【事例】発電所脱硝システムの好適制御『DTEmpower』
「予測制御」「好適制御」「フィードバック補正」を組み合わせた制御方式が効果的！
発電所の脱硝システムにおける問題点をもとにして、データ分析・モデリング ソフトウェア「DTEmpower」による解決方法、システムの好適制御について ご紹介いたします。 脱硝システムは熱ヒステリシス効果が大きく、物理化学モデルを構築するのが 難しいため、データセットに基づく機械学習を活用した「予測制御」「好適 制御」「フィードバック補正」を組み合わせた制御方式が効果的です。 データ分析の応用結果として、機械学習を通じて、脱硝システム内のNOx濃度の 変化を正確かつ迅速に予測し、ボイラの熱ヒステリシス効果の影響軽減と 合理的なシステム制御の最適化を提供します。 【脱硝システムの問題点】 ■窒素酸化物NOxの濃度変動に迅速な対応ができない ■煙道末端にアンモニアを過剰に噴霧してNOx濃度を低減させる必要がある ■アンモニアを過剰に噴霧すると、触媒への粉塵の堆積や空気予熱器の 目詰まりが発生し、ボイラの運転効率が低下し、運用コストが増加する ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
基本情報
【データ分析の応用結果】 ■窒素酸化濃度の変化予測 ■有限時間領域での好適制御 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
価格帯
納期
用途／実績例
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当社は、“AI×最適化”をキーワードに様々なCAEソフトウェアの開発、 販売、サポートを事業の中核とし、受託解析やコンサルティングなど 幅広いサービスを提供します。 提供するソフトウェアは、お客様のご要望によってカスタマイズし 提供することも可能です。 製品開発、設計、あるいは研究においてより良い製品ならびに サービスを提供し、ものづくりへの貢献を目指します。
