核心观点 - 浙江大学等多家单位联合研发的"智能化烟气碳污协同减排关键技术及应用"成果入选2024年度中国生态环境十大科技进展 [1][2] - 该技术通过AI赋能实现碳污协同治理，在提升处理效率的同时显著降低能耗，达到高效减排 [1][3] - 技术已在多个行业推广应用，取得良好环境效益和经济效益 [11] 技术原理 - 研发多参量联控的源头碳污减排智能调控技术，建立锅炉风-燃比等关键参数优化梯度的动态辨识方法 [7] - 开发知识与数据协同驱动的烟气治理过程精准建模及智能调控技术，建立智能调控大模型 [10] - 首创"源头-末端全流程智能化碳污协同减排系统"，解决多行业燃用复杂燃料、多变工况下烟气多污染物高效精准治理协同降碳难题 [11] 技术优势 - 能实时监测燃料变化并自动调整最优风量和燃料比例，适应不同燃料混合和负荷波动 [8] - 智能调控大模型可提前至少90秒精准预测污染物浓度变化，为调控留出充足时间 [10] - 实现对氮氧化物、粉尘、二氧化硫等污染物的精准控制，确保超低排放要求 [10] - 显著降低污染治理过程的能源消耗，提升经济效益 [10] 行业应用 - 电力、热力、钢铁等重点耗煤行业排放全国30%以上大气污染物和60%以上二氧化碳 [3] - 我国燃煤电厂排放限值显著严于美国和欧盟，二氧化硫、氮氧化物、颗粒物排放限值分别不超过35、50、10毫克/立方米 [3] - 碳排放双控约束下燃料复杂多变，负荷波动频繁，传统治理系统难以适应 [4] - 该技术解决了燃料/负荷波动带来的污染物排放浓度波动大、瞬时超标及能耗物耗高等问题 [4][5]