在电力行业中，如何运用人工智能和大数据技术提升火电锅炉燃烧控制的效率，并减少NOx等污染物的排放？

要提升火电锅炉燃烧效率并减少NOx等污染物排放，可以采用以下步骤和策略：

参考资源链接：[智能优化：AI驱动火电锅炉燃烧效率提升与环保](https://wenku.csdn.net/doc/75sbhnym3i?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据采集与预处理：首先，利用传感器和数据采集系统收集锅炉运行中的各类数据，如温度、压力、流量、烟气成分等。这些数据需要经过清洗、归一化等预处理步骤，确保数据质量，为后续分析提供可靠基础。

2. 特征工程：通过数据挖掘和机器学习技术提取对燃烧效率和污染物排放影响显著的特征，如炉膛温度分布、氧气含量等。

3. 模型构建：选用合适的机器学习模型（如随机森林、神经网络等）来构建燃烧效率和污染物排放之间的预测模型。这需要大量的历史数据和高级算法来确保模型的准确性。

4. 实时优化控制：将建立的模型集成到锅炉控制系统中，实现实时数据监测和分析。根据模型输出的预测值，动态调整燃料供应、送风量、引风量等参数，以达到燃烧效率最大化和污染物排放最小化的目的。

5. 反馈与迭代：实时监控锅炉燃烧效果，并将实际燃烧数据与模型预测值进行对比，根据偏差调整模型参数，实现模型的持续优化和自适应。

6. 环境与经济效益评估：通过对比优化前后的运行数据，评估AI技术带来的环境效益和经济效益，例如污染物排放减少量、煤炭消耗降低量、运营成本节省等。

通过这些步骤，人工智能技术可以显著提高火电锅炉的燃烧效率并降低NOx等污染物排放。《智能优化：AI驱动火电锅炉燃烧效率提升与环保》这本书详细介绍了这些技术和方法，提供了丰富的案例研究和实际应用，帮助读者更深入地理解AI技术在电力行业的应用前景。

参考资源链接：[智能优化：AI驱动火电锅炉燃烧效率提升与环保](https://wenku.csdn.net/doc/75sbhnym3i?spm=1055.2569.3001.10343)