发明专利已授权

基于深度学习的NOx自适应预测与喷氨流场优化方法及系统

📄 申请号：CN202610357528.7 📄 发布日：2026/08/11

著录项目信息

申请日

2026-03-23

公开号

CN121918423B

公开日

2026-06-26

申请人

龙岩学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G05B13_04

IPC 分类号

G05B13_04 , G06N3_044 , G06N3_006 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法烟气脱硝自适应控制

应用场景

燃煤电厂脱硝, 工业锅炉烟气治理, SCR脱硝系统, 智慧环保监测, 排放优化控制

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摘要

本发明公开了基于深度学习的自适应预测与喷氨流场优化方法及系统，涉及自动喷氨技术领域。该基于深度学习的自适应预测与喷氨流场优化方法，包括S1：采集喷氨过程中的工况数据和排放监控数据，进行预处理后存储，并构建喷氨运维数据库；S2：通过对训练样本采用循环神经网络与粒子群优化算法构建排放预测模型，预测误差进行精度评估，执行更新并输出预测结果;S3：通过排放预测数据和氨逃逸量进行喷氨优化调控分析；S4：根据校正反馈分析结果优化喷氨策略并调整排放预测模型。解决了燃烧过程中的温度和压力参数波动导致脱硝效率下降、排放不达标和氨逃逸现象严重的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种用于微弱PMT单光子事件确认的单光子检测方法、系统

当前第 / 件

一种基于冷却温度曲线的涂层质量在线评估方法及系统

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