北京趋享智能科技公司产品介绍

案例一：焚烧炉节能优化

       构建垃圾焚烧过程预测大模型，并结合业界领先的模型预测控制算法，实现针对

垃圾焚烧复杂过程的多输入-多输出的智能控制系统。通过多个变量之间的控制调配，

优化整体垃圾焚烧过程，同时通过模型自学习能力，提升控制系统的泛化能力和可

用性。

项目效果：

1、投运AI智能燃烧控制系统之后，系统主蒸汽流量稳定性提升20%，烟气排

放含氧量稳定性显著提升。

2、垃圾料层厚度的稳定性提升约10%，同时提高垃圾吨发。

案例二：锅炉节能优化

     锅炉壁温、氧量、蒸汽压力等数值都在持续发生变化，为维持各项指标在一定范围内，运行人员需要不定时调整各阀门开度、电机频率等控制量，而这个过程本身存在波动性。AI智能燃烧控制系统利用预测性控制方式，结合各煤气柜储气量，有效提升日常运行或调峰调谷过程中系统的稳定性，降低系统能耗。

项目效果：

1、投运AI智能燃烧控制系统之后，快速响应供需情况变化，锅炉热效率提升

达1.2%。

2、AI智能燃烧控制系统帮助锅炉持续平稳运行，每年节省燃料成本超300万元。

案例三：石灰窑节能优化

     根据石灰窑历史数据，目标值优化模块通过AI模型动态计算刷新冷热端温度、烟

气含氧量的目标值，同时结合热成像仪数据作为补充稳定控制器模块在波动情况下，根据动态设置的目标值，调节风机转速和煤气阀门，提升系统稳定性。

项目效果：

1、投运AI智能燃烧控制系统之后，相比原有控制方式，整体能耗节省约3.5%。

2、原工序能耗175kg标准煤，降低至169kg；按每年能耗6000万元，全年节

约费用为210万元。

案例四：加热炉节能优化

根据加热炉历史检测数据，基于AI和机理模型构建加热炉复杂过程的预测与优化

模型根据环境温度/气压、各路进料温度/流量等实际工况，实时调节主燃料用量，有效提升介质加热效率，减少加热燃料消耗和废气排放。

项目效果：

1、投运AI智能燃烧控制系统之后，介质加热效率提升0.8%以上。

2、单个加热炉，每年减少500吨CO2排放，300千克SO2排放，节省燃料成本

数十万元。

案例五：铜熔炼炉控制优化

     构建铜熔炼过程预测大模型，实现铜品位、渣形、渣含铜等关键产品指标的实时

预测，有效解决化验结果滞后的问题。

AI智能控制优化算法，以实时软测量结果为反馈，对产品配料、熔炼等过程进行

实时优化控制，提升产品质量稳定性，同时降低原料和环保成本。

项目效果：

1、熔炼炉产品质量指标（铜品位、渣形、渣含铜等）软测量模型准确率均≥95%

2、熔炼炉降低硫化砷滤饼产生，年均降低环保相关费用达200万元以上

案例六：洗煤产率优化

智能分级过程控制：原煤灰分在波动时，系统自动调整装置插板开度，通过后续的

混合，自动将混煤产品灰分控制在合理的灰分控制区间范围内，同时提高产率。

智能分选系统控制：原煤灰分在波动时，系统自动调控末煤重介分选密度，使末煤洗选系统分选密度稳定在最佳分选密度，保证调控末煤重介分选密度的过程中产品灰分保持稳定。

项目效果：

智能优化分级粒度与末煤分选密度的匹配关系，使生产系统维持产率最大化运行，

提升混煤产率0.2%。