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業內20年專業錘煉、促進環保行業新業態融合

AI自控率最低95%,最高100%!智能環保島迎來全域自主化時代!

發布日期:2025-07-08??瀏覽次數:1091

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2015年國家超低排放改造政策全面實施以來,火電環保島面臨前所未有的管控壓力。傳統DCS控制系統雖實現了基礎自動化,但面對煤質波動、負荷變化等復雜工況,自控率普遍徘徊在85%-92%區間——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

 

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

 

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

 

追根溯源,環保島低自控率的困局本質上是其感知-決策-執行鏈條的斷裂。

 

 

感知層結構性缺失:行業平均僅在約六成的關鍵點位部署實時監測儀表,控制系統缺乏實時數據支撐。

 

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

 

執行層傳導遲滯:傳統“操作站-PLC-現場執行器”三級架構導致控制環路響應延遲顯著,指令傳遞平均耗時8-12秒,遠超煙氣參數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投入,深耕工業環保場景,成功打造出具備國際先進水平的 AI智能環保島管控平臺,以系統性方案攻克核心難題,并構建開放共贏的智能生態。

 

01

硬件層 - 全域神經感知網絡

顯著提升關鍵點位實時監測儀表覆蓋率,集成多種智能終端,實現煙氣成分、煤質參數、設備狀態等數據的快速采集與預處理。部署工業級物聯網關支持雙冗余通信,大幅降低數據傳輸延遲,徹底破除“數據盲區”。

 

02

軟件層 - 元腦 AI 決策引擎

突破傳統PID局限,基于海量真實工況數據訓練的深度強化學習模型,可動態解析各類復雜工況組合,自主生成核心參數最優控制策略。針對煤質波動,嵌入自適應算法實時反演關鍵參數,預判排放趨勢并預調控制參數,響應速度相較傳統系統實現質的飛躍。實測數據證實,系統從數據感知到執行器動作的閉環時間,完全匹配煙氣參數的瞬變周期。

 

03

構建全域智慧神經網絡 

打破脫硫、脫硝、除塵等子系統間的數據孤島與控制割裂,實現跨系統統一建模、協同優化與聯動控制。平臺如同貫通環保島的“智慧神經網絡”,驅動各單元高效協同,達成系統整體運行成本最小化。

 

 

示范項目多維突破

 

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

 

在煤質與負荷大幅波動的極端工況下,系統全程無需人工干預,污染物排放濃度穩定性遠超傳統系統,消耗劑顯著下降。這種從 “人工補丁” 到 “智能自愈” 的跨越,不僅破解了火電環保島的管控困局,更構建起 “數據驅動決策、智能定義執行” 的新型工業控制范式,為高參數、變工況下的環保治理提供了可復制的數智化轉型方案。

 

經使用單位使用部門測試鑒定,元琛科技的AI智能環保島實現單煙氣脫硝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%,系統僅能執行固定程序。

 

局部智能化:自控率90%-95%,核心設備具備自適應能力,但系統協同不足。

 

全域自主化:自控率>95%,全流程智能決策,逼近“無人值守”狀態。

 

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

 

精準控制與排放穩定性

全域自主的核心在于系統能獨立、協同、實時地優化脫硫、脫硝、除塵全流程。構建的AI驅動閉環管控體系,首次實現了對關鍵污染物(如氨逃逸)的精細化、自主化治理——將傳統系統難以穩定控制的氨逃逸數值,在全工況下精準、自主地壓制在0.7~0.8ppm的行業領先區間,遠高于環保標準要求。

 

本質安全與可靠性提升

大幅度消除人工干預的依賴及其潛在風險,系統自主規避了過量噴氨引發的催化劑中毒風險,并根除了氨結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、穩定、自主運行構筑了堅實屏障。

 

經濟效益的自主優化

通過 AI 對脫硝噴氨量、脫硫漿液循環泵尋優、除塵電場電壓、電流等關鍵參數的全局優化,電廠氨耗量較傳統運行模式大幅降低,僅此項每年可節約大量的藥劑成本。同時,基于負荷預測的設備能效管理模塊,可根據實時工況動態調整環保設備運行參數,在保障達標排放的前提下,大幅降低脫硫系統電耗率、除塵系統電耗率,結合機組年運行小時數,累計節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定性,使電廠徹底規避因超標排放面臨的環保處罰風險。同時,通過參與碳排放交易市場、獲取綠色電力認證等途徑,為企業開辟可持續收益的新通道。

 

結束語

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保島的智能化改造,更是對整個能源行業治理范式的重構。

 

正如江蘇示范項目所驗證的,當 AI 不僅能精準控制排放,更能自主優化能耗、預判設備風險,環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,更是中國工業環保邁向 “無人值守” 時代的必由之路。

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