Improved-lstm-based coke oven flue gas scr denitration reagent data analysis control system
CN122411618APending Publication Date: 2026-07-17ANSTEEL ENG TECH CORP
Patent Information
- Authority / Receiving Office
- CN · China
- Patent Type
- Applications(China)
- Current Assignee / Owner
- ANSTEEL ENG TECH CORP
- Filing Date
- 2026-04-14
- Publication Date
- 2026-07-17
AI Technical Summary
Technical Problem
焦炉生产强度高，烟气温度低且波动大，现有的SCR工艺虽然能够很好地解决脱硝的问题，但是依然存在不小的挑战
Benefits of technology
该基于改进lstm的焦炉烟气SCR脱硝药剂数据分析控制系统，本发明结合深度学习卷积神经网络，设计了兼具运行速度与预测精度的多元非线性预测模型，在焦炉烟气SCR脱硝场景中，实现了使用改进的网络模型得到了出口烟气NOX预测值，通过使用趋势外推校正法得到的修正值对投料管理算法进行优化，给出卸料阀频率数值的控制指令，通过与PLC通信调取相应自动化程序块完成对应控制功能，本发明实现了前瞻性自动智能投料管理，改进的模型在推理速度和精度方面有很好的效果，大幅度降低了操作工的劳动强度，同时较人工操作相比节省了药剂的使用，具有较高的可靠性。
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Abstract
本发明涉及基于改进lstm的焦炉烟气SCR脱硝药剂数据分析控制系统，涉及大气污染物治理技术领域，本发明结合深度学习卷积神经网络，设计了兼具运行速度与预测精度的多元非线性预测模型，在焦炉烟气SCR脱硝场景中，实现了使用改进的网络模型得到了出口烟气NOX预测值，通过使用趋势外推校正法得到的修正值对投料管理算法进行优化，给出卸料阀频率数值的控制指令，通过与PLC通信调取相应自动化程序块完成对应控制功能，本发明实现了前瞻性自动智能投料管理，改进的模型在推理速度和精度方面有很好的效果，大幅度降低了操作工的劳动强度，同时较人工操作相比节省了药剂的使用，具有较高的可靠性。
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