尿素）的投加量，确保污染物去除效率最大化，同时减少药剂浪费。
②氨逃逸控制
传统脱硝工艺常因喷氨过量导致氨逃逸，不仅浪费资源还可能引发催化剂中毒。九九智能环保的AI系统通过机器学习预测逃逸趋势，动态调节喷氨量，使氨逃逸率降低50%～70%。
2、设备维护的预测性管理
①设备故障预测
AI结合大数据分析，通过对设备振动、温度等历史数据的深度挖掘，AI模型可提前72小时预警泵体磨损、管道结垢等故障，提前识别设备潜在故障（如催化剂失效、除尘滤袋破损等）。例如，某钢铁企业应用AI后，脱硫设备非计划停机时间减少60%。
②预测性维护
基于大数据和深度学习技术，AI能够预测关键部件的使用寿命，提前安排维护计划，避免因突发故障导致的生产中断。例如，AI辅助诊断系统能快速定位问题根源，如通过分析压力异常判断除尘器堵塞位置，缩短维修周期。
3、系统集成与智能决策
①多系统协同控制
DCS与AI的深度融合：通过PLC/DCS系统集成，AI可实现脱硫、脱硝、除尘全流程的闭环控制。例如，在烟气切换时，系统自动协调脱硝剂（氨水）喷入量与除尘器清灰周期，确保排放达标。
②自适应控制与多模式切换
AI系统可根据环保政策要求切换控制模式，例如在“管控天气模式”下限制污染物总排放量，而在“正常模式”下优先控制浓度波动；或者结合机理模型与深度学习（如九九智能环保的AI智能脱硫脱硝控制系统），实现复杂工况下的稳定运行，减少人工干预。
③跨平台数据交互
基于OPC UA协议，AI平台可对接企业ERP系统，实现环保数据与生产计划的联动优化。
综上，AI智能控制通过数据驱动和算法优化，正在推动脱硫脱硝技术向高效、低碳、智能化方向发展，成为工业环保升级的核心工具。未来，随着多模态大模型与具身智能的融合，其应用场景将进一步拓展至复杂工况自适应与跨系统协同优化。
