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龙图腾网获悉北京新叶科技有限公司申请的专利一种基于NOx预测的水解器制氨与脱硝全流程协同控制方法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：CN121364671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511937182.X，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于NOx预测的水解器制氨与脱硝全流程协同控制方法是由钱能;丁艳军;杜艳君;夏仁杰;张威;袁国刚;鲁琴琴;周莉;栗志豪;孙礼;黄祖权;窦淑波;西孟颖;田伟;高星;滕军华设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NOx预测的水解器制氨与脱硝全流程协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NOx预测的水解器制氨与脱硝全流程协同控制方法，包括：采集锅炉运行的实时状态参数，将实时状态参数输入LSTM神经网络预测模型，获取提前于实际测量的SCR入口NOx浓度预测值；基于SCR入口NOx浓度预测值，结合锅炉的负荷变动参数，计算得到超前氨需量信号；利用超前氨需量信号，同步生成用于控制SCR脱硝系统的喷氨优化指令以及用于控制水解器制氨系统的制氨优化指令。通过计算SCR入口NOx浓度预测值，生成可同时指导水解器制氨系统与SCR脱硝系统进行超前动作的超前氨需量信号，实现了制氨与脱硝环节的供需协同与提前响应，有效解决了因测量延迟和系统孤立导致的喷氨控制滞后与供氨压力波动问题。

本发明授权一种基于NOx预测的水解器制氨与脱硝全流程协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NOx预测的水解器制氨与脱硝全流程协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集锅炉运行的实时状态参数，将所述实时状态参数输入LSTM神经网络预测模型，获取提前于实际测量的SCR入口NOx浓度预测值； 基于所述SCR入口NOx浓度预测值，结合所述锅炉的负荷变动参数，计算得到超前氨需量信号，所述超前氨需量信号用于同时指导水解器制氨系统与SCR脱硝系统的超前动作； 利用所述超前氨需量信号，同步生成用于控制所述SCR脱硝系统的喷氨优化指令以及用于控制所述水解器制氨系统的制氨优化指令； 所述基于所述SCR入口NOx浓度预测值，结合所述锅炉的负荷变动参数，计算得到超前氨需量信号，包括： 获取反映水解器制氨系统动态特性的第一关键参数，所述第一关键参数包括水解器液位变化率、水解器出口压力的实时测量值和尿素溶液供给流量； 获取反映SCR脱硝系统运行状态的第二关键参数，所述第二关键参数包括SCR入口烟气温度变化率和SCR反应器进出口的压差实测值； 获取锅炉总风量、锅炉总煤量和省煤器出口氧量并计算动态烟气流量参数； 将所述水解器制氨系统的第一关键参数和SCR脱硝系统的第二关键参数输入至协同计算模型，得到系统动态协调因子； 基于所述锅炉的负荷变动参数和所述系统动态协调因子，对所述SCR入口NOx浓度预测值进行协同修正； 基于经过协同修正的SCR入口NOx浓度预测值与所述动态烟气流量参数进行融合计算，生成所述超前氨需量信号。

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