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A
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产品上线
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版本: V1.0 | 交付方式: License |
适用于: Windows/Linux | 上架日期: 2020-05-28 |
交付SLA: 60 自然日 |
【应用场景】 a 脱硫运行优化:包含氧化风系统、吸收循环系统、磨制系统 b 脱硝运行优化:包含催化剂全生命周期管理、精准喷氨系统 c 干/湿电除尘运行优化: 【应用效果】 在锅炉燃烧过程中,由于锅炉负荷、煤种的变化、环境温度等边界条件的变化导致锅炉实际运行工况偏离燃烧调整实验最优工况,使烟气NOx 排放和锅炉效率不能同时达到最优; 为此,ETOM IE对锅炉燃烧环节进行了智慧化升级,采用人工智能的技术,实现锅炉燃烧智慧化管控。在满足锅炉正常运行的前提下,实现燃烧效率最优。 【经济效益】 假设 2台1000MW机组每年节约10%的电耗,按买电电费0.35元计算,则一年脱硫设备预计可节约216万;除尘设备一年除尘设备预计可节约210万,预计一个单元脱硫+除尘一年节约426万元以上。
【应用场景】 智慧锅炉燃烧运行优化 【应用效果】 在锅炉燃烧过程中,由于锅炉负荷、煤种的变化、环境温度等边界条件的变化导致锅炉实际运行工况偏离燃烧调整实验最优工况,使烟气NOx 排放和锅炉效率不能同时达到最优;为此,ETOM IE对锅炉燃烧环节进行了智慧化升级,采用人工智能的技术,实现锅炉燃烧智慧化管控。在满足锅炉正常运行的前提下,实现燃烧效率最优。 【经济效益】 以火电厂燃煤锅炉设备为例,假设以2*1000MW机组一年平均运行5000小时测算,年发电量为100亿千瓦时,当年平均降低锅炉煤耗3.63g/kwh,可节约36300吨的标准煤,节约2178万元。
【应用场景】 a. 转炉操作优化 b. 电炉炼钢操作优化 c. 轧钢加热炉操作优化 d. 铁水预处理(脱硫)操作优化 【应用效果】 以转炉炼钢工艺中较为核心的“投料”和“吹氧”操作为切入点,通过人工智能技术的应用,搭建转炉炼钢操作优化平台,推荐历史最优操作方案,以实现钢铁料消耗的降低。 【经济效益】 1.转炉炼钢:通过采用ETOM IE系统能够降低钢铁料消耗0.3%,按铁水价格为2500元/吨来计算,年节约成本约6000万元。 2.轧钢加热炉:通过ETOM IE系统能够降低轧钢加热炉氧化烧损0.05%,按钢铁行业年处理钢材800万吨,钢材市场价格按3500元/吨来计算,轧钢加热炉设备每年产生的经济效益为1400万元。 3. 炼钢铁水预脱硫:通过ETOM IE系统可降低3%的脱硫剂消耗,按钢铁行业年产能800万吨计算,“脱硫剂消耗”和“铁损”年节约成本约350万元。
【应用场景】 a. 水泥立磨操作优化节能 b. 回转窑操作优化节能 【应用效果】 建材水泥行业属于高耗能行业,面临着能耗大、经营成本高等问题。ETOM IE采用人工智能技术,对水泥生产的立磨环节进行了智慧化升级。在满足出口粉尘颗粒度达标的前提下,通过优化立磨设备的操作行为,达到稳定运行,节约电耗的效果。 【经济效益】 1、水泥立磨工序:通过ETOM IE系统在同等喂料量前提下,能够节省立磨的电耗,从客户员工的执行情况来看,每日可节省16.672kwh的能耗,采纳率越高,节能效果越好。 2、水泥回转窑工序:通过ETOM IE系统可降低回转窑年综合能耗1%以上,年节约标煤2000吨,按每吨600元计算,每年节约120万元。
【应用场景】 智慧制丝含水率优化控制 【应用效果】 烟丝的含水率对其品质有着非常重要的影响,含水率过高,容易引起霉变,过低会使其燃烧性增强,影响抽吸质量。ETOM IE 通过人工智能系统进行操作行为的学习,实现在同等工况下推荐历史最优操作方案,帮助操作员进行设备参数的调整,不断优化操作流程,输出更加精准的各牌号制丝含水率参数控制方案。 【经济效益】 通过ETOM IE系统可实现各牌号制丝含水率控制的精准度提高30%,并100%的避免加水环节因加水过度导致的水渍烟以及烘丝环节热风温度过高导致的烟丝过于干燥等风险事故发生。
【应用场景】 烘干智慧控制 【应用效果】 干燥部的能耗占造纸厂所有能耗一半以上,是造纸工艺高耗能节点,凭借人工经验对纸张干度热传递效率进行判断和控制参数进行配置,导致干燥部整体能源消耗控制水平较差。ETOM IE 通过人工智能系统进行机器学习,可满足在纸张干度符合工艺要求的情况下,实现干燥设备蒸汽单位能耗降低。 【经济效益】 按照干燥设备蒸汽单位能耗降低5%来算,一个年产量30万吨的造纸厂,年使用蒸汽量可降低1.5万吨,蒸汽价格按280元/吨计算,年经济效益为420万元。
【应用场景】 制酸转化工序操作优化 【应用效果】 在满足各层转化塔温度合格、吸收塔入口温度合格的前提下,实现二氧化硫转化率的提升 【经济效益】 通过ETOM IE系统可提升产量(提升SO₂转化率);降低尾气SO₂浓度,从而节省双氧水的消耗,最终实现成本降低;降低对有经验工程师的依赖,提升工作效率
【应用场景】 超大空间空调节能 【应用效果】 在不改变原有操作习惯的前提下,给出每个环境工况下的最优操作建议并智能执行,使当前环境舒适度大于80% 在满足环境舒适度大于80%的前提下,实现空调通风系统耗电量越低越好 【经济效益】 通过各测点数据的收集,人工智能系统自主进行试探性学习并优化,构建最符合标准和操作的方案,通过系统反控智能执行,实现更舒适的环境体验,更智慧的能源管控,节省耗电。
【应用场景】 高速公路交通量预测 【应用效果】 交通量预测是一个分析预测模型,可依据历史高速公路车流量、收费站周边人口增长情况、汽车保有量、工业增加值、GDP等信息,总结、分析、归纳出可预测一条高速公路未来交通量趋势,为交通网络规划、建设投资测算、收费模式创新、日常养护方案等提供辅助决策支撑。
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