想象一下，你家有一台老式空气净化器，只会埋头工作，不管外面是雾霾天还是晴天都按固定模式运行。而现在，科学家们为工业排放治理研发了一台“超级智能净化器”——它不仅会“看天气”监测环境变化，会“闻味道”识别污染物成分，更会“算账本”优化运行成本。
这项名为“智能化烟气碳污协同减排关键技术及应用”的创新成果，由浙江大学联合多家单位共同研发，日前入选中国科协生态环境产学联合体发布的2024年度中国生态环境十大科技进展。它标志着我国工业烟气治理正从传统的被动应对转向智能化的主动调控。
行业痛点：复杂燃料与波动负荷下的治理挑战
电力、热力、钢铁等重点耗煤行业排放了全国30%以上的大气污染物、60%以上的二氧化碳，是减污降碳的“主战场”。我国已实施全球最严的烟气排放标准——燃煤电厂超低排放要求二氧化硫、氮氧化物、颗粒物排放限值分别不超过35、50、10毫克/立方米，显著严于欧美标准。
然而，在“双碳”目标下，低碳燃料使用比例不断提升，燃料构成日趋复杂（如不同煤种、生物质、污泥等掺烧），负荷波动也更加频繁。传统基于反馈的被动控制方法难以适应这种动态变化，导致污染物排放浓度波动大、瞬时超标风险增加，同时治理装备运行能耗、物耗居高不下。
技术创新：人工智能与减排机理的深度融合
面对这一挑战，研发团队提出了碳污减排调控机理与人工智能深度融合的创新思路。“我们团队汇集了环境、能源、控制、计算机等多学科专家，从项目之初就瞄准了智能化的方向。”浙江大学碳中和研究院副院长郑成航教授表示。
团队首先研发了多参量联控的源头碳污减排智能调控技术，建立了强扰动、复杂约束环境下锅炉关键参数的动态优化方法。这项技术相当于为锅炉装上了“智能大脑”——它能实时监测燃料品质、负荷变化，自动计算出最优的风-燃比等关键参数，从源头抑制污染物和二氧化碳的生成。
“就像智能空气净化器能根据污染程度自动调节工作强度一样，我们的系统能在燃料复杂多变、负荷频繁波动的情况下，始终保持最优运行状态。”郑成航解释道。即便混合燃烧生物质、煤炭等多种燃料，系统也能自适应调整，确保燃烧过程高效、环保且经济。
系统升级：全过程智能导航与精准操控
更进一步，团队开发了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。这相当于为烟气治理装备安装了一套“智能导航+精准操控系统”。
该技术将治理过程中的专家经验、运行规律与实时监测数据相结合，建立智能预测模型，能提前至少90秒精准预测污染物浓度变化趋势，为调控决策留出充足时间窗口。在此基础上，系统能对脱硝、除尘、脱硫、碳捕集等各环节进行“精准指挥”：
优化催化脱硝装置的喷氨量控制
协调静电除尘设备的多电场电源参数
提升吸收二氧化硫装置各子系统的协同效率
优化二氧化碳捕集设备的吸收-解吸过程匹配
应用成效：环境与经济效益的双重提升
中国工程院院士、浙江大学能源工程学院院长高翔介绍，这项技术已在电力、钢铁等多个行业推广应用，展现出显著的综合效益：
环境效益方面：在复杂燃料和波动负荷条件下，系统不仅确保各类污染物稳定达到超低排放要求，更能将氮氧化物、二氧化硫等主要污染物的排放浓度波动控制在10%以内，大幅降低了瞬时超标风险。
经济效益方面：通过智能化优化运行，烟气治理过程的综合能耗降低15-20%，物耗（如脱硝用的氨水、脱硫用的石灰石）减少10-15%，在保障减排效果的同时显著降低了运营成本。
行业意义：推动减污降碳协同治理新模式
行业专家指出，这项技术的成功研发和应用，为解决“减污”与“降碳”的协同难题提供了创新方案。它打破了传统治理装备各自为政的局面，通过智能化集成实现了源头控制、过程优化和末端治理的全流程协同。
更重要的是，该技术展现了人工智能在工业环保领域的巨大潜力。它不仅提升了治理装备对复杂工况的适应性，更通过优化运行降低了环保成本，为企业在严格环保要求下的可持续发展提供了技术支撑。
随着“双碳”战略的深入推进，这种智能化、协同化的治理模式将成为工业绿色转型的重要方向。浙江大学团队的这项创新成果，不仅为我国深入打好污染防治攻坚战提供了科技利器，也为全球工业领域的减污降碳贡献了中国智慧和中国方案。