基于機器學習的煙氣脫硫環(huán)保設施狀態(tài)監(jiān)測方法研究

中圖分類號：X773 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500（2025）05-0247-03

DOI： 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.05.075

Abstract： Asan eficient data-driven technology，machine learningcanextract potential patterns from alarge amountof historical dataandachieveaccurate prediction and fault warning of the status offluegas desulfurization environmental protection facilities.Based on machine learning technology，this paper firstanalyzes the key monitoring requirements in the operation ofdesulfurization facilities，focusingonfacilityconditions，operating eficiencyandfault warning，and then elaborates in detail on the machinelearning based monitoring methodforfluegas desulfurization facilities，including condition analysis，monitoring of desulfurization tower operating eficiency，and fault prediction.Research has shown that machine learning modelscan monitorfacilitystatus inreal-time，identify potential faults inatimelymanner，and providedata support forfault warning，significantly improving theoperational eficiencyandfault response capabilityof desulfurization facilities.

Keywords： machine learning; flue gas desulfurization; status monitoring

隨著全球環(huán)保法規(guī)的日益嚴格，煙氣脫硫技術在工業(yè)生產(chǎn)中的應用已成為確保環(huán)境污染物合規(guī)排放的關鍵措施之一。在火電廠、水泥廠、鋼鐵廠等重工業(yè)企業(yè)，煙氣脫硫設施承擔去除有害氣體的重要任務，設施的脫硫效率直接關系到企業(yè)的排放標準是否達標，更對空氣質量和人體健康產(chǎn)生深遠影響。然而，隨著脫硫設施的長期運行，其設備和系統(tǒng)逐漸面臨效率下降、故障隱患和維護成本增加等問題。傳統(tǒng)的煙氣脫硫設施監(jiān)測方法多依賴人工巡檢和定期檢查，多數(shù)監(jiān)測指標未能實時反饋，難以對潛在問題進行早期預警。這導致難以全面、精準掌握脫硫設施的運行狀態(tài)，設備故障或效率下降可能對環(huán)境造成不可逆的影響。針對這一問題，引入機器學習技術為煙氣脫硫設施的狀態(tài)監(jiān)測提供新的解決方案。與傳統(tǒng)的監(jiān)測方法相比，機器學習可以從復雜且龐大的數(shù)據(jù)中自動提取有用信息，實現(xiàn)對設施運行狀態(tài)的動態(tài)預測和實時診斷。

1機器學習概述

機器學習作為人工智能的核心技術之一，可以自動分析和挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律，有效識別復雜系統(tǒng)的潛在模式與趨勢，進而為決策提供科學依據(jù)。煙氣流量、溫度、 SO₂ 濃度等變量存在復雜的非線性耦合關系，傳統(tǒng)的數(shù)學模型難以描述這些復雜的動態(tài)變化，機器學習算法中的神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機算法能夠自適應地學習并建立這些變量的隱性關聯(lián)，從而實現(xiàn)更精準的狀態(tài)監(jiān)測與故障預警。

機器學習算法具備較強的自我優(yōu)化能力，能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)的變化不斷調整模型參數(shù)，提高預測精度。與傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗或規(guī)則的控制方法相比，機器學習能夠實時適應工況變化，在脫硫塔中，隨著工況波動，硫化物的去除效率、吸收塔的液位等參數(shù)會發(fā)生變化，機器學習可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時反饋進行動態(tài)調整，從而最大化提升脫硫效率。機器學習還具有強大的故障診斷與預測能力。在煙氣脫硫設施的長期運行中，設備故障往往是在某些特定工況下逐漸顯現(xiàn)的，傳統(tǒng)監(jiān)測方法難以及時捕捉這些隱患。引入決策樹、隨機森林等監(jiān)督學習算法，可以基于歷史故障數(shù)據(jù)訓練模型，實現(xiàn)對設備運行的精確診斷，并對潛在的故障進行提前預警，并提供相應的維修建議，避免停機和產(chǎn)生損失。

2煙氣脫硫設施監(jiān)測要求

總體來看，煙氣脫硫設施監(jiān)測需要滿足3點要求。一是高效采集實時數(shù)據(jù)。脫硫系統(tǒng)中，煙氣流量、壓力、SO₂ 濃度、吸收塔液位、脫硫塔溫度等關鍵參數(shù)均為影響脫硫效率的重要因素，需要通過高精度的傳感器進行實時監(jiān)控，并由高速的數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)反饋至控制中心。二是設備故障早期識別。隨著運行時間的增加，風機、泵、塔內氣液接觸設備等易導致其性能衰退或出現(xiàn)故障，急需建立智能故障預警機制，提高脫硫設施的穩(wěn)定性和可靠性。三是監(jiān)測不同工況運行效率。由于脫硫效率受多種因素的影響，要根據(jù)實時數(shù)據(jù)和歷史運行情況，動態(tài)監(jiān)測運行效率，以提升脫硫效果。

3基于機器學習的煙氣脫硫設施狀態(tài)監(jiān)測方法

3.1煙氣脫硫設施工況分析

煙氣脫硫設施的工況分析是確保設備長期穩(wěn)定運行的關鍵。對煙氣脫硫設施的多個關鍵參數(shù)進行實時監(jiān)測與分析，能夠及時識別設備運行中可能出現(xiàn)的異常情況，從而實現(xiàn)早期預警和及時調整。基于支持向量回歸模型的工況分析能夠充分利用歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測信息[2，建立輸入?yún)?shù)與設施運行狀態(tài)的映射關系。通過對煙氣流量、 SO₂ 濃度、脫硫塔溫度等關鍵指標的回歸分析，支持向量回歸模型可以精確評估脫硫設施當前工況，如表1所示。

3.2脫硫塔運行效率監(jiān)測

當脫硫塔出現(xiàn)效率下降時，基于機器學習的監(jiān)測方法能夠快速分析和定位問題的根源。脫硫塔中的SO₂ 濃度升高，意味著脫硫塔的吸收效率降低，原因可能是吸收液位過低、反應溫度偏低或脫硫劑濃度不足等。機器學習模型能夠從歷史數(shù)據(jù)中學習 SO₂ 濃度與吸收液位、溫度和反應劑濃度等變量的復雜關系。在實時運行中，當 SO₂ 濃度上升時，模型可以結合溫控系統(tǒng)、液位傳感器、流量計等設備的數(shù)據(jù)，進行準確判斷。若煙氣 SO₂ 濃度增加，模型同時檢測到液位異常或溫度過低，則表明吸收塔的反應條件不佳，需要立即通知相關人員進行調整。

表1主要監(jiān)測指標的評估方法

吸收塔液位過低，可能導致脫硫液的接觸面減少，降低脫硫效率，未能有效去除 SO₂ 。機器學習模型將實時液位數(shù)據(jù)與脫硫效率的變化趨勢相匹配，比較不同液位條件下的 SO₂ 去除率，預測當前液位下可能的效率變化，并發(fā)出預警。模型還能夠實時監(jiān)控溫度變化對脫硫效率的影響。如果反應溫度過低，機器學習模型會識別出溫度與 SO₂ 濃度不匹配，并提醒操作人員調整溫控系統(tǒng)參數(shù)。

3.3脫硫設施在線故障預警

利用脫硫系統(tǒng)關鍵設備歷史運行數(shù)據(jù)，構建脫硫系統(tǒng)關鍵設備故障預警模型，具體實現(xiàn)邏輯如圖1所示。首先，模型參數(shù)需要選擇能夠表現(xiàn)脫硫系統(tǒng)關鍵設備運行狀態(tài)的變量；其次，對數(shù)據(jù)進行預處理，主要包括異常值刪除、平滑濾波及標準化處理；再次，使用K-means算法對預處理后的歷史觀測向量進行工況劃分，選取聚類效果最好的聚類數(shù)目作為工況劃分數(shù)，針對每個工況選取歷史觀測向量構建狀態(tài)參數(shù)矩陣，并根據(jù)訓練好的聚類模型對實時觀測向量進行工況劃分，選取對應的狀態(tài)參數(shù)矩陣進行計算，得到估計向量；最后，計算估計向量和觀測向量的殘差，利用拉依達準則計算正常運行狀態(tài)的殘差，得到閥值，將殘差和閾值進行對比。若殘差大于閥值，則發(fā)出警報；若殘差小于閾值，則進行下一個觀測向量的計算。

圖1基于K-means算法的脫硫系統(tǒng)關鍵設備故障預警流程

在實際運行中，經(jīng)過訓練的模型將實時接收來自各個傳感器的數(shù)據(jù)，并進行持續(xù)監(jiān)測，識別出與歷史故障模式相符的異常特征。一旦檢測到潛在故障，系統(tǒng)立即觸發(fā)報警，并通知設施操作員。報警內容包括故障類型和發(fā)生位置，還會附帶故障發(fā)生的可能性及應急處理措施，為操作人員提供及時的決策依據(jù)。

4結論

在煙氣脫硫領域，基于機器學習的在線監(jiān)測系統(tǒng)能夠精準識別脫硫設施的運行狀態(tài)，實時預測設備故障，提高運行效率，提升脫硫設施的故障預警能力，實現(xiàn)高效的設備管理與維護，減少設備停機時間和維護成本，顯著提高環(huán)保設施的整體性能和可靠性，助力實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展目標。未來研究可以進一步融合深度學習與大數(shù)據(jù)技術，提升故障預測的準確性與系統(tǒng)自我優(yōu)化能力，從而推動煙氣脫硫設施的智能化升級，提升整個能源行業(yè)的污染物控制水平和可持續(xù)發(fā)展能力。

參考文獻

1段大為.燃煤電廠煙氣脫硫系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與優(yōu)化調控研究[D].杭州：浙江大學，2024.

2 張龍強，閔義，劉承軍，等.基于機器學習的轉爐冶煉終點殘錳含量預測[J].煉鋼，2024（5）：38-43.