广东烟气污染源监测氨逃逸在线分析系统招标

KC-3000 氨逃逸在线分析系统，是采用世界先进的激光测量技 术与预处理监测技术相结合，通过具有多年在工业流程领域中积累 丰富经验的技术人员精心设计而成。该分析系统及预处理由南京康测公司自主研发制造的气体监测设备，主要应用于氨法脱 硝领域过程中逃逸 NH3 的监测分析，为各个行业脱硝工艺过程控制 提供了有效依据。本产品采用抽取旁路和烟囱原位式 2 种测量方式，现场取样 点选择和安装更灵活；光学镜片与样气非接触测量；不易被腐蚀，光 强不受烟气粉尘影响；系统整体抗机械振动能力强，测量不受温度 和压力等过程参数影响。因此产品具有测量稳定，有趋势，仪表测量 精度高、抗干扰能力强、维护简单等诸多优势，可满足实际工艺中的 氨逃逸 NH3 检测应用需求。 氨逃逸在线分析系统探头通过内部设置的清洁机构或振动机构，定期或实时清理附着在探头表面的粉尘。广东烟气污染源监测氨逃逸在线分析系统招标

氨逃逸在线分析系统适用于各种涉及氨气排放的工业领域，如煤化工、生物质发电、垃圾焚烧等领域。它是一种高精度的在线分析仪器，能够实时监测和测量氨气的排放浓度和速率，适用于连续监测和环保监管。 该系统具有快速响应、高精度测量、稳定可靠等特点，能够满足各种不同环境条件下的测量要求。它不仅可以用于监测氨气的排放情况，还可以用于研究氨气的化学反应和物理特性，为环保研究和治理提供重要的技术支持。 总之，氨逃逸在线分析系统是一种非常重要的环保仪器，在各个涉及氨气排放的工业领域中具有很广阔的应用前景。安徽高效准确氨逃逸在线分析系统技术规范氨逃逸在线分析系统取样方式有抽取旁路和烟囱原位式两种，根据具体情况选择。

氨逃逸在线分析系统的控制系统还可能具有以下其他功能： 故障诊断和报警：控制系统通过监测各个部件的工作状态和数据采集情况等，能够及时发现系统故障或异常情况，并发出报警信号提醒操作人员采取相应措施。自动保护：当控制系统检测到某些异常情况或危险信号时，会自动采取保护措施，如关闭分析仪器、切断电源等，以保护整个系统的安全。参数设置和调整：控制系统允许操作人员根据实际需要设置和调整各个部件的工作参数和系统配置，如采样流量、分析波长、分析时间等，以满足不同的监测需求。数据存储和记录：控制系统能够将监测数据和系统状态信息等存储在本地或远程数据库中，并按照预设的时间间隔或事件触发器进行记录和备份，方便后续的数据查询和分析。通讯和信息传输：控制系统通过与外部设备的通讯和信息传输，能够实现与其他系统或设备的互联互通，如与企业或环保部门的数据传输、与工业自动化系统的信息共享等。这些功能共同保障了氨逃逸在线分析系统的正常运行和监测数据的准确性、可靠性和及时性。

氨逃逸在线分析系统的维护细节包括以下几个方面： 采样探头的检查：采样探头是用来采集样品的，需要定期检查其是否正常工作。检查时，可以观察采样探头的外观是否有损伤或变形，同时还可以使用专业的检测仪器对采样探头进行检测和校准。电气连接的检查：氨逃逸在线分析系统中的电气连接需要定期检查以防止松动或接触不良。检查时，可以检查电气连接是否牢固，电缆是否破损或老化，如有需要应及时进行更换或维修。过滤器的清洗：氨逃逸在线分析系统中可能包含过滤器，需要定期清洗以防止堵塞。清洗时，可以取出过滤器，用清水和软刷子清洗其表面和内部，注意不要使用过于粗糙的刷子或化学清洗剂。氨逃逸在线分析系统的组件和连接管道需要具备防腐蚀、耐高温等特性。

氨逃逸在线分析系统的预处理单元包括以下部件及其功能：流量传感器：监测进入分析系统的气体流量，确保流量稳定，保证分析的准确性。 精细过滤器：进一步净化样气，去除样气中的粉尘等杂质，保护分析系统。压缩机冷凝器：对进入分析系统的气体进行降温和除湿处理，防止高温和高湿度对分析系统的影响。蠕动泵：为射流泵提供动力，使样气传输更加稳定。采样泵：用于将样气从烟道中抽取并送入分析单元，确保采样流量稳定。湿度报警过滤器：监测样气中的湿度，当湿度超过一定值时发出报警信号，提醒操作人员采取措施。流量计：测量进入分析系统的气体流量，为控制系统提供反馈信号。这些部件协同工作，确保氨逃逸在线分析系统能够准确地监测烟气中的氨气浓度。自动化程度高：氨逃逸在线分析系统实现自动化采样、分析、数据处理和报警等功能，提高工作效率。浙江高效准确氨逃逸在线分析系统说明书

氨逃逸在线分析系统数据处理单元对测量数据进行处理和分析，计算出氨气的浓度和排放量等数据。广东烟气污染源监测氨逃逸在线分析系统招标

氨逃逸在线分析系统在故障判断时可能会采用多种算法，以综合判断系统的运行状态和数据的准确性。以下是一些常见的故障判断算法： 数据对比法：将氨逃逸在线分析系统所监测到的数据与预设的参考数据进行对比，以判断数据是否在正常范围内。如果数据偏差过大或者数据无法与参考数据进行匹配，则可能存在故障。趋势分析法：通过对氨逃逸在线分析系统所监测到的数据进行时间序列分析，观察数据的变化趋势。如果数据出现异常波动或者变化趋势异常，则可能存在故障。硬件状态监测法：对氨逃逸在线分析系统的硬件设备进行实时监测，如温度、湿度、压力、流量等参数，以及设备的运行状态。如果硬件设备出现故障或运行异常，则可能影响到监测数据的准确性。 模型预测法：利用氨逃逸在线分析系统的监测数据和历史数据，建立预测模型，对未来的数据趋势进行预测。如果实际监测数据与预测数据存在较大差异，则可能存在故障。人工智能法：采用人工智能技术，如神经网络、支持向量机等，对氨逃逸在线分析系统所监测到的数据进行分类和识别。通过训练人工智能模型，可以识别出异常数据和潜在的故障情况。广东烟气污染源监测氨逃逸在线分析系统招标