SCR脱硝催化剂活性预测方法、装置、设备及介质与流程

scr脱硝催化剂活性预测方法、装置、设备及介质
技术领域
1.本发明涉及工业废气净化技术领域，尤其涉及一种scr脱硝催化剂活性预测方法、装置、设备及介质。

背景技术：

2.随着对环境污染的越来越重视，控制燃煤烟气污染物排放是我国治理大气污染、改善环境空气质量的一项重要工作，而燃煤电厂烟气脱硝是其中的重要控制手段。
3.当前，燃煤电厂烟气脱硝应用最广泛的是选择性催化还原(scr)脱硝技术，催化剂是scr脱硝运行的核心所在。燃煤烟气scr脱硝催化剂根据其型式不同主要可分为平板式催化剂与蜂窝式催化剂，两种型式催化剂在基材、结构、主要化学助剂、应用条件等方面均存在差异。在脱硝催化剂产品设计过程中，需要根据催化剂活性要求确定催化剂的配方和用量；在脱硝催化剂实际使用过程中，需要根据催化剂的剩余活性来确定催化剂的更换时间与更换方案。如果通过催化剂试制、催化剂的取样检测来确定催化剂的活性，需要耗费大量的人力物力。因此准确评估与预测脱硝催化剂的活性成为当前燃煤电厂烟气脱硝技术领域急需解决的技术难题。
4.现有技术中，大部分的处理方法是对相应污染物的活性进行预测，而且方法具有一定的局限性，如cn 202010295056.x——《一种燃煤电厂石灰石-石膏湿法脱硫so3协同脱除效率预测方法》，是通过资料收集、现场测试工作收集相关数据，确定塔内烟气停留时间、入口烟温、液气比、入口烟尘浓度、入口so3浓度参数，再根据石灰石-石膏湿法脱硫装置投运后性能试验结果确定综合性能修正系数，最终将所得结果代入燃煤电厂石灰石-石膏湿法脱硫装置so3脱除效率预测模型进行计算得出so3脱除效率预测值。又如cn113808679a——《一种基于煤中活性矿物质预测活性焦低温脱硫脱硝性能的方法》，是通过对活性焦制备原料煤分组取样，并测定煤样中活性矿物质的含量，分别测定各组煤样制备活性焦的硫容和脱硝率，分别建立煤样中活性矿物质与活性焦的硫容和脱硝率的预测模型，然后利用预测模型可以直接将煤中活性矿物质含量直接转化为活性焦的硫容和脱硝率。但上述处理方法均具有一定的局限性，仅适用于活性焦低温脱硫脱硝性能预测，不能准确预测出脱硝催化剂的活性。

技术实现要素：

5.本发明提供一种scr脱硝催化剂活性预测方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术无法准确预测出脱硝催化剂活性的技术问题，以实现通过相关资料的收集构建预测模型，能够提高催化剂活性预测的准确性以及处理效率，且能够产生显著的环保效益与经济效益的目的。
6.第一方面，本发明提出一种scr脱硝催化剂活性预测方法，包括：
7.获取催化剂的理化特性参数；
8.将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型
中，得到所述催化剂的活性预测值；
9.根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；
10.其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。
11.进一步，根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的，其中，所述模型计算公式为：
[0012][0013]
其中，x为平板式scr脱硝催化剂的预测活性，m/h；x1为催化剂的tio2含量，％；x2为催化剂的v2o5含量，％；x3为催化剂的moo3含量或wo3含量，％；x4为催化剂的比表面积，m2/g；x5为催化剂的孔容，ml/g；x6为催化剂的孔径，x7为催化剂的壁厚，mm；x8为催化剂的面速度，m/h；x9为催化剂的空速，h-1
；x
10
为催化剂的入口烟温，℃；x
11
为催化剂的入口nox浓度，mg/m3；k为常数；k1为催化剂的tio2含量系数；k2为催化剂的v2o5含量系数；k3为催化剂的moo3含量系数或wo3含量系数；k4为催化剂的比表面积系数；k5为催化剂的孔容系数；k6为催化剂的孔径系数；k7为催化剂的壁厚系数；k8为催化剂的面速度系数；k9为催化剂的空速系数；k
10
为催化剂的入口烟温；k
11
为催化剂的入口nox浓度。
[0014]
进一步，根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，所述方法包括：
[0015]
在所述催化剂为平板式scr脱硝催化剂的情况下，优选的，k取值为-12.167，k1取值为0.476，k2取值为0.216，k3取值为0.297，k4取值为0.025，k5取值为-33.263，k6取值为0.072，k7取值为-6.568，k8取值为-1.17，k9取值为4.938，k
10
取值为0.030，k
11
取值为-0.317；
[0016]
在所述催化剂为蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，优选的，k取值为56.329，k1取值为1.679，k2取值为1.935，k3取值为0.579，k4取值为-0.078，k5取值为-5.280，k6取值为-0.069，k7取值为2.542，k8取值为0.382，k9取值为-0.139，k
10
取值为-0.090，k
11
取值为-0.514。
[0017]
进一步，根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，所述方法还包括：
[0018]
在所述催化剂为未投运平板式scr脱硝催化剂或未投运蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述面速度通过收集资料以及根据scr脱硝催化剂的设计面速度进行确定；
[0019]
在所述催化剂为在役平板式scr脱硝催化剂或在役蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述面速度根据下述计算公式进行确定，公式为：
[0020][0021]
其中：av为面速度，m/h；q为烟气量，m3/h；q为催化剂体积量，m3；sa为催化剂的几何比表面积，m2/m3。
[0022]
进一步，根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，所述方法还包括：
[0023]
在所述催化剂为未投运平板式scr脱硝催化剂或未投运蜂窝式scr脱硝催化剂的
情况下，所述空速通过收集资料以及根据平板式scr脱硝催化剂的设计空速进行确定；
[0024]
在所述催化剂为在役平板式scr脱硝催化剂或在役蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述空速根据下述计算公式进行确定，公式为：
[0025][0026]
其中，sv为空速，h-1
；q为烟气量，m3/h；q为催化剂体积量，m3。
[0027]
进一步，根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，所述催化剂的活性预测值是针对入口氨氮比为1的条件下进行预测得到的。
[0028]
进一步，根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，在所述获取催化剂的理化特性参数之前，包括：
[0029]
获取催化剂样本数据；
[0030]
将所述催化剂样本数据输入待训练的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂样本数据的活性预测值；
[0031]
将所述催化剂样本数据的活性预测值与预期的活性值进行比较，确定所述scr脱硝催化剂活性预测模型的设计参数；
[0032]
重复上述操作，得到训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型。
[0033]
进一步，根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，根据所述活性预测值，确定所述待检测催化剂是否需要被更换，包括：
[0034]
判断所述活性预测值是否在预期衰减范围内；
[0035]
当所述活性预测值在预期衰减范围内时，确定所述催化剂的更换时间；
[0036]
或，
[0037]
当所述活性预测值不在预期衰减范围内时，确定所述催化剂的更换方案以及更换时间。
[0038]
第二方面，本发明还提供一种scr脱硝催化剂活性预测装置，包括：
[0039]
获取模块，用于获取催化剂的理化特性参数；
[0040]
输入模块，用于将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；
[0041]
确定模块，用于根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；
[0042]
其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。
[0043]
第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括：
[0044]
处理器、存储器和总线，其中，
[0045]
所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；
[0046]
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上任一项中所述scr脱硝催化剂活性预测方法的步骤。
[0047]
第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行如上所述scr脱硝催化剂活性预测方法的步骤。
[0048]
第五方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序
被处理器执行时实现如上任一项所述scr脱硝催化剂活性预测方法的步骤。
[0049]
本发明提供一种scr脱硝催化剂活性预测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取催化剂的理化特性参数；将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。本发明提供的活性预测方法适用于燃煤电厂scr脱硝催化剂的活性预测，提高了催化剂活性预测值的准确性，实现催化剂的合理设计与运行，带来一定的环保效益、安全效益以及经济效益，具有广泛的应用场景。
附图说明
[0050]
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0051]
图1是本发明提供的一种scr脱硝催化剂活性预测方法的流程示意图；
[0052]
图2是本发明提供的一种scr脱硝催化剂活性预测装置的结构示意图；
[0053]
图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0054]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055]
为了对本发明有更进一步的了解，现对相关催化剂作进一步的解释。
[0056]
目前商用的燃煤电厂脱硝催化剂类型有平板式催化剂、蜂窝式催化剂和波纹板式催化剂三种类型，其中，波纹板式催化剂一般只能用于粉尘含量较低的场合(不大于10g/m3)，绝大多数电厂均采用平板式和蜂窝式催化剂，两者占市场份额的90％以上，是市场的主流。
[0057]
图1为本发明提供的一种scr脱硝催化剂活性预测方法的流程示意图，如图1所示，本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，包括：
[0058]
步骤101：获取催化剂的理化特性参数；
[0059]
在本实施例中，需要获取待预测催化剂的理化特性参数，将得到的多个理化特性参数用于催化剂活性预测中，其中，理化特性参数是指用于衡量脱硝催化剂物理化学特性的指标数据，在本实施例中可以是平板式scr脱硝催化剂物理化学特性的指标数据，还可以是蜂窝式scr脱硝催化剂物理化学特性的指标数据，具体可以根据用户的实际应用进行选择。
[0060]
步骤102：将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；
[0061]
在本实施例中，将步骤101获取到的理化特性参数输入预先设计、训练好的scr脱
为催化剂的wo3含量，k3为催化剂的wo3含量系数，对于其他参数，不因催化剂类型的改变数值类型而发生变化。
[0069]
需要说明的是，在本实施例中，当催化剂为平板式脱硝催化剂时，优选的，k取值为-12.167，k1取值为0.476，k2取值为0.216，k3取值为0.297，k4取值为0.025，k5取值为-33.263，k6取值为0.072，k7取值为-6.568，k8取值为-1.17，k9取值为4.938，k
10
取值为0.030，k
11
取值为-0.317，而，x5为催化剂的孔容，ml/g；x6为催化剂的孔径，x7为催化剂的壁厚，mm；x8为催化剂的面速度，m/h；x9为催化剂的空速，h-1
；x
10
为催化剂的入口烟温，℃；x
11
为催化剂的入口nox浓度，mg/m3，当该催化剂为蜂窝式scr脱硝催化剂时，优选的，k取值为56.329，k1取值为1.679，k2取值为1.935，k3取值为0.579，k4取值为-0.078，k5取值为-5.280，k6取值为-0.069，k7取值为2.542，k8取值为0.382，k9取值为-0.139，k
10
取值为-0.090，k
11
取值为-0.514。其中，这些参数可以根据用户的实际应用场景进行设定，在此不做具体限定。
[0070]
举例说明，如某燃煤电厂1000mw机组scr脱硝装置已运行15000h，配置平板式催化剂，需要预测脱硝催化剂在此时的活性。通过收集脱硝装置设计资料，确定催化剂的体积量；通过现场采集在线监测数据确定入口烟温、入口烟气量、入口nox浓度；通过取样检测确定催化剂v2o5含量、催化剂tio2含量、催化剂moo3含量、催化剂比表面积、催化剂几何比表面积、催化剂孔容、催化剂孔径、催化剂壁厚，然后计算催化剂的面速度与空速，将上述参数代入燃煤电厂scr脱硝催化剂活性预测模型中进行计算，得出催化剂活性预测值，进而指导后续对催化剂的管理以及scr脱硝装置的运行调整。
[0071]
根据本发明提供的平板式scr脱硝催化剂活性预测方法，通过上述公式的设定，能够提高模型活性预测值的准确性，提升用户体验。
[0072]
基于上述任一实施例，在本发明的一个实施例中，所述方法还包括：
[0073]
在所述催化剂为未投运平板式scr脱硝催化剂或未投运蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述面速度通过收集资料以及根据scr脱硝催化剂的设计面速度进行确定；
[0074]
在所述催化剂为在役平板式scr脱硝催化剂或在役蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述面速度根据下述计算公式进行确定，公式为：
[0075][0076]
其中：av为面速度，m/h；q为烟气量，m3/h；q为催化剂体积量，m3；sa为催化剂的几何比表面积，m2/m3。
[0077]
在本实施例中，还需要计算该催化剂的面速度，当该催化剂为未投运平板式scr脱硝催化剂或未投运蜂窝式scr脱硝催化剂时，需要通过收集资料以及根据scr脱硝催化剂的设计面速度确定出面速度；当该催化剂为在役平板式scr脱硝催化剂或在役蜂窝式scr脱硝催化剂时，需要根据上述计算公式计算出该面速度；同时，还需要计算出空速，当该催化剂为未投运平板式scr脱硝催化剂或未投运蜂窝式scr脱硝催化剂时，空速需要通过收集资料以及根据scr脱硝催化剂的设计空速进行确定；当该催化剂为在役平板式scr脱硝催化剂或在役蜂窝式scr脱硝催化剂时，空速需要根据下述计算公式进行确定，公式为：
[0078]
[0079]
其中，sv为空速，h-1
；q为烟气量，m3/h；q为催化剂体积量，m3。
[0080]
需要说明的是，催化剂的活性预测值是针对入口氨氮比为1的条件下进行预测得到的。
[0081]
根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，通过上述面速度以及空速的确定方式，确定出面速度以及空速，然后将确定的数值代入上述模型中，能够提高催化剂活性预测值的准确性，带来一定的环境效益以及经济效益。
[0082]
基于上述任一实施例，在本发明的一个实施例中，在所述获取催化剂的理化特性参数之前，包括：
[0083]
获取催化剂样本数据；
[0084]
将所述催化剂样本数据输入待训练的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂样本数据的活性预测值；
[0085]
将所述催化剂样本数据的活性预测值与预期的活性值进行比较，确定所述scr脱硝催化剂活性预测模型的设计参数；
[0086]
重复上述操作，得到训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型。
[0087]
在本实施例中，需要根据预先获取的催化剂样本数据，对scr脱硝催化剂活性预测模型进行训练，根据得到催化剂样本数据的活性预测值与预期的活性值进行比对，根据比对结果确定该scr脱硝催化剂活性预测模型的设计参数，也就是说，催化剂样本数据的活性预测值与预期的活性值越接近，说明模型的预测结果越准确。需要说明的是，在本实施例中，优选的是，利用比对结果的准确率来确定出模型的相关设计参数，如准确率达到99％时，即满足设计要求，将此时的参数值确定为模型的最终参数，得到训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型。
[0088]
根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测方法，通过模型的设计，能够简单、迅速、准确得到催化剂活性的预测值，提高预测效率，同时，提升用户体验。
[0089]
基于上述任一实施例，在本发明的一个实施例中，根据所述活性预测值，确定所述待检测催化剂是否需要被更换，包括：
[0090]
判断所述活性预测值是否在预期衰减范围内；
[0091]
当所述活性预测值在预期衰减范围内时，确定所述催化剂的更换时间；
[0092]
或，
[0093]
当所述活性预测值不在预期衰减范围内时，确定所述催化剂的更换方案以及更换时间。
[0094]
在本实施例中，需要判断该活性预测值是否在预期衰减范围内，若该活性预测值在预期衰减范围内时，则确定出该催化剂的更换时间；若该活性预测值不在预期衰减范围内时，则确定出该催化剂的更换方案以及更换时间。需要说明的是，若不在预期衰减范围内时，则表示该催化剂在实际运行中存在异常情况，需要及时查明原因，必要时对催化剂进行更换，具体可以是将催化剂a在xx小时后更换为催化剂b，具体的更换方案可以根据用户的实际需要进行设定，在此不作具体限定。
[0095]
通过采用上述方法，能够准确、有效的预测燃煤电厂scr脱硝催化剂活性，从而有效指导燃煤电厂scr脱硝催化剂的设计与运行，能够产生显著的环保效益、安全效益以及经济效益，具有广泛的应用前景。
[0096]
本发明提供的燃煤电厂scr脱硝催化剂活性预测方法，属于工业废气净化领域。本发明通过开展资料收集、现场测试、实验室检测等工作收集相关数据，确定催化剂v2o5含量、催化剂moo3含量、入口烟温、入口nox浓度等参数，然后计算催化剂的面速度与空速等参数，将得到的相关参数代入燃煤电厂scr脱硝催化剂活性预测模型中进行计算，得到该催化剂的活性预测值，进而指导后续对催化剂的管理以及scr脱硝装置的运行调整。本发明提供的方法具有高效、准确、操作性强的优点，能够准确、有效的预测燃煤电厂scr脱硝催化剂活性，从而有效指导燃煤电厂scr脱硝催化剂的设计与运行，产生显著的环保效益、安全效益以及经济效益，具有广泛的应用前景。
[0097]
图2为本发明实施例提供的一种scr脱硝催化剂活性预测装置的结构示意图，如图2所示，本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测装置，包括：
[0098]
获取模块201，用于获取催化剂的理化特性参数；
[0099]
输入模块202，用于将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；
[0100]
确定模块203，用于根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；
[0101]
其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。
[0102]
根据本发明提供的scr脱硝催化剂活性预测装置，其中，通过获取催化剂的理化特性参数；将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。本发明提供的活性预测装置适用于燃煤电厂scr脱硝催化剂的活性预测，提高了催化剂活性预测值的准确性，实现催化剂的合理设计与运行，带来一定的环保效益、安全效益以及经济效益，具有广泛的应用场景。
[0103]
由于本发明实施例所述装置与上述实施例所述方法的原理相同，对于更加详细的解释内容在此不再赘述。
[0104]
图3为本发明实施例中提供的电子设备实体结构示意图，如图3所示，本发明提供一种电子设备，包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；
[0105]
其中，处理器301、存储器302通过总线303完成相互间的通信；
[0106]
处理器301用于调用存储器302中的程序指令，以执行上述各方法实施例中所提供的方法，例如包括：获取催化剂的理化特性参数；将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。
[0107]
本发明实施例中提供一种非暂态计算机可读存储介质，非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例中所提供的方法，例如包括：获取催化剂的理化特性参数；将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。
[0108]
本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各实施例所提供的方法，该方法包括：获取催化剂的理化特性参数；将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。
[0109]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0110]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例中所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：

1.一种scr脱硝催化剂活性预测方法，其特征在于，包括：获取催化剂的理化特性参数；将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。2.根据权利要求1所述的scr脱硝催化剂活性预测方法，其特征在于，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的，其中，所述模型计算公式为：其中，x为scr脱硝催化剂的预测活性，m/h；x1为催化剂的tio2含量，％；x2为催化剂的v2o5含量，％；x3为催化剂的moo3含量或wo3含量，％；x4为催化剂的比表面积，m2/g；x5为催化剂的孔容，ml/g；x6为催化剂的孔径，x7为催化剂的壁厚，mm；x8为催化剂的面速度，m/h；x9为催化剂的空速，h-1
；x
10
为催化剂的入口烟温，℃；x
11
为催化剂的入口nox浓度，mg/m3；k为常数；k1为催化剂的tio2含量系数；k2为催化剂的v2o5含量系数；k3为催化剂的moo3含量系数或wo3含量系数；k4为催化剂的比表面积系数；k5为催化剂的孔容系数；k6为催化剂的孔径系数；k7为催化剂的壁厚系数；k8为催化剂的面速度系数；k9为催化剂的空速系数；k
10
为催化剂的入口烟温；k
11
为催化剂的入口nox浓度。3.根据权利要求2所述的scr脱硝催化剂活性预测方法，其特征在于，所述方法包括：在所述催化剂为平板式scr脱硝催化剂的情况下，优选的，k取值为-12.167，k1取值为0.476，k2取值为0.216，k3取值为0.297，k4取值为0.025，k5取值为-33.263，k6取值为0.072，k7取值为-6.568，k8取值为-1.17，k9取值为4.938，k
10
取值为0.030，k
11
取值为-0.317；在所述催化剂为蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，优选的，k取值为56.329，k1取值为1.679，k2取值为1.935，k3取值为0.579，k4取值为-0.078，k5取值为-5.280，k6取值为-0.069，k7取值为2.542，k8取值为0.382，k9取值为-0.139，k
10
取值为-0.090，k
11
取值为-0.514。4.根据权利要求2所述的scr脱硝催化剂活性预测方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述催化剂为未投运平板式scr脱硝催化剂或未投运蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述面速度通过收集资料以及根据scr脱硝催化剂的设计面速度进行确定；在所述催化剂为在役平板式scr脱硝催化剂或在役蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述面速度根据下述计算公式进行确定，公式为：其中：av为面速度，m/h；q为烟气量，m3/h；q为催化剂体积量，m3；sa为催化剂的几何比表面积，m2/m3。5.根据权利要求2所述的scr脱硝催化剂活性预测方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述催化剂为未投运平板式scr脱硝催化剂或未投运蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述空速通过收集资料以及根据scr脱硝催化剂的设计空速进行确定；在所述催化剂为在役平板式scr脱硝催化剂或在役蜂窝式scr脱硝催化剂的情况下，所述空速根据下述计算公式进行确定，公式为：其中，sv为空速，h-1
；q为烟气量，m3/h；q为催化剂体积量，m3。6.根据权利要求1所述的scr脱硝催化剂活性预测方法，其特征在于，所述催化剂的活性预测值是针对入口氨氮比为1的条件下进行预测得到的。7.根据权利要求2所述的scr脱硝催化剂活性预测方法，其特征在于，在所述获取催化剂的理化特性参数之前，包括：获取催化剂样本数据；将所述催化剂样本数据输入待训练的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂样本数据的活性预测值；将所述催化剂样本数据的活性预测值与预期的活性值进行比较，确定所述scr脱硝催化剂活性预测模型的设计参数；重复上述操作，得到训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型。8.根据权利要求1所述的scr脱硝催化剂活性预测方法，其特征在于，根据所述活性预测值，确定所述待检测催化剂是否需要被更换，包括：判断所述活性预测值是否在预期衰减范围内；当所述活性预测值在预期衰减范围内时，确定所述催化剂的更换时间；或，当所述活性预测值不在预期衰减范围内时，确定所述催化剂的更换方案以及更换时间。9.一种scr脱硝催化剂活性预测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取催化剂的理化特性参数；输入模块，用于将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的scr脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；确定模块，用于根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；其中，所述scr脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，其中，所述处理器和所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至8中任一项所述scr脱硝催化剂活性预测方法的步骤。11.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使计算机执行如权利要求1至8中任一项所述scr脱硝催化剂活性预测方法的步骤。

技术总结

本发明提供一种SCR脱硝催化剂活性预测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取催化剂的理化特性参数；将所述催化剂的理化特性参数输入预先训练好的SCR脱硝催化剂活性预测模型中，得到所述催化剂的活性预测值；根据所述活性预测值，确定所述催化剂是否需要被更换；其中，所述SCR脱硝催化剂活性预测模型是预先根据训练样本数据以及模型计算公式进行训练得到的。本发明提供的活性预测方法适用于燃煤电厂SCR脱硝催化剂的活性预测，提高了催化剂活性预测值的准确性，实现催化剂的合理设计与运行，带来一定的环保效益、安全效益以及经济效益，具有广泛的应用场景。具有广泛的应用场景。具有广泛的应用场景。