Tegenwoordig wordt steeds vaker gebruik gemaakt van mathematische modellen om de emissies te voorspellen op basis van gemeten procesparameters
Tegenwoordig wordt steeds vaker gebruik gemaakt van mathematische modellen om de emissies te voorspellen op basis van gemeten procesparameters. Deze zogenaamde Predictive Emission Monitoring Systems (PEMS) kunnen onder andere worden gebruikt voor het voorspellen van de NOX-emissie van als klasse 1 (emissiehandel) geclassificeerde installaties.
Vele adviesbureaus beloven gouden bergen en claimen dat het, met behulp van neurale netwerken, mogelijk is om de emissies van alle installaties te modelleren. Toch is in het verleden gebleken dat deze techniek nauwelijks wordt toegepast, omdat de regel "onzin in = onzin uit out" nog altijd geldt. BIEM zal u deze garantie dan ook niet geven. Wel kunnen we bogen op voldoende bewezen chemometrische kennis, waarmee we de emissies van vele installaties hebben weten te modelleren. Het meest sprekende voorbeeld zijn de vele PEMS modellen, die in Nederland al jaren worden gebruikt voor de voorspelling van de NOX-emissies van gasturbine-installaties.
Praktijkvoorbeeld van een Predictive Emission Monitoring System
waarin:
NOxPEMS voorspelde NOx-emissie (g/GJ)
QA verbruik gas A (Nm3/h)
QB verbruik gas A (Nm3/h)
QC verbruik vloeistof C (kg/h)
Qstoom verbruik stoom (ton/h)
HiB calorische waarde gas B (MJ/Nm3)
HiC calorische waarde vloeistof C (MJ/kg)
