[发明专利]一种脱硝催化剂剩余寿命预测的方法及系统

说明书

本发明提供一种脱硝催化剂剩余寿命预测的方法及系统，涉及脱硝催化剂寿命管理技术领域，包括以下步骤：S1，采集，首先采集脱硝系统不同位置区间的烟气流速分布特征、脱硝系统不同位置区域在当前工况下的烟气浓度数据及脱硝系统的烟气工况参数，得到环境数据。本发明中，通过传感器来对脱硝效率、入口烟气流量、氨氮摩尔比、空预器压力损失和机组负荷进行采集，这样在采集数据情况较少的情况下也能够完善反应催化剂状态，降低了成本，同时通过GAN神经网络来进行预测，可以有效提高预测结果的准确度，并且通过对明显异常的所述环境数据进行剔除处理，可以避免部分失真数据被传入GAN神经网络内而影响预测准确度。

技术领域

本发明涉及脱硝催化剂寿命管理技术领域，尤其涉及一种脱硝催化剂剩余寿命预测的方法及系统。

背景技术

燃煤电厂采用选择性催化还原法SCR进行烟气脱硝，SCR脱硝技术工艺技术成熟且脱硝效率更高，此外脱硝产物是无毒害的水和氮气，不会对环境造成危害，因此燃煤电厂广泛使用。而SCR脱硝技术的核心在于催化剂，其决定了脱硝系统的脱硝性能，现有技术在测定催化剂寿命时，还需要停机来提取催化剂进行化学分析，麻烦且繁琐，同时分析速度较慢且成本高昂，需要进行改进。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种脱硝催化剂剩余寿命预测的方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种脱硝催化剂剩余寿命预测的方法，包括以下步骤：

S1，采集，首先采集脱硝系统不同位置区间的烟气流速分布特征、脱硝系统不同位置区域在当前工况下的烟气浓度数据及脱硝系统的烟气工况参数，得到环境数据；

S2，数据优化，对明显异常的所述环境数据进行剔除处理，同时针对最高的和最低的环境数据进行去除，避免误差；

S3，参数获取，获取脱硝催化剂的特性参数，并将所述特性参数写入脱硝催化剂特性参数数据库持久化保存；

S4，构建生成网络，所述生成网络包含五个残差块，每个所述残差块包括三个3×3卷积层；

S5，构建判别网络，所述判别网络部分包含八个卷积层，然后通过两个全连接层和SoftExponential激活函数得到催化剂寿命预测结果；

S6，催化剂寿命预测结果保存，将所述催化剂寿命预测结果写入至结果数据库中持久化保存；

S7，构建预测曲线图，根据所述结果数据库中的催化剂寿命预测结果构建曲线图，得到预测曲线图；

S8，显示预测结果，将所述预测曲线图传输至显示模块进行显示，并进行人工判定和决策，从而完成脱硝催化剂剩余寿命预测。

为了提高存储效率，本发明改进有，所述数据库为MySQL、Oracle和SQLServer中的任意一种。

为了保证数据不失真，本发明改进有，所述剔除处理采用3-Sigma方法进行处理。

为了提高实用性，本发明改进有，所述八个卷积层采用SoftPlus作为激活函数。

为了能够反应催化剂使用寿命，本发明改进有，所述环境数据包括脱硝效率、入口烟气流量、氨氮摩尔比、空预器压力损失和机组负荷。

为了能够清晰展示结果，本发明改进有，所述显示模块为LED显示器。

为了提高预测准确度，本发明改进有，所述催化剂寿命预测结果为GAN神经网络生成。

一种脱硝催化剂剩余寿命预测的系统，包括以下模块：

环境采集模块，通过传感器对脱硝效率、入口烟气流量、氨氮摩尔比、空预器压力损失和机组负荷进行采集，汇聚得到环境数据供后续模块预测；