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龙图腾网获悉艾默斯(江苏)环境科学发展有限公司申请的专利一种基于焚烧生活垃圾发电的脱硝温度管理系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119333828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411368214.4，技术领域涉及：F23G5/50；该发明授权一种基于焚烧生活垃圾发电的脱硝温度管理系统是由朱闯;张金兰设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于焚烧生活垃圾发电的脱硝温度管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析与预测技术领域，尤其涉及一种基于焚烧生活垃圾发电的脱硝温度管理系统，包括智能监测模块、数据分析与预测模块、动态调控模块以及综合反馈与响应模块；通过规划焚烧炉的传感器布局，对其各项参数数据进行采集处理，为后续的数据分析与预测提供数据支持；通过使用机器学习算法预测未来时间内的温度和NOx浓度，为动态调控模块提供决策依据；通过根据预测结果以及当前工况，自动调整焚烧炉的燃料参数，从而精准控制炉内温度；通过综合评估焚烧炉的动态调控效果，并及时反馈系统，确保焚烧炉的长期稳定运行和高效排放管理。本发明用于解决当前焚烧炉运行管理中的监测不全面与温度调控不精准的技术问题。

本发明授权一种基于焚烧生活垃圾发电的脱硝温度管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于焚烧生活垃圾发电的脱硝温度管理系统，其特征在于：包括智能监测模块、数据分析与预测模块、动态调控模块以及综合反馈与响应模块； 智能监测模块用于对焚烧炉进行传感器布局规划，对焚烧炉参数数据进行采集处理，获取监测数据包，并通过无线传感器网络实时将监测数据包上传至数据管理中枢；其中，智能监测模块包括传感器布局规划单元和数据采集处理单元；传感器布局规划单元用于对焚烧炉进行传感器布局规划的过程包括： 确定传感器总数N，根据传感器种类依次获取各类传感器安装位置，包括高精度温度传感器安装位置Ai、烟气成分分析仪安装位置Bj、压力传感器安装位置Db以及火焰探测器安装位置El；其中，i、j、b、l分别表示高精度温度传感器、烟气成分分析仪、压力传感器以及火焰探测器安装位置的索引； 利用目标函数最大化监测区域的覆盖率： 式中，Cm表示第m个关键监测区域；m表示关键监测区域的索引；M表示关键监测区域的数量；NA、NB、ND、NE分别表示高精度温度传感器、烟气成分分析仪、压力传感器以及火焰探测器的数量；CovCm,Ai表示第i个高精度温度传感器对第m个关键监测区域的覆盖率；CovCm,Bj表示第j个烟气成分分析仪对第m个关键监测区域的覆盖率；CovCm,Db表示第b个压力传感器对第m个关键监测区域的覆盖率；CovCm,El表示第l个火焰探测器对第m个关键监测区域的覆盖率； 针对所有传感器设置约束条件，包括位置约束、覆盖率约束以及性能约束；其中，位置约束用于限定传感器的安装位置，即必须位于可行的物理位置内，且确保不能相互干扰；覆盖率约束要求每个关键监测区域至少被预定数量的传感器所覆盖；性能约束则具体规定传感器的性能参数必须满足既定的目标要求，即传感器的测量范围、精度以及响应时间； 数据分析与预测模块用于根据焚烧炉历史时间序列数据，使用机器学习算法预测未来时间内的温度和NOx浓度；其中，数据分析与预测模块根据焚烧炉历史时间序列数据，使用机器学习算法预测未来时间内的温度和NOx浓度的过程包括： 从数据管理中枢中提取焚烧炉历史时间序列数据，包括过去时间段内的焚烧炉温度数据{Tt-τ}、NOx浓度变化数据{Gt-τ}、压力数据{Pt-τ}以及火焰强度指标数据{Ft-τ}；其中，τ表示历史时间偏移量； 基于焚烧炉历史时间序列数据，计算获取焚烧炉运行特征； 利用机器学习算法构建预测模型；其中，选择时序预测模型LSTM，将时序预测模型LSTM网络层数和每层的隐藏单元数分别标记为L和H，L是结构参数，用于定义模型的深度； 汇集所有计算获取的焚烧炉运行特征值，并划分为训练集和测试集，在训练集上训练模型后，使用测试集评估模型性能； 使用优化处理后的时序预测模型LSTM对温度和NOx浓度进行预测：输出未来时间步h的温度预测值和NOx浓度预测值 将预测结果和传输至动态调控模块； 动态调控模块用于根据预测结果和当前工况，自动调整焚烧炉的燃料参数，精准控制炉内温度，并通过量化分析获取最佳还原剂用量； 综合反馈与响应模块用于综合评估焚烧炉动态调控效果，并及时反馈系统，持续优化控制策略。

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