权利要求书： 1.一种湿法脱硫装置的全过程智能运行调控系统，其特征在于：所述系统包括污染物脱除模块、在线监测模块、优化控制模块和智慧建模模块；
所述污染物脱除模块包括脱硫装置，用于污染物脱除；
所述在线监测模块用于监测收集脱硫装置历史运行数据以及实时运行数据并传输给智慧建模模块、优化控制模块；
所述优化控制模块根据实时运行工况，通过多目标多工况的全局优化算法实时评估不同工况下污染物吸收脱除系统的运行成本，计算实现出口浓度稳定达标条件下脱硫装置能耗物耗最优的湿法脱硫装置最佳运行参数组合，并通过智能控制算法实现对脱硫装置关键参数的调控；
所述智慧建模模块采用混合建模方法，涵盖多种污染物、多种吸收剂、多种反应器类型，实现气态污染物浓度及关键运行参数的多断面准确预测；
所述智慧建模模块，结合气态污染物的生成?吸收?转化机理，采用机器学习的方法利用实际生产过程中的数据，建立气态污染物生成?吸收?转化全流程机理与数据耦合模型，涵盖多种污染物、多种吸收剂、多种反应器类型，实现气态污染物浓度及关键运行参数的多断面准确预测；
所述多种污染物包括SO2、SO3、HCl、HF；所述多种吸收剂包括钙基吸收剂、镁基吸收剂、钠基吸收剂、氨基吸收剂、海水；所述多种反应器类型包括喷淋空塔、强化传质塔、pH值分区塔；所述多断面包括锅炉出口、吸收塔入口和出口；
气态污染物生成?吸收?转化全流程机理与数据耦合模型的构建包括下述步骤：(1)构建气态污染物生成过程模型，其包括下述步骤：步骤S101：通过机理分析炉内二氧化硫生成过程的影响机制，由先验知识获得影响炉内二氧化硫生成的关键参数，初步确定炉内二氧化硫生成模型的输入参数；
步骤S102：利用在线监测系统采集不同负荷Ai和不同煤种Si下的锅炉历史运行数据和煤质数据，其中锅炉历史运行数据包括锅炉燃烧温度T，给煤量B，一次风量G1，二次风量G2；
煤质数据包括飞灰系数afh，收到基灰分Aar，收到基低位发热量Qnet,ar，灰分中CaO、MgO、Fe2O3物质的质量分数a1，a2，a3；
步骤S103：利用步骤S102中收集的历史运行数据，筛选特殊工况点下不同变量的变化规律，分析关键因素变化到脱硫装置入口SO2浓度响应的纯延迟时间，将不同变量的纯延迟时间对齐，并将数据异常点去除得到历史
声明：
“湿法脱硫装置的全过程智能运行调控系统” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色网
来源：浙江大学
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2025年06月06日 ~ 08日 
