CN119406225A 基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统及方法 （深圳开云智能有限公司）

202111245660.22021.10.26区南山街道兴海大道3046号香江金融基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和本发明公开了一种基于融合型人工智能氮数据并根据氮氧化物的浓度大小实时输出不同电压信号进入多路控制电路和数据发送电路的2物数据并根据氮氧化物的浓度大小实时输出不同电压信号进入多路所述控制电路和所述2.根据权利要求1所述的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统，其电源输入端与控制电源输入端连接，所述NPN三极管集电极与所述继电器的负极电源输入3.根据权利要求2所述的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统，其4.根据权利要求3所述的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统，其所述继电器常开触点端和所述NPN三极管发射极分别与多个所述电磁阀的电源输入端电性5.根据权利要求1所述的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统，其6.根据权利要求5所述的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统，其7.根据权利要求1所述的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统，其38.根据权利要求1_7中任一项所述的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控行降维处理后选取127个有效数据作为输入搭建结合传统机器学习KNN算法和深度学习神经网络的多数据输入融合型短期预测模型，可在不同预测时间段准确预测氮氧化物的浓9.基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和求1_8中任一项所述的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统，包括以下路及探测仪得电工作；氮氧化物探测仪得电工作后信号输出端3脚会随现场氮氧化物浓度路控制电路的电阻RN降压限流后进入NPN三极管基极电压大于0.7V，且进入第二路到第五路控制电路的电阻RN电压低于0.7V，此时NPN三极管导通集电极输出低电平进入继电器的RN降压限流后进入NPN三极管基极电压大于0.7V，且进入第三路到第五路控制电路RN降压限流后进入NPN三极管基极电压大于0.7V，且进入第四路和第五路控制电路的的电阻RN降压限流后进入NPN三极管基极电压大于0.7V，且进入第五路控制电路的电阻RN45[0002]燃煤电站在运行过程中排放出的主要污染物之一为氮氧化物NOx，为了减少其对环境的不利影响，现有技术一般通过自动化系统喷氨来中和降低排放气体中氮氧化物含[0006]本发明的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统，包括电磁阀、物数据并根据氮氧化物的浓度大小实时输出不同电压信号进入多路所述控制电路和所述6器的正极电源输入端与控制电源输入端连接，所述NPN三极管集电极与所述继电器的负极[0009]进一步地，所述稳压电源的电源输入端1及2脚与交流220V电源两极分别电性连所述氮氧化物探测仪的信号输出端3脚分别与所述电阻R1的另一端、所述电阻RN的另一端电性连接，所述继电器常开触点端和所述NPN三极管发射极分别与多个所述电磁阀的电源[0012]进一步地，所述数据报警单元在现场氮氧化物超标时可向远端人员手机推送短行降维处理后选取127个有效数据作为输入搭建结合传统机器学习KNN算法和深度学习神经网络的多数据输入融合型短期预测模型，可在不同预测时间段准确预测氮氧化物的浓工作；氮氧化物探测仪得电工作后信号输出端3脚会随现场氮氧化物浓度的不同输出不同7号经第一路控制电路的电阻RN降压限流后进入NPN三极管基极电压大于0.7V，且进入第二路到第五路控制电路的电阻RN电压低于0.7V，此时NPN三极管导通集电极输出低电平进入电阻RN降压限流后进入NPN三极管基极电压大于0.7V，且进入第三路到第五路控制电路的电阻RN电压低于0.7V，此时NPN三极管导通集电极输出低电平进入继电器的负极电源输入电阻RN降压限流后进入NPN三极管基极电压大于0.7V，且进入第四路和第五路控制电路的电阻RN电压低于0.7V，此时NPN三极管导通集电极输出低电平进入继电器的负极电源输入电路的电阻RN降压限流后进入NPN三极管基极电压大于0.7V，且进入第五路控8[0024]图1为本发明的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统的结构示[0025]图2为本发明的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统的电路[0026]图3为本发明的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制系统的应用软[0032]如图1至图3所示，本发明实施例1的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷[0034]本发明实施例1中五路控制电路协同控制五只电磁阀工作原理完全一致，以下内9数据发送电路4发送的数据并储存，数据分析单元能基于融合型人工智能算法对数据进行氧化物超标时生成报警信号提示现场人员，预测单元能根据数据库单元存有的历史数据，应用预训练好的AI模型在对应的时间段提前发出氮氧化物可能超标块A4和电阻R1，单片机模块A3的电源输入端和GPRS模块A4的电源输入端1及2脚分别连接，效数据作为输入搭建结合传统机器学习KNN算法和深度学习神经网络的多数据输入融合型稳压电源A1的电源输出端3及4脚和五路控制电路的电源输入端继电器KN正极电源输入端测仪A2的电源输入端1及2脚分别电性连接。氮氧化物探测仪A2的信号输出端3脚和数据发五路控制电路的电源输出端继电器KN常开触点端及NPN三极管QN发射极和五只电磁阀DC的作后其信号输出端3脚会随现场氮氧化物的浓度不同输出不同大小模拟电压信号进入电阻制电路的电阻RN降压限流后进入NPN三极管QN基极电压大于0.7V(进入第二路到第五路控压限流后进入NPN三极管QN基极电压大于0.7V(进入第三路到第五路控制电路的电阻RN电电路的电阻RN降压限流后进入NPN三极管QN基极电压大于0.7V(进入第五路控制电路的电[0046]此时，本发明实施例1中氮氧化物探头能实时探测现场(比如燃煤电厂锅炉附近)[0050]本发明实施例2的基于融合型人工智能氮氧化物排放预测和喷氨控制方法，采用仪得电工作；氮氧化物探测仪A2得电工作后信号输出端3脚会随现场氮氧化物浓度的不同信号经第一路控制电路的电阻RN降压限流后进入NPN三极管QN基极电压大于0.7V，且进入第二路到第五路控制电路的电阻RN电压低于0.7V，此时NPN三极管QN导通集电电阻RN降压限流后进入NPN三极管QN基极电压大于0.7V，且进入第三路到第五路控制电路的电阻RN电压低于0.7V，此时NPN三极管QN导通集电极输出低电平进入继电阻RN降压限流后进入NPN三极管QN基极电压大于0.7V，且进入第四路和第五路控制电路的电阻RN