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龙图腾网恭喜武汉凯迪电力环保有限公司申请的专利一种水泥窑尾烟气脱硝控制方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112717693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110013101.2，技术领域涉及：B01D53/90；该发明授权一种水泥窑尾烟气脱硝控制方法和装置是由丁后亮;郑韬;谢鸿微;韩长民;吴敏设计研发完成，并于2021-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水泥窑尾烟气脱硝控制方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种水泥窑尾烟气脱硝控制方法，包括：计算还原剂的初始加入量C还设；SNCR和SCR系统都投入运行后，采取后馈控制的方法控制SCR系统还原剂加入量，并获取一定运行时间内的基础数据，将数据随机分为2组，其中一组用于训练模型，另一组用于验证；若验证不通过，则扩大数据范围，获得精确的数据，继续训练，直到训练出成功的模型；用训练成功的模型控制SCR系统运行，并继续记录数据，一定时间后，用新取得的数据再训练一个模型，用新训练出来的模型控制SCR系统运行。本发明解决了现有控制技术的还原剂加入量与实际需求量不匹配的问题，获得影响还原剂加入量的各相关参数的函数，使脱硝系统运行更贴近设计值。

本发明授权一种水泥窑尾烟气脱硝控制方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种水泥窑尾烟气脱硝控制方法，其特征在于，应用于水泥窑尾SCR脱硝系统，包括以下步骤： S1、根据水泥窑尾预热器型式、SCR入口NOx的设计浓度CNOx入设、SCR出口NOx的目标排放浓度CNOx出设，计算SCR系统的脱硝效率η；然后根据SCR入口NOx的设计浓度CNOx入设和η确定还原剂加入量C还设，C还设为还原剂的初始加入量； S2、SNCR和SCR系统都投入运行后，采取后馈控制的方法控制SCR系统还原剂加入量，通过烟气入口仪表、烟气出口仪表获取一定运行时间内的基础数据，将数据随机分为2组，其中一组用于训练模型，另一组用于验证；若验证不通过，则扩大数据范围，获得精确的数据，继续训练，直到训练出成功的模型；步骤S2具体包括： S2.1、采取后馈控制的方法控制SCR系统还原剂加入量，该时刻记为t0，记录t0时刻Tgas、Vgas、CNH3、CNOx入、C尘、tcatalyst、Pcatalyst、C还及t0+n秒SCR出口CNOx出的数据，其中，Tgas为SCR入口烟气温度、Vgas为SCR入口烟气流速、CNH3为SCR入口NH3浓度、CNOx入为SCR入口NOx浓度、C尘为SCR入口粉尘浓度、tcatalyst为SCR催化剂总运行时间、Pcatalyst为系统阻力、C还为还原剂加入量；n是烟气从SCR系统入口测点流到出口测点的时间，n＝LVgas，L是SCR入口测点到出口测点的当量长度；以上数据形成数组A0＝C还，Tgas，Vgas，CNH3，CNOx入，C尘，tcatalyst，Pcatalyst，CNOx出，dCNOx出，其中，dCNOx出为出口NOx实际含量CNOx出与实时设定值CNOx实设的偏差的绝对值；每隔时间Δt，记录一次数据，形成该时刻的数组Ai，i＝0,1,2,3……； S2.2、每运行一定时间后，对数组Ai按dCNOx出升序排列，取出前N个数组，并随机分为2组，控制系统将该2组数据传输到计算中心，其中一组用机器学习方法或深度学习方法对这些数组进行训练，找到还原剂加入量C还与Tgas，Vgas，CNH3，CNOx入，C尘，tcatalyst，Pcatalyst，CNOx出参数的关系函数fTgas，Vgas，CNH3，CNOx入，C尘，tcatalyst，Pcatalyst，CNOx出，另外一组用于验证，当fTgas，Vgas，CNH3，CNOx入，C尘，tcatalyst，Pcatalyst，CNOx出与C还的偏差小于设定值时，认为模型训练成功，该模型记为f0； S2.3、如果训练的模型不能满足所述设定值的误差，仍然采用后馈控制的方法控制SCR系统运行，并继续记录数据，按照步骤S2.2扩大数据筛选范围，获得更精确的数据，继续训练模型，直到模型训练成功，该模型记为f0； S3、用训练成功的模型控制SCR系统运行，并继续记录数据，一定时间后，用新取得的数据再训练一个模型，用新训练出来的模型控制SCR系统运行；步骤S3具体包括： S3.1、用训练成功的模型f0控制SCR系统运行，该时刻记为T0，记录T0时刻Tgas、Vgas、CNH3、CNOx入、C尘、tcatalyst、Pcatalyst、C还及T0+n秒SCR出口CNOx出的数据，以上数据形成数组B0＝C还，Tgas，Vgas，CNH3，CNOx入，C尘，tcatalyst，Pcatalyst，CNOx出，dCNOx出；每隔时间Δt，记录一次数据，形成该时刻的数组Bi，i＝0,1,2,3……； S3.2、每运行一定时间后，对数组Bi按dCNOx出升序排列，取出前N个数组，并随机分为2组，控制系统将该2组数据传输到计算中心，其中一组用机器学习方法或深度学习方法对这些数组进行训练，找到还原剂加入量C还与Tgas，Vgas，CNH3，CNOx入，C尘，tcatalyst，Pcatalyst，CNOx出参数的关系函数fTgas，Vgas，CNH3，CNOx入，C尘，tcatalyst，Pcatalyst，CNOx出，另外一组用于验证，当fTgas，Vgas，CNH3，CNOx入，C尘，tcatalyst，Pcatalyst，CNOx出与C还的偏差小于设定值时，认为模型训练成功,该模型记为fj+1，j＝0,1,2,3……； S3.3、用模型fj+1控制SCR系统运行，并循环步骤S3.1和步骤S3.2。

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