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【事例】発電所脱硝システムの好適制御『DTEmpower』

「予測制御」「好適制御」「フィードバック補正」を組み合わせた制御方式が効果的！

発電所の脱硝システムにおける問題点をもとにして、データ分析・モデリング ソフトウェア「DTEmpower」による解決方法、システムの好適制御について ご紹介いたします。 脱硝システムは熱ヒステリシス効果が大きく、物理化学モデルを構築するのが 難しいため、データセットに基づく機械学習を活用した「予測制御」「好適 制御」「フィードバック補正」を組み合わせた制御方式が効果的です。 データ分析の応用結果として、機械学習を通じて、脱硝システム内のNOx濃度の 変化を正確かつ迅速に予測し、ボイラの熱ヒステリシス効果の影響軽減と 合理的なシステム制御の最適化を提供します。 【脱硝システムの問題点】 ■窒素酸化物NOxの濃度変動に迅速な対応ができない ■煙道末端にアンモニアを過剰に噴霧してNOx濃度を低減させる必要がある ■アンモニアを過剰に噴霧すると、触媒への粉塵の堆積や空気予熱器の 　目詰まりが発生し、ボイラの運転効率が低下し、運用コストが増加する ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。